改进的ART神经网络用于模式识别

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分析了ART网络在模式识别应用中的特性.在原ART1网络中,由于子集对包集的重新编码过程使得ART1网络具有学习过程不稳定性,从而影响了在任意输入环境下网络的分类性能,为此本文对ART1网络的匹配度计算提出改进方法,使匹配度计算公式更合理地反映了输入模式与模板模式的相似程度,有效地克服了学习过程不稳定性。在ART2网络中,本文根据同一类别中最大、最小模式数提出了警戒线户值的自适应调整方法,避免在固定户值下可能引起的分类过粗或过细,使网络具有一定容错能力,又有一定敏感性。
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