【摘 要】
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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
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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
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技
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ue＊M＃’＃dkB4＃＃8＃”专利申请号:00109“7公开号:1278062申请日:00.06.23公开日:00.12.27申请人地址:（100084川C京市海淀区清华园申请人:清华大学发明人:隋森芳文摘:本发明属于生物技