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自適應共振(ART)神經網絡具有無監督學習功能,能對時序信號進行實時學習、實時處理,能對已學習過的樣本作出快速響應,自動識別等優點,尤其以ART2 網絡更具有實用性。但是傳統的ART2 網絡存在幅度信息丟失和模式漂移等現象,針對這一情況,本文把模式漂移的方向作為一個因素進行考慮,通過設置漂移上限系數,引入棧結構對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,對各改進算法進行比較體現本文算法的優越性。
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