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对FTART算法的研究及改进
引用本文:陈兆乾,李红兵,周戎,陈世福.对FTART算法的研究及改进[J].软件学报,1997,8(4):259-265.
作者姓名:陈兆乾  李红兵  周戎  陈世福
作者单位:南京大学计算机系,南京,210093;南京大学计算机系,南京,210093;南京大学计算机系,南京,210093;南京大学计算机系,南京,210093
基金项目:国家自然科学基金国家自然科学基金资助.
摘    要:FTART(fieldtheory-basedART)算法结合了ART(adaptiveresonancetheory)算法、ARTMAP算法、域理论的思想,以样本在实例空间中出现的概率为启发信息修改学习中生成的分类,采用了不同于其它算法的解决样本间的冲突和动态扩大分类区域的方法.本文在对FTART算法的研究的基础上进行了改进,使算法在学习连续函数的映射时更加有效.同时给出了算法的测试结果和对测试结果的分析,测试表明,FTART算法在模式识别和连续函数映射的学习方面具有比较好的性能.

关 键 词:神经网络    ARTMAP算法    连续函数映射  
修稿时间:1996/11/19 0:00:00

ANALYSIS AND IMPROVEMENT OF FTART ALGORITHM
CHEN Zhaoqian,LI Hongbing,ZHOU Rong and CHEN Shifu.ANALYSIS AND IMPROVEMENT OF FTART ALGORITHM[J].Journal of Software,1997,8(4):259-265.
Authors:CHEN Zhaoqian  LI Hongbing  ZHOU Rong and CHEN Shifu
Affiliation:Department of Computer Science\ Nanjing University\ Nanjing\ 210093
Abstract:FTART(field theory based ART) algorithm combines the theory of ART(adaptive resonance theory), ARTMAP and field theory. It corrects the generated classification regarding the supposed distribution possibility of examples in the instance space. FTART employes a different conflict resolve process and dynamicly expanding the classification area. By further studies, the paper improves the algorithm's ability of learning continuous function mappings. Some benchmark test results and the analysis are also given. They proved that FTART has good performance on pattern recognition and continuous function mapping.
Keywords:Neural network  ARTMAP algorithm  continuous function mapping
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