ART-similarity分类器

资 源 简 介

ART-similarity分类器

详 情 说 明

ART-similarity分类器是一种基于自适应共振理论（Adaptive Resonance Theory, ART）的机器学习方法，主要用于模式识别和分类任务。在设备性能状态识别中，这种分类器能够通过分析设备的运行数据，自动学习和识别不同的性能状态。

ART-similarity的核心思想是通过自适应调整分类边界，使得系统能够在不遗忘旧知识的情况下，持续学习新的数据模式。这对于工业设备监测尤为重要，因为设备的性能状态可能随时间变化，而ART-similarity分类器能够动态适应这些变化，确保分类准确性。

训练过程通常包括以下几个步骤： 数据预处理：对设备运行数据进行特征提取，如振动频率、温度、功耗等。 相似度计算：利用ART-similarity算法计算新数据与已有类别的相似度，决定是否归入现有类别或生成新类别。 分类调整：若发现新的性能状态（如设备退化或故障），分类器会动态扩展分类规则，无需重新训练整个模型。

相比传统分类方法，ART-similarity分类器更适合动态变化的工业环境，能够实时更新模型，提高设备状态预测的可靠性。此外，它的增量学习特性使其在资源受限的边缘计算场景中表现优异。