自适应随机共振算法实现（ART2）

资 源 简 介

自适应随机共振算法实现（ART2）

详 情 说 明

自适应随机共振（Adaptive Resonance Theory, ART）算法是一类重要的神经网络模型，其中ART2是专门用于处理连续值输入信号的变体。该算法的核心思想是通过自组织学习机制，在不破坏已学习模式的前提下，实时识别和分类新的输入模式。

ART2网络通过比较输入信号与已有类别原型之间的相似度来决定是否建立新的类别。这一过程涉及两个关键参数：警戒值（vigilance parameter）和学习率。警戒值控制着分类的精细程度，较高的警戒值会导致更细粒度的分类，而较低的值则倾向于将相似模式归为同一类别。

在实现层面，ART2算法包含特征表示层和类别表示层，通过前向比较和反向重置机制完成模式匹配。当输入模式与现有类别不匹配时，网络会自动分配一个新类别，这种特性使其特别适合非平稳环境下的在线学习场景。

相较于传统聚类算法，ART2的优势在于避免了灾难性遗忘问题——新知识的获取不会覆盖已存储的记忆模式。该算法在实时信号处理、工业故障检测和生物医学模式识别等领域有广泛应用。