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自适应共振理论（ART）是一种典型的自组织识别的神经网络。本文通过分析，指出传统ART-2神经网络在分类时没有用到小幅值特征分量的局限性，提出了一种改进的网络结构。在理论上，分析指出了改进的网络结构在分类时比标准ART-2网络的优越性。最后通过仿真验证了改进的网络结构对分类效果有了很好的改善。
ART-2神经网络的缺点及其改进
【摘 要】
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自适应共振理论（ART）是一种典型的自组织识别的神经网络。本文通过分析，指出传统ART-2神经网络在分类时没有用到小幅值特征分量的局限性，提出了一种改进的网络结构。在理论上，分析
【机 构】
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滁州学院计算机科学与技术系
【出 处】
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仪器仪表用户
【发表日期】
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2008年2期
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