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鲁棒性增强的ART1神经网络

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摘要

本文详细讨论了ＡＲＴ１神经网络实现算法过程中匹配因子的选择，提出了适用于消除信号噪声以及恢复信号中部份缺损的信息的匹配因子．从而提高了ＡＲＴ１在进行模式分类的工作性能，改善了ＡＲＴ１抗噪性能，一定程度实现了从部份信息丢失的信号中联想恢复出完整信号，增强了ＡＲＴ１的鲁棒性．

著录项

来源
《华南理工大学学报：自然科学版》 |1994年第5期|72-79|共8页
作者
张颖; 余英林;
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作者单位

华南理工大学无线电与自动控制研究所;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类信号处理;人工智能理论;
关键词
模式识别; 神经网络; 鲁棒性; 自适应谐振;

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