自适应共振理论相关论文
对模糊ART网络及其特性进行了深入的研究,提出了将模式距离dis(I,R)引入到类别选择函数的改进算法,并将改性算法用于电液控制系统......
在商用车大数据研究领域,需在相同路况下对车辆的性能、油耗、载重等进行深入研究,那么就需要将相同轨迹的路线取出来,然后去研究......
为应对日益紧缺的无线频谱资源，认知无线电诞生并发展迅速。认知引擎作为其关键技术之一，核心是利用人工智能算法完成认知学习推理与......
自适应共振理论(AdaptiveResonanceTheory,ART)是一种人工神经网络模型,用于数据聚类.它在工作过程中,仅对数据作单遍扫描,在新数......
入侵检测系统IDS是一种主动的网络安全防护系统,它是继数据加密、防火墙等传统安全技术之后的新一代安全保障技术。IDS提供了对内......
在旋转钻井中,钻头与岩性是否适应对提高钻井速度和降低钻井成本起着重要作用.目前钻头选型方法主要分定性、定量两种.这两种方法......
公路智能监测记录系统核心是车牌自动识别系统.自动识别系统算法由车牌图像预处理算法和基于自适应共振理论(Adaptive Resonance T......
计算机集成过程运行系统(CIPOS)是现代过程工业的新课题.该文以过程监视和故障检测及诊断为研究重点,利用已有理论成果开展针对性......
目的实现良好的用户体验是3维游戏场景设计的重要目的之一。目前3维场景设计通常多由美术设计师进行创作而非建筑设计及景观规划领......
指出了传统的ART2神经网络对渐变过程不敏感的局限性,建立了新的ART2神经网络模型,与传统模型相比,增加了伴随神经元和重置系统B。......
针对模糊自适应共振理论(ART)应用于智能决策时存在的问题,提出了约束边长的模糊ART算法.将有边长约束的模糊ART与Q学习结合,构建......
利用人工神经网络法中的自适应共振理论优选钻头 ,将定性、定量优选因素作为输入层神经元 ,形成一种综合性选型方法 .将优选的钻头......
入侵检测系统IDS是一种主动的网络安全防护系统。自适应共振理论(Adaptive resonance theory)神经网络模型用于数据聚类。它能够有......
论述了入侵检测系统的基本概念,分析了入侵检测系统(IDS)的的关键技术及存在的问题.为了解决这些问题,本文提出了一个基于自适应共......
系统阐述了小波包分解及ART1神经网络的基本理论和特点,在对故障诊断进行理论分析的基础上,结合ART1神经网络对输入矢量的要求,提......
利用半导体气体传感器的交叉敏特性,将气体传感器阵列与自适应共振理论神经网络相结合,构建了一个用于临场感机器人的人工嗅觉系统......
以人工神经网络中的自适应共振理论为基础,研究了用光标在电脑屏幕上进行手写输入的字符识别方法.根据专业领域文字输入中经常使用......
ART-2是一种自组织、无监督的人工神经网络．源于对连续数据进行分类的一种自适应共振理论。但是，我们发现传统ART-2对数据特别是时间......
阐述了自适应共振理论(ART)网络的原理及训练算法.利用ART网络良好的自组织,自学习,可塑性强的特点,提出基于神经网络的机床设备实......
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......
提出一种动态手势识别算法,将动态手势识别问题转换为轨迹识别问题.首先以SOM算法作为分类器提取手势特征,将多维手势信息投影到二......
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(ClosenessBasedFuzzyART)模型。将模糊数学中的贴近度 (Closeness......
为提高实例推理系统中实例检索的效率与质量，提出了基于人工神经网络的实例检索模型。该模型在实例层次组织的基础上，利用自适应共振......
在故障诊断过程中由于样本获取困难,无监督分类方法日益得到重视.自适应共振理论(ART)是一种典型的、无监督的、能够对复杂输入模......
根据入侵检测技术和自适应共振网络算法中ART2算法的特点，提出了一种改进的ART2算法，并将其应用于入侵检测中．在Linux平台下实现了改......
水环境质量分级是指在没有水环境质量综合评价指标的情况下,对水环境功能区内的大量水环境检测样本进行无监督分类,并进行质量分级......
随着网络的迅速发展,各种数据量变得庞大且分散,利用关键词检索数据的传统方式变得相当费时。为了减少用户在网络上的搜寻时间,提......
多目标跟踪在军事和民用方面得到广泛的应用.自适应网络模型ART对已学习过的对象具有稳定的快速识别能力,同时又能适应未学习的新......
将自适应共振理论网络应用于煤炭资源资产分类,以基于聚类的综合评判模糊数学模型的分类结果作为选择训练样本的基础,建立了自适应......
为了更好地利用自适应共振理论（ART1）来实现汉字的分类，提出了一种改进的ART1算法。改进算法引用了同或的思想，将输入模式与记忆模式相......
随着云计算、 大数据、 互联网等多媒体技术的快速普及和发展, 文本分类已经在多领域取得显著应用成效, 因此文本分类已经成为百度......
将1～4个刀齿进行端面铣削时测得的工件夹具上的振动加速度响应信号输入ART2神经网络，进行自动分类，在选择合适的警戒值的情况下，网络给......
针对自适应共振理论网络在分类应用中容易出现模式漂移的问题,本文提出了一种多节点输出的改进算法。改进算法不但在时间与空间上......
结合人工神经网络中的自适应共振理论（ART）及数据挖掘（Data Mining）技术来建构一个可自动聚类族群特征且能挖掘出关联特质的自动化在线......
在分别对ART-2神经网络和入侵检测原理进行介绍的基础上，指出用ART-2神经网络作为入侵检测系统检测算法的可行性。利用KDDCUP-99数......
基本ART模型缺乏对样本集拓扑结构及分布特性的学习,导致其抗噪性能较差,容易产生类别增殖现象,进而导致分类性能不稳定。本文将基......
介绍一种利用改进的ＡＲＴ（自适应共振理论）人工神经网络检测心电图ＱＴ间期的方法，用经过训练的ＡＲＴ网络对心电波形进行分类和识别，较准确的测出Ｔ波终......
文章提出了基于自适应共振神经网络ART-2的故障诊断方法，以电机运行过程中的振动信号为诊断对象，在频谱分析的基础上，对电机故障进行......
建立了基于误差反向传播（back propagation,BP）神经网络和自适应共振理论（adaptive resonatetheory,ART）神经网络的电路故障诊断模型,......
论文针对ART2网络学习与记忆的特点，在原始ART2的基础上提出具有遗忘机制的改进模型．并开发了相应的MATLAB程序。改进模型解决了原始......
提出了一种非线性动态系统故障检测与分类的方法.首先用一种人工神经网络和线性动态系统的串级模型对非线性动态系统建模,这种模型......
本文提出一种人工神经网络型焊缝检测方法，利用自组织神经网络技术，将焊缝视觉信息形成典型空间模式并与实时采集到的焊缝信息进行匹......
通过标准自适应共振理论神经网络(Adaptive Resonance Theory,ART),设计和实现了一个字符识别器,针对标准的ART1网络存在的不足,即......
目的基于自适应共振理论,提出一种基于ART2神经网络的结构损伤识别方法,以实现结构损伤识别的自主学习.方法采用一种改进算法来解......
为进一步从已有实验方法中提高手写体数字识别识别率,降低数字识别的时间,提出基于原型生成技术的实验方案。该技术包含两部分的处......
主要整合自适应共振理论神经网络和数据挖掘技术，构建一个基于web的网络课程智能推荐系统．通过此机制可以向具有相似学习兴趣的学习......
ART是一种典型的、无监督的、能够对复杂输入模式实现自稳定和自组织识别的神经网络。该文针对标准ARTII算法的预处理信号畸变问题......
基于实验心理学理论,按记忆强度分组自适应共振理论网络聚类,将模式识别过程划分成若干按序进行的子过程。通过合理设置网络参数,......
