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如何借助计算机技术快速准确判断附件证明材料是否重复使用是国家科学技术奖励评审迫切需要解决的问题。论文研究基于内容的证书图......
统计过程控制(Statistical Process Control，SPC)是应用传统的统计方法对过程中的各个阶段进行实时在线监控，从而达到改进与保证质量......
为提高电力负荷预测和特性分析的精度,应首先对负荷历史数据的脏数据进行辨识和调整.文中提出了基于改进ART2网络的脏数据辨识与调......
ART2神经网络是按照自适应谐振理论建立的一种自组织、无监督的人工神经网络。通过分析经典自适应谐振神经网络聚类过程，针对传统AR......
电力负荷预测前应首先对负荷数据进行清洗,根据电力日负荷曲线的特征,应用改进的ART-2神经网络准确的提取电力日负荷特征曲线,然后......
自适应共振（ART）神经网络具有无监督学习功能,能对时序信号进行实时学习、实时处理,能对已学习过的样本作出快速响应,自动识别等优点......
指出常规ARTI型神经网络的不足，提出了一种改进的相似度计算方法。它同时考虑两向量对应位子值，避免了ARTI网络中两个向量由于输入顺......
针对传统的模式漂移检测方法无法直接适用于关联规则分析的问题,提出了一种基于关系熵和J量值的模式漂移检测方法。抽取并定义了4......
ART2是基于自适应谐振理论的一种自组织神经网络,通过竞争学习和自稳机制原理实现分类,可以在非平稳的、有干扰的环境中进行无监督......
分析了现有ART2网络存在的问题,提出了一种改进的ART2算法。该算法首先利用样本数据自身来初始化权值,然后按照同一类中的数据点到......
首先讨论了ART2网络的常用学习规则,指出快速学习方式中隐式蕴含了在其他神经网络中常提到的学习速率,并给出了调整这种隐式学习速......
本文应用自适应共振理论中ART-2神经网络进行移动机器人环境障碍模式识别.ART-2神经网络在处理单方向渐变的模式输入时具有模式漂......
ART2是一种基于自适应谐振理论的无监督神经网络,由于其快速响应、实时学习等特点,被广泛地应用在实时聚类问题中。传统的ART2存在......
新时代中国经济的主要矛盾要求提高经济发展的包容性,金融发展过程中的结构性矛盾和资源错配要求进一步推进金融深化,这两大问题融......
针对ART2网络所固有的和对于特定场合应用中存在的一些缺陷和不足,分析了ART2网络的运行机理和结构特点。系统总结了ART2神经网络......
