ART2网络相关论文
ART2网络是基于自适应谐振机制的无监督运行的神经网络，由于其快速响应、实时学习等特点，被广泛的应用在各类实时聚类问题中。ART2网......
电力负荷预测前应首先对负荷数据进行清洗,根据电力日负荷曲线的特征,应用改进的ART-2神经网络准确的提取电力日负荷特征曲线,然后......
BP神经网络的非线性映射特性在故障诊断领域得到了广泛应用,但对于新增故障模式缺乏有效的识别,而ART2自适应共振网络能有效增添新......
为实现刀具的实时状态监测，以超高斯函数为基础，构造出一类用递推公式进行小波变换的小波基，提出该系列小波基的优化方法，对其时频特性......
ART2神经网络由于其预处理阶段的归一化环节,丢失了幅度信息,其相似量度是一种模式相位信息的量度,存在“同相位不可分”的缺点。......
本文结合实例,阐述了二种重要的人工神经网络——BP网络和ART2网络在综采产量预测和公司负债结构调整中的应用。由于NN对非线性复......
分析了现有ART2网络存在的问题,提出了一种改进的ART2算法。该算法首先利用样本数据自身来初始化权值,然后按照同一类中的数据点到......
首先讨论了ART2网络的常用学习规则,指出快速学习方式中隐式蕴含了在其他神经网络中常提到的学习速率,并给出了调整这种隐式学习速......
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......
变压器故障诊断实质上是属于一种模式识别,基于类内样本与类中心的距离的不同而对类中心的偏移产生不同影响的思想,改善了传统ART2......
介绍了基于ART2网络的变压器故障分类方法，并通过仿真试验证明了该方法的应用价值。...
电力日负荷特征曲线的提取是电力负荷数据中脏数据的辨识、调整工作和短期负荷预测的重要内容。ART-2神经网络具有实时学习的能力,......
ART2网络中的模式匹配过程，以及相似度警戒测试过程均以模式的相似性量度值为基础。传统ART2网络的相似量度是一种关于模式相位信息......
