本文介绍了如何使用CMAC（Cerebellar Model Articulation Controller）神经网络进行目标识别和分类，特别是在matlab环境下进行仿真。通过MNIST数据集，详细阐述了数据准备、模型训练和测试过程，展示了CMAC算法在快速识别和分类方面的优势，同时指出其对样本数量和特征维度的敏感性。
基于CMAC的目标识别及分类matlab仿真
在机器学习领域中，目标识别和分类一直是热门话题。为了实现快速和准确的目标分类，常用的方法是通过神经网络来进行模型训练以及特征提取，其中一种常用的神经网络算法是CMAC（Cerebellar Model Articulation Controller）。
CMAC是一种基于单层前馈神经网络的算法，其主要特点是具有快速训练和快速识别的能力，同时具有较好的泛化性能。在进行目标识别和分类时，CMAC的输入信号可以是图像、声音、文本等多种形式。
下面我们将通过matlab仿真来展示基于CMAC的目标识别和分类。我们将通过一个简单的例子来说明该算法的应用过程。
首先，我们需要准备数据集。本例中使用的是MNIST手写数字数据集，其中包含60000张训练图片和10000张测试图片。我们可以通过以下步骤来读取数据：
% 读入MNIST数据集
train_images = loadMNISTImages('train-images.idx3-ubyte'
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