主页期刊介绍编委会编辑部服务介绍道德声明在线审稿编委办公English
2020-2021年专刊出版计划 微信服务介绍 最新一期:2020年第10期
     
在线出版
各期目录
纸质出版
分辑系列
论文检索
论文排行
综述文章
专刊文章
美文分享
各期封面
E-mail Alerts
RSS
旧版入口
中国科学院软件研究所
  
投稿指南 问题解答 下载区 收费标准 在线投稿
陈兆乾,李红兵,周戎,陈世福.对FTART算法的研究及改进.软件学报,1997,8(4):259-265
对FTART算法的研究及改进
ANALYSIS AND IMPROVEMENT OF FTART ALGORITHM
  修订日期:1996-11-19
DOI:
中文关键词:  神经网络  ARTMAP算法  连续函数映射  
英文关键词:Neural network  ARTMAP algorithm  continuous function mapping
基金项目:国家自然科学基金国家自然科学基金资助.
作者单位
陈兆乾 南京大学计算机系,南京210093 
李红兵 南京大学计算机系,南京210093 
周戎 南京大学计算机系,南京210093 
陈世福 南京大学计算机系,南京210093 
摘要点击次数: 2872
全文下载次数: 3104
中文摘要:
      FTART(fieldtheory-basedART)算法结合了ART(adaptiveresonancetheory)算法、ARTMAP算法、域理论的思想,以样本在实例空间中出现的概率为启发信息修改学习中生成的分类,采用了不同于其它算法的解决样本间的冲突和动态扩大分类区域的方法.本文在对FTART算法的研究的基础上进行了改进,使算法在学习连续函数的映射时更加有效.同时给出了算法的测试结果和对测试结果的分析,测试表明,FTART算法在模式识别和连续函数映射的学习方面具有比较好的性能.
英文摘要:
      FTART(field theory—based ART)algorithm combines the theory of ART (adaptive resonance theory),ARTMAP and field theory.It corrects the generated classi-fication regarding the supposed distribution possibility of examples in the instance space.FTART employes a different conflict resolve process and dynamicly expanding the classifi-cation area.By further studies,the paper improves the algorithm'S ability of learning continuous function mappings.Some benchmark test results and the analysis are also given.They proved that FTART has good performance on pattern recognition and continuous function mapping.
HTML  下载PDF全文  查看/发表评论  下载PDF阅读器
 

京公网安备 11040202500064号

主办单位:中国科学院软件研究所 中国计算机学会 京ICP备05046678号-4
编辑部电话:+86-10-62562563 E-mail: jos@iscas.ac.cn
Copyright 中国科学院软件研究所《软件学报》版权所有 All Rights Reserved
本刊全文数据库版权所有,未经许可,不得转载,本刊保留追究法律责任的权利