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NEURO-FUZZY ANALYSIS OF REMOTE SENSED ANTARCTIC DATA

机译：遥感南极数据的神经模糊分析

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A new neuro-fuzzy architecture, the Fully self-Organizing Simplified Adaptive Resonance Theory (FOSART), has been applied to the analysis of remote sensed Antarctic data in a classification experiment. FOSART employs fuzzy set memberships in the weights updating rule; it applies an ART-based vigilance test to control neuron proliferation and takes advantage of the fact that it employs a new version of the Competitive Hebbian Rule to dynamically generate and remove synaptic links between neurons, as well as neurons. FOSART can develop disjointed subnets.rnThe results obtained with FOSART have been compared with those obtained with Fuzzy Learning Vector Quantization (FLVQ), and Self Organizing Feature Map (SOM) networks. The finding suggests that FOSART performances are lower, at convergence, than those of FLVQ and SOM, even if it shows a faster adaptivity to the input data structure, due to its topnlogical and on-line characteristics.
机译：一种新的神经模糊架构，即完全自组织简化自适应共振理论（FOSART），已用于分类实验中对南极遥感数据的分析。 FOSART在权重更新规则中采用模糊集成员资格；它采用基于ART的警戒性测试来控制神经元增殖，并利用以下事实：它采用了新版本的“竞争性Hebbian规则”来动态生成和删除神经元之间以及神经元之间的突触链接。 FOSART可以开发不相交的子网。rn已将使用FOSART获得的结果与通过模糊学习矢量量化（FLVQ）和自组织特征映射（SOM）网络获得的结果进行比较。该发现表明，尽管FOSART的拓扑和在线特性使其对输入数据结构具有更快的适应性，但它​​们在收敛时的性能要低于FLVQ和SOM。

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