ART神经网络的原理方法

资 源 简 介

ART神经网络的原理方法

详 情 说 明

ART神经网络（自适应共振理论神经网络）是一种模拟人类认知过程中稳定性和可塑性平衡的模型。其核心思想是通过动态调整权重来适应新输入的模式，同时保持对已学习模式的记忆，避免灾难性遗忘。

### 原理方法 比较层与识别层：输入模式首先在比较层与存储的模板进行相似度匹配，若匹配度超过预设阈值（警戒参数），则归为已知类别；否则创建新类别。 警戒参数调节：该参数决定分类的精细程度，值越高则分类越严格，可能产生更多细分类别。 权重更新：采用“胜者全得”机制，只有获胜神经元对应的权重会基于输入数据调整，实现快速学习。

### 应用场景 实时模式识别（如动态图像分类） 非平稳数据流处理（如传感器信号分析） 增量学习任务（需持续添加新类别）

### Matlab实现要点 初始化网络结构：定义输入维度、类别节点数和警戒参数。 在线学习循环：逐样本输入数据，计算与现有类别的相似度，动态扩展类别库。 可视化调试：利用矩阵热图观察权重分布，验证分类边界是否符合预期。

典型例子包括手写数字的增量分类——当新数字风格出现时，网络能自动创建子类而非覆盖原有特征。该特性使其优于传统静态神经网络。