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On-line quality inspection in laser blank welding using ART2 neural network
1
作者 邹媛媛 赵明扬 张雷 《China Welding》 EI CAS 2006年第4期51-54,共4页
Laser blank welding is becoming more and more important in the automotive industry and the quality of the weld is critical for a successful application. A fully automated solution is required to inspect the quality of... Laser blank welding is becoming more and more important in the automotive industry and the quality of the weld is critical for a successful application. A fully automated solution is required to inspect the quality of the blanks. This paper presents a vision inspection system with a CMOS camera which uses ART2 network to inspect the defects on-line to obtain the geometry and the quality of the weld seam. The neural network ART2 has the capability of self-learning fiom the environment. It can distinguish the defects that have been learned before and give new outputs for new defects. So ART2 network is suitable for weld quality inspection in laser blank welding. Additionally, a CO2 laser is used for the blank butt-welding. 展开更多
关键词 quality inspection laser blank welding neural network art2
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一种改进的ART2网络学习算法 被引量:15
2
作者 徐艺萍 邓辉文 李阳旭 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2006年第3期659-662,共4页
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其聚类中心的距离之和越小(即类内偏差越小),聚类效果越好的原则来设计特征表示场和类别表示场之间的权... 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其聚类中心的距离之和越小(即类内偏差越小),聚类效果越好的原则来设计特征表示场和类别表示场之间的权值修正公式,最后通过比较输入样本和聚类中心的模来有效地利用模式的幅度信息。分析证明了该算法不仅能有效解决模式漂移问题、充分利用幅度信息,而且能提高聚类速度。 展开更多
关键词 art2网络 幅度信息 模式漂移 聚类
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基于改进ART2网络的电力负荷脏数据辨识与调整 被引量:9
3
作者 顾民 葛良全 秦健 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2007年第16期70-74,共5页
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整模型。该模型首先基于类内样本与类中心距离不同会对类中心的偏移产生不同影响的思想,改善了传统的ART... 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整模型。该模型首先基于类内样本与类中心距离不同会对类中心的偏移产生不同影响的思想,改善了传统的ART2模式漂移的不足,然后根据残差理论以及电力负荷曲线固有的特征,增加了鉴别修正子系统。利用模型中传统的ART2部分对负荷曲线进行分类并提取其特征曲线,然后再利用鉴别修正子系统对输入的负荷数据进行脏数据辨识与调整。实例分析说明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 负荷预测 脏数据辨识 art2神经网络 模式漂移 残差
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一种ART2神经网络的改进算法 被引量:8
4
作者 顾民 葛良全 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第4期945-947,共3页
传统的ART2神经网络由于预处理阶段的归一化,易将重要但幅值较小的分量作为噪声清除,造成在分类中丢失重要信息,同时还存在模式漂移的不足,分析产生这些不足的原因,并基于去单位化以及类内样本与类中心的距离不同而对类中心偏移产生不... 传统的ART2神经网络由于预处理阶段的归一化,易将重要但幅值较小的分量作为噪声清除,造成在分类中丢失重要信息,同时还存在模式漂移的不足,分析产生这些不足的原因,并基于去单位化以及类内样本与类中心的距离不同而对类中心偏移产生不同影响的思想,对传统的ART2神经网络算法进行了改进。对一组渐变数据的测试表明,改进后的网络有效改善了模式漂移现象。同时,改进的ART2神经网络在核辐射场数据处理分类中有一定的实用价值。 展开更多
关键词 art2神经网络 模式漂移 标幺值 距离
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用ART2神经网络方法进行结构的损伤识别 被引量:5
5
作者 鞠彦忠 阎贵平 +2 位作者 陈建斌 陈景彦 陈建华 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 2003年第3期1-4,共4页
用ART2神经网络方法对建筑结构的损伤进行了识别 ,实验证明该方法的识别精度高 ,具有自动从环境中学习的能力 ,对未知的损伤 ,ART2网络将能自动地给出新的识别输出 。
关键词 损伤识别 神经网络 建筑结构 art2神经网络 检测
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有教师指导细化拟合的ART2神经网络的研究 被引量:3
6
作者 徐寅林 宁新宝 黄晓林 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第10期1754-1756,共3页
ART2神经网络广泛应用于模式识别问题 ,但有时具有某一属性的模式在模式空间中不一定聚集紧密 .当几个模式由于发散而在空间互相交错时 ,要用ART2神经网络产生复杂的模式空间分类曲面将它们分开则相当困难 .另外 ,ART2对所分的类型并没... ART2神经网络广泛应用于模式识别问题 ,但有时具有某一属性的模式在模式空间中不一定聚集紧密 .当几个模式由于发散而在空间互相交错时 ,要用ART2神经网络产生复杂的模式空间分类曲面将它们分开则相当困难 .另外 ,ART2对所分的类型并没有任何先验知识 ,也就是说 ,ART2本身无法指明所得各类模式的归属 .本文提出一种新颖的ART2神经网络 ,使用先细化后拟合的方法解决了复杂交错的模式分类问题 .将这种ART2神经网络用于高频心电图特征数据分类 ,结果显示大大提高了分类的正确率 . 展开更多
关键词 art2神经网络 模式识别 聚类子模式 教师指导 细化 拟合 高频心电图 模式识别
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ART2神经网络辨识发酵过程的不同阶段 被引量:2
7
作者 张大鹏 王福利 +3 位作者 何建勇 何大阔 桑海峰 常玉清 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第11期1378-1382,共5页
传统划分菌体生长时期是建立在菌体浓度的基础上,并未考虑菌体生长过程中的影响因素。本文在分析菌体生长过程的基础上,建立了ART2神经网络来实时判断菌体所处的生长阶段。模型的特征向量采用菌体浓度以及反映菌体生长状况的呼吸参数和... 传统划分菌体生长时期是建立在菌体浓度的基础上,并未考虑菌体生长过程中的影响因素。本文在分析菌体生长过程的基础上,建立了ART2神经网络来实时判断菌体所处的生长阶段。模型的特征向量采用菌体浓度以及反映菌体生长状况的呼吸参数和其所处的环境因素参数。实验表明,该方法能准确地判断菌体所处的生长阶段。 展开更多
关键词 生长阶段 art2神经网络 特征向量 多尺度 滑动窗口
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基于ART2神经网络的发动机故障诊断方法 被引量:2
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作者 孙烨 范红波 王宏新 《控制工程》 CSCD 2007年第S2期126-128,132,共4页
发动机的故障诊断是一个动态的故障分类过程,许多故障诊断方法在对动态故障模式进行识别和分类时,存在对未知故障模式无法识别的问题。针对这一问题,引入ART2神经网络,利用db6小波包对发动机气缸盖的振动信号提取的特征向量作为网络的输... 发动机的故障诊断是一个动态的故障分类过程,许多故障诊断方法在对动态故障模式进行识别和分类时,存在对未知故障模式无法识别的问题。针对这一问题,引入ART2神经网络,利用db6小波包对发动机气缸盖的振动信号提取的特征向量作为网络的输入,应用实例证明,ART2神经网络不仅能正确识别学习过的故障模式,对突发、未知的故障模式也能很好地识别。 展开更多
关键词 art2 神经网络 发动机 故障诊断
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使用LSA降维的改进ART2神经网络文本聚类 被引量:4
9
作者 徐晨凯 高茂庭 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第24期133-138,177,共7页
针对文本数据高维度的特点和聚类的动态性要求,结合隐含语义分析(LSA)降维,提出一种改进的ART2神经网络文本聚类算法,通过LSA凸显文本和词条之间的语义关系,减少无用噪声,降低数据维度和计算复杂性;采用改进的折中学习方法,减少计算步骤... 针对文本数据高维度的特点和聚类的动态性要求,结合隐含语义分析(LSA)降维,提出一种改进的ART2神经网络文本聚类算法,通过LSA凸显文本和词条之间的语义关系,减少无用噪声,降低数据维度和计算复杂性;采用改进的折中学习方法,减少计算步骤,加快ART2神经网络计算速度,并利用最近邻动态重组方法提高ART2网络聚类的稳定性,减弱算法对样本输入顺序的依赖。实验表明,改进的文本聚类算法能有效地实现动态文本聚类。 展开更多
关键词 art2神经网络 最近邻 隐含语义分析(LSA) 降维 文本聚类 聚类分析
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二维空间聚类的树ART2模型 被引量:1
10
作者 余莉 李佳田 +2 位作者 李佳 段平 王华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第5期1328-1330,共3页
ART2网络是一种著名的聚类方法,已实际应用于诸多领域,其作用于二维空间数据,不仅存在模式漂移和向量幅度信息缺失的问题,而且难以适应不规则形态分布的空间数据的聚类。提出了一种树ART2网络模型(TART2),通过长期记忆(LTM)模式的调整... ART2网络是一种著名的聚类方法,已实际应用于诸多领域,其作用于二维空间数据,不仅存在模式漂移和向量幅度信息缺失的问题,而且难以适应不规则形态分布的空间数据的聚类。提出了一种树ART2网络模型(TART2),通过长期记忆(LTM)模式的调整和向量幅度信息的学习,使ART2网络保持了带空间距离约束的旧模式记忆;引入树结构优化,降低了警戒参数设置的主观要求,减少了模式交混现象的发生。对比实验结果表明,TART2网络更适用于带状分布的空间数据聚类,具有较高的可塑性和自适应性。 展开更多
关键词 空间聚类 art2神经网络 模式交混 数据粒度 树结构
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基于改进ART2神经网络的绝缘子故障在线诊断 被引量:5
11
作者 张海龙 关根志 +2 位作者 周金 吴石书 贾旭 《湖南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第10期41-45,共5页
根据绝缘子在线检测的特点,提出了基于改进ART2神经网络的绝缘子故障在线诊断技术.改进的ART2神经网络在F2层增设初始状态层,即F2层分为上子层F22和下子层F21.F22层存储绝缘子首次投运时的初始状态和已知的典型故障类型,F21层存储新增... 根据绝缘子在线检测的特点,提出了基于改进ART2神经网络的绝缘子故障在线诊断技术.改进的ART2神经网络在F2层增设初始状态层,即F2层分为上子层F22和下子层F21.F22层存储绝缘子首次投运时的初始状态和已知的典型故障类型,F21层存储新增故障类型.在绝缘子故障诊断过程中,首先应用电晕电流脉冲测量仪在线测量绝缘子的电晕电流脉冲,然后绘制电晕电流脉冲的N-φ图,并将其作为故障诊断的特征量送入改进的ART2神经网络进行模式识别.被检测的特征量先与F22层中的初始状态和已知的典型故障类型进行比较,如果匹配则判为该类;如果不匹配,再与F21层中的新增故障类型进行比较;如果都不匹配,则在F21层中创建新增故障类型.改进ART2神经网络解决了传统ART2神经网络聚类中心漂移问题,杜绝了绝缘子故障漏判的发生.仿真实验结果表明,应用改进的ART2神经网络可有效实现绝缘子故障在线检测,获得较好的诊断结果. 展开更多
关键词 神经网络 art2 绝缘子 在线检测 模式识别 故障诊断
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基于ART2神经网络算法改进的研究 被引量:3
12
作者 吕秀江 王鹏翔 王德元 《计算机技术与发展》 2009年第5期137-139,共3页
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ART2神经网络模型对分类的不确定性和网络权值模式漂移等不足,提出了基于算法改进的ART2神经网络模型。最... 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ART2神经网络模型对分类的不确定性和网络权值模式漂移等不足,提出了基于算法改进的ART2神经网络模型。最后对改进的ART2神经网络进行了仿真,并与经典神经网络所做仿真的结果比较,验证了改进的ART2神经网络结构大大提高了分类的正确率,有效改善了模式漂移现象,降低了空间存储消耗。 展开更多
关键词 art2神经网络 模式漂移 分类
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具有更严格警戒测试准则的ART2神经网络 被引量:4
13
作者 黎明 严超华 刘高航 《中国图象图形学报(A辑)》 CSCD 北大核心 2001年第1期81-85,共5页
在 ART2神经网络的标准警戒测试准则中 ,通过引入截断双曲线函数来计算输入矢量与神经网络由顶向下权重矢量之间的相似程度 ,而提出了一种新的具有更严格警戒测试准则的 ART2神经网络 .截断双曲线函数一方面抑制输入样本中的噪声 ,另一... 在 ART2神经网络的标准警戒测试准则中 ,通过引入截断双曲线函数来计算输入矢量与神经网络由顶向下权重矢量之间的相似程度 ,而提出了一种新的具有更严格警戒测试准则的 ART2神经网络 .截断双曲线函数一方面抑制输入样本中的噪声 ,另一方面 ,如果输入矢量某些分量与由顶向下权重矢量对应分量之间存在冲击变化时 ,则截断双曲线函数将放大这些对应分量之间的冲击变化 .而且这种新的警戒测试准则具有更强的抗噪声能力 ,即在较低的输入信噪比水平上 ,具有更严格警戒测试准则的 ART2神经网络比标准 ART2神经网络具有更高的正确识别率 . 展开更多
关键词 模式识别 神经网络 art2 警戒测试准则
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基于模糊输入的BP-ART2混合神经网络在电力变压器故障综合诊断中的应用 被引量:6
14
作者 高如新 王福忠 冉正云 《继电器》 CSCD 北大核心 2004年第5期15-18,69,共5页
根据模糊理论和神经网络理论,提出了变压器故障诊断的新方法。根据DGA(dissolvedgasanalysis)法、电气试验法及外部故障特征法,建立了基于模糊输入的BP ART2混和神经网络对电力变压器故障进行综合诊断。仿真结果表明本方法能有效提高变... 根据模糊理论和神经网络理论,提出了变压器故障诊断的新方法。根据DGA(dissolvedgasanalysis)法、电气试验法及外部故障特征法,建立了基于模糊输入的BP ART2混和神经网络对电力变压器故障进行综合诊断。仿真结果表明本方法能有效提高变压器故障诊断正确率。 展开更多
关键词 电力变压器 故障综合诊断 BP-art2 混合神经网络 竞争学习规则
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基于ART2的网络入侵检测算法 被引量:1
15
作者 杜彦辉 马锐 刘玉树 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第16期167-168,229,共3页
基于ART2的网络入侵检测算法是在自适应共振理论的基础上改进而来的。该算法对接收到的网络数据以及系统状态数据进行分析判断,实现入侵方式的自动分类,并且能够对新产生的入侵方式进行分类与记忆,实现了入侵检测系统的自适应性。该算... 基于ART2的网络入侵检测算法是在自适应共振理论的基础上改进而来的。该算法对接收到的网络数据以及系统状态数据进行分析判断,实现入侵方式的自动分类,并且能够对新产生的入侵方式进行分类与记忆,实现了入侵检测系统的自适应性。该算法应用到入侵检测系统中能够解决入侵检测系统中可能出现的预分类不完全的问题,这对于检测新出现的入侵类型无疑具有很大的使用价值。 展开更多
关键词 art2 人工神经网络 入侵检测
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基于ART2神经网络的车辆感应波形识别的方法 被引量:1
16
作者 叶青 石译雄 《计算机测量与控制》 CSCD 北大核心 2009年第5期962-964,共3页
在智能交通系统中,无论是在交通监控领域还是在不停车收费系统方面,对车辆进行自动分类都十分重要;环形线圈车辆检测器以其良好的适应性、稳定性和高效性在车辆监测方面得到了广泛的应用,同时利用同类型或同种车辆经过环形线圈产生轮廓... 在智能交通系统中,无论是在交通监控领域还是在不停车收费系统方面,对车辆进行自动分类都十分重要;环形线圈车辆检测器以其良好的适应性、稳定性和高效性在车辆监测方面得到了广泛的应用,同时利用同类型或同种车辆经过环形线圈产生轮廓相似的电磁感应波形这一特点也可以进行车型识别;对波形进行预处理,以波形轮廓的抽样、量化值作为特征向量,将特征向量作为ART2神经网络的输入向量,经ART2神经网络的自动聚类最终实现车辆感应波形的聚类与识别。 展开更多
关键词 art2神经网络 聚类 波形处理
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基于ART2网络聚类分析的数据融合算法研究 被引量:2
17
作者 李战明 张保梅 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2005年第16期182-184,共3页
人工神经网络为数据融合提供了新的理论方法和技术手段,在数据融合的各个方面具有广泛的应用前景。自适应共振理论(ART)是一种无监督神经网络,能够实现对输入的任何模拟信号的自动识别和分类。据此提出了一种以ART2网络聚类分析为核心... 人工神经网络为数据融合提供了新的理论方法和技术手段,在数据融合的各个方面具有广泛的应用前景。自适应共振理论(ART)是一种无监督神经网络,能够实现对输入的任何模拟信号的自动识别和分类。据此提出了一种以ART2网络聚类分析为核心的数据融合算法,探讨了ART2网络用于特征层数据融合实现模式识别/分类的机理,最后给出该算法在一例模式识别/分类中的应用-实现对工业控制系统中设备运行状态的实时监测和故障诊断,验证了该算法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 数据融合 神经网络 art2 分类器 聚类 故障诊断
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ART2神经网络调整子系统结构的改进 被引量:1
18
作者 吕秀江 赵研 +1 位作者 姚光顺 邓艳明 《机械与电子》 2005年第11期62-64,共3页
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,可应用于连续的动态数据分类.但在实际应用中发现其理论存在同相位不可分"的缺点.针对此问题提出了一种改进的ART2神经网络模型结构及其算法,进行了仿真... 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,可应用于连续的动态数据分类.但在实际应用中发现其理论存在同相位不可分"的缺点.针对此问题提出了一种改进的ART2神经网络模型结构及其算法,进行了仿真,给出了与常用ART2网络所做仿真的结果比较. 展开更多
关键词 art2 神经网络 调整子系统
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基于ART2改进算法的故障聚类研究 被引量:3
19
作者 段霞霞 刘彦明 +1 位作者 李小平 杨一展 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第15期56-57,64,共3页
ART2(自适应谐振理论2)算法是神经网络中一种可以对模拟输入信号或二值信号进行无监督聚类的算法,所以ART2算法能够降低数据挖掘中原始数据的预处理的复杂度,提高挖掘效率。针对ART2算法中出现的聚类中心偏移的缺点,采用ART2算法与K-均... ART2(自适应谐振理论2)算法是神经网络中一种可以对模拟输入信号或二值信号进行无监督聚类的算法,所以ART2算法能够降低数据挖掘中原始数据的预处理的复杂度,提高挖掘效率。针对ART2算法中出现的聚类中心偏移的缺点,采用ART2算法与K-均值算法相结合的方法来抑制ART2中聚类中心偏移的现象。通过仿真对该方法进行了验证。 展开更多
关键词 神经网络 聚类 art2 K-均值算法
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基于ART2模型的信用风险评估 被引量:1
20
作者 马海英 《华东理工大学学报(社会科学版)》 2006年第4期47-51,共5页
自适应共振模型是为了能够分类任意次序模拟输入模式而设计的,它可以按任意精度对输入的模拟观察矢量进行分类,较好地解决了前稳定性和灵活性问题,同时能够避免对网络先前所学的学习模式修改。本文将ART2模型应用于信用风险评估,通过实... 自适应共振模型是为了能够分类任意次序模拟输入模式而设计的,它可以按任意精度对输入的模拟观察矢量进行分类,较好地解决了前稳定性和灵活性问题,同时能够避免对网络先前所学的学习模式修改。本文将ART2模型应用于信用风险评估,通过实证比较研究,结果显示应用自适应共振模型进行信用风险评估在精度和准确性上,都优于其他神经网络模型和统计方法。 展开更多
关键词 适应共振 神经网络 信用风险
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