神经网络自适应共振理论应用于心电图QT间期自动检测的研究 被引量：7

1

作者 陈粟蔚 宁新宝 +2 位作者 王炜 欧阳楷 邹睿 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 2000年第4期440-447,共8页

介绍一种利用改进的ART(自适应共振理论 )人工神经网络检测心电图QT间期的方法 .用经过训练的ART网络对心电波形进行分类和识别 ,较准确的测出T波终点位置 ,从而提高QT间期检测的正确率 .该算法在一定程度上模拟了心电专家手工测量QT间... 介绍一种利用改进的ART(自适应共振理论 )人工神经网络检测心电图QT间期的方法 .用经过训练的ART网络对心电波形进行分类和识别 ,较准确的测出T波终点位置 ,从而提高QT间期检测的正确率 .该算法在一定程度上模拟了心电专家手工测量QT间期的过程 ,用于检测包括MIT心律失常数据库 (MIT/BIHArrhythmiaDatabase)在内的共近千个心跳波形 ,并以两位心电手工测量结果作为标准数据进行对比 .对比结果显示 ,我们的算法对单路心电波形自动检测的准确度与通常手工测量具有可比性 ,充分体现了人工神经网络的优越性 ,在要求自动检测大量数据的场合具有显著的应用价值 . 展开更多

关键词 心电图 QT间期 神经网络 自适应共振理论

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基于人工神经网络自适应共振理论的手写字符识别 被引量：1

2

作者 韩可轶 周德俭 +1 位作者 张烈平 谢晓兰 《桂林工学院学报》 北大核心 2006年第1期122-124,共3页

以人工神经网络中的自适应共振理论为基础,研究了用光标在电脑屏幕上进行手写输入的字符识别方法.根据专业领域文字输入中经常使用特殊字符的特点,程序部分由内核是Unicode的Java实现.采用Unicode编码不但可以方便地实现特殊字符的识别... 以人工神经网络中的自适应共振理论为基础,研究了用光标在电脑屏幕上进行手写输入的字符识别方法.根据专业领域文字输入中经常使用特殊字符的特点,程序部分由内核是Unicode的Java实现.采用Unicode编码不但可以方便地实现特殊字符的识别和显示,还有利于跨平台的移植,较好地解决了文字录入中特殊字符不易查找以及某些用户操作键盘不便等实际问题. 展开更多

关键词 手写字符识别 人工神经网络 自适应共振理论 JAVA语言

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基于神经网络和灰色理论的密闭鼓风炉透气性预测模型 被引量：9

3

作者 唐朝晖 桂卫华 +1 位作者 吴敏 陈晓方 《中国有色金属学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第5期1306-1310,共5页

以密闭鼓风炉熔炼过程为研究对象 ,采用自适应组合集成技术将神经网络NN和灰色理论有机结合的方法建立了密闭鼓风炉透气性预测模型。仿真和工业应用结果表明 :所提出的模型能很好地实现密闭鼓风炉透气性的预测 ,并能使铅锌产量得到显著... 以密闭鼓风炉熔炼过程为研究对象 ,采用自适应组合集成技术将神经网络NN和灰色理论有机结合的方法建立了密闭鼓风炉透气性预测模型。仿真和工业应用结果表明 :所提出的模型能很好地实现密闭鼓风炉透气性的预测 ,并能使铅锌产量得到显著的提高。 展开更多

关键词 炼锌 炼铅 神经网络 灰色理论 密闭鼓风炉 透气性 预测模型 自适应模糊组合

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基于自组织神经网络的模糊聚类同调机群识别 被引量：11

4

作者 刘绚 文俊 刘天琪 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第7期98-102,共5页

给出了一种利用基于融合自适应共振理论和Kohonen网络基本思想的自组织神经网络(简称自组织神经网络)的模糊聚类方法识别电力系统同调机群的算法。首先对输入数据进行模糊预处理,即采用最大–最小法建立能够反映发电机组间同调程度的模... 给出了一种利用基于融合自适应共振理论和Kohonen网络基本思想的自组织神经网络(简称自组织神经网络)的模糊聚类方法识别电力系统同调机群的算法。首先对输入数据进行模糊预处理,即采用最大–最小法建立能够反映发电机组间同调程度的模糊相似矩阵;然后将其每行或每列输入自组织神经网络模型进行训练,最终竞争获胜的输出层神经元代表不同的动态类型,即不同的同调发电机组;最后在EPRI-36节点系统上分别对自组织神经法和自组织神经模糊聚类法进行了仿真计算。结果表明:自组织神经模糊聚类法的识别结果比自组织神经法更加接近基于时域仿真的结果,没有出现误判,且自组织神经法能在更大时间范围内对同调机群进行准确识别。 展开更多

关键词 电力系统 自适应共振 KOHONEN网络 自组织神经网络 模糊聚类:同调机群 同调识别

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基于模糊理论与自适应共振网络的油中气体分析诊断 被引量：4

5

作者 高宁 高文胜 严璋 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第4期22-25,共4页

介绍了基于模糊理论的自适应共振网络在变压器故障诊断中的应用。根据对实际运行变压器进行统计得出的故障特征气体分布规律，确定分段隶属函数的分界值，并给出隶属函数的经验参数。针对变压器故障诊断的特点，在ＡＲＴ—２网络的基础... 介绍了基于模糊理论的自适应共振网络在变压器故障诊断中的应用。根据对实际运行变压器进行统计得出的故障特征气体分布规律，确定分段隶属函数的分界值，并给出隶属函数的经验参数。针对变压器故障诊断的特点，在ＡＲＴ—２网络的基础上，构造了具有输入隐层的ＦＡＲＴ（ＦｕｚｙＡｄａｐｔｉｖｅＲｅｓｏｎａｎｃｅＴｈｅｏｒｙ）网络，对各特征气体采用不同的隶属函数处理，以增强网络对主要气体特征的灵敏度。并通过实例进行了检验，证实了该方法更为有效。 展开更多

关键词 模糊理论 自适应共振网络 气体分析 变压器

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基于直觉模糊ART神经网络的群事件检测方法 被引量：1

6

作者 林剑 雷英杰 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第1期130-131,142,共3页

描述了态势评估系统中的目标编群问题、目标群处理流程和群事件的检测。结合直觉模糊贴近度理论,构造了直觉模糊ART神经网络。设计了网络的运行机制和网络权值向量的学习机制。给出了一个具体实例,检验了直觉模糊ART神经网络的目标编群... 描述了态势评估系统中的目标编群问题、目标群处理流程和群事件的检测。结合直觉模糊贴近度理论,构造了直觉模糊ART神经网络。设计了网络的运行机制和网络权值向量的学习机制。给出了一个具体实例,检验了直觉模糊ART神经网络的目标编群效果,为群事件检测提供了一条有效途径。 展开更多

关键词 直觉模糊集 自适应共振神经网络 群事件

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模糊神经网络间隔调速模型的研究

7

作者 刘彬 王娜 李志骞 《燕山大学学报》 CAS 2005年第2期136-139,共4页

提出了一种基于模糊神经网络理论求得动态出口速度的模型,以6 层的前向神经网络实现模糊过程,使系统具有自学习和自适应能力,能根据列车的实际溜放情况自动调整减速器出口速度。

关键词 模糊神经网络 模型 调速 间隔 神经网络理论 前向神经网络 出口速度 自适应能力 自动调整 自学习 减速器

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基于Fuzzy-ART神经网络的红外弱小目标检测 被引量：5

8

作者 陈炳文 王文伟 秦前清 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期857-863,共7页

针对现有背景抑制算法未能有效抑制背景而导致目标检测率低的问题,提出了一种基于模糊自适应共振理论(fuzzy adaptive resonance theory,Fuzzy-ART)神经网络的弱小目标检测算法。首先,采用Fuzzy-ART神经网络结合Robinson警戒环技术,建... 针对现有背景抑制算法未能有效抑制背景而导致目标检测率低的问题,提出了一种基于模糊自适应共振理论(fuzzy adaptive resonance theory,Fuzzy-ART)神经网络的弱小目标检测算法。首先,采用Fuzzy-ART神经网络结合Robinson警戒环技术,建立自适应局部空间背景模型,并以此分析像素点的背景模糊隶属度来抑制背景杂波;然后依据目标与残留背景杂波的空间特征采用模板均差法来突显目标,并提出基于行列模糊聚类的自适应分割算法来提取候选目标;最后结合目标的运动连续性进行多帧轨迹关联从而检测出真实目标。理论分析与实验结果表明,该算法能随背景的局部情况来自适应调节空间背景模型,从而自适应抑制背景杂波、突显目标,能有效提高信噪比,检测出弱小目标。 展开更多

关键词 模式识别 弱小目标检测 模糊自适应共振理论神经网络 Robinson警戒环 自适应分割

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一种改进的模糊ART神经网络学习算法 被引量：4

9

作者 徐玲玲 李朝峰 潘婷婷 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第28期49-50,85,共3页

对模糊ART神经网络模型中的类别选择方法进行改进,并在权值向量的修改规则中引入隶属度,得到一种改进的FuzzyART学习算法。IRIS数据分类结果证明了新方法的可行性。

关键词 模糊自适应共振理论 隶属度 模式分类

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FART神经网络的改进及其在晶圆在线监测中的应用

10

作者 王令群 郑应平 孔祥洪 《实验室研究与探索》 CAS 2008年第11期6-9,共4页

对模糊自适应共振理论(FART)神经网络进行改进,使用改进的FART神经网络对半导体生产线晶圆合格率进行在线检测,对晶圆合格率特征向量进行聚类分析,将合格率损失中拥有相类似特征的晶圆分为一类,一旦检测到生产线发生异常,便可找出故障... 对模糊自适应共振理论(FART)神经网络进行改进,使用改进的FART神经网络对半导体生产线晶圆合格率进行在线检测,对晶圆合格率特征向量进行聚类分析,将合格率损失中拥有相类似特征的晶圆分为一类,一旦检测到生产线发生异常,便可找出故障设备并及时维护,从而使生产线处于高生产率状态。 展开更多

关键词 模糊自适应共振理论神经网络 半导体生产线 聚类分析

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基于BP-ART混合神经网络的电路故障诊断新方法 被引量：7

11

作者 王安娜 刘坐乾 +1 位作者 杨铭如 曲延华 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第4期873-876,共4页

建立了基于误差反向传播(back propagation,BP)神经网络和自适应共振理论(adaptive resonatetheory,ART)神经网络的电路故障诊断模型,提出了BP神经网络和ART神经网络相结合的电路故障诊断方法,以ART网络为主,识别新故障,以BP网络为辅,... 建立了基于误差反向传播(back propagation,BP)神经网络和自适应共振理论(adaptive resonatetheory,ART)神经网络的电路故障诊断模型,提出了BP神经网络和ART神经网络相结合的电路故障诊断方法,以ART网络为主,识别新故障,以BP网络为辅,识别多类故障,并对传统的ART神经网络竞争机制加以改进,有效地解决了复杂电路故障诊断的难题。实验表明,基于BP和改进ART神经网络相结合的电路故障诊断方法具有自适应性好、训练时间短、准确性高等特点。 展开更多

关键词 神经网络 反向传播 自适应共振理论 电路故障诊断

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基于ART2神经网络的入侵检测方法 被引量：6

12

作者 马锐 刘玉树 杜彦辉 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第8期701-704,共4页

提出基于ART2神经网络的入侵检测方法.采集基于主机和基于网络的入侵特征数据,分析入侵行为的空间和时间关联性,并对入侵特征数据中的关联信息进行处理,提取入侵行为之间的关联性,降低入侵检测算法的复杂性;利用ART2算法的自学习能力、... 提出基于ART2神经网络的入侵检测方法.采集基于主机和基于网络的入侵特征数据,分析入侵行为的空间和时间关联性,并对入侵特征数据中的关联信息进行处理,提取入侵行为之间的关联性,降低入侵检测算法的复杂性;利用ART2算法的自学习能力、自组织能力、良好的稳定性和可塑性以及快速识别能力,实现对用户行为的近实时检测,取得了较高的检测准确率,在识别未知攻击方面具有较好的性能. 展开更多

关键词 入侵检测 神经网络 自适应共振理论(ART)

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弧焊过程中的人工神经网络焊缝检测技术 被引量：13

13

作者 高向东 黄石生 《焊接学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第S1期122-128,共7页

本文提出一种人工神经网络型焊缝检测方法，利用自组织神经网络技术，将焊缝视觉信息形成典型空间模式并与实时采集到的焊缝信息进行匹配，实现了弧焊过程中焊缝位置的精确检测。

关键词 人工神经网络 自适应共振理论 视觉 焊缝检测

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基于几种神经网络方法的公司财务风险判别研究 被引量：9

14

作者 李光荣 李风强 《经济经纬》 CSSCI 北大核心 2017年第2期122-127,共6页

笔者针对提高公司财务风险判别准确度问题,提出运用人工神经网络中具有明显自适应性、自组织性的自适应共振理论算法和自组织特征映射算法分别构建公司财务风险判别模型进行仿真研究。结果表明:自适应共振理论算法判别正确率为87%,而自... 笔者针对提高公司财务风险判别准确度问题,提出运用人工神经网络中具有明显自适应性、自组织性的自适应共振理论算法和自组织特征映射算法分别构建公司财务风险判别模型进行仿真研究。结果表明:自适应共振理论算法判别正确率为87%,而自组织特征映射算法判别正确率则达到了89%,较反向传播神经网络等方法判别准确度更高。 展开更多

关键词 财务风险 风险判别 神经网络 自适应共振理论 自组织特征映射

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自适应共振理论网络在煤炭资源资产分类中的应用研究 被引量：2

15

作者 温国锋 王广成 潘正勇 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第6期566-569,共4页

将自适应共振理论网络应用于煤炭资源资产分类,以基于聚类的综合评判模糊数学模型的分类结果作为选择训练样本的基础,建立了自适应神经网络分类模型.网络不仅能得到理想的输出结果,而且能准确地进行煤炭资源资产分类.分类结果表明,用自... 将自适应共振理论网络应用于煤炭资源资产分类,以基于聚类的综合评判模糊数学模型的分类结果作为选择训练样本的基础,建立了自适应神经网络分类模型.网络不仅能得到理想的输出结果,而且能准确地进行煤炭资源资产分类.分类结果表明,用自适应共振理论网络进行分类具有分类稳定、结果可靠等特点. 展开更多

关键词 自适应共振理论 煤炭资源 分类 矿井 模糊数学

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多目标跟踪的神经网络实现方法 被引量：1

16

作者 赵晨光 李为民 耿奎 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2004年第1期14-16,共3页

多目标跟踪在军事和民用方面得到广泛的应用。自适应网络模型 ART对已学习过的对象具有稳定的快速识别能力 ,同时又能适应未学习的新对象 ,ART模型的这种优势可直接应用于雷达的多目标跟踪。经过仿真验证 ,利用 ART模型解决多目标跟踪... 多目标跟踪在军事和民用方面得到广泛的应用。自适应网络模型 ART对已学习过的对象具有稳定的快速识别能力 ,同时又能适应未学习的新对象 ,ART模型的这种优势可直接应用于雷达的多目标跟踪。经过仿真验证 ,利用 ART模型解决多目标跟踪数据关联问题的方法较为有效。 展开更多

关键词 多目标跟踪 神经网络 自适应共振理论 自适应网络模型

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基于神经网络的在线计算机图像识别系统 被引量：1

17

作者 彭健 汪同庆 +3 位作者 叶俊勇 杨波 居琰 任莉 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2002年第6期53-56,60,共5页

以二值型自适应共振理论(ART-1)神经网络为识别核心设计了一个应用于生产流水线的计算机识别系统,它可以对生产线上的零件和产品上的文字和符号进行实时识别,作自动记录。该系统具有学习和识别速度快、识别率高(>96%),可以灵活改变... 以二值型自适应共振理论(ART-1)神经网络为识别核心设计了一个应用于生产流水线的计算机识别系统,它可以对生产线上的零件和产品上的文字和符号进行实时识别,作自动记录。该系统具有学习和识别速度快、识别率高(>96%),可以灵活改变识别对象,应用范围广等特点。 展开更多

关键词 神经网络 图像识别系统 计算机模式识别 字符识别 二值型自适应共振理论

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用ART2神经网络对铣削过程的监测研究 被引量：1

18

作者 马吉胜 郑海起 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 2001年第1期50-53,共4页

将 1～ 4个刀齿进行端面铣削时测得的工件夹具上的振动加速度响应信号输入 ART2神经网络 ,进行自动分类 ,在选择合适的警戒值的情况下 ,网络给出完全正确的分类结果。本文的研究可做为

关键词 神经网络 铣床 铣削 振动 自适应共振理论 ART2

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基于模糊自适应共振理论的图象分割 被引量：2

19

作者 黄建军 靳华 赵荣椿 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第3期345-348,共4页

提出了一种基于模糊 ART神经网络的灰度门限化图象分割方法 ,该方法不仅可以自动确定分类数目 ,而且还能有效抑制噪声 。

关键词 模糊自适应共振理论 图象分割 模糊神经网络

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基于模糊自适应共振理论映射算法的单样本三维人脸识别 被引量：1

20

作者 王斯藤 唐旭晟 陈丹 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第9期2595-2599,共5页

针对传统的三维人脸识别分类算法大多需要多个样本进行训练,而在单训练样本的前提下识别性能会严重降低的问题,提出了基于模糊自适应共振理论映射(Fuzzy ARTMAP)的算法对三维人脸数据库进行分类识别。首先对三维人脸深度图像进行局部二... 针对传统的三维人脸识别分类算法大多需要多个样本进行训练,而在单训练样本的前提下识别性能会严重降低的问题,提出了基于模糊自适应共振理论映射(Fuzzy ARTMAP)的算法对三维人脸数据库进行分类识别。首先对三维人脸深度图像进行局部二值模式(LBP)统一模式算子的特征提取,再对LBP特征进行Log-Gabor小波变换,提取图像的频域特征向量作为训练的输入向量,最后将单样本训练向量集送入Fuzzy ARTMAP分类器进行训练识别。该算法在FRGC v2.0三维人脸数据库中的识别率可达到87.15%,分类器的训练时间为24.88s,单张待识别人脸样本与单张已注册的人脸匹配时间为0.0015 s,一张新的人脸样本在数据库完成一次搜索匹配则需要1.08 s。实验结果表明,所提方法在测试中的性能优于概率神经网络(PNN)和极限学习机神经网络(ELM),既能保证较高的识别率,又能拥有较短的训练时间,且时间增幅稳定,可控性强。 展开更多

关键词 三维人脸识别 模糊自适应共振理论映射 单样本训练 局部二值模式 LOG-GABOR小波

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