此外自适应共振理论(ART)、自适应共振理论映射(ARTMAP)和模糊自适应共振理论网络(fuzzy—ARTnetwork)以自适应的方法进行传感器融合。
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因此，本文将一种有导师、可在线学习的自组织神经网络—— 预测自适应谐振理论神经网络（ARTMAP），运用于垃圾邮件过滤，提出了一种新的基于ARTMAP的垃圾邮件过滤 方法。实验表明。
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Fuzzy ARTMAP 神经网络 ; 模糊自适应共振理论映射
Simplified fuzzy ARTMAP 简化模糊ARTMAP
ARTMAP neural network model ARTMAP神经网络模型
ARTMAP the C Programming Language ARTMAP的C语言程序
simplified fuzzy ARTMAP neural network 简化模糊ARTMAP神经网络
The experimental results indicate that FUZZY ARTMAP neural network has the best performance on P2P traffic identification.
实验结果表明，利用FUZZY ARTMAP神经网络识别P 2 P流量为最佳选择方案。
SFAM is an incremental neural network classifier. It is a simple and fast version of Fuzzy ARTMAP (FAM). Both FAM and SFAM produce the same output given the same input.
SFAM是一个改进版神经网络分离器，是模糊ARTMAP的简化和快速版本。对于相同的输入FAM和SFAM具有相同的输出。
Next the general method of applying fuzzy ARTMAP model to feature level fusion is also expounded and we put forward a learning algorithm with adaptive vigilance parameters for each cluster.
继而研究了模糊artmap网络用于特征层融合识别的方法，并提出了一种网络警戒参数自适应调整新算法。
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