【摘 要】
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ART-2A神经网络可以很好地应用于模式识别中的分类问题，但由于算法结构的不足，存在分类漂移现象，导致网络不稳定，严重影响了网络的工程应用。对标准ART-2A网络结构和算法过程进行
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ART-2A神经网络可以很好地应用于模式识别中的分类问题，但由于算法结构的不足，存在分类漂移现象，导致网络不稳定，严重影响了网络的工程应用。对标准ART-2A网络结构和算法过程进行了深入研究，分析了引起分类漂移的原因，提出了一种ART-2A神经网络改进算法，并通过故障自诊断实验进行网络稳定性和实用性验证。实验证明改进ART-2A神经网络能长期稳定工作，准确进行故障判别，实现系统的故障诊断自动化。
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