改进的ART2型神经网络在故障诊断中的应用

【摘要】：针对传统ART2型神经网络的缺点,提出了一种增强了网络执行速度的改进的ART2型神经网络。改进后的算法避免了传统ART2因输入次序不同而导致的输出结果不同的缺陷。应用了一种新的方法计算输入模式与所有模式的相似度。为了解决传统ART2型神经网络的模式漂移问题引入了激活深度的概念。改善了ATR2型神经网络的适用性。

【作者单位】：江南大学通信与控制工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(No.60973095) 华中科技大学“数字制造装备与技术”国家重点实验室开放课题~~
【分类号】：TP183

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