【摘 要】
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提出了一种基于域理论的自适应谐振神经网络模型 FTART2 ( field theory based adaptive resonancetheory 2 ) .该模型结合了自适应谐振理论和域理论的优点 ,学习速度快 ,归
【机 构】
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提出了一种基于域理论的自适应谐振神经网络模型 FTART2 ( field theory based adaptive resonancetheory 2 ) .该模型结合了自适应谐振理论和域理论的优点 ,学习速度快 ,归纳能力强 ,效率高 ,可以根据输入样本自适应地调整拓扑结构 ,克服了前馈型网络需要人为设置隐层神经元的缺点 .基准测试表明 ,FTART2在学习精度和速度上都远远优于标准 BP算法
This paper presents a field theory based adaptive resonance neural network model FTART2 which combines the advantages of adaptive resonance theory and domain theory with fast learning speed, high inductive ability and high efficiency. According to the input samples adaptively adjust the topology, to overcome the feedforward network artificial hidden neurons need to set the shortcomings.The benchmark tests show that FTART2 in learning accuracy and speed are far superior to the standard BP algorithm
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