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自適應(yīng)共振(ART)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)功能,能對(duì)時(shí)序信號(hào)進(jìn)行實(shí)時(shí)學(xué)習(xí)、實(shí)時(shí)處理,能對(duì)已學(xué)習(xí)過(guò)的樣本作出快速響應(yīng),自動(dòng)識(shí)別等優(yōu)點(diǎn),尤其以ART2 網(wǎng)絡(luò)更具有實(shí)用性。但是傳統(tǒng)的ART2 網(wǎng)絡(luò)存在幅度信息丟失和模式漂移等現(xiàn)象,針對(duì)這一情況,本文把模式漂移的方向作為一個(gè)因素進(jìn)行考慮,通過(guò)設(shè)置漂移上限系數(shù),引入棧結(jié)構(gòu)對(duì)模式漂移的相反方向相互抵消,同一方向累加的方法有效限制了模式的飄移,對(duì)各改進(jìn)算法進(jìn)行比較體現(xiàn)本文算法的優(yōu)越性。
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