MatlabCode

本站所有资源均为高质量资源,各种姿势下载。

您现在的位置是:MatlabCode > 资源下载 > 一般算法 > Adaptive Resonance Theory networks used for pattern classification associative m...

Adaptive Resonance Theory networks used for pattern classification associative m...

资 源 简 介

Adaptive Resonance Theory networks used for pattern classification associative m...

详 情 说 明

自适应共振理论(Adaptive Resonance Theory, ART)是一种独特的神经网络模型,特别适合处理模式分类和联想记忆任务。与其他神经网络相比,其最显著的优势在于能够保持极低的错误率,同时确保对新模式的正确识别能力。

该网络的核心创新在于引入了一个称为"共振"的机制。当输入模式与存储的记忆模式足够相似时,系统会达到稳定状态即"共振",此时网络能可靠地识别该模式。如果不相似,网络会自动创建一个新的类别节点,这种特性使其具有无限的学习能力而不会遗忘之前学习的模式。

在模式分类应用中,ART网络展现出三个突出特点:首先是实时学习能力,可以在不干扰已存储知识的情况下持续学习新样本;其次是稳定性,已学会的模式不会因为新样本的输入而被覆盖或遗忘;最后是快速收敛性,通常只需要单次样本呈现就能建立稳定的分类。