期刊专题

10.3778/j.issn.1002-8331.1210-0155

A RT 2神经网络的一种改进

引用
传统A RT 2神经网络在聚类过程中模式的匹配度量仅仅与模式的相位信息相关,这种匹配度量忽略了模式的幅度信息的作用,在对相位信息相同而幅度信息不同的两个簇进行聚类时,效果很差;同时,它还存在输入域限制的问题。针对这些不足之处,提出了一种改进的A RT 2神经网络,在输入模式进入网络学习过程中,保存其幅值信息,放宽对负实数的非线性转换,并考虑输入模式到各个簇的中心点的最短距离,同时增加一个阈值对离群点进行判定,消除了离群点对聚类结果的影响。实验验证,改进的A RT 2网络在对相同相位的两个簇聚类时,性能明显优于传统的A RT 2网络。

自适应共振理论(ART)2网络、聚类、相位信息、幅度信息

TP391(计算技术、计算机技术)

上海市科委科技创新项目No.12595810200;上海海事大学科研项目No.201100051。

2014-09-30(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)

共6页

137-141,187

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计算机工程与应用

1002-8331

11-2127/TP

2014,(18)

专业内容知识聚合服务平台

国家重点研发计划“现代服务业共性关键技术研发及应用示范”重点专项“4.8专业内容知识聚合服务技术研发与创新服务示范”

国家重点研发计划资助 课题编号:2019YFB1406304
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