根据自适应谐振理论提出了半监督学习自适应谐振理论系统.在该系统中取消了一般半监督学习算法中假定已知数据概率分布的条件限制,......

通过对经典自适应谐振（Adaptive Resonance Theory,ART）神经网络聚类过程的分析,指出其存在警戒参数主观设置,过分依赖获胜神经元信......

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......

为提高聚类精度和产生更多类别相关信息，在分析了传统聚类方法对最初样本集过分依赖，不能动态适应样本空间变化，不能动态决定聚类数目......

带警戒限的均值控制图中,如何恰当选取警戒参数B1、B2的值是实际应用的关键.本文提供了两个计算机程序,可根据不同的要求设计出恰......

通过分析经典自适应谐振（adaptive resonance theory，ART）神经网络聚类过程中向量规格化、警戒参数全局化等特点，指出其无法应用于向量......