本文介绍了如何使用MATLAB进行CMAC小脑模型的数据训练和预测仿真。CMAC模型由存储器单元构成，通过输入映射和权重计算实现预测。代码示例展示了从定义参数、生成训练数据、离线训练计算权重到在线预测的过程。这种方法适用于非线性、时变数据的模式识别和控制。
基于CMAC小脑模型的数据训练与预测：MATLAB仿真
CMAC（Cerebellar Model Articulation Controller）是一种基于小脑模型的神经网络，它通过模拟小脑的结构和功能来实现数据训练和预测的目标。在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB进行CMAC小脑模型的数据训练和预测的仿真。
CMAC模型由一组存储器单元组成，每个单元表示输入空间中的一个区域。它的工作原理是将输入向量映射到最近的存储器单元，并根据该单元中存储的权重进行输出计算。CMAC模型的训练过程包括两个阶段：离线训练和在线调整。在离线训练阶段，我们使用训练数据来计算每个存储器单元的权重。而在线调整阶段，我们根据实时输入数据来微调权重以优化预测性能。
下面是一个使用MATLAB进行CMAC数据训练和预测的示例代码：
% 步骤1：定义CMAC模型参数
numUnits = 10; % 存储器单元数量
inputRange = 
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