Fuzzy-Art

Fuzzy-Art ist ein hybrides System, das eine ART-1 Architektur mit Fuzzy-Mengen verbindet. Es werden dabei einige der auf binären Vergleichen beruhenden Operationen durch Fuzzyoperatoren ersetzt. Die beiden Matrizen werden zusammengefaßt. Es können reellwertige Eingaben verarbeitet werden, die allerdings vorher zu normieren sind.
Es müssen einige Parameter justiert werden :

der Auswahlparameter > 0, der die Auswahl einer Kategorie steuert.
die Lernrate , welche die Konvergenzgeschwindigkeit steuert
Der Übereinstimmungsparameter p aus [0,1], der wie bei den ART-1 Netzen die Klassenbildung steuert

Notwendige Berechnung zur Ermittlung der zugehörigen Klasse :

Der Eingabevektor wird der Klasse zugewiesen, für die die Aktivierung maximal ist. Haben zwei Neurone der Erkennungsschicht die gleiche Aktivierung, wird die mit dem kleineren Index gewählt. Zur Resetberechnung wird die folgende Formel verwendet :

Ist diese Ungleichung erfüllt, wird ein Adaptionschritt angeschlossen, der den Gewichtsvektor in Richtung der Eingabe zieht :

Ist sie nicht erfüllt, wird in der Erkennungsschicht eine alternative Klasse gesucht. Ist keine Klasse mehr vorhanden, so wird eine neue Klasse eröffnet.