[1]杨兴 朱大奇 桑庆兵.一种改进的ART型神经网络学习算法[J].计算机技术与发展,2006,(09):27-29.
　YANG Xing,ZHU Da-qi,SANG Qing-bing.An Improved ART Neural Network Learning Algorithm[J].,2006,(09):27-29.
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一种改进的ART型神经网络学习算法()
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《计算机技术与发展》[ISSN:1006-6977/CN:61-1281/TN]

卷:
期数:
2006年09期
页码:
27-29
栏目:
智能、算法、系统工程
出版日期:
1900-01-01

文章信息/Info

Title:
An Improved ART Neural Network Learning Algorithm
文章编号:
1673-629X（2006）09-0027-03
作者:
杨兴1 朱大奇1 桑庆兵2
[1]江南大学控制科学与工程研究中心[2]江南大学信息工程学院
Author(s):
YANG Xing;  ZHU Da-qi;  SANG Qing-bing
[1]Research Centre of Control Science and Engineering, Southern Yangtze University[2]School of Information Engineering, Southern Yangtze University
关键词:
神经网络; 自适应共振理论; 模式分类; 模式漂移
Keywords:
neural network;  adaptive resonance theory;  pattern recognition;  pattern drafting
分类号:
TP183
文献标志码:
A
摘要:
指出常规ARTI型神经网络的不足，提出了一种改进的相似度计算方法。它同时考虑两向量对应位子值，避免了ARTI网络中两个向量由于输入顺序的不同而得到不同的相似度的结果；针对ARTI网络模式识别的漂移问题，提出了少数服从多数原则来减少这种问题的出现。改进了ARTI型神经网络的应用效果
Abstract:
The shortage of traditional ARTI neural network is indicated, and an improved calculating method of comparability is presented. The corresponding place value of two vectors is considered in this method. The method avoids the different result of ART1 neural network because of inputting different sequence. In order to solve pattern - drafting problem of ART1 neural network, the principle of minority subordinate to majority is proposed to reduce the appeared problem. They improve the applicative effect of ART1 neural network

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备注/Memo

备注/Memo:
江苏省自然科学基金资助项目（BK2004021）;教育部科学技术研究重点项目（105088）杨兴（1981-），男，江苏镇江人，硕士研究生，研究方向为故障珍断；朱大奇，博士，救授，研究方向为智能故障诊断与容错控制、人工神经网络及应用
更新日期/Last Update: 1900-01-01