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基于算法改进的ART2数据聚类方法研究被引量：3: 1; 作者钱晓东王正欧《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第9期1549-1552,1600,共5页; 为提高聚类精度和产生更多类别相关信息,在分析了传统聚类方法对最初样本集过分依赖,不能动态适应样本空间变化,不能动态决定聚类数目等不足后,通过介绍其特性和优点提出应用自适应谐振神经网络(ART2)作为聚类算法;针对经典ART2模型的... 展开更多; 关键词自适应谐振神经网络聚类警戒参数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于ART半监督在线学习的文档分类: 2; 作者徐敏张丽萍朱梧檟《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第3期335-340,共6页; 根据自适应谐振理论提出了半监督学习自适应谐振理论系统.在该系统中取消了一般半监督学习算法中假定已知数据概率分布的条件限制,利用自适应谐振理论的稳定性和可塑性,使其具有非常强的学习新模式和纠正错误能力.为了提高系统自适应性... 展开更多; 关键词在线学习文档分类自适应谐振理论半监督学习警戒参数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于ART1改进算法的汉字分类研究被引量：4: 3; 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,... 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进ART2算法的数据聚类方法被引量：3: 4; 作者钱晓凌王金梁《兰州交通大学学报》 CAS 2008年第6期119-123,共5页; 通过对经典自适应谐振(Adaptive Resonance Theory,ART)神经网络聚类过程的分析,指出其存在警戒参数主观设置,过分依赖获胜神经元信息,输出无层次结构等不足之处.在此基础上,提出基于ART2神经网络的改进聚类算法.本算法通过在竞争过程... 展开更多; 关键词 Hebb 自适应谐振神经网络聚类警戒参数; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于算法改进的ART2数据聚类方法研究被引量：3: 1; 作者钱晓东王正欧; 机构天津大学电气与自动化工程学院天津大学系统工程研究所; 出处《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第9期1549-1552,1600,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(60275020); 文摘为提高聚类精度和产生更多类别相关信息,在分析了传统聚类方法对最初样本集过分依赖,不能动态适应样本空间变化,不能动态决定聚类数目等不足后,通过介绍其特性和优点提出应用自适应谐振神经网络(ART2)作为聚类算法;针对经典ART2模型的主观设置警戒参数、输出无组织等不足,提出基于改进算法的ART2模型用于聚类分析;通过自组织、迭代、加权等过程推导合理类别的聚类所需要的警戒参数,仿真实验证明了本算法的有效性.; 关键词自适应谐振神经网络聚类警戒参数; Keywords adaptive resonance neural network clustering vigilance parameter; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于ART半监督在线学习的文档分类: 2; 作者徐敏张丽萍朱梧檟; 机构南京航空航天大学信息科学与技术学院南京航空航天大学理学院; 出处《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第3期335-340,共6页; 基金 973国家重点基金研究发展规划项目(G1999032701) 国家自然科学基金资助项目(60575038); 文摘根据自适应谐振理论提出了半监督学习自适应谐振理论系统.在该系统中取消了一般半监督学习算法中假定已知数据概率分布的条件限制,利用自适应谐振理论的稳定性和可塑性,使其具有非常强的学习新模式和纠正错误能力.为了提高系统自适应性能力,将警戒参数设置为动态变化。实验结果表明半监督学习自适应谐振理论系统的性能优于判别式CEM算法,特别是在含有噪音和新模式数据情况下,其优势更为明显.; 关键词在线学习文档分类自适应谐振理论半监督学习警戒参数; Keywords on-line learning document classification ART semi-supervised learning vigilance parameter; 分类号 TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于ART1改进算法的汉字分类研究被引量：4: 3; 作者代小娟林小竹周小正; 机构北京石油化工学院自动化系北京化工大学信息技术学院; 出处《北京石油化工学院学报》 2009年第1期38-42,共5页; 文摘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。; 关键词神经网络自适应共振理论警戒参数聚类中心; Keywords artificial neural network adaptive resonance theory vigilance parameter clustercenter; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进ART2算法的数据聚类方法被引量：3: 4; 作者钱晓凌王金梁; 机构北京全路通信信号研究设计院; 出处《兰州交通大学学报》 CAS 2008年第6期119-123,共5页; 文摘通过对经典自适应谐振(Adaptive Resonance Theory,ART)神经网络聚类过程的分析,指出其存在警戒参数主观设置,过分依赖获胜神经元信息,输出无层次结构等不足之处.在此基础上,提出基于ART2神经网络的改进聚类算法.本算法通过在竞争过程中同时考虑获胜神经元和其它神经元的信息以及Hebb规则来实现通过单个ART神经网络的多层动态聚类结构(对于一定范围粒度的聚类也不再需要重新训练神经网络),除此还降低了对警戒参数主观设置的要求.这些优点有效满足聚类的基本要求,能够避免采用级联结构实现层次聚类带来的性能、参数设置等问题.; 关键词 Hebb 自适应谐振神经网络聚类警戒参数; Keywords Hebb adaptive resonanee neural network elustering vigilance parameter; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料