模糊ARTMAP神经网络在二维信息聚类分析中的应用

• 作者: 秦安文
• 来源期刊: 山东工业大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 神经元模型 类分离程度 激励 神经网络
• 年，卷（期）: 2000,（5）
• 页码范围: 450-455
• 页数: 7页
• 分类号: TP274.2
• 字数: 2856字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-3961.2000.05.009

摘要

在模糊ARTMAP神经网络的模型的基础上,重点介绍了二维信息的聚类原理;并从几何的角度,讨论了二维信息的类描述法,类的物理含义、类的扩充及界定等问题.同时,对类的唯一性、收敛性和稳定性在理论上进行了探讨.最后以圆的识别问题作为模拟教师样本对网络进行了学习,给出了学习步骤及结果.该方法特别适合于分析那些无确定的数学模型的事件.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	秦安文	山东大学电力工程学院	1	1	1.0	1.0