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1.
一种新型ARTⅡ无监督分类算法 总被引:4,自引:0,他引:4
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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用于模式识别的ART-2神经网络算法的改进 总被引:5,自引:0,他引:5
针对模式识别中模式有序输出的要求,对ART-2神经网络的算法进行了改进和调整,提出了ART-2神经网络的改进算法,通过对改进算法与原算法的识别试验结果进行比较,表明该改进算法对模式的有序输出是可行的和有效的。 相似文献
3.
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
4.
ART—2网络学习算法的改进 总被引:5,自引:1,他引:4
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ρ^0〉ρ^0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
5.
对FTART算法的研究及改进 总被引:7,自引:1,他引:7
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. 相似文献
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7.
神经网络ART模型在故障诊断中的应用 总被引:2,自引:0,他引:2
讨论了目前最成功的一种无导师神经网络模型──自适应谐振理论ART。分析了ART的工作原理,给出了ART的具体算法(已在PC-486上用C语言实现);指出了ART的实质,并以“有轨自动物料搬运小车系统”为例详述了ART在故障诊断中的工作过程,获得了很好的结果。 相似文献
8.
采用模糊ARTMAP神经网络的字符识别方法 总被引:1,自引:1,他引:1
本文研究了将模糊ARTMAP神经网用于字符识别方法。实验证明这种将模糊技术与神经网络相结合的混合系统具有较高的识别率和较快的识别速度,采用ARTMAP神经网络只需要较少的网络训练时间。 相似文献
9.
一种面向模式分类的修正的ART1神经网络 总被引:8,自引:0,他引:8
本文提出了一种关于n维布尔模式分类的,基于欧氏距离的判定规则,在ART1神经网络的基础上,设计了一种实现这一判定规则的神经网络(MART1)及其学习规则,并给出了计算机仿真结果。 相似文献
10.
首先讨论了投影数据零空间对重建结果的结果,分析了代数重建算法(ART)的收敛过程以及对不投影数据ART方法的重建结果,针对投景数据不完备约束的问题,将统计物理学中的模拟退火的ART的迭代过程中,根据对图象像素间连续性的假设,最平稳解的约束,并利用模拟退火方法得到最优。 相似文献
11.
针对文本数据高维度的特点和聚类的动态性要求,结合隐含语义分析(LSA)降维,提出一种改进的ART2神经网络文本聚类算法,通过LSA凸显文本和词条之间的语义关系,减少无用噪声,降低数据维度和计算复杂性;采用改进的折中学习方法,减少计算步骤,加快ART2神经网络计算速度,并利用最近邻动态重组方法提高ART2网络聚类的稳定性,减弱算法对样本输入顺序的依赖。实验表明,改进的文本聚类算法能有效地实现动态文本聚类。 相似文献
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13.
引入遗忘机制的ART2改进模型 总被引:2,自引:0,他引:2
论文针对ART2网络学习与记忆的特点,在原始ART2的基础上提出具有遗忘机制的改进模型,并开发了相应的MATLAB程序。改进模型解决了原始ART2网络权值学习的随机偏移问题,有效地过滤了噪声,提高了分类结果的稳定性,降低了空间存储消耗。文章进一步运用改进模型对典型输入样本进行了分类,得到了理想的结果。 相似文献
14.
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
15.
针对锥束CT感兴趣区域扫描中存在的截断投影数据图像重建问题,提出用基于迭代的代数重建(ART)算法进行重建。锥束ART算法的缺点是计算量大、重建速度慢。为了提高该算法的重建速度,提出了一种基于多核平台的快速并行图像重建方法。首先将三维重建区域等分为上下两块,相应地,探测器平面也分为上下两部分;然后通过双线性插值计算虚拟探测器投影数据;最后通过多线程技术在多核平台上实现了ART算法的并行重建,在保持较高重建精度的同时取得了约两倍的重建加速比。在此基础上,通过仿真实验对3DShepp-Logan模型不同感兴趣区域进行了重建,实验结果表明,ART算法用于感兴趣区域图像重建是可行的。 相似文献
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对于现有的自适应随机测试(ART)算法针对点状失效模式普遍存在有效性和效率均比随机测试(RT)差的问题,提出一种基于失效聚集度的自适应随机测试(CLART)算法,对传统的ART——固定候选集(FSCS)、区域排除随机测试(RRT)等算法进行改进。首先,根据被测程序的输入域估计主失效聚集度,确定局部搜索区域;然后,在区域内使用传统ART算法生成若干测试用例(TC)进行测试;若未发现错误,重新选择局部区域生成TC;重复这一过程直至发现错误。仿真实验显示在点状失效模式和块状失效模式下CLART算法的有效性比FSCS算法提高约20%,效率比FSCS算法提高约60%。实验结果表明CLART算法利用多个局部区域依次搜索可以快速锁定引发失效输入分布密集高的失效区域,从而提高测试的有效性和效率。 相似文献
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自适应共振(ART)神经网络具有无监督学习功能,能对时序信号进行实时学习、实时处理,能对已学习过的样本作出快速响应,自动识别等优点,尤其以ART2网络更具有实用性。但是传统的ART2网络存在幅度信息丢失和模式漂移等现象,针对这一情况,本文把模式漂移的方向作为一个因素进行考虑,通过设置漂移上限系数,引入栈结构对模式漂移的相反方向相互抵消,同一方向累加的方法有效限制了模式的飘移,对各改进算法进行比较体现本文算法的优越性。 相似文献
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本文以海明神经网络与自适应谐振理论(ART)模型学习算法为基础,从理论上分析了海明网络学习算法的缺陷,利用ART网络的思想,提出了一种快速分类的神经元网络的算法,命名为Improved Hamming算法(简称Im-H算法)。此算法主要优点在于阈值更新及引入了经验迭代次数。将此算法用于字符模式识别,大量的计算机实验结果表明了Im-H网络学习算法的有效性、快速性。 相似文献