改进ART1算法在汉字分类中的应用研究

"基于ART1改进算法的汉字分类研究_代小娟1" 本文主要探讨了如何通过改进自适应共振理论（Adaptive Resonance Theory, ART）中的ART1算法来提升汉字分类的效率和准确性。ART1网络是一种无导师学习的神经网络模型，由S. Grossberg和A. Carpenet提出，它在模式识别领域有着广泛应用，特别是在处理二进制输入信息方面。 1.1 ART1网络特点： - 自动学习：ART1网络具备在线学习能力，可以实时处理时序信号并进行学习。 - 实时处理：它能够对新输入样本进行即时响应，无需重新训练。 - 稳定性：网络结构稳定，不易受输入顺序影响，保证了分类的稳定性。 - 抗噪性：ART1能够抵抗一定程度的噪声干扰，保持对模式识别的准确度。 1.2 标准ART1网络算法： 标准ART1算法的工作原理是基于相似度匹配。当输入模式与网络中现有的记忆模式达到预设的匹配阈值时，形成一个新的分类簇。匹配过程基于两模式之间的相似度，通常使用的是欧氏距离。 1.3 ART1网络算法的改进： - 同或思想引入：改进算法采用了同或(XOR)的概念，将输入模式与记忆模式相同部分的比例作为匹配度计算依据，这降低了输入样本顺序对分类结果的影响。 - 提高稳定性和抗噪性：通过调整匹配度的计算方式，改进算法增强了网络的稳定性和对噪声的抑制能力，使得分类结果更加准确。 2.1 网络的输入样本： 输入样本是汉字的二进制表示，这些表示可能来自于汉字的特征提取，如笔画、结构等。 2.2 分类结果比较： 实验对比了标准ART1算法与改进算法的分类效果，结果表明改进后的算法在汉字分类上表现更优，能够更有效地找出聚类中心。 关键词：神经网络；自适应共振理论；警戒参数；聚类中心 总结来说，这篇研究展示了如何通过改进ART1算法来优化汉字的分类，特别是通过引入同或运算改善匹配度计算，提高了网络的稳定性和抗噪声性能。实验结果验证了改进算法在汉字分类上的优越性，这对于汉字识别和处理具有重要的实际意义。