ART-2神经网络的改进及建模实现  

The Improvement and Modeling Implementation of ART-2Neural Network

作　　者：丛爽[1] 郑毅松[1] 王怡雯[1] 

机构地区：[1]中国科学技术大学自动化系,合肥230027

出　　处：《计算机工程与应用》2002年第14期25-27,42,共4页Computer Engineering and Applications

基　　金：中国科学院优秀青年学者奖基金资助

摘　　要：指出了传统的ART-2神经网络对渐变过程不敏感的局限性,提出了一种新的改进算法。并对ART-2网络进行建模,通过与其它建模方法的对比,详尽讨论了ART-2的建模方法及特点。最后通过应用改进算法解决了原先模型中的“模式漂移”现象,使模型性能得到了明显的改善。The paper indicates the limitation of the insensitivity for gradual change process of ART-2Neural Network,and brings forward a new refinement algorithm.The ART-2Network is rebuilt to model actual systems.The paper dis-cusses the modeling method and characteristic of the ART-2network by comparing with other modeling methods.Final-ly,the problem of'pattern drifting'is successfully resolved by applying the refinement algorithm to the ART-2.The per-formance of the new model is obviously improved.

关 键 词：ART-2神经网络 建模 模式漂移 串并联模型 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]