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

1

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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基于自适应共振理论的结构损伤识别 被引量：4

2

作者 焦莉 李宏男 《沈阳建筑大学学报（自然科学版）》 EI CAS 2005年第5期486-490,共5页

目的基于自适应共振理论,提出一种基于ART2神经网络的结构损伤识别方法,以实现结构损伤识别的自主学习.方法采用一种改进算法来解决ART2方法中对输入矢量必须是非负实数的要求,并通过主成分分析方法对网络的输入矢量进行降维处理.结果... 目的基于自适应共振理论,提出一种基于ART2神经网络的结构损伤识别方法,以实现结构损伤识别的自主学习.方法采用一种改进算法来解决ART2方法中对输入矢量必须是非负实数的要求,并通过主成分分析方法对网络的输入矢量进行降维处理.结果通过对健康监测基准问题模型的计算表明,所采用的改进算法使得网络的输入扩展到整个实数域,且主成分分析方法有效地降低了输入矢量的维数,减少了网络的学习训练时间,从而提高了网络的泛化和判别决策能力.结论基于ART2神经网络的结构损伤识别方法具有自组织、反馈式增量学习机能,能够在不破坏原有记忆样本的情况下,学习新的样本,可以在较强噪声环境下快速准确地识别损伤,适宜于结构损伤的在线监测. 展开更多

关键词 自适应共振理论 神经网络 主成分分析 损伤识别 基准结构

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基于自适应共振理论(ART)的水环境质量分级模型

3

作者 孙春鹏 雷俊荣 赵会强 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2002年第6期42-44,共3页

水环境质量分级是指在没有水环境质量综合评价指标的情况下,对水环境功能区内的大量水环境检测样本进行无监督分类,并进行质量分级.本文针对水环境质量分级的难点,提出了基于自适应共振理论(ART)的水环境质量分级模型,在实际应用中取得... 水环境质量分级是指在没有水环境质量综合评价指标的情况下,对水环境功能区内的大量水环境检测样本进行无监督分类,并进行质量分级.本文针对水环境质量分级的难点,提出了基于自适应共振理论(ART)的水环境质量分级模型,在实际应用中取得了较好的效果.该模型具有客观性强、灵活性高和操作简便等优点. 展开更多

关键词 水环境 质量分级 自适应共振理论 模型

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快速自适应共振理论网络

4

作者 彭小萍 林小竹 王嵩 《北京石油化工学院学报》 2012年第3期17-23,共7页

基于实验心理学理论,按记忆强度分组自适应共振理论网络聚类,将模式识别过程划分成若干按序进行的子过程。通过合理设置网络参数,在保证准确识别的前提下,尽可能地避免了自适应共振网络所固有的遍历匹配运算。实验表明,新网络的模式识... 基于实验心理学理论,按记忆强度分组自适应共振理论网络聚类,将模式识别过程划分成若干按序进行的子过程。通过合理设置网络参数,在保证准确识别的前提下,尽可能地避免了自适应共振网络所固有的遍历匹配运算。实验表明,新网络的模式识别性能与原网络相当,而计算效率却得到了显著提升。 展开更多

关键词 自适应共振理论 记忆强度 快速 模式识别

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基于模糊自适应共振理论的图象分割 被引量：2

5

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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基于人工神经网络自适应共振理论的手写字符识别 被引量：1

6

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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基于自适应共振神经网络的电机故障诊断方法 被引量：1

7

作者 王坚 谷立臣 《石油仪器》 2006年第4期78-81,100,共4页

文章提出了基于自适应共振神经网络ART-2的故障诊断方法,以电机运行过程中的振动信号为诊断对象,在频谱分析的基础上,对电机故障进行诊断分类。实验证明,此方法能够快速、准确进行故障的分类,并在诊断的过程中对诊断信号通过记忆调整已... 文章提出了基于自适应共振神经网络ART-2的故障诊断方法,以电机运行过程中的振动信号为诊断对象,在频谱分析的基础上,对电机故障进行诊断分类。实验证明,此方法能够快速、准确进行故障的分类,并在诊断的过程中对诊断信号通过记忆调整已有数据库的数据内容,具有一定的自学习能力,是电机故障诊断行之有效的方法。 展开更多

关键词 自适应共振理论 电机 故障诊断

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基于Fuzzy ART的K-最近邻分类改进算法 被引量：4

8

作者 徐晓颖 王晓晔 杜太行 《河北工业大学学报》 CAS 2004年第6期1-5,共5页

提出了一种K-最近邻改进算法,该算法用模糊自适应共振理论(Fuzzy ART)对K-最近邻的训练样本集进行浓缩,以改善K-最近邻的计算速度.该算法首先用Fuzzy ART将训练样本集中的每一类样本进行聚类,减小了训练样本集的数据量,提高了算法的计... 提出了一种K-最近邻改进算法,该算法用模糊自适应共振理论(Fuzzy ART)对K-最近邻的训练样本集进行浓缩,以改善K-最近邻的计算速度.该算法首先用Fuzzy ART将训练样本集中的每一类样本进行聚类,减小了训练样本集的数据量,提高了算法的计算速度,保持了预测精度,从而使该算法适用于海量数据集的情况.实验表明,该算法适用于对复杂而数据量较大的数据库进行分类. 展开更多

关键词 模糊自适应共振理论 K-最近邻分类 聚类 分类

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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

9

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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多目标跟踪的神经网络实现方法 被引量：1

10

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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一种新的FART分类器

11

作者 雷洪利 张殿治 +1 位作者 刘文华 严盛文 《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 2002年第2期64-67,共4页

提出了一类基于贴近度理论的模糊ART神经网络模型 ,简称为CBFART(ClosenessBasedFuzzyART)模型。将模糊数学中的贴近度 (Closeness)和择近原则 (ClosestPrinciple)概念与自适应共振理论 (ART)相结合 ,形成了一种新的网络模型。该模型的... 提出了一类基于贴近度理论的模糊ART神经网络模型 ,简称为CBFART(ClosenessBasedFuzzyART)模型。将模糊数学中的贴近度 (Closeness)和择近原则 (ClosestPrinciple)概念与自适应共振理论 (ART)相结合 ,形成了一种新的网络模型。该模型的学习以匹配—委托循环为特点 ,网络分类遵循择近原则。补码编码、匹配—委托和快速委托—慢速重编码方案相结合 ,保证了网络学习的收敛性和稳定性 ,并可以做到一次性学习 ,提高了学习速度。文中对高维样本进行分类仿真 ,给出了仿真结果 ,分析表明该模型具有良好的聚类特性 。 展开更多

关键词 神经网络 自适应共振理论 模糊 贴近度 择近原则

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ART2网络在民航气象数据库业务系统维护中的应用

12

作者 刘丹 傅鹂 《重庆电子工程职业学院学报》 2009年第2期98-100,共3页

基于人工神经网络ART2的维护经验收集子系统作为民航气象业务维护支持系统的子系统,集故障识别、方法记录等功能于一体,充分发挥了ART2网络边学习边回想、在线学习的优势,为维护经验的收集提供一个强有力的平台。

关键词 人工神经网络 自适应共振理论Ⅱ 故障识别

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基于ART神经网络的房地产物业市场的聚类分析

13

作者 熊鹰 匡亚萍 谢行皓 《西安工程科技学院学报》 2005年第2期176-179,共4页

房地产物业市场的准确分类是房地产开发决策和控制风险的前提和基础.针对传统的以回归分析、模糊聚类为主的方法存在建模困难、计算繁琐、适应性弱等缺点,提出了基于ART神经网络的房地产物业分类方法.该方法避免了繁琐的建模过程,简化... 房地产物业市场的准确分类是房地产开发决策和控制风险的前提和基础.针对传统的以回归分析、模糊聚类为主的方法存在建模困难、计算繁琐、适应性弱等缺点,提出了基于ART神经网络的房地产物业分类方法.该方法避免了繁琐的建模过程,简化了分类计算,同时由于其无监督学习的特性,使其具有很强的适应能力.同时本文还以杭州市房地产市场为例,论证了方法的合理性和可行性,并探讨了其实际应用的潜力和措施. 展开更多

关键词 物业市场 市场分类 自适应共振理论(ART) 神经网络

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基于ART1改进算法的汉字分类研究 被引量：4

14

作者 代小娟 林小竹 周小正 《北京石油化工学院学报》 2009年第1期38-42,共5页

为了更好地利用自适应共振理论(ART1)来实现汉字的分类,提出了一种改进的ART1算法。改进算法引用了同或的思想,将输入模式与记忆模式相同的部分在输入模式总体中占的比例作为二者的匹配度,从而降低了输入样本顺序对分类结果造成的误差,... 为了更好地利用自适应共振理论(ART1)来实现汉字的分类,提出了一种改进的ART1算法。改进算法引用了同或的思想,将输入模式与记忆模式相同的部分在输入模式总体中占的比例作为二者的匹配度,从而降低了输入样本顺序对分类结果造成的误差,增强了网络的稳定性和抗噪性。实验结果证明,改进算法能够更好地将汉字进行分类,求出聚类中心。 展开更多

关键词 神经网络 自适应共振理论 警戒参数 聚类中心

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基于约束边长FART-Q的智能决策算法 被引量：1

15

作者 周亚楠 龚光红 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期96-101,共6页

针对模糊自适应共振理论(ART)应用于智能决策时存在的问题,提出了约束边长的模糊ART算法.将有边长约束的模糊ART与Q学习结合,构建了约束边长FART-Q(Fuzzy ART-Q learning)智能决策网络.传统的模糊ART只根据输入向量与权值向量的模糊相... 针对模糊自适应共振理论(ART)应用于智能决策时存在的问题,提出了约束边长的模糊ART算法.将有边长约束的模糊ART与Q学习结合,构建了约束边长FART-Q(Fuzzy ART-Q learning)智能决策网络.传统的模糊ART只根据输入向量与权值向量的模糊相似度进行分类,在用于智能决策中的状态分类时,不能考虑状态变量的物理含义,存在分类不合理的问题.针对这一问题,提出了对模糊ART的共振条件加入边长约束的改进算法,使得分类时可根据状态变量的物理含义确定分类的边长约束,同时能够减少分类数量.雷区导航仿真实验表明,约束边长FART-Q能快速做出合理决策.改进的模糊ART算法能够使分类更为合理,既能提高决策的成功率,又可以减小决策的运算时间. 展开更多

关键词 人工神经网络 自适应共振理论 模糊集理论 Q学习 智能决策

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多通道Fuzzy ART信号分选算法研究 被引量：1

16

作者 胡敏 邓湖明 黄波 《电子科技》 2014年第8期160-163,共4页

随着各种新体制雷达的出现,致使电磁环境变得复杂多变,这对雷达信号的处理提出了新的要求。目前普遍采用的基于直方图统计信号分选方法已不能满足当前雷达信号分选的要求。文中将人模糊自适应理论引入到雷达信号分选中,并对其在多通背... 随着各种新体制雷达的出现,致使电磁环境变得复杂多变,这对雷达信号的处理提出了新的要求。目前普遍采用的基于直方图统计信号分选方法已不能满足当前雷达信号分选的要求。文中将人模糊自适应理论引入到雷达信号分选中,并对其在多通背景下进行了理论分析。针对雷达信号分选进行了一种新的探索,仿真实验证明了该算法的可行性,为雷达信号分选提供了新的思路。 展开更多

关键词 模糊自适应共振理论 多通道 信号分选

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ART-2神经网络及其在入侵检测中的应用

17

作者 崔远 杨波 葛宁 《电子科技》 2006年第12期45-48,共4页

在分别对ART-2神经网络和入侵检测原理进行介绍的基础上,指出用ART-2神经网络作为入侵检测系统检测算法的可行性。利用KDDCUP-99数据集对算法进行了Matlab仿真。实验表明,该入侵检测算法可实现较高的检测率和较低的误检率。

关键词 自适应共振理论 神经网络 入侵检测

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基于ART神经网络的运行轨迹聚类

18

作者 薛方 王鹏 王军 《汽车实用技术》 2021年第20期37-40,共4页

在商用车大数据研究领域,需在相同路况下对车辆的性能、油耗、载重等进行深入研究,那么就需要将相同轨迹的路线取出来,然后去研究这些路线上车辆的行驶状况。文章要在海量的车辆运行数据(具有时间序列)中,对路线进行聚类。首先使用射线... 在商用车大数据研究领域,需在相同路况下对车辆的性能、油耗、载重等进行深入研究,那么就需要将相同轨迹的路线取出来,然后去研究这些路线上车辆的行驶状况。文章要在海量的车辆运行数据(具有时间序列)中,对路线进行聚类。首先使用射线法判断GPS点与区域(可视为多边形)的拓扑关系,得到A市到B市之间的GPS数据,然后对GPS轨迹进行网格化处理,将网格划分为0.01度,得到0-1稀疏矩阵,最后建立自适应共振理论(ART)神经网络模型,对99条样本进行聚类,通过调节阈值的大小,得到合适的聚类结果。 展开更多

关键词 多边形拓扑关系 网格化 稀疏矩阵 聚类 自适应共振理论 阈值

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