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Using genetic algorithm based fuzzy adaptive resonance theory for clustering analysis 被引量:3
1
作者 LIU Bo WANG Yong WANG Hong-jian 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第B07期547-551,共5页
关键词 聚类分析 遗传算法 模糊自适应谐振理论 人工神经网络
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FUZZY ARTMAP神经网络综述 被引量:5
2
作者 钟金宏 杨善林 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2001年第5期89-92,共4页
1.引言 神经网络模拟人脑神经功能,用大量简单关系连接来表示复杂的函数关系,具有很多特殊优点,已在系统建模、模式识别、图像处理、知识发现和控制等领域得到了广泛的应用.但当使用前向神经网络,如多层感知器(MLP)和径向基函数(RBF)网... 1.引言 神经网络模拟人脑神经功能,用大量简单关系连接来表示复杂的函数关系,具有很多特殊优点,已在系统建模、模式识别、图像处理、知识发现和控制等领域得到了广泛的应用.但当使用前向神经网络,如多层感知器(MLP)和径向基函数(RBF)网络时,需要依赖一些试探法去选择最优的网络尺寸和参数[1],此外这些网络在学习后通常是静止的,不具备增量学习能力(在线学习),对新模式学习时,会破坏网络已记忆的模式[2,3]. 展开更多
关键词 神经网络 多层感知器 径向基函数网络 模糊集 隶属函数
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FUZZY ARTMAP在三字词声调识别中的应用 被引量:1
3
作者 钟金宏 杨善林 +1 位作者 黄玲 李毅 《计算机工程与设计》 CSCD 2004年第1期52-54,117,共4页
三字词音节声调模式具有连续语音中音节声调模式的特征,声调的提取和识别远较孤立字困难。采用小波变换方法提取语音基音,用Fuzzy ARTMAP神经网络进行声调识别,获得了比BP网络更好的实验结果。分析了仿真参数对识别结果的影响,讨论了Fuz... 三字词音节声调模式具有连续语音中音节声调模式的特征,声调的提取和识别远较孤立字困难。采用小波变换方法提取语音基音,用Fuzzy ARTMAP神经网络进行声调识别,获得了比BP网络更好的实验结果。分析了仿真参数对识别结果的影响,讨论了Fuzzy ARTMAP神经网络中的过拟合问题,给出了一种基于Fuzzy AR-TMAP神经网络的三字词声调识别方法。 展开更多
关键词 三字词 声调识别 小波变换 fuzzy artmap 模糊自适应谐振理论神经网络
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基于改进Fuzzy ART的自适应雷达信号分选
4
作者 马志峰 张越 +1 位作者 董健 傅雄军 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期990-996,共7页
侦察接收机对获取的辐射源波形去交织以分离不同信号,称为信号分选,是电磁频谱战系统的核心技术.复杂电磁环境下脉冲流密度大、时域波形及诸域特征严重交叠,导致多数基于无监督模型的信号分选方法难以胜任.提出一种可自适应调整警戒阈... 侦察接收机对获取的辐射源波形去交织以分离不同信号,称为信号分选,是电磁频谱战系统的核心技术.复杂电磁环境下脉冲流密度大、时域波形及诸域特征严重交叠,导致多数基于无监督模型的信号分选方法难以胜任.提出一种可自适应调整警戒阈值的模糊自适应共振理论(AVT fuzzy ART)聚类算法,基于对属性差异敏感的曼哈顿距离自适应调整警戒阈值,依据在线累积数据得出的辐射源瞬态聚类概率对警戒阈值动态加权.仿真结果表明,该方法能在无历史先验信息的条件下胜任多类别辐射源信号去交错. 展开更多
关键词 电磁频谱战 雷达信号分选 模糊自适应共振 聚类
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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
5
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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Fuzzy-ART背景抑制的单帧红外弱小目标检测 被引量:5
6
作者 陈炳文 王文伟 秦前清 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第6期775-779,共5页
针对现有背景抑制算法未能有效地抑制背景而导致目标检测率低的问题,提出一种基于模糊自适应共振理论(Fuzzy-ART)进行背景抑制、基于行列k均值(k-means)聚类实现阈值分割的单帧红外弱小目标检测算法.首先依据红外成像原理仿真生成红外... 针对现有背景抑制算法未能有效地抑制背景而导致目标检测率低的问题,提出一种基于模糊自适应共振理论(Fuzzy-ART)进行背景抑制、基于行列k均值(k-means)聚类实现阈值分割的单帧红外弱小目标检测算法.首先依据红外成像原理仿真生成红外弱小目标训练样本;然后采用Fuzzy-ART神经网络建立目标模型,并以此分析各像素点的目标模糊隶属度来抑制背景杂波;最后采用基于行列k-means聚类的自适应阈值分割算法来检测真实目标.实验结果表明,该算法能有效地抑制背景杂波和突显目标,并能有效地提高信噪比检测弱小目标. 展开更多
关键词 弱小目标检测 模糊自适应共振理论 行列k均值聚类
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Improved de-interleaving algorithm of radar pulses based on dual fuzzy vigilance ART 被引量:6
7
作者 JIANG Wen FU Xiongjun CHANG Jiayun 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2020年第2期303-311,共9页
As a core part of the electronic warfare(EW) system,de-interleaving is used to separate interleaved radar signals. The de-interleaving algorithm based on the fuzzy adaptive resonance theory(fuzzy ART) is plagued by th... As a core part of the electronic warfare(EW) system,de-interleaving is used to separate interleaved radar signals. The de-interleaving algorithm based on the fuzzy adaptive resonance theory(fuzzy ART) is plagued by the problems of premature saturation and performance improving dilemma. This study proposes a dual fuzzy vigilance ART(DFV-ART) algorithm to address these problems and make the following improvements. Firstly, a correction method is introduced to prevent the network from prematurely saturating;then, the fuzzy vigilance models(FVM) are constructed to replace the conventional vigilance parameter, reducing the error probability in the overlapping region;finally, a dual vigilance mechanism is introduced to solve the performance improving dilemma. Simulation results show that the proposed algorithm could improve the clustering accuracy(quantization error dropped60%) and the de-interleaving performance(clustering quality increased by 10%) while suppressing the excessive proliferation of categories. 展开更多
关键词 fuzzy adaptive resonance theory(fuzzy ART) DEINTERLEAVING DUAL VIGILANCE mechanism
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基于小波包和模糊自适应共振神经网络的变压器绕组状态识别 被引量:11
8
作者 黄春梅 马宏忠 +2 位作者 张艳 李勇 许洪华 《广东电力》 2017年第7期89-95,共7页
变压器振动信号中包含了大量状态信息,但难以从中提取有效特征进行绕组松动状态识别。为此,提出了基于模糊自适应共振理论(fuzzy adaptive resonance theory,Fuzzy-ART)的变压器绕组松动状态识别方法。首先,设置9种绕组松动状态并进行... 变压器振动信号中包含了大量状态信息,但难以从中提取有效特征进行绕组松动状态识别。为此,提出了基于模糊自适应共振理论(fuzzy adaptive resonance theory,Fuzzy-ART)的变压器绕组松动状态识别方法。首先,设置9种绕组松动状态并进行短路实验,测取油箱表面振动信号;然后对振动信号进行4层小波包变换,提取有效测点状态特征频带的小波包能量构成特征向量;最后将特征向量作为Fuzzy-ART神经网络的输入,对不同绕组松动状态进行识别。实验结果表明,基于小波包的Fuzzy-ART神经网络能对绕组松动状态进行快速、稳定分类,可用于变压器绕组松动状态的在线监测与诊断。 展开更多
关键词 变压器 绕组松动 振动信号 小波包能量 fuzzy-ART神经网络 状态识别
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多维时间序列数据符号化表示方法的研究 被引量:3
9
作者 王晓晔 徐晓颖 +1 位作者 孙济洲 杜太行 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第12期52-54,共3页
提出了一种简单高效的多维离散时间序列符号化方法,该方法用模糊自适应共振理论(Fuzzy ART)对多维时间序列数据进行聚类,实现多维时间序列数据的符号化问题。同时,通过属性相关性预处理分析,过滤掉聚类中不相关或弱相关的属性,保证了聚... 提出了一种简单高效的多维离散时间序列符号化方法,该方法用模糊自适应共振理论(Fuzzy ART)对多维时间序列数据进行聚类,实现多维时间序列数据的符号化问题。同时,通过属性相关性预处理分析,过滤掉聚类中不相关或弱相关的属性,保证了聚类算法的准确性,将提出的算法应用于多维交通流数据的符号化,效果很好。 展开更多
关键词 模糊自适应共振理论 多维时间序列 符号化 聚类
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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
10
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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基于自组织神经网络的模糊聚类同调机群识别 被引量:11
11
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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一种新型确定性风电功率预测模型及其概率性评估 被引量:2
12
作者 杨家然 王兴成 +1 位作者 蒋程 罗晓芬 《现代电力》 北大核心 2016年第5期80-86,共7页
现有风电功率预测多数为确定性预测,而由于风电功率具有随机性和波动性,确定性预测在不确定性条件下难以为系统调度决策提供有效信息,概率性预测能够提供预测的不确定性信息。提出一种基于小波变换和模糊自适应共振映射的新型确定性预... 现有风电功率预测多数为确定性预测,而由于风电功率具有随机性和波动性,确定性预测在不确定性条件下难以为系统调度决策提供有效信息,概率性预测能够提供预测的不确定性信息。提出一种基于小波变换和模糊自适应共振映射的新型确定性预测方法,利用数值天气预报及风电功率历史数据进行确定性预测。同时基于分位数回归分析,并以置信度、锐度、技术评分为指标,对确定性预测结果进行概率性评估。以某风电场为例,给出了确定性预测值及概率性评估,验证了所提方法的有效性。 展开更多
关键词 概率性预测 分位数回归 模糊自适应共振映射 小波变换 风电功率预测
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伏安电子舌对不同植物源蜂蜜的检测识别 被引量:2
13
作者 张海平 张艳平 +2 位作者 高红慧 刘晶晶 门洪 《中国农机化学报》 北大核心 2014年第6期192-195,109,共5页
构建伏安电子舌系统为标准的三电极体系,并选用差分脉冲伏安法来检测获取蜂蜜样品伏安特性曲线,实现了对6种同种品牌、不同植物源的蜂蜜的识别。通过提取实验曲线的波峰波谷作为特征值,利用主成分分析法(PCA)对数据进行分析,并采用模糊... 构建伏安电子舌系统为标准的三电极体系,并选用差分脉冲伏安法来检测获取蜂蜜样品伏安特性曲线,实现了对6种同种品牌、不同植物源的蜂蜜的识别。通过提取实验曲线的波峰波谷作为特征值,利用主成分分析法(PCA)对数据进行分析,并采用模糊K近邻分类器模式识别算法对数据进行处理。最后将识别结果与模糊自适应谐振理论和RBF神经网络相比较。结果表明伏安电子舌能够有效区分不同植物源蜂蜜,并且模糊K近邻的识别效果要优于模糊自适应谐振理论和RBF神经网络。 展开更多
关键词 伏安型电子舌 蜂蜜 模糊K近邻分类器 模糊自适应谐振理论
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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
14
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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一种新的FART分类器
15
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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FART神经网络的改进及其在晶圆在线监测中的应用
16
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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一种改进的模糊ART神经网络学习算法 被引量:4
17
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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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
18
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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反渗透膜故障的案例推理诊断方法 被引量:6
19
作者 严爱军 余凌云 倪鹏飞 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第11期1396-1400,共5页
为了提高案例推理方法在反渗透膜故障诊断中的性能,首先,采用模糊自适应谐振理论(fuzzy adaptive resonance theory,Fuzzy ART)网络将源案例划分为多个聚类簇;然后,删除每一个聚类簇内的噪声案例和冗余案例,并保留离群案例,从而实现案... 为了提高案例推理方法在反渗透膜故障诊断中的性能,首先,采用模糊自适应谐振理论(fuzzy adaptive resonance theory,Fuzzy ART)网络将源案例划分为多个聚类簇;然后,删除每一个聚类簇内的噪声案例和冗余案例,并保留离群案例,从而实现案例库的维护;最后,将这种维护策略和案例推理方法应用于反渗透膜故障诊断,并使用某冶炼厂反渗透膜故障的历史数据进行对比实验,验证了改进的案例推理方法在诊断准确性能方面的优势. 展开更多
关键词 案例推理 反渗透膜 模糊自适应谐振理论 故障诊断
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基于约束边长FART-Q的智能决策算法 被引量:1
20
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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