| 基于ART2神经网络算法改进的研究 |
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| 引用本文： | 吕秀江,王鹏翔,王德元. 基于ART2神经网络算法改进的研究[J]. 计算机技术与发展, 2009, 19(5) |
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| 作者姓名： | 吕秀江 王鹏翔 王德元 |
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| 作者单位： | 长春工业大学,电气与电子工程学院,吉林,长春,130012 |
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| 摘 要： | ART2神经网络是按照自适应谐振理论建立的一种自组织、无监督的人工神经网络.通过分析经典自适应谐振神经网络聚类过程,针对传统ART2神经网络模型对分类的不确定性和网络权值模式漂移等不足,提出了基于算法改进的ART2神经网络模型.最后对改进的ART2神经网络进行了仿真,并与经典神经网络所做仿真的结果比较,验证了改进的ART2神经网络结构大大提高了分类的正确率,有效改善了模式漂移现象.降低了空间存储消耗.
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| 关 键 词： | ART2神经网络 模式漂移 分类 |
Research of an Improved Algorithm Based on ART2 Neural Network |
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| L Xiu-jiang,WANG Peng-xiang,WANG De-yuan. Research of an Improved Algorithm Based on ART2 Neural Network[J]. Computer Technology and Development, 2009, 19(5) |
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| Authors: | L Xiu-jiang WANG Peng-xiang WANG De-yuan |
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| Affiliation: | L(U) Xiu-jiang,WANG Peng-xiang,WANG De-yuan |
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