ART 神经网络 MATLAB实现

资 源 简 介

ART 神经网络 MATLAB实现

详 情 说 明

ART神经网络是一种基于自适应共振理论的自组织神经网络模型，能够在不丢失已学习知识的前提下持续学习新知识。MATLAB实现ART神经网络可以帮助开发者直观理解其工作原理。

ART神经网络的核心特点是具备稳定性-可塑性平衡能力。当输入新模式时，网络会自动判断是否属于已知类别，或是创建新的类别节点。这种特性使其特别适合处理非平稳环境下的模式识别问题。

在MATLAB实现中，主要包含以下几个关键模块：输入模式预处理、相似度计算、警戒参数设置和权重更新。警戒参数的选择尤为重要，它决定了网络对新模式的敏感程度。警戒值过高会导致网络创建过多类别，过低则会使网络无法区分相似模式。

典型的ART学习过程分为三个阶段：初始化阶段建立初始权重；识别阶段计算输入与存储模式的相似度；学习阶段根据匹配结果调整权重或创建新模式。这种学习机制避免了传统神经网络中的灾难性遗忘问题。

通过MATLAB实现，可以直观观察到ART网络在学习过程中类别形成的动态变化，理解其如何自动调整内部结构来适应新的输入模式。这种实现方式为研究者提供了验证理论模型性能的有效工具。