基于模糊预处理的聚类神经网络模型设计 (2005年)

在传统的ART网络及BP网络基础上分别作了改进，有机地结合了两种网络的优越性，并对输入数据进行模糊预处理，从而构建了新的比较健壮的网络模型，并具体给出了网络的模型结构及工作原理。该网络的特点是：检测故障的类别数可以增加，能累计增加新的样本类节点，且能分阶段训练，对故障的分类效果好。