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ART－2神经网络分类器的研究

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【英文篇名】	Resarch on a Classifier Using the ART-2 Neural Network
【下载频次】	★★★★★
【作者】	申岸伟; 俞斌; 关海鹰;
【英文作者】	Shen Anwei; Yu Bin; Guan Haiying (Institute of Information Science; Northern Jiaotong University; Beijing 100044);
【作者单位】	北方交通大学信息科学研究所;
【文献出处】	北方交通大学学报 , JOURNAL OF NORTHERN JIAOTONG UNIVERSITY, 编辑部邮箱 1996年 02期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊中国期刊方阵 CJFD收录刊
【中文关键词】	ART－2; 神经网络; 模式识别．分类器; 相似度;
【英文关键词】	s:ART-2; Neural Network; Pattern Recognition; Classifier; Similarity;
【摘要】	ＡＲＴ神经网络是按照自适应谐振理论建立的一种自组织的人工神经网络，本文通过分析ＡＲＴ神经网络的结构，发现其用于模式识别中有很好的聚类特性，但在数据处理过程中有部分数据量丢失的现象，也就是说，非常重要的幅度信息没有被考虑到。本文提出一种新的结构和相应的新算法，并成功地把这种结构和算法用到分类器设计中。这种结构增加了一套幅度调整子系统对幅度信息先进行匹配，选出合适的几个类别来限定以后的分类；然后再根据相位信息来进一步从可选类中选出最相近的类来，这样系统进入谐振状态，开始网络系数的调整。如果其中任何一个步骤失败，即不能满足预先给出的阈值，我们就开劈新类或放弃这个样本，由于原先系统的运算量主要分布在网络的注意子系统的迭代过程和搜索过程、调整子系统的校验过程中，加入幅度调整子系统减小了搜索范围，因此运算量明显减少。实验表明新的网络结构用作模式分类时能适应更一般的情况，而且其分类速度也有明显提高。
【英文摘要】	ART Neural Network is based on the Adaptive Resonance Theory. After analyzing the traditional structure of the ART Neural Network, We find that this kind of structure has an inherent property of clustering, but some important information in the input sample is lost, that is, the amplitude of the sample is ignored. So an improved structure and its associated algorithm is presented, and is used successfully to implement a classifier. In the new structure, a new kind of orienting subsystme is added. When sampl...
【基金】	国家“863”高科技资助
【分类号】	TP391.4
【正文快照】	ＡＲＴ－２神经网络分类器的研究申岸伟，俞斌，关海鹰（北方交通大学信息科学研究所，北京１０００４４）摘要：ＡＲＴ神经网络是按照自适应谐振理论建立的一种自组织的人工神经网络，本文通过分析ＡＲＴ神经网络的结构，发现其用于模式识别中有很好的聚类特性，但在数据处理?

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