3 bob Adaptiv rezonans nazariyasiga kirish

Tahlil qilish bajarilishi algoritm

Algoritmning ishlashini oddiy misolda ko'rib chiqamiz. Aytaylik, bizda P ₀ va P ₁ prototip vektorlari bilan ifodalangan ikkita klaster bor :
P0 _{_} = {1,0,0,1,1,0,1}
P1 _{_} = {1,1,0,0,0,1,0}
Vektor belgilar Unda bor Keyingi shakl: E ₀ = {1,1,1,0,0,1,0}
Bundan tashqari Bormoq, parametrlari algoritm bor quyidagi qiymatlar:
 = 7
 = 1.0
 = 0,9



Maslahat opsiyalari  va  bir qator tajribalardan so'ng tanlangan. Boshqa har qanday vazifani hal qilishda bir nechtasini ishlatish tavsiya etiladi kombinatsiyalar, uchun toping parametrlar, da qaysi mumkin "eng yaxshi natijani yutish.

Hozir qiling testlar algoritm ART1, uchun aniqlash, v qaysi klasterga xususiyat vektori joylashtiriladi:

Sinov ustida o'xshashlik	P 0 /E x	(3.2)	1/5 > 4/8	(Yo'q)
Sinov ustida o'xshashlik	P 1 /E x	(3.2)	3/5 > 4/8	(Ha)
Sinov ustida diqqatlilik	P 1 /E x	(3.3)	3/4 < 0,9	(Yo'q)

P1 _{_} VA E _x (3.4) {1,1,0,0,0,1,0} VA {1,1,1,0,0,1,0} =
= {1,1,0,0,0,1,0}
Birinchi testda vektor uchun o'xshashlik tekshiruvi o'tkazildi prototipi P ₀ . Foydalanish tenglama 3.2, biz belgilangan nima sinov o'tdi muvaffaqiyatsiz (0,2 emas Ko'proq, Qanaqasiga 0,5). Keyin vektor belgilar edi tasdiqlangan qarshi vektor P1 . _{_} V bu hol sinov o'tdi muvaffaqiyatli, Shunung uchun algoritm amalga oshiradi sinov ustida diqqatlilik.
Bu test ham muvaffaqiyatli o'tdi, shuning uchun xususiyat vektori bog'langan Bilan klaster, qaysi taqdim etdi vektor P1 . _{_} Keyin vektor prototip o'zgarishlar orqali bajarilishi operatsiyalar bit bo'yicha VA orasida vektor prototip P1 va _{_} vektor belgilar (tenglama 3.4). Keyin yangilanishlar vektor prototip barcha xususiyat vektorlari barcha mavjud vektorlarga nisbatan sinovdan o'tkaziladi prototiplash: quyidagicha ishonch hosil qilmoq, nima ular bor v zarur klasterlar. Keyin yakunlash o'zgaradi, jarayon tugaydi.