基于ART1网络的字符识别技术改进与应用

"基于ART1网络的字符识别器" 在计算机科学和人工智能领域，字符识别是一项关键技术，它涉及图像处理、模式识别以及机器学习等多个子领域。这篇研究论文"基于ART1网络的字符识别器"深入探讨了如何利用自适应共振理论（Adaptive Resonance Theory, ART）神经网络来构建一个能有效识别字符的系统。ART神经网络是由Carpenter和Grossberg在1980年代提出的，其主要特点是能够自适应地学习和分类输入模式，而无需提前知道类别数量。 文章首先介绍了标准的ART1网络模型，这是一个用于在线学习和分类的监督学习模型。ART1网络的核心机制是自适应共振，它通过比较输入模式与现有记忆模板的相似性来决定是否形成新的记忆单元或者更新现有记忆。然而，标准的ART1网络存在两个主要问题：一是网络学习过程的不稳定性，可能导致学习过程的早熟或不收敛；二是对输入样本顺序的敏感性，这可能影响到网络的分类性能。 为了解决这些问题，论文提出了对ART1网络的改进策略。这些改进措施旨在提高网络的稳定性和鲁棒性，使其对输入样本的顺序变化不那么敏感。具体来说，可能包括调整网络的学习率、引入稳定性参数或者优化匹配规则等。通过这样的改进，期望能够在保持网络的自适应特性的同时，提高其对不同字符的识别精度。 作者杨戈、莫青青和黄静分别来自北京师范大学珠海分校信息技术学院和北京大学深圳研究生院深圳物联网智能感知技术工程实验室。他们用C语言实现了基于标准ART1网络和改进后的ART1网络的两种字符识别器。实验结果显示，这两种识别器都能有效地识别不同的字符，并且改进后的网络在稳定性方面优于标准ART1网络。 关键词涵盖了人工神经元网络、自适应共振理论、ART1网络以及C语言编程。这表明该研究不仅在理论上探讨了ART1网络的改进，还将其应用于实际的字符识别系统，展示了理论与实践的结合。这篇论文对于理解ART1网络的工作原理，以及如何通过优化改进提高字符识别系统的性能，提供了有价值的研究成果。