基于域理论的自适应谐振神经网络分类器
, PP. 667-672
Keywords: 神经网络,机器学习,竞争学习,分类,自适应谐振理论,域理论.
Abstract:
提出了一种基于域理论的自适应谐振神经网络模型ftart2(fieldtheorybasedadaptiveresonancetheory2).该模型结合了自适应谐振理论和域理论的优点,学习速度快,归纳能力强,效率高,可以根据输入样本自适应地调整拓扑结构,克服了前馈型网络需要人为设置隐层神经元的缺点.基准测试表明,ftart2在学习精度和速度上都远远优于标准bp算法.
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