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原文服务方: 科技与创新       
摘要:
模糊ARTMAP神经网络学习算法可以动态高效地检测新闻文本中的模式,但随着网络大小的增加收敛速度变慢,计算复杂,鲁棒性不高.因此提出了一种快速模糊ARTMAP神经网络算法.该算法主要提出了新的匹配函数和激励函数,不需要规范化和补码计算步骤.去除了匹配跟踪过程,当发生未遂节点为赢得竞争的节点时,直接建立一个新的模板层的类标识.算法的革新之处在与既能动态维持聚类结构同时又减少了算法的复杂性.实验结果证实了该算法在合理时间内产生了高质量的模式发现.
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文献信息
篇名 一种快速模糊ARTMAP神经网络算法
来源期刊 科技与创新 学科
关键词 模糊自适应共振理论 神经网络 算法
年,卷(期) 2007,(20) 所属期刊栏目 人工智能
研究方向 页码范围 223-224
页数 2页 分类号 TP301.6
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1008-0570.2007.20.089
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研究主题发展历程
节点文献
模糊自适应共振理论
神经网络
算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
科技与创新
半月刊
2095-6835
14-1369/N
大16开
2014-01-01
chi
出版文献量(篇)
41653
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202805
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