10.3969/j.issn.2095-6835.2010.03.043
ART2神经网络学习算法的改进
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.
自适应共振、模式漂移、飘移上限系数、栈结构
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TP183(自动化基础理论)
2014-07-08(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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