基于双重竞争共振机制的模糊ART神经网络

• 作者: 张磊 汪国有 王文涛
• 来源期刊: 华中科技大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 模式识别 双重竞争共振机制 模糊ART神经网络
• 年，卷（期）: 2006,（10）
• 页码范围: 34-36
• 页数: 3页
• 分类号: TP273.4
• 字数: 1679字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3321/j.issn:1671-4512.2006.10.011

摘要

提出了一种基于双重竞争共振机制的模糊ART神经网络模型.该模型将输入节点的竞争共振机制引入到输出类别节点,采用输入节点和输出节点双重竞争共振机制,形成了一种新的模糊ART结构,解决了传统模糊ART网络记忆不稳定问题.将该模型应用于图像分割,解决了传统模糊ART网络图像分割结果随警戒参数的升高而出现的过度分割.实验结果表明,和原始模糊ART算法相比,新算法具有更好的分类识别性能,在飞机目标识别中平均识别率比原始算法提高3%～5%.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张磊	华中科技大学图像识别与人工智能研究所	117	759	14.0	22.0
2	汪国有	华中科技大学图像识别与人工智能研究所	49	600	15.0	22.0
3	王文涛	华中科技大学图像识别与人工智能研究所	9	69	3.0	8.0