【摘 要】
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该文提出了一类基于贴近度理论的模糊ART神经网络模型,简称为CBFART(Closeness Based Fuzzy ART)模型。它将模糊数学中的贴近度(Closeness)和择近原则(Closest Proncple)的概
【机 构】
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空军工程大学工程学院106(西安)
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该文提出了一类基于贴近度理论的模糊ART神经网络模型,简称为CBFART(Closeness Based Fuzzy ART)模型。它将模糊数学中的贴近度(Closeness)和择近原则(Closest Proncple)的概念与自适应共振理论(ART)相结合,形成了一种新的网络模型。该模型的学习以匹配-委托循环为特点,网络分类遵循择近原则。补码编码[1]、匹配-委托和快速委托-慢速重编码方案[2]相结合,保证了网络学习的收敛性和稳定性,并可以做到一次性学习,提高了学习速度。文中结出了具体算法和仿真结果,分析表明该模型具有良好的聚类性能。
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