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ART是一种典型的、无监督的、能够对复杂输入模式实现自稳定和自组织识别的神经网络。该文针对标准ARTII算法的预处理信号畸变问题,提出了新的非线性变换函数和竞争学习算法,该新型ARTII算法的输入域由原来的非负实数域扩大到整个实数域,且分类性能良好,以多种分类问题对该算法的性能进行验证,结果表明该算法性能优良,能自适应地识别未知故障模式,分类准确。 相似文献
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ART Ⅱ网络以模式的相似性量度值为基础,能够对动态的输入模式样本进行自适应的聚类和识别,然而标准的ART Ⅱ网络在输入数据处理过程中,忽略了样本数据中的负数信息和幅值信息,造成信号畸变和"同相位不可分"问题,在权值调整过程中,聚类中心发生移动,容易造成"模式漂移"现象。针对上述问题结合相关文献提出了引入非线性函数对输入数据进行变换的方法解决"同相位不可分"问题,用待测数据与同一模式类中有限数据的欧氏距离与限定值进行比较实现聚类判定,抑制"模式漂移"现象。用Matlab仿真表明,改进算法性能优于标准算法。 相似文献
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ART—2A的同相位不可分问题及其解决方法 总被引:1,自引:0,他引:1
自适应共振理论(ART)是一种典型的、无监督的、能够对复杂输入模式实现自组织识别的神经网络,本文经分析发现标准ART-2A算法中存在“同相位不可分问题”,由此提出新的F1层非线性变换函数和F2层竞争学习算法,把ART-2A算法的适用范围扩展到整个实数域,然后提出了相应的线性变换处理方法把“同相位不可分问题”转化为“整个坐标平面内的相位划分问题”,从而很好地解决上述问题,增强了ART-2A算法的适用性。验证算例的结果表明,新型ART-2A算法能够对更为广泛的数据模式进行自适应识别,分类结果准确。 相似文献
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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。 相似文献
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一种改进的ART1算法及其在人像识别中的应用 总被引:5,自引:0,他引:5
本文通过对自适应共振理论(ART)ART1的研究,提出了一种改进的ART1算法,这种算法不仅具有ART1算法的所有优点,而且降低了ART1算法的识别识误差。该算法在人像识别中取得了令人满意的效果。 相似文献
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马吉胜 《模式识别与人工智能》2000,13(2)
指出了传统的ART2神经网络对渐变过程不敏感的局限性,建立了新的ART2神经网络模型,与传统模型相比,增加了伴随神经元和重置系统B.开发了相应的MATLAB程序,模拟实验表明新的ART2神经网络能够分辨渐变过程. 相似文献
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对模糊ART神经网络模型中的类别选择方法进行改进,并在权值向量的修改规则中引入隶属度,得到一种改进的Fuzzy ART学习算法。IRIS数据分类结果证明了新方法的可行性。 相似文献
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模糊ARTMAP神经网络学习算法可以动态高效地检测新闻文本中的模式,但随着网络大小的增加收敛速度变慢,计算复杂,鲁棒性不高。因此提出了一种快速模糊ARTMAP神经网络算法。该算法主要提出了新的匹配函数和激励函数,不需要规范化和补码计算步骤,去除了匹配跟踪过程,当发生未遂节点为赢得竞争的节点时,直接建立一个新的模板层的类标识。算法的革新之处在与既能动态维持聚类结构同时又减少了算法的复杂性。实验结果证实了该算法在合理时间内产生了高质量的模式发现。 相似文献
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ART-2网络学习算法的改进 总被引:11,自引:1,他引:11
详细介绍了ART-2网络的算法。通过一个渐变输入模式序列揭示了ART-2网络潜在的模式漂移现象,由此导出ρ0>ρ0的矛盾,并改进了网络的学习算法,使其适用于对大规模的呈集群分布的输入模式序列的识别 相似文献
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一种新的RBF神经元网络分类算法 总被引:2,自引:1,他引:1
为了改善对人工神经网络行为的认识和研究中的"黑匣子"式的难以处理的状态,基于RBF神经元模型的几何解释,提出了一种新的RBF神经网络分类算法,算法把RBF神经元看作是高维空间里的超球面,从而将神经网络训练问题转化为点集"包含"问题.同传统的RBF网络相比,算法能够自动地优化RBF网络中核函数的个数、中心和宽度,同时,省去了传统RBF神经网络输出层线性连接权的计算,简化了网络的学习过程,大大缩短了训练时间,并且通过实验证明了算法的有效性. 相似文献
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针对径向基函数(RBF)网络隐层结构难以确定的问题,基于自适应共振理论(ART)网络良好的在线分类特性,提出一种RBF网络结构设计算法。该算法将ART网络的聚类特性用于RBF网络结构设计中,通过对输入向量与已存模式的相似度比较将输入向量进行分类,确定隐含层节点个数和初始参数,使网络具有精简的结构。对典型非线性函数逼近的仿真结果表明,所提出的结构具有快速的学习能力和良好的逼近能力。 相似文献
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自适应共振理论能够动态地对输入向量进行聚类,概率神经网络使用联合概率密度分布进行分类估计.给出将两者结合使用的算法,并应用到入侵检测中.测试表明,概率神经网络的函数逼近能力和网络性能得到提高,入侵检测系统的漏报率和误报率明显下降. 相似文献
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一种两层次无监督的音频分割算法 总被引:2,自引:0,他引:2
本文提出一种两层次无监督音频分割算法,它用于检测音频流中的说话人、环境、信道等声学特征变化点,该方法将音频分割过程分为两个层次: 区域层次和边界层次,通过固定检测窗移动,它快速定位到声学特征变化点存在的区域,然后在潜在变化区域内采用T2 统计值和贝叶斯信息准则(BIC)结合的方法快速确定片断边界。在区域检测层次,将修正的广义对数似然比准则应用于潜在的变化区域检测,它即无需设定阈值门限又可保证低的漏检率,在1997年Hub4中文广播语音数据库上的实验结果表明,同传统的混合分割算法比较,该算法在处理速度得到提高的同时,声学特征变化点的召回率提高10.5%。 相似文献
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介绍了应用二值自适应共振理论网络模型ART1来进行零件分类编组的方法,它与利用双向联想记忆网络和学习网络模型相比,具有不需要预先提供分类样本模式给网络学习的优点,它可以边学习边分类,实现了在线学习的功能。 相似文献
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