具有双向检测机制的ART2神经元网络

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为了解决传统的自适应共振理论(T-ART2)网络和增设最初模板的ART2(OP-ART2)网络对模式类渐变过程的不敏感性而导致的识别性能较差的缺陷,提出具有双向检测机制的ART2(BM-ART2)网络.它增设两个门限,对输入模式的聚类进行双向检测,并采用更能反映模式本身特性的比较层输出计算相似度.对一组等腰三角形模式的聚类测试表明,BM-ART2网络能识别模式类的渐变过程,杜绝或减少了模式超出与交混等异常现象,其聚类性能明显优于原先的ART2网络.
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