【摘 要】
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提出了一种快速神经网络分类学习算法 FTART2 ,该算法结合了自适应谐振理论和域理论的优点 ,学习速度快、归纳能力强、效率高 .用 U CI机器学习数据库中的两个数据集对 FTART
【机 构】
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提出了一种快速神经网络分类学习算法 FTART2 ,该算法结合了自适应谐振理论和域理论的优点 ,学习速度快、归纳能力强、效率高 .用 U CI机器学习数据库中的两个数据集对 FTART2与目前最流行的 BP进行了比较测试 ,实验结果表明前者的分类精度与学习速度均优于后者 .还将 FTART2算法应用于石油地质储层分析领域 ,取得了很好的效果 .
A fast neural network classification learning algorithm FTART2 is proposed, which combines the advantages of adaptive resonance theory and domain theory, has the advantages of fast learning speed, high inductive ability and high efficiency.Using two pairs of data sets in U CI machine learning database FTART2 has been compared with the most popular BP, and the experimental results show that the former is better than the latter in terms of classification accuracy and learning speed.The FTART2 algorithm is also applied to the field of petroleum geology reservoir analysis, and achieved good results.
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