基于ART2神经网络的入侵检测方法 被引量：6

1

作者 马锐 刘玉树 杜彦辉 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第8期701-704,共4页

提出基于ART2神经网络的入侵检测方法.采集基于主机和基于网络的入侵特征数据,分析入侵行为的空间和时间关联性,并对入侵特征数据中的关联信息进行处理,提取入侵行为之间的关联性,降低入侵检测算法的复杂性;利用ART2算法的自学习能力、... 提出基于ART2神经网络的入侵检测方法.采集基于主机和基于网络的入侵特征数据,分析入侵行为的空间和时间关联性,并对入侵特征数据中的关联信息进行处理,提取入侵行为之间的关联性,降低入侵检测算法的复杂性;利用ART2算法的自学习能力、自组织能力、良好的稳定性和可塑性以及快速识别能力,实现对用户行为的近实时检测,取得了较高的检测准确率,在识别未知攻击方面具有较好的性能. 展开更多

关键词 入侵检测 神经网络 自适应共振理论(art)

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神经网络自适应共振理论应用于心电图QT间期自动检测的研究 被引量：7

2

作者 陈粟蔚 宁新宝 +2 位作者 王炜 欧阳楷 邹睿 《南京大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 2000年第4期440-447,共8页

介绍一种利用改进的ART(自适应共振理论 )人工神经网络检测心电图QT间期的方法 .用经过训练的ART网络对心电波形进行分类和识别 ,较准确的测出T波终点位置 ,从而提高QT间期检测的正确率 .该算法在一定程度上模拟了心电专家手工测量QT间... 介绍一种利用改进的ART(自适应共振理论 )人工神经网络检测心电图QT间期的方法 .用经过训练的ART网络对心电波形进行分类和识别 ,较准确的测出T波终点位置 ,从而提高QT间期检测的正确率 .该算法在一定程度上模拟了心电专家手工测量QT间期的过程 ,用于检测包括MIT心律失常数据库 (MIT/BIHArrhythmiaDatabase)在内的共近千个心跳波形 ,并以两位心电手工测量结果作为标准数据进行对比 .对比结果显示 ,我们的算法对单路心电波形自动检测的准确度与通常手工测量具有可比性 ,充分体现了人工神经网络的优越性 ,在要求自动检测大量数据的场合具有显著的应用价值 . 展开更多

关键词 心电图 QT间期 神经网络 自适应共振理论

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神经网络ART模型在故障诊断中的应用 被引量：3

3

作者 芮勇 金丕彦 《数据采集与处理》 CSCD 1994年第2期90-95,共6页

讨论了目前最成功的一种无导师神经网络模型──自适应谐振理论ＡＲＴ。分析了ＡＲＴ的工作原理，给出了ＡＲＴ的具体算法（已在ＰＣ－４８６上用Ｃ语言实现）；指出了ＡＲＴ的实质，并以“有轨自动物料搬运小车系统”为例详述了ＡＲＴ... 讨论了目前最成功的一种无导师神经网络模型──自适应谐振理论ＡＲＴ。分析了ＡＲＴ的工作原理，给出了ＡＲＴ的具体算法（已在ＰＣ－４８６上用Ｃ语言实现）；指出了ＡＲＴ的实质，并以“有轨自动物料搬运小车系统”为例详述了ＡＲＴ在故障诊断中的工作过程，获得了很好的结果。 展开更多

关键词 神经网络 art模型 故障诊断

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ART-2及其改进方法综述 被引量：1

4

作者 周欣然 滕召胜 刘晓波 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2007年第5期667-674,共8页

ART-2是一种基于自适应谐振理论的自组织神经网络,广泛应用于模式聚类与识别等方面.本文介绍原始的 ART-2的结构和运算过程,分析它的训练算法,探讨其固有局限性.归纳总结各主要改进 ART-2的背景、目标和实现,评述它们的特征及适应场合.... ART-2是一种基于自适应谐振理论的自组织神经网络,广泛应用于模式聚类与识别等方面.本文介绍原始的 ART-2的结构和运算过程,分析它的训练算法,探讨其固有局限性.归纳总结各主要改进 ART-2的背景、目标和实现,评述它们的特征及适应场合.最后指出进一步改进 ART-2的一些思路,在解决具体问题运用各方法的一些参考原则和 ART-2的理论应用价值. 展开更多

关键词 自适应谐振理论(art) 模式聚类与识别 相似度 匹配度 相位信息 幅值 重置

原文传递

ART网络在内燃机故障诊断中的应用

5

作者 夏勇 张振仁 +2 位作者 陈卫昌 成曙 刘学杰 《机械》 2001年第6期17-19,共3页

对缸盖振动信号进行二进小波分解 ,从分解后的尺度 1信号中提取诊断特征参数 ,利用这些诊断参数及改型的ART网络对气阀机构进行故障诊断与识别 ,取得了较好的效果。

关键词 振动 故障诊断 内燃机 art网络 神经网络

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基于自适应谐振理论的武器目标分配快速决策算法 被引量：2

6

作者 张凯 周德云 +1 位作者 杨振 潘潜 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第9期283-291,297,共10页

针对武器目标分配(WTA)的求解实时性问题,建立基于火力集合划分的WTA数学模型,并提出一种基于模糊自适应谐振理论的邻域搜索(FART-NS)快速决策算法。利用模糊自适应谐振理论的快速泛化能力提高算法实时性,引入虚拟节点提升邻域搜索算法... 针对武器目标分配(WTA)的求解实时性问题,建立基于火力集合划分的WTA数学模型,并提出一种基于模糊自适应谐振理论的邻域搜索(FART-NS)快速决策算法。利用模糊自适应谐振理论的快速泛化能力提高算法实时性,引入虚拟节点提升邻域搜索算法在WTA解空间的寻优能力,形成快速泛化-邻域优化-在线学习的闭环机制,使FART-NS算法对训练集精度和采样密度具有较强的鲁棒性。仿真结果表明,该算法在时间复杂度上优于BBA、改进GA等主流算法,能较好平衡WTA问题的求解实时性和收敛性。 展开更多

关键词 武器目标分配 决策支持 自适应谐振理论 邻域搜索 机器学习

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慢速权值更新的ART2神经网络研究 被引量：1

7

作者 叶晓明 林小竹 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第24期146-150,共5页

ART2是基于自适应谐振理论的一种自组织神经网络,通过竞争学习和自稳机制原理实现分类,可以在非平稳的、有干扰的环境中进行无监督的自学习,其学习过程能迅速识别已学习过的样本,并能迅速适应未学习过的新对象。提出了一种基于慢速权值... ART2是基于自适应谐振理论的一种自组织神经网络,通过竞争学习和自稳机制原理实现分类,可以在非平稳的、有干扰的环境中进行无监督的自学习,其学习过程能迅速识别已学习过的样本,并能迅速适应未学习过的新对象。提出了一种基于慢速权值更新的ART2神经网络算法,该算法在对输入模式进行识别分类时,会减慢学习速率,降低模式漂移的速度。新的网络学习规则在分类实验中取得了较好的效果,并在一定程度上解决了模式漂移问题。 展开更多

关键词 自适应谐振理论 神经网络 模式漂移 分类

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基于人工神经网络自适应共振理论的手写字符识别 被引量：1

8

作者 韩可轶 周德俭 +1 位作者 张烈平 谢晓兰 《桂林工学院学报》 北大核心 2006年第1期122-124,共3页

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特殊字符的特点,程序部分由内核是Unicode的Java实现.采用Unicode编码不但可以方便地实现特殊字符的识别... 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特殊字符的特点,程序部分由内核是Unicode的Java实现.采用Unicode编码不但可以方便地实现特殊字符的识别和显示,还有利于跨平台的移植,较好地解决了文字录入中特殊字符不易查找以及某些用户操作键盘不便等实际问题. 展开更多

关键词 手写字符识别 人工神经网络 自适应共振理论 JAVA语言

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基于ART网络的无指导中文共指消解方法

9

作者 李世奇 赵铁军 +1 位作者 陈晨 刘鹏远 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第9期926-932,共7页

提出了一种基于自适应谐振理论(ART)网络的无指导中文名词短语共指消解方法。该方法充分利用名词短语自身特征,通过改变网络参数动态调节聚类数量,有效地解决了目前聚类共指消解中输出类别数目难以确定的难题。另外采用了一种基于信息... 提出了一种基于自适应谐振理论(ART)网络的无指导中文名词短语共指消解方法。该方法充分利用名词短语自身特征,通过改变网络参数动态调节聚类数量,有效地解决了目前聚类共指消解中输出类别数目难以确定的难题。另外采用了一种基于信息增益率的特征选择方法,减少了区分度较弱特征给聚类所带来的干扰。该方法在保证了识别正确率的前提下,不依赖人工标注语料,可直接应用于跨领域的真实文本。最后在ACE中文语料上进行了相关实验,并取得了较好的结果。 展开更多

关键词 共指消解 无指导学习 自适应谐振理论(art) 自然语言处理

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基于自适应谐振理论的油气圈闭聚类评价

10

作者 周翠 吴国平 《工程地球物理学报》 2008年第3期299-303,共5页

为了在圈闭的控制因素与油气藏之间建立一种有效的模型,使得能够可靠的评价油气圈闭,从而有效的拟定预探井井位,本文提出了基于自适应谐振理论的油气圈闭聚类评价方法,并在油气圈闭研究区进行了圈闭分类评价试验。结果表明:该方法能有... 为了在圈闭的控制因素与油气藏之间建立一种有效的模型,使得能够可靠的评价油气圈闭,从而有效的拟定预探井井位,本文提出了基于自适应谐振理论的油气圈闭聚类评价方法,并在油气圈闭研究区进行了圈闭分类评价试验。结果表明:该方法能有效的对油气圈闭的含油气性进行分类评价,在解决油气圈闭评价方面具有智能性,高效性,准确性,客观性。 展开更多

关键词 油气圈闭 自适应谐振理论(art) 聚类评价

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基于软竞争Yu范数自适应共振理论的轴承故障诊断方法

11

作者 慕海林 王志刚 徐增丙 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第14期1742-1746,1763,共6页

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范数自适应共振理论的轴承故障诊断方法。将基于模糊竞争学习的软竞争方法引入Yu范数自适应共振理论模型中,根据模式节... 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范数自适应共振理论的轴承故障诊断方法。将基于模糊竞争学习的软竞争方法引入Yu范数自适应共振理论模型中,根据模式节点与输入样本间隶属度的大小,对竞争层多个节点进行训练和学习。通过对轴承故障试验数据的诊断分析可知,该方法不但能有效识别不同类型的故障,而且能识别不同严重程度故障,且诊断精度优于自适应共振理论模型和模糊C均值聚类模型。 展开更多

关键词 故障诊断 自适应共振理论 软竞争 Yu范数

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改进ART1神经网络在航空发动机故障诊断中的应用 被引量：21

12

作者 李果 李学仁 何秀然 《微计算机信息》 北大核心 2005年第09S期156-158,共3页

根据航空发动机故障诊断原理和飞参数据,提出了一种改进ART1神经网络故障诊断方法。该法对数据预处理后,运用四阈值法和二次判断建立故障代码消除“伪故障”,并对ART1神经网络的输入层进行了改进,在诊断突发性故障的基础上,增加了对因... 根据航空发动机故障诊断原理和飞参数据,提出了一种改进ART1神经网络故障诊断方法。该法对数据预处理后,运用四阈值法和二次判断建立故障代码消除“伪故障”,并对ART1神经网络的输入层进行了改进,在诊断突发性故障的基础上,增加了对因为部件原因而引起的渐变性故障的诊断。实验结果证明,该方法精确度高,噪声抑制力强,而且诊断准确,大大降低了虚警率。 展开更多

关键词 航空发动机 自适应共振理论(art)网络 故障诊断 四阈值法 二次判断

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利用结构自适应极端学习机预报导航卫星钟差 被引量：9

13

作者 雷雨 赵丹宁 蔡宏兵 《武汉大学学报（信息科学版）》 EI CSCD 北大核心 2018年第5期664-668,718,共6页

针对卫星钟差难以用精确模型来进行预报的问题,将极端学习机（extreme learning machine,ELM）神经网络用于导航卫星钟差预报。针对ELM网络隐层结构难以确定的问题,提出了基于自适应共振理论（adaptive resonance theory,ART）网络思想... 针对卫星钟差难以用精确模型来进行预报的问题,将极端学习机（extreme learning machine,ELM）神经网络用于导航卫星钟差预报。针对ELM网络隐层结构难以确定的问题,提出了基于自适应共振理论（adaptive resonance theory,ART）网络思想的ELM网络结构设计算法。该算法将ART网络的聚类特性用于ELM网络结构设计中,通过对输入向量与已存模式的相似度比较将输入向量进行分类,自适应地确定隐层节点规模。使用GPS卫星钟差数据进行30d的预报实验,结果表明,此方法的钟差预报精度明显优于二次多项式模型和灰色系统模型。 展开更多

关键词 卫星钟差 预报 自适应共振理论网络 极端学习机 结构设计

原文传递

基于ART的RBF网络结构设计 被引量：9

14

作者 蒙西 乔俊飞 韩红桂 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2014年第10期1876-1880,共5页

针对径向基函数(RBF)网络隐层结构难以确定的问题,基于自适应共振理论(ART)网络良好的在线分类特性,提出一种RBF网络结构设计算法.该算法将ART网络的聚类特性用于RBF网络结构设计中,通过对输入向量与已存模式的相似度比较将输入向量进... 针对径向基函数(RBF)网络隐层结构难以确定的问题,基于自适应共振理论(ART)网络良好的在线分类特性,提出一种RBF网络结构设计算法.该算法将ART网络的聚类特性用于RBF网络结构设计中,通过对输入向量与已存模式的相似度比较将输入向量进行分类,确定隐含层节点个数和初始参数,使网络具有精简的结构.对典型非线性函数逼近的仿真结果表明,所提出的结构具有快速的学习能力和良好的逼近能力. 展开更多

关键词 自适应共振理论网络 径向基函数神经网络 结构设计

原文传递

基于模型诊断技术的神经网络实现方法 被引量：4

15

作者 马纪明 万蔚 王法岩 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期178-183,共6页

针对基于模型的故障诊断流程中故障检测和故障识别两个关键问题,提出了一种基于神经网络的实现方法.首先利用BP神经网络进行参数估计,并结合系统模型进行故障检测;然后采用ART2神经网络进行数据聚类,并基于聚类结果进行系统故障识别;最... 针对基于模型的故障诊断流程中故障检测和故障识别两个关键问题,提出了一种基于神经网络的实现方法.首先利用BP神经网络进行参数估计,并结合系统模型进行故障检测;然后采用ART2神经网络进行数据聚类,并基于聚类结果进行系统故障识别;最后,设计实现了基于BP/ART2神经网络的故障诊断系统.基于BP神经网络的参数估计方法可以准确地估计诊断对象在不同状态下的参数,为故障检测提供有效依据;基于ART2神经网络的数据聚类不仅可以识别对象的已知故障类型,还可以识别出未知故障,对先验信息较少的系统进行故障识别更具有效性.通过永磁直流电机故障诊断案例的应用,证明方法能具有一定的工程实用性. 展开更多

关键词 故障检测 BP神经网络 art2神经网络 参数估计 数据聚类

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改进ART Ⅱ算法的仿真研究 被引量：3

16

作者 孟武胜 刘爱峰 程塨 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第9期178-180,共3页

ART Ⅱ网络以模式的相似性量度值为基础,能够对动态的输入模式样本进行自适应的聚类和识别,然而标准的ART Ⅱ网络在输入数据处理过程中,忽略了样本数据中的负数信息和幅值信息,造成信号畸变和"同相位不可分"问题,在权值调整... ART Ⅱ网络以模式的相似性量度值为基础,能够对动态的输入模式样本进行自适应的聚类和识别,然而标准的ART Ⅱ网络在输入数据处理过程中,忽略了样本数据中的负数信息和幅值信息,造成信号畸变和"同相位不可分"问题,在权值调整过程中,聚类中心发生移动,容易造成"模式漂移"现象。针对上述问题结合相关文献提出了引入非线性函数对输入数据进行变换的方法解决"同相位不可分"问题,用待测数据与同一模式类中有限数据的欧氏距离与限定值进行比较实现聚类判定,抑制"模式漂移"现象。用Matlab仿真表明,改进算法性能优于标准算法。 展开更多

关键词 自适应共振理论(art)Ⅱ 模式识别 神经网络 分类器

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自适应共振理论网络在煤炭资源资产分类中的应用研究 被引量：2

17

作者 温国锋 王广成 潘正勇 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第6期566-569,共4页

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,建立了自适应神经网络分类模型.网络不仅能得到理想的输出结果,而且能准确地进行煤炭资源资产分类.分类结果表明,用自... 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,建立了自适应神经网络分类模型.网络不仅能得到理想的输出结果,而且能准确地进行煤炭资源资产分类.分类结果表明,用自适应共振理论网络进行分类具有分类稳定、结果可靠等特点. 展开更多

关键词 自适应共振理论 煤炭资源 分类 矿井 模糊数学

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一种新的基于ART的支持向量机多类分类方法 被引量：1

18

作者 王安娜 袁文静 +1 位作者 王勤万 刘俊芳 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2007年第4期455-459,466,共6页

基于支持向量机的二值分类原理,提出了一种由自适应共振理论方法与支持向量机相结合的改进型多类分类方法.此方法改进了传统支持向量机的一对一多类分类方法;对于每个二值分类器的结果进行决策时没有采用投票原则,而是采用自适应共振理... 基于支持向量机的二值分类原理,提出了一种由自适应共振理论方法与支持向量机相结合的改进型多类分类方法.此方法改进了传统支持向量机的一对一多类分类方法;对于每个二值分类器的结果进行决策时没有采用投票原则,而是采用自适应共振理论网络融合二值分类器的输出信息,从而克服了当分类器输出结果接近于0时投票法容易出现决策错误和票数相同时无法决策的不足.此算法已应用于玻璃的分类.仿真实验证明,此方法具有较好的分类效果. 展开更多

关键词 支持向量机(SVM) 多类分类 核函数 自适应共振理论(art)网络

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ART2神经网络的一种改进 被引量：2

19

作者 陈国灿 高茂庭 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第18期137-141,187,共6页

传统ART2神经网络在聚类过程中模式的匹配度量仅仅与模式的相位信息相关,这种匹配度量忽略了模式的幅度信息的作用,在对相位信息相同而幅度信息不同的两个簇进行聚类时,效果很差;同时,它还存在输入域限制的问题。针对这些不足之处,提出... 传统ART2神经网络在聚类过程中模式的匹配度量仅仅与模式的相位信息相关,这种匹配度量忽略了模式的幅度信息的作用,在对相位信息相同而幅度信息不同的两个簇进行聚类时,效果很差;同时,它还存在输入域限制的问题。针对这些不足之处,提出了一种改进的ART2神经网络,在输入模式进入网络学习过程中,保存其幅值信息,放宽对负实数的非线性转换,并考虑输入模式到各个簇的中心点的最短距离,同时增加一个阈值对离群点进行判定,消除了离群点对聚类结果的影响。实验验证,改进的ART2网络在对相同相位的两个簇聚类时,性能明显优于传统的ART2网络。 展开更多

关键词 自适应共振理论(art)2网络 聚类 相位信息 幅度信息

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煤炭资源资产分类方法比较研究 被引量：2

20

作者 温国锋 《数学的实践与认识》 CSCD 北大核心 2003年第10期55-60,共6页

煤炭资源资产评估是实行煤炭资源资产化管理的重要基础工作 ,而煤炭资源资产分类的可靠性是有效完成这一工作的前提条件 .针对煤炭资源资产的特点 ,建立了多个分类模型——基于模糊聚类的分类模型、基于 BP网络的分类模型及基于自适应... 煤炭资源资产评估是实行煤炭资源资产化管理的重要基础工作 ,而煤炭资源资产分类的可靠性是有效完成这一工作的前提条件 .针对煤炭资源资产的特点 ,建立了多个分类模型——基于模糊聚类的分类模型、基于 BP网络的分类模型及基于自适应共振理论网络的分类模型 ,编制了相应的分类程序软件包 ,实例运行效果证明了模型的有效性 .文中还对所建模型进行了比较和分析 ,提出了具体应用的建议 . 展开更多

关键词 煤炭资源 资产评估 资产化管理 资产分类 可靠性 开发利用

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