ART-2神经网络的研究与改进

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ART-2神经网络可以很好地应用于模式识别中的聚类问题,但是由于其算法结构中固有的归一化环节,在处理数据过程中丢失了非常重要的幅度信息。在分析这一不足的基础上,提出两种改进算法,同时给出了相应的实验结果。 The ART-2 neural network can be well applied to the clustering problem in pattern recognition, but due to the normalization of its algorithm structure, very important amplitude information is lost in the process of data processing. Based on the analysis of this problem, two improved algorithms are proposed, and the corresponding experimental results are given.
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