【摘 要】
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自适应共振理论(Adaptive Resonance Theory,ART)是一种竞争型的神经网络,它以无教师示教方式进行网络训练。网络通过自身训练,自动对输入模式进行分类．在学习算法上,它模拟生
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自适应共振理论(Adaptive Resonance Theory,ART)是一种竞争型的神经网络,它以无教师示教方式进行网络训练。网络通过自身训练,自动对输入模式进行分类．在学习算法上,它模拟生物神经系统依靠神经元之间的兴奋,协调与抑制、竞争的作用来进行信息处理的基本动力学原理,指导网络的学习与工作,而不是像其他大多数网络学习规则那样,是以网络的误差或能量函数的单调递减作为算法准则的。自适应共振网络的基本思想是网络竞争层各神经元竞争对输入模式的响应机会, 最后仅一个神经元成为竞争的获胜者,并将与获胜神经元有关的各连接权朝着更有利于它竞争的方向调整,这一获胜的神经元则表示对输入模式的分类。在这里,我们通过计算机对自适应共振神经网络进行模拟,并且用实例作了验证,最后对自适应共振神经网络的学习特性和分类特性进行了分析．
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