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指出常规ARTI型神经网络的不足，提出了一种改进的相似度计算方法。它同时考虑两向量对应位子值，避免了ARTI网络中两个向量由于输入顺序的不同而得到不同的相似度的结果；针对ARTI网络模式识别的漂移问题，提出了少数服从多数原则来减少这种问题的出现。改进了ARTI型神经网络的应用效果。
一种改进的ART型神经网络学习算法
【摘 要】
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指出常规ARTI型神经网络的不足，提出了一种改进的相似度计算方法。它同时考虑两向量对应位子值，避免了ARTI网络中两个向量由于输入顺序的不同而得到不同的相似度的结果；针对ARTI
【机 构】
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江南大学控制科学与工程研究中心,江南大学信息工程学院
【出 处】
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计算机技术与发展
【发表日期】
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2006年9期
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