基于ARTNN的GIS绝缘故障识别新方法 被引量：10

1

作者 肖燕 胡浩 郁惟镛 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第12期75-79,共5页

为根据局部放电信号识别早期的GIS绝缘故障缺陷类型,提出了一种利用ART神经网络在线识别GIS绝缘故障类型的新方法。较之常用BP神经网络,该法训练时间短、所需样本少、权值稳定、不存在局部收敛,故更适于在线识别。网络的输入量为一个工... 为根据局部放电信号识别早期的GIS绝缘故障缺陷类型,提出了一种利用ART神经网络在线识别GIS绝缘故障类型的新方法。较之常用BP神经网络,该法训练时间短、所需样本少、权值稳定、不存在局部收敛,故更适于在线识别。网络的输入量为一个工频周期内局部放电脉冲重复率、主频率、阻尼系数、放电量、放电相位分布。利用5种GIS绝缘缺陷类型的实验所得数据对ART神经网络进行训练及验证,证明该法的缺陷类型正确识别率可>98%,在GIS绝缘故障类型的在线模式识别中具有广泛的前景。 展开更多

关键词 局部放电 神经网络 自适应谐振理论(art) GIS 模式识别 art2-A

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一种新的ART2神经网络模型 被引量：8

2

作者 马吉胜 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2000年第2期231-234,共4页

指出了传统的ART2神经网络对渐变过程不敏感的局限性,建立了新的ART2神经网络模型,与传统模型相比,增加了伴随神经元和重置系统B。开发了相应的MATLAB程序,模拟实验表明新的ART2神经网络能够分辨渐变过程。

关键词 神经网络 自适应共振理论 art2

原文传递

基于ART2神经网络的入侵检测方法 被引量：6

3

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

4

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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引入遗忘机制的ART2改进模型 被引量：5

5

作者 贾鹏 尹峻松 胡德文 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第9期60-62,98,共4页

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ART2网络权值学习的随机偏移问题,有效地过滤了噪声,提高了分类结果的稳定性,降低了空间存储消耗。文... 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ART2网络权值学习的随机偏移问题,有效地过滤了噪声,提高了分类结果的稳定性,降低了空间存储消耗。文章进一步运用改进模型对典型输入样本进行了分类,得到了理想的结果。 展开更多

关键词 自适应共振理论 art2网络 遗忘机制

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神经网络ART模型在故障诊断中的应用 被引量：3

6

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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基于ART1网络的字符识别器 被引量：2

7

作者 杨戈 莫青青 黄静 《计算机系统应用》 2014年第12期136-141,共6页

通过标准自适应共振理论神经网络(Adaptive Resonance Theory,ART),设计和实现了一个字符识别器,针对标准的ART1网络存在的不足,即网络的学习不稳定,对样本输入顺序比较敏感等问题,给出了改进方法,用C语言实现了这2种字符识别器,实验结... 通过标准自适应共振理论神经网络(Adaptive Resonance Theory,ART),设计和实现了一个字符识别器,针对标准的ART1网络存在的不足,即网络的学习不稳定,对样本输入顺序比较敏感等问题,给出了改进方法,用C语言实现了这2种字符识别器,实验结果表明这2种字符识别器能够对不同的字符进行识别,改进方法比基于标准ART1网络具有更好的稳定性. 展开更多

关键词 人工神经元网络 自适应共振理论 art1 C语言

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ART-2及其改进方法综述 被引量：1

8

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

9

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

10

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

11

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

12

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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一种改进的ART2算法及其在入侵检测中的应用 被引量：1

13

作者 郭凌翔 郭洪 陈周同 《福州大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2010年第5期669-672,共4页

根据入侵检测技术和自适应共振网络算法中ART2算法的特点,提出了一种改进的ART2算法,并将其应用于入侵检测中.在Linux平台下实现了改进模型,并且对入侵数据集进行检测,表明该算法可以有效检测出入侵.

关键词 神经网络 自适应共振理论 入侵检测 art2算法

原文传递

一种基于有监督的ART算法的数字识别应用 被引量：1

14

作者 严义 窦易文 《计算机工程与设计》 CSCD 2004年第12期2369-2370,共2页

介绍一种新型神经网络算法,并将其应用于数字识别。在识别过程中,数字摄像头在现场摄取的数字图像传输到计算机中经过预处理后,采用有监督的ART神经网络算法识别并得到识别结果。通过实验证明,有监督的ART神经网络算法可以提高识别速度... 介绍一种新型神经网络算法,并将其应用于数字识别。在识别过程中,数字摄像头在现场摄取的数字图像传输到计算机中经过预处理后,采用有监督的ART神经网络算法识别并得到识别结果。通过实验证明,有监督的ART神经网络算法可以提高识别速度和正确率,具有较大的实用价值。 展开更多

关键词 数字识别 神经网络算法 计算机 数字图像 数字摄像头 过程 速度 art 监督 摄取

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基于ART网络的无指导中文共指消解方法

15

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

16

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

17

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

18

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

19

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

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基于ART的RBF网络结构设计 被引量：9

20

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

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