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基于ART2神经网络算法改进的研究
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)
作者姓名:吕秀江  王鹏翔  王德元
作者单位:长春工业大学,电气与电子工程学院,吉林,长春,130012
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.

关 键 词:ART2神经网络  模式漂移  分类

Research of an Improved Algorithm Based on ART2 Neural Network
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)
Authors:L Xiu-jiang  WANG Peng-xiang  WANG De-yuan
Affiliation:L(U) Xiu-jiang,WANG Peng-xiang,WANG De-yuan
Abstract:
Keywords:
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