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模糊ARTMAP神经网络在一维信息聚类分析中的应用 被引量：4
1
作者 秦安文 《山东工业大学学报》 1999年第5期490-496,共7页
从生物脑神经网络的信息处理入手，讨论了ＡＲＴＭＡＰ人工神经网络的聚类模型，给出了其有师学习过程，并依据物以类聚的哲学原理，从类的角度，论述了事物细节的类可描述性，为一维信息的描述提供了新的途径． 同常规的数学关系描述... 从生物脑神经网络的信息处理入手，讨论了ＡＲＴＭＡＰ人工神经网络的聚类模型，给出了其有师学习过程，并依据物以类聚的哲学原理，从类的角度，论述了事物细节的类可描述性，为一维信息的描述提供了新的途径． 同常规的数学关系描述法相比，对于那些无法用确定的数学模型来描述的事件信息，类描述法有其独到之处． 展开更多
关键词 神经元模型 类分离程度 激励 模糊artmap神经网络 一维 信息 聚类分析
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FUZZY-ARTMAP混合像元分解及其应用 被引量：2
2
作者 潘建平 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第1期180-182,226,共4页
对于定量遥感来说,混合像元是制约它深入发展的难点之一。针对中高分辨率图像ETM+,采用FUZZY ARTMAP神经网络进行混合像元分解,获得像元中不同地物的含量,进而获得像元的植被覆盖度。该方法在某地区ETM+图像的应用表明,试验结果能满足... 对于定量遥感来说,混合像元是制约它深入发展的难点之一。针对中高分辨率图像ETM+,采用FUZZY ARTMAP神经网络进行混合像元分解,获得像元中不同地物的含量,进而获得像元的植被覆盖度。该方法在某地区ETM+图像的应用表明,试验结果能满足应用需求。 展开更多
关键词 混合像元分解 神经网络 植被覆盖度 模糊artmap神经网络
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基于模糊ARTMAP神经网络的车牌识别
3
作者 刘广起 严殊 《郑州工业高等专科学校学报》 2004年第1期12-14,共3页
车牌识别是一种车辆自动识别技术。本文提出了一种用模糊ARTMAP神经网络来识别车牌的方法。模糊ARTMAP神经网络是神经网络家族中的一种比较新的体系结构，与传统的BP算法相比，它具有较强的学习能力。
关键词 模糊artmap神经网络 车牌识别 字符识别 图像处理 斑点分析 边缘检测
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大豆分离蛋白凝胶稳定性智能决策支持系统 被引量：2
4
作者 曹然 杨宇姝 迟玉杰 《农机化研究》 北大核心 2010年第2期180-182,共3页
影响大豆分离蛋白凝胶稳定性的因素有很多,为了准确地确定大豆分离蛋白适宜的凝胶条件,研究并设计了大豆分离蛋白凝胶稳定性的智能决策支持系统。在对系统目标、系统功能和系统结构分析的基础上,设计了基于事例和模糊ARTMAP神经网络的... 影响大豆分离蛋白凝胶稳定性的因素有很多,为了准确地确定大豆分离蛋白适宜的凝胶条件,研究并设计了大豆分离蛋白凝胶稳定性的智能决策支持系统。在对系统目标、系统功能和系统结构分析的基础上,设计了基于事例和模糊ARTMAP神经网络的混合推理策略,有效地提高了推理的准确度和效率。系统具有较好的实用价值。 展开更多
关键词 大豆分离蛋白凝胶 智能决策支持系统 基于事例推理 模糊artmap神经网络
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基于模糊ARTMAP神经网络农用汽车助力转向系统控制 被引量：1
5
作者 王玲 《山东农业大学学报（自然科学版）》 CSCD 2015年第3期418-421,共4页
针对农用汽车电动助力转向系统非线性较强、稳定性较差等问题,基于模糊ARTMAP神经网络,建立农用汽车电动助力转向系统控制模型,对电动助力转向系统中的驱动力矩和助力力矩进行控制,利用matlab仿真软件进行分析。分析结果表明,随着驱动... 针对农用汽车电动助力转向系统非线性较强、稳定性较差等问题,基于模糊ARTMAP神经网络,建立农用汽车电动助力转向系统控制模型,对电动助力转向系统中的驱动力矩和助力力矩进行控制,利用matlab仿真软件进行分析。分析结果表明,随着驱动力矩的增加,助力力矩逐渐增加,但是增加的趋势先增加后减小;驱动和助力力矩的目标值与仿真值在仿真初期存在一定的差异,随着时间的增加,两者差异逐渐减小直至为零;设计的基于模糊ARTMAP神经网络的控制系统,控制精度较高,稳定性较好,可以满足要求。 展开更多
关键词 模糊artmap神经网络 农用汽车 助力转向系统 控制
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简化模糊H-ARTMAP神经网络在高光谱遥感分类中的应用 被引量：1
6
作者 张伟 杜培军 尹作霞 《测绘科学》 CSCD 北大核心 2008年第5期113-115,共3页
人工神经网络作为一种不需估计类别分布参数的遥感影像分类方法,能够克服分类中的不确定性,提高分类精度。模糊ARTMAP人工神经网络具有稳定、泛化性能好、支持增量式学习等特点,通过对简化模糊AR-TMAP神经网络和H-ARTMAP神经网络的分析... 人工神经网络作为一种不需估计类别分布参数的遥感影像分类方法,能够克服分类中的不确定性,提高分类精度。模糊ARTMAP人工神经网络具有稳定、泛化性能好、支持增量式学习等特点,通过对简化模糊AR-TMAP神经网络和H-ARTMAP神经网络的分析和集成,构造了一种用于高光谱遥感影像分类的简化模糊H-ART-MAP网络。实验证明该方法在分类效率、运算时间和分类精度等方面都优于最大似然分类、BP神经网络、最小距离分类、光谱角制图模型等分类方法。 展开更多
关键词 简化模糊artmap神经网络 H—artmap神经网络 超球体 高光谱遥感 分类
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