基于域理论的自适应谐振神经网络分类器

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摘要：提出了一种基于域理论的自适应谐振神经网络模型ＦＴＡＲＴ２。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，可以根据输入祥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。

原文链接:http://www.cqvip.com//QK/96857X/200005/4411026.html

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关键词：神经网络 神经网 分类器 神经网络模型 cqvip 神经网络 机器学习 自适应谐振 域理论 分类器