具有精确快速学习功能的联想记忆型智能控制和信息处理

本研究提出了尖帽样条函数型、离散泰勒级数型、牛顿前向插值型、切比雪夫正交多项式型等多种函数插值型高阶联想起记忆系统和自组织模糊联想记忆系统，其基本特点是；比CMAC型联想记忆系统内存占用量极大减少、学习精度显著提高，比BP型神经元网络收敛性好、学习训练计算量大为减小、收敛速度大为加快。利用新型联想记忆系统作为未知非线性对象建模、控制器实现的基本工具，针对（工业过程、交通、建筑等领域中）不同对象的运行机理和环境的特点，构造了相应的智能控制或模糊控制系统，都取得了常规控制方法所难以得到的效果。新型联想记忆系统用于变化规律未知的信号参量估计、特征值（或模式）识别及数据压缩等领域中，也取得了很好的成果。