FUZZY ARTMAP 神经网络综述

摘要：

@@ 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].

机标关键词：前向神经网络、在线学习、模式学习、脑神经功能、径向基函数、多层感知器、尺寸和参数、知识发现、学习能力、系统建模、图像处理、模式识别、函数关系、关系连接、试探法、模拟人、增量、应用、选择、控制

所属期刊栏目：28

分类号：TP39(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金79970058;安徽省自然科学基金99043645

在线出版日期：2004-01-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：89-92