自适应谐振相关论文
近几年来随着电子技术、控制技术的不断发展,无线电能传输技术受到越来越多的关注。相比传统有线电能传输技术,无线电能传输技术可......
ART2网络是基于自适应谐振机制的无监督运行的神经网络，由于其快速响应、实时学习等特点，被广泛的应用在各类实时聚类问题中。ART2网......
本文结合国土资源部三峡库区专项基金(SXKY4-041)等项目，采用范例推理技术CBR(Case Based Reasoning)结合其他人工智能技术作为边坡......
随着计算机技术的发展及智能技术的应用，故障诊断技术已开始进入了一个新阶段，即智能化诊断阶段。这是一种基于人工智能技术的诊断方......
提出了一种基于自适应谐振理论建立起来的自组织模糊ARTMAP神经网络分类器。分析了ART神经网络的结构和工作原理,给出模糊ARTMAP神......
通过对经典自适应谐振（Adaptive Resonance Theory,ART）神经网络聚类过程的分析,指出其存在警戒参数主观设置,过分依赖获胜神经元信......
提出了一种基于域理论的自适应谐振神经网络模型ＦＴＡＲＴ２。该模型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，可以根据......
为提高聚类精度和产生更多类别相关信息，在分析了传统聚类方法对最初样本集过分依赖，不能动态适应样本空间变化，不能动态决定聚类数目......
本文详细讨论了ＡＲＴ１神经网络实现算法过程中匹配因子的选择，提出了适用于消除信号噪声以及恢复信号中部份缺损的信息的匹配因子．从而提高......
分析了逢适应谐振神经网络模型的模式分类能力，并利用该网络来进行图像纹理的分类和识别，对６类自然景物的纹理图片分类和识别结果难验......
为了提高小样本集情况下自适应谐振（ART）神经网络聚类的可靠性,提出了基于遗传算法的ART2神经网络训练集优化算法,克服了ART1神经网......
根据自适应谐振理论以及心理学，生物化学和神经生理学研究成果，深入研究了ＡＲＴ神经网络模型并振探索出ＡＲＴ１神经，ＦＡＲＴ网络，ＡＲＴ２网络和ＡＲＴ３网络所对应后套实用......
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针对深度置信网络对小样本数据集故障诊断时准确率低的问题,提出了基于改进深度置信网络的故障诊断方法。该方法通过优化网络特征......
通过分析经典自适应谐振（adaptive resonance theory，ART）神经网络聚类过程中向量规格化、警戒参数全局化等特点，指出其无法应用于向量......
