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改进的ART2型神经网络在故障诊断中的应用
自适应谐振理论2（ART2） 系统辨识 故障诊断
2010/3/26
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。
基于ART2改进算法的故障聚类研究
聚类 ART2 K-均值算法
2009/7/21
ART2（自适应谐振理论2）算法是神经网络中一种可以对模拟输入信号或二值信号进行无监督聚类的算法，所以ART2算法能够降低数据挖掘中原始数据的预处理的复杂度，提高挖掘效率。针对ART2算法中出现的聚类中心偏移的缺点，采用ART2算法与K-均值算法相结合的方法来抑制ART2中聚类中心偏移的现象。通过仿真对该方法进行了验证。
基于小波与ART2网络的实时状态识别
优化递归小波 改进型ART2网络
2009/3/4
构造出一类用递推公式进行小波变换的小波基，提出此类小波的优化方法，对其时频特性进行了分析。针对传统ART2网络只利用了模式的相位信息而丢失了幅度信息和网络的性能依赖于样本的学习顺序等不足，提出了改进型ART2网络。对刀具AE信号进行递归小波分解，提取特征并应用于改进的ART2网络识别刀具状态。实验结果表明，递归小波能反映刀具状态信号的特征，且实时性好。改进的ART2网络更具鲁棒性，识别率为100%...
一种改进的ART2网络学习算法
ART2 网络学习算法
2008/12/31
分析了现有ART2网络存在的问题，提出了一种改进的ART2算法。该算法首先利用样本数据自身来初始化权值，然后按照同一类中的数据点到其聚类中心的距离之和越小(即类内偏差越小)，聚类效果越好的原则来设计特征表示场和类别表示场之间的权值修正公式，最后通过比较输入样本和聚类中心的模来有效地利用模式的幅度信息。分析证明了该算法不仅能有效解决模式漂移问题、充分利用幅度信息，而且能提高聚类速度。