【摘 要】
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指出了传统的ART-2神经网络对渐变过程不敏感的局限性,提出了一种新的改进算法。并对ART-2网络进行建模,通过与其它建模方法的对比,详尽讨论了ART-2的建模方法及特点。最后通
【机 构】
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中国科学技术大学自动化系,中国科学技术大学自动化系,中国科学技术大学自动化系 合肥230027,合肥230027,合肥230027
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指出了传统的ART-2神经网络对渐变过程不敏感的局限性,提出了一种新的改进算法。并对ART-2网络进行建模,通过与其它建模方法的对比,详尽讨论了ART-2的建模方法及特点。最后通过应用改进算法解决了原先模型中的“模式漂移”现象,使模型性能得到了明显的改善。
The limitation of the traditional ART-2 neural network that is not sensitive to the gradual process is pointed out. A new improved algorithm is proposed. The ART-2 network is modeled, and compared with other modeling methods, the modeling methods and features of ART-2 are discussed in detail. Finally, by applying the improved algorithm to solve the “model drift” in the original model, the performance of the model has been significantly improved.
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