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在传统的ART网络及BP网络基础上分别作了改进,有机地结合了两种网络的优越性,并对输入数据进行模糊预处理,从而构建了新的比较健壮的网络模型,并具体给出了网络的模型结构及工作原理.该网络的特点是:检测故障的类别数可以增加,能累计增加新的样本类节点,且能分阶段训练,对故障的分类效果好.
基于模糊预处理的聚类神经网络模型设计
【摘 要】
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在传统的ART网络及BP网络基础上分别作了改进,有机地结合了两种网络的优越性,并对输入数据进行模糊预处理,从而构建了新的比较健壮的网络模型,并具体给出了网络的模型结构及
【机 构】
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西安建筑科技大学机电学院,西安建筑科技大学机电学院,信阳师范学院计算机科学系
【出 处】
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西安建筑科技大学学报(自然科学版)
【发表日期】
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2005年2期
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