A boosting and pruning system and method for utilizing a plurality of neural networks, preferably those based on adaptive resonance theory (ART), in order to increase pattern classification accuracy is presented. The method utilizes a plurality of N randomly ordered copies of the input data, which is passed to a plurality of sets of booster networks. Each of the plurality of N randomly ordered copies of the input data is divided into a plurality of portions, preferably with an equal allocation of the data corresponding to each class for which recognition is desired. The plurality of portions is used to train the set of booster networks. The rules generated by the set of booster networks are then pruned in an intra-booster pruning step, which uses a pair-wise Fuzzy AND operation to determine rule overlap and to eliminate rules which are sufficiently similar. This process results in a set of intra-booster pruned booster networks. A similar pruning process is applied in an inter-booster pruning process, which eliminates rules from the intra-booster pruned networks with sufficient overlap. The final, derivative booster network captures the essence of the plurality of sets of booster networks and provides for higher classification accuracy than available using a single network.

Un sistema e un metodo d'amplificazione e di potatura per l'utilizzazione della pluralità di reti neurali, preferibilmente quelle basate sulla teoria adattabile di risonanza (ARTE), per aumentare l'esattezza di classificazione del modello è presentato. Il metodo utilizza una pluralità di copie a caso ordinate di N dei dati di input, che sono passati ad una pluralità di insiemi delle reti del ripetitore. Ciascuna della pluralità di N ha ordinato a caso le copie dei dati di input è divisa in una pluralità di parti, preferibilmente con una ripartizione uguale dei dati che corrispondono ad ogni codice categoria per cui il riconoscimento è voluto. La pluralità di parti è usata per addestrare l'insieme delle reti del ripetitore. Le regole generate dall'insieme delle reti del ripetitore allora sono potate ad un punto di potatura del intra-ripetitore, che usa al paio uno sfocato E un funzionamento per determinare la sovrapposizione di regola e per eliminare le regole che sono sufficiente simili. Questo processo provoca un insieme delle reti del ripetitore potate intra-ripetitore. Un processo di potatura simile è applicato in un processo di potatura del inter-ripetitore, che elimina le regole dalle reti potate intra-ripetitore con la sovrapposizione sufficiente. La rete finale e derivative del ripetitore blocca l'essenza della pluralità di insiemi delle reti del ripetitore e prevede più alta esattezza di classificazione che disponibile usando una singola rete.