改进ART Ⅱ算法的仿真研究

• 作者: 刘爱峰 孟武胜 程塨
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 自适应共振理论(ART)Ⅱ 模式识别 神经网络 分类器
• 年，卷（期）: 2011,（9）
• 所属期刊栏目: 图形、图像、模式识别
• 页码范围: 178-180
• 分类号: TP18
• 字数: 3768字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.2011.09.052

摘要

ART Ⅱ网络以模式的相似性量度值为基础,能够对动态的输入模式样本进行自适应的聚类和识别,然而标准的ART Ⅱ网络在输入数据处理过程中,忽略了样本数据中的负数信息和幅值信息,造成信号畸变和"同相位不可分"问题,在权值调整过程中,聚类中心发生移动,容易造成"模式漂移"现象.针对上述问题结合相关文献提出了引入非线性函数对输入数据进行变换的方法解决"同相位不可分"问题,用待测数据与同一模式类中有限数据的欧氏距离与限定值进行比较实现聚类判定,抑制"模式漂移"现象.用Matlab仿真表明,改进算法性能优于标准算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孟武胜	西北工业大学自动化学院	48	335	6.0	17.0
2	程塨	西北工业大学自动化学院	14	123	7.0	10.0
3	刘爱峰	西北工业大学自动化学院	2	8	2.0	2.0