自适应共振理论在模式识别中的应用研究

"这篇硕士研究生学位论文由北京化工大学的彭小萍撰写，研究主题为‘自适应共振理论原理与应用研究’，属于控制科学与工程领域，具体研究方向为图像处理与模式识别。该论文探讨了人工神经网络中的自适应共振理论，以及其在模式识别中的应用，并提出快速算法和记忆强度的概念。论文于2012年5月31日进行答辩，由包括林小竹、朱群雄、刘建东等在内的教授组成的评审和答辩委员会进行评审。" 自适应共振理论（Adaptive Resonance Theory, ART）是一种人工神经网络模型，由Stephen Grossberg和Gail Carpenter在1980年代初提出。这一理论主要设计用于模式识别和学习任务，尤其在处理动态环境中的不确定性时表现突出。ART网络的特点在于其自适应性和稳定性，能够在不断变化的输入数据中自动调整权重，形成稳定的类别表示，同时避免过拟合。 在ART网络中，有两个关键概念：竞争层和反馈层。竞争层负责处理输入信息，通过竞争机制选择最匹配的神经元激活；反馈层则根据当前的激活状态调整网络的连接权重，实现学习。ART的核心机制包括阈值匹配和分裂模式，这两个过程确保了网络能够适应新类别并保持已学习类别的稳定性。 论文可能详细探讨了以下几点： 1. 自适应共振理论的基本原理，包括网络结构、学习规则和动态过程。 2. ART网络在图像处理中的应用，可能是如何利用网络的自适应性来识别和分类图像特征。 3. 模式识别的快速算法，这可能涉及到优化ART网络的计算效率，使其在大量数据处理中仍然快速有效。 4. 记忆强度的概念，它可能涉及到网络对不同类别信息的记忆能力，以及如何通过调整记忆强度参数来影响学习和识别性能。 5. 论文还可能涉及了实际案例分析，展示ART理论在解决实际问题中的效果和优势。 这篇论文通过深入研究和实验验证，为理解和应用自适应共振理论提供了新的见解，对于理解和改进人工神经网络在模式识别领域的性能具有重要意义。通过导师的指导和同行评审，这篇论文为自适应共振理论的理论发展和实际应用提供了有价值的贡献。