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题名ART-2及其改进方法综述
被引量：1
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作者
周欣然
滕召胜
刘晓波
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机构
湖南大学电气与信息工程学院
中国信达资产管理公司长沙办事处
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出处
《模式识别与人工智能》
EI
CSCD
北大核心
2007年第5期667-674,共8页
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基金
国家星火计划项目(No.2003EA770007)
湖南省自然科学基金项目(No.00JJY2061)资助
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文摘
ART-2是一种基于自适应谐振理论的自组织神经网络,广泛应用于模式聚类与识别等方面.本文介绍原始的 ART-2的结构和运算过程,分析它的训练算法,探讨其固有局限性.归纳总结各主要改进 ART-2的背景、目标和实现,评述它们的特征及适应场合.最后指出进一步改进 ART-2的一些思路,在解决具体问题运用各方法的一些参考原则和 ART-2的理论应用价值.
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关键词
自适应谐振理论(ART)
模式聚类与识别
相似度
匹配度
相位信息
幅值
重置
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Keywords
Adaptive Resonance Theory （ART）, Pattern Clustering and Recognition,Similarity, Match, Phase Information, Amplitude, Reset
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分类号
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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