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论述了将n阶B样条函数运用到CMAC网络中形成BMAC网络的过程，并讨论了BMAC网络感受域函数和网络输出特性。
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确定沉水植物生物量是附草螺类多样性和现存量的重要调控因子，相应地构建了系列预测模型。
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在函数学习中通过与CMAC网络的对比，体现出了BMAC网络具有逼近速度快，精度高的特性，同时也得出了学习参数及网络权值初始化对学习速度及逼近精度的影响规律。
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机器人动力学模型的BMAC多网络模拟采用机器人动力学方法推导起重机吊重摆振动力学方程具有准确、方便、规律性强的优点。
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