一种改进的ART2网络学习算法 被引量：15

1

作者 徐艺萍 邓辉文 李阳旭 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2006年第3期659-662,共4页

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其聚类中心的距离之和越小(即类内偏差越小),聚类效果越好的原则来设计特征表示场和类别表示场之间的权... 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其聚类中心的距离之和越小(即类内偏差越小),聚类效果越好的原则来设计特征表示场和类别表示场之间的权值修正公式,最后通过比较输入样本和聚类中心的模来有效地利用模式的幅度信息。分析证明了该算法不仅能有效解决模式漂移问题、充分利用幅度信息,而且能提高聚类速度。 展开更多

关键词 art2网络 幅度信息 模式漂移 聚类

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基于改进ART2网络的电力负荷脏数据辨识与调整 被引量：9

2

作者 顾民 葛良全 秦健 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2007年第16期70-74,共5页

为提高电力负荷预测和特性分析的精度,应首先对负荷历史数据的脏数据进行辨识和调整。文中提出了基于改进ART2网络的脏数据辨识与调整模型。该模型首先基于类内样本与类中心距离不同会对类中心的偏移产生不同影响的思想,改善了传统的ART... 为提高电力负荷预测和特性分析的精度,应首先对负荷历史数据的脏数据进行辨识和调整。文中提出了基于改进ART2网络的脏数据辨识与调整模型。该模型首先基于类内样本与类中心距离不同会对类中心的偏移产生不同影响的思想,改善了传统的ART2模式漂移的不足,然后根据残差理论以及电力负荷曲线固有的特征,增加了鉴别修正子系统。利用模型中传统的ART2部分对负荷曲线进行分类并提取其特征曲线,然后再利用鉴别修正子系统对输入的负荷数据进行脏数据辨识与调整。实例分析说明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 负荷预测 脏数据辨识 art2神经网络 模式漂移 残差

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一种ART2神经网络的改进算法 被引量：8

3

作者 顾民 葛良全 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第4期945-947,共3页

传统的ART2神经网络由于预处理阶段的归一化,易将重要但幅值较小的分量作为噪声清除,造成在分类中丢失重要信息,同时还存在模式漂移的不足,分析产生这些不足的原因,并基于去单位化以及类内样本与类中心的距离不同而对类中心偏移产生不... 传统的ART2神经网络由于预处理阶段的归一化,易将重要但幅值较小的分量作为噪声清除,造成在分类中丢失重要信息,同时还存在模式漂移的不足,分析产生这些不足的原因,并基于去单位化以及类内样本与类中心的距离不同而对类中心偏移产生不同影响的思想,对传统的ART2神经网络算法进行了改进。对一组渐变数据的测试表明,改进后的网络有效改善了模式漂移现象。同时,改进的ART2神经网络在核辐射场数据处理分类中有一定的实用价值。 展开更多

关键词 art2神经网络 模式漂移 标幺值 距离

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风电机组齿轮箱故障分类方法研究 被引量：9

4

作者 李状 马志勇 +1 位作者 姜锐 柳亦兵 《机械设计与制造》 北大核心 2015年第2期177-180,共4页

风电机组齿轮箱的运行工况复杂多变,很难获取大量的所有已知故障的样本数据,为了能够实现在无已知样本数据条件下的故障分类,提出了一种基于ART2神经网络和C-均值聚类算法的风电机组齿轮箱故障分类方法。首先利用ART2无监督神经网络实... 风电机组齿轮箱的运行工况复杂多变,很难获取大量的所有已知故障的样本数据,为了能够实现在无已知样本数据条件下的故障分类,提出了一种基于ART2神经网络和C-均值聚类算法的风电机组齿轮箱故障分类方法。首先利用ART2无监督神经网络实现样本数据的初步分类,再利用C-均值聚类算法对分类结果进行修正,克服了由于原始神经网络算法存在"硬竞争"导致分类精度下降的问题。分析结果表明提出的方法具有更高的分类准确度,能够对健康和不同故障类型的风电机组齿轮箱进行准确分类识别。 展开更多

关键词 风电机组 齿轮箱 art2神经网络 C-均值聚类 无监督分类 故障诊断

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基于神经网络的电力负荷不良数据的清洗 被引量：5

5

作者 顾民 葛良全 熊文贤 《微计算机信息》 北大核心 2007年第21期265-267,共3页

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,然后利用支持向量数据描述法对不良数据进行精确定位,最后利用特征曲线对不良数据进行修正。由于ART2网络能... 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,然后利用支持向量数据描述法对不良数据进行精确定位,最后利用特征曲线对不良数据进行修正。由于ART2网络能够动态调整特征曲线以及支持向量数据描述法快速准确性,使得该清洗模型具有对不良数据进行动态清洗的功能,实例分析说明了该模型的高效性。 展开更多

关键词 不良数据 清洗 art2网络 模式漂移 支持向量数据描述法

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结合C-均值聚类的自适应共振神经网络在风电机组齿轮箱故障诊断中的应用 被引量：8

6

作者 李状 柳亦兵 +1 位作者 马志勇 滕伟 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第8期646-651,665,共7页

提出了一种结合C-均值聚类的自适应共振(Adaptive Resonance Theory 2,ART2)神经网络无监督学习分类方法,用于风电机组齿轮箱设备群的故障诊断.利用某风电场齿轮箱运行数据,采用ART2神经网络对样本数据进行初步分类,再采用C-均值聚类算... 提出了一种结合C-均值聚类的自适应共振(Adaptive Resonance Theory 2,ART2)神经网络无监督学习分类方法,用于风电机组齿轮箱设备群的故障诊断.利用某风电场齿轮箱运行数据,采用ART2神经网络对样本数据进行初步分类,再采用C-均值聚类算法对神经网络分类结果进行修正,得到最终诊断结果,并与ART2神经网络分类结果进行了比较.结果表明:所提出的方法解决了原始神经网络算法存在"硬竞争"导致分类精度下降的问题,准确度高于传统的ART2神经网络,可以准确识别出故障齿轮箱. 展开更多

关键词 风电机组齿轮箱 自适应共振神经网络 C-均值聚类 无监督学习 故障诊断

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ART2网络在心电特征点自动检测中的应用

7

作者 胡国宁 王炜 +3 位作者 欧阳楷 邹睿 宁新宝 朱兵 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 1998年第4期412-418,共7页

研究了ＡＲＴ２网络的运行状况和特点，并对它作了相应的调整使它适合于进行心电波形的分类．从ＭＩＴ心电数据库中取出部分波形作为学习样本，送入网络进行学习，学习过后建立了相应的模式库．利用上述的模式库，我们随机抽取了ＭＩＴ... 研究了ＡＲＴ２网络的运行状况和特点，并对它作了相应的调整使它适合于进行心电波形的分类．从ＭＩＴ心电数据库中取出部分波形作为学习样本，送入网络进行学习，学习过后建立了相应的模式库．利用上述的模式库，我们随机抽取了ＭＩＴ心电数据库中的部分数据以及一个ＨＯＬＴＥＲ系统数据库中的数据进行了检测．检测特征点过程如下：首先利用ＡＲＴ２网络对心电波形中的几个特殊段进行分类，再根据分类的结果检测特征点．检测的结果较好。 展开更多

关键词 心电图 模式识别 art2网络 特征点 检测

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使用LSA降维的改进ART2神经网络文本聚类 被引量：4

8

作者 徐晨凯 高茂庭 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第24期133-138,177,共7页

针对文本数据高维度的特点和聚类的动态性要求,结合隐含语义分析(LSA)降维,提出一种改进的ART2神经网络文本聚类算法,通过LSA凸显文本和词条之间的语义关系,减少无用噪声,降低数据维度和计算复杂性;采用改进的折中学习方法,减少计算步骤... 针对文本数据高维度的特点和聚类的动态性要求,结合隐含语义分析(LSA)降维,提出一种改进的ART2神经网络文本聚类算法,通过LSA凸显文本和词条之间的语义关系,减少无用噪声,降低数据维度和计算复杂性;采用改进的折中学习方法,减少计算步骤,加快ART2神经网络计算速度,并利用最近邻动态重组方法提高ART2网络聚类的稳定性,减弱算法对样本输入顺序的依赖。实验表明,改进的文本聚类算法能有效地实现动态文本聚类。 展开更多

关键词 art2神经网络 最近邻 隐含语义分析(LSA) 降维 文本聚类 聚类分析

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基于ART2神经网络算法改进的研究 被引量：3

9

作者 吕秀江 王鹏翔 王德元 《计算机技术与发展》 2009年第5期137-139,共3页

ART2神经网络是按照自适应谐振理论建立的一种自组织、无监督的人工神经网络。通过分析经典自适应谐振神经网络聚类过程,针对传统ART2神经网络模型对分类的不确定性和网络权值模式漂移等不足,提出了基于算法改进的ART2神经网络模型。最... ART2神经网络是按照自适应谐振理论建立的一种自组织、无监督的人工神经网络。通过分析经典自适应谐振神经网络聚类过程,针对传统ART2神经网络模型对分类的不确定性和网络权值模式漂移等不足,提出了基于算法改进的ART2神经网络模型。最后对改进的ART2神经网络进行了仿真,并与经典神经网络所做仿真的结果比较,验证了改进的ART2神经网络结构大大提高了分类的正确率,有效改善了模式漂移现象,降低了空间存储消耗。 展开更多

关键词 art2神经网络 模式漂移 分类

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有教师指导细化拟合的ART2神经网络的研究 被引量：3

10

作者 徐寅林 宁新宝 黄晓林 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第10期1754-1756,共3页

ART2神经网络广泛应用于模式识别问题 ,但有时具有某一属性的模式在模式空间中不一定聚集紧密 .当几个模式由于发散而在空间互相交错时 ,要用ART2神经网络产生复杂的模式空间分类曲面将它们分开则相当困难 .另外 ,ART2对所分的类型并没... ART2神经网络广泛应用于模式识别问题 ,但有时具有某一属性的模式在模式空间中不一定聚集紧密 .当几个模式由于发散而在空间互相交错时 ,要用ART2神经网络产生复杂的模式空间分类曲面将它们分开则相当困难 .另外 ,ART2对所分的类型并没有任何先验知识 ,也就是说 ,ART2本身无法指明所得各类模式的归属 .本文提出一种新颖的ART2神经网络 ,使用先细化后拟合的方法解决了复杂交错的模式分类问题 .将这种ART2神经网络用于高频心电图特征数据分类 ,结果显示大大提高了分类的正确率 . 展开更多

关键词 art2神经网络 模式识别 聚类子模式 教师指导 细化 拟合 高频心电图 模式识别

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基于最先策略增强学习的ART2神经网络 被引量：3

11

作者 樊建 吴耿锋 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2006年第3期428-432,共5页

提出一种基于最先策略增强学习的 ART2神经网络 FPRL-ART2(Foremost-Policy Reinforcement Learn-ing based ART2 neuraI network),并介绍其学习算法.为了达到在线学习的目的.在 FPRL-ART2中,从状态到行为值之间的映射中,选择第一个得... 提出一种基于最先策略增强学习的 ART2神经网络 FPRL-ART2(Foremost-Policy Reinforcement Learn-ing based ART2 neuraI network),并介绍其学习算法.为了达到在线学习的目的.在 FPRL-ART2中,从状态到行为值之间的映射中,选择第一个得到奖励的行为,而不是选择诸如1-step Q-Learning 中具有最优行为值的行为.ART2神经网络用于存储分类模式,其权重通过增强学习增强或减弱,达到学习的目的.并将 FPRL-ART2运用到移动机器人避碰撞问题的研究中.仿真实验表明,引入 FPRL-ART2后减少移动机器人与障碍物发生碰撞的次数,具有良好的避碰效果. 展开更多

关键词 增强学习 art2神经网络 最先策略 避碰撞

原文传递

一种基于强化学习的ART2神经网络--RL-ART2 被引量：2

12

作者 樊建 费敏锐 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2008年第3期357-362,共6页

提出一种基于强化学习的 ART2神经网络(RL-ART2),使其利用强化学习的特性通过与环境交互而无需训练样本即可进行在线学习,同时给出该神经网络的学习算法.当 ART2神经网络运行时,通过内部竞争学习得到输出的分类模式,随后通过与环境交互... 提出一种基于强化学习的 ART2神经网络(RL-ART2),使其利用强化学习的特性通过与环境交互而无需训练样本即可进行在线学习,同时给出该神经网络的学习算法.当 ART2神经网络运行时,通过内部竞争学习得到输出的分类模式,随后通过与环境交互得到神经网络分类模式的运行效果并对其进行评价.通过这种不断与环境的交互学习,当经过在线学习足够的时间和次数后,ART2神经网络即具有相当的识别率.移动机器人路径规划仿真实验表明,使用 RL-ART2后与未使用前相比大大减少了机器人与障碍物的碰撞次数,实践证明该方法的合理性和有效性. 展开更多

关键词 art2神经网络 强化学习 分类模式 在线学习 避碰撞

原文传递

基于ART2神经网络的车辆感应波形识别的方法 被引量：1

13

作者 叶青 石译雄 《计算机测量与控制》 CSCD 北大核心 2009年第5期962-964,共3页

在智能交通系统中,无论是在交通监控领域还是在不停车收费系统方面,对车辆进行自动分类都十分重要;环形线圈车辆检测器以其良好的适应性、稳定性和高效性在车辆监测方面得到了广泛的应用,同时利用同类型或同种车辆经过环形线圈产生轮廓... 在智能交通系统中,无论是在交通监控领域还是在不停车收费系统方面,对车辆进行自动分类都十分重要;环形线圈车辆检测器以其良好的适应性、稳定性和高效性在车辆监测方面得到了广泛的应用,同时利用同类型或同种车辆经过环形线圈产生轮廓相似的电磁感应波形这一特点也可以进行车型识别;对波形进行预处理,以波形轮廓的抽样、量化值作为特征向量,将特征向量作为ART2神经网络的输入向量,经ART2神经网络的自动聚类最终实现车辆感应波形的聚类与识别。 展开更多

关键词 art2神经网络 聚类 波形处理

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基于改进的ART2神经网络的滚动轴承故障诊断 被引量：1

14

作者 吴肇中 郝如江 陆一鹤 《济南大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2019年第6期537-543,共7页

针对自适应共振理论2(ART2)神经网络在分类时存在只选择输出值最大的神经元以及噪声对结果影响较大的缺点,提出一种结合小波软阈值和K均值算法的ART2神经网络分类方法;采用小波软阈值对滚动轴承故障信号进行降噪,并通过相对小波包能量... 针对自适应共振理论2(ART2)神经网络在分类时存在只选择输出值最大的神经元以及噪声对结果影响较大的缺点,提出一种结合小波软阈值和K均值算法的ART2神经网络分类方法;采用小波软阈值对滚动轴承故障信号进行降噪,并通过相对小波包能量体现降噪后的信号更好的信号互异性,然后运用ART2神经网络进行初步分类,将K均值算法引入ART2神经网络,对原有的算法进行修正,并与ART2神经网络分类结果进行对比。结果表明,改进的方法解决了上述的问题,提高了故障分类的准确性。 展开更多

关键词 小波软阈值 art2神经网络 K均值算法 相对小波包能量

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一种改进的基于ART2神经网络的文字识别算法 被引量：1

15

作者 何滔 赵莹莹 《桂林电子科技大学学报》 2012年第3期237-239,共3页

为了解决ART2神经网络的漂移问题,提出了一种改进的基于ART2神经网络的文字分类和识别方法。此方法能够自主学习,收敛速度快,识别率和识别速度都比BP神经网络高。实践证明,基于此设计的脱机手写体文字识别系统能对较规范的手写体文字进... 为了解决ART2神经网络的漂移问题,提出了一种改进的基于ART2神经网络的文字分类和识别方法。此方法能够自主学习,收敛速度快,识别率和识别速度都比BP神经网络高。实践证明,基于此设计的脱机手写体文字识别系统能对较规范的手写体文字进行识别,识别率达到85%。 展开更多

关键词 art2神经网络 漂移 收敛速度

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基于改进ART2神经网络的汽轮机故障诊断

16

作者 吕秀江 于海涛 杜贵明 《煤矿机械》 北大核心 2009年第1期220-222,共3页

针对反向传播神经网络(BPNN)学习收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,探讨了采用ART2神经网络的汽轮机组故障诊断方法。根据ART2网络学习与记忆的特点,对模型进行改进,解决了原始ART2网络权值学习的随机偏移问题,有效地过滤了噪声。仿... 针对反向传播神经网络(BPNN)学习收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,探讨了采用ART2神经网络的汽轮机组故障诊断方法。根据ART2网络学习与记忆的特点,对模型进行改进,解决了原始ART2网络权值学习的随机偏移问题,有效地过滤了噪声。仿真结果表明:该诊断方法快速、准确且易于工程实现。 展开更多

关键词 art2神经网络 汽轮机 故障诊断 模式识别

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基于主成分分析和ART2网络的车辆波形分类

17

作者 沈艳超 叶青 吕望 《湖南文理学院学报（自然科学版）》 CAS 2009年第4期58-61,共4页

利用环形线圈车辆检测器,对不同车辆经过环形线圈时产生电磁感应数据进行采集,再对这些维数较大的车辆感应数据,运用主成分分析法对其降维处理,以减少ART2神经网络输入维数,便于对这些数据进一步分类.通过实验研究可知,这种主成分分析与... 利用环形线圈车辆检测器,对不同车辆经过环形线圈时产生电磁感应数据进行采集,再对这些维数较大的车辆感应数据,运用主成分分析法对其降维处理,以减少ART2神经网络输入维数,便于对这些数据进一步分类.通过实验研究可知,这种主成分分析与ART2神经网络相结合的分类方法,使数据通过降维处理,并减少网络的输入维数,不仅大大简化了网络结构,还明显提高了分类的准确性、快速性,加快了网络的学习速率,而且从分类效果上看,也具有很好的正确率. 展开更多

关键词 主成分分析法 art2神经网络 车辆检测

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基于改进ART2算法的模式识别

18

作者 尚小晶 周宇航 《吉林建筑大学学报》 2017年第2期97-101,共5页

手势动作的识别研究以成为康复医学的热点问题.本文主要针对7种难以区分的手势动作进行识别,首先采用小波变换将有效的肌电信号与噪声信号分离,然后对肌电信号特征提取,将绝对值积分、方差、3阶AR模型系数和功率谱比值这几个特征参数联... 手势动作的识别研究以成为康复医学的热点问题.本文主要针对7种难以区分的手势动作进行识别,首先采用小波变换将有效的肌电信号与噪声信号分离,然后对肌电信号特征提取,将绝对值积分、方差、3阶AR模型系数和功率谱比值这几个特征参数联合,充分反映不同动作的相关信息,并将其作为分类器的输入.ART2神经网络作为较成熟的分类器容易陷入局部极小值,本文提出模拟退火算法对其改进,对向下曲腕、向后曲腕、向侧曲腕,手掌伸展、握拳、反掌,食指伸展7种手势动作识别分类.实验效果显著,比传统的网络识别率有明显提高. 展开更多

关键词 手势动作 肌电信号 art2神经网络 模拟退火算法

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神经网络在肾透机系统故障诊断中的应用研究

19

作者 徐江涛 《计算机与数字工程》 2016年第2期271-274,共4页

对于慢性肾衰竭患者,腹膜透析治疗是常用的治疗手段。长期治疗时,由于部分患者残余肾功能丧失及透析不充分,导致较高的发病率和死亡率。在我国腹膜透析设备及相关耗材成本高昂,对患者透析是否充分的评估,主要基于临床医生的主观判断,患... 对于慢性肾衰竭患者,腹膜透析治疗是常用的治疗手段。长期治疗时,由于部分患者残余肾功能丧失及透析不充分,导致较高的发病率和死亡率。在我国腹膜透析设备及相关耗材成本高昂,对患者透析是否充分的评估,主要基于临床医生的主观判断,患者由于透析不充分而退出腹膜透析治疗的情况时有发生,从而影响患者的治疗,造成资源的浪费。腹膜透析充分性的评估是一项涉及多学科的系统工程,仅靠医生主观评估难以满足临床要求的高效性、客观性及可靠性。用智能技术有效降低评估的主观性及提高评估效率具有重要意义。 展开更多

关键词 腹膜透析 评估 模糊层次分析法 模糊熵 art2神经网络

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小波-分形-多ART2神经网络在汽车发动机故障识别中的应用 被引量：3

20

作者 吴勉 邵惠鹤 《机械设计与制造》 2002年第6期6-8,共3页

利用小波(包)变换和分形理论对汽车发动机的非平稳振动信号进行特征提取,由自组织主成分分析作特征降维,然后用一种新的多ART2神经网络对发动机故障状态进行分类识别,获得了满意的效果。

关键词 小波(包)变换 分形维数 多art2神经网络 故障识别 汽车发动机

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