自适应共振理论相关论文
为应对日益紧缺的无线频谱资源，认知无线电诞生并发展迅速。认知引擎作为其关键技术之一，核心是利用人工智能算法完成认知学习推理与......
在网络安全问题中，入侵检测作为一种积极主动的安全技术成为近年来的研究热点。入侵检测需要对收集到的数据进行分析来发现复杂的、......
入侵检测系统IDS是一种主动的网络安全防护系统,它是继数据加密、防火墙等传统安全技术之后的新一代安全保障技术。IDS提供了对内......
指出了传统的ART2神经网络对渐变过程不敏感的局限性,建立了新的ART2神经网络模型,与传统模型相比,增加了伴随神经元和重置系统B。......
利用人工神经网络法中的自适应共振理论优选钻头 ,将定性、定量优选因素作为输入层神经元 ,形成一种综合性选型方法 .将优选的钻头......
入侵检测系统IDS是一种主动的网络安全防护系统。自适应共振理论(Adaptive resonance theory)神经网络模型用于数据聚类。它能够有......
论述了入侵检测系统的基本概念,分析了入侵检测系统(IDS)的的关键技术及存在的问题.为了解决这些问题,本文提出了一个基于自适应共......
系统阐述了小波包分解及ART1神经网络的基本理论和特点,在对故障诊断进行理论分析的基础上,结合ART1神经网络对输入矢量的要求,提......
利用半导体气体传感器的交叉敏特性,将气体传感器阵列与自适应共振理论神经网络相结合,构建了一个用于临场感机器人的人工嗅觉系统......
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......
ART-2是一种自组织、无监督的人工神经网络．源于对连续数据进行分类的一种自适应共振理论。但是，我们发现传统ART-2对数据特别是时间......
阐述了自适应共振理论(ART)网络的原理及训练算法.利用ART网络良好的自组织,自学习,可塑性强的特点,提出基于神经网络的机床设备实......
指出常规ARTI型神经网络的不足，提出了一种改进的相似度计算方法。它同时考虑两向量对应位子值，避免了ARTI网络中两个向量由于输入顺......
提出一种动态手势识别算法,将动态手势识别问题转换为轨迹识别问题.首先以SOM算法作为分类器提取手势特征,将多维手势信息投影到二......
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......
为提高实例推理系统中实例检索的效率与质量，提出了基于人工神经网络的实例检索模型。该模型在实例层次组织的基础上，利用自适应共振......
在故障诊断过程中由于样本获取困难,无监督分类方法日益得到重视.自适应共振理论(ART)是一种典型的、无监督的、能够对复杂输入模......
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......
随着网络的迅速发展,各种数据量变得庞大且分散,利用关键词检索数据的传统方式变得相当费时。为了减少用户在网络上的搜寻时间,提......
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......
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......
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......
随着云计算、 大数据、 互联网等多媒体技术的快速普及和发展, 文本分类已经在多领域取得显著应用成效, 因此文本分类已经成为百度......
将1～4个刀齿进行端面铣削时测得的工件夹具上的振动加速度响应信号输入ART2神经网络，进行自动分类，在选择合适的警戒值的情况下，网络给......
针对自适应共振理论网络在分类应用中容易出现模式漂移的问题,本文提出了一种多节点输出的改进算法。改进算法不但在时间与空间上......
结合人工神经网络中的自适应共振理论（ART）及数据挖掘（Data Mining）技术来建构一个可自动聚类族群特征且能挖掘出关联特质的自动化在线......
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......
基本ART模型缺乏对样本集拓扑结构及分布特性的学习,导致其抗噪性能较差,容易产生类别增殖现象,进而导致分类性能不稳定。本文将基......
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......
建立了基于误差反向传播（back propagation,BP）神经网络和自适应共振理论（adaptive resonatetheory,ART）神经网络的电路故障诊断模型,......
论文针对ART2网络学习与记忆的特点，在原始ART2的基础上提出具有遗忘机制的改进模型．并开发了相应的MATLAB程序。改进模型解决了原始......
提出了一种非线性动态系统故障检测与分类的方法.首先用一种人工神经网络和线性动态系统的串级模型对非线性动态系统建模,这种模型......
通过标准自适应共振理论神经网络(Adaptive Resonance Theory,ART),设计和实现了一个字符识别器,针对标准的ART1网络存在的不足,即......
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......
主要整合自适应共振理论神经网络和数据挖掘技术，构建一个基于web的网络课程智能推荐系统．通过此机制可以向具有相似学习兴趣的学习......
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,......
传统自适应共振理论网络模型利用硬竞争机制对故障类边界处的样本进行分类时易造成误分类,为此,提出了基于软竞争Yu范数自适应共振......
进化计算作为一种新的智能优化技术,已经广泛应用于工程科学的各个领域,与传统的优化方法相比,进化计算在对全局复杂性优化问题的......
针对大庆地区深井地层硬、温度高、倾角大等特点,将对深井钻速影响较大的12个因素作为输入层神经元,建立了人工神经网络优选钻头方......
复杂机械系统状态和性能的诊断与评估是先进制造系统的重要组成部分,也是保证生产和质量控制的稳定性的重要手段。基于传统神经网......
自适应共振理论(ART)是一种典型的、无监督的、能够对复杂输入模式实现自组织识别的神经网络.本文经分析发现标准ART-2A算法中存在......
对风电机组进行有效的状态监测与故障诊断,清晰掌握风电机组的运行状态,对保障风电机组的安全可靠运行,减少风电投资商的损失,优化......
笔者针对提高公司财务风险判别准确度问题,提出运用人工神经网络中具有明显自适应性、自组织性的自适应共振理论算法和自组织特征......
随着移动互联网时代的到来，网络使用的便捷性不断提高，终端数量不断增加，使得信息发布的速度加快，信息量飞速增长搜索与特定人物相关的......
针对常用聚类方法不能有效处理噪声数据的问题,本文结合神经网络具有自适应性的特点,提出基于神经网络的聚类(NN_Cluster)模型,并......
模糊自适应共振理论(fuzzy adaptive resonance theory,简称Fuzzy ART)已被广泛应用于机械设备实时监控和故障诊断。Fuzzy ART采用......
自适应共振理论能够动态地对输入向量进行聚类，概率神经网络使用联合概率密度分布进行分类估计。给出将两者结合使用的算法，并应用到......
