基于自适应共振理论的稀疏数据识别与恢复神经网络模型

本发明涉及数据处理领域，本发明为基于自适应共振理论的稀疏数据识别与恢复神经网络模型，包括ART_WD和ART_DWD网络，其中ART_WD用于对缺失属性的稀疏数据进行分类得出其可能的唯一类别，ART_DWD是在ART_WD的基础上，用来对缺失的属性值进行恢复，本发明解决了机器学习聚类算法在面对缺失属性的稀疏数据时，聚类精度和准确率急剧下降的问题，此外还具有运算速度快、鲁棒性强、准确率高以及数据恢复精确等优点。