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神经网络源码可应用于遥感图像分类，包括bp、kohonen等方法-neural network source can be used in remote sensing image classification, including bp, Kohonen methods
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Kohonen and CPANN toolbox是开发的一个MATLAB工具箱，用来对数据结构进行研究和分类。-The Kohonen and CPANN toolbox is a collection of MATLAB modules for developing Kohonen Maps and Counterpropagation Artificial Neural networs (CPANNs). These are well known neural networks aimed
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application som kohonen , pour une classification de couleur et voir l application de l algorithme
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application som kohonen , pour une classification de couleur et voir l application de l algorithme
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著名的KOHONEN算法实现，对研究机器学习有帮助。-KOHONEN,a useful classification method.
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Neural Network Based Clustering
using Self Organizing Map (SOM) in Excel
Here is a small tool in Excel using which you can find clusters in your data set. The tool uses Self Organizing Maps (SOM) - originally proposed by T.Kohonen as the metho
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基于KOHONEN神经网络聚类方法在遥感分类中的比较-Based on KOHONEN neural network clustering method in a comparison of remote sensing classification
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人工神经网络SOM，通过输入训练样本，训练次数等参数进行训练，实现模式分类-Artificial neural network SOM, by entering the training sample, training times and other parameters of training to achieve pattern classification
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神经网络源码，可应用于遥感图像的分类，采用的包括bp、kohonen。可以作为范例来学习。-Neural network source code can be used in remote sensing image classification, using the included bp, kohonen. Can serve as examples to learn.
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该代码为基于Kohonen网络的分类算法，注意归一化处理以及网络的构建-The code for the classification algorithm based on Kohonen networks, pay attention to the normalization processing and network building
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该代码是基于Kohonen网络的分类算法-The code is a classification algorithm based on Kohonen networks
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一个神经网络计算的库，实现几个通用神经网络体系和训练方法，自识别图，弹性网络等.like Back Propagation, Kohonen Self-Organizing Map, Elastic Network, Delta Rule Learning, and Perceptron Learning.-In this article, a C# library for neural network computations is described. The library impleme
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采用Kohonen网络对网络入侵行为进行聚类分析，并分类-Kohonen network using the network intrusion cluster analysis and classification
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SOM神经网络，Self-Organizing Map 的缩写，即自组织映射。
1981年芬兰Helsink大学的T.Kohonen教授提出一种自组织特征映射网，简称SOM网，又称Kohonen网。 Kohonen认为：一个神经网络接受外界输入模式时，将会分为不同的对应区域，各区域对输入模式具有不同的响应特征，而且这个过程是自动完成的。自组织特征映射正是根据这一看法提出来的，其特点与人脑的自组织特性相类似。
由于它的强大功能，多年来，神经网络在数据分类、知识获取、过程监测、故障识别等领域
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SOM神经网络：Self-Organizing Map 的缩写，即自组织映射。
1981年芬兰Helsink大学的T.Kohonen教授提出一种自组织特征映射网，简称SOM网，又称Kohonen网。 Kohonen认为：一个神经网络接受外界输入模式时，将会分为不同的对应区域，各区域对输入模式具有不同的响应特征，而且这个过程是自动完成的。自组织特征映射正是根据这一看法提出来的，其特点与人脑的自组织特性相类似。
由于它的强大功能，多年来，神经网络在数据分类、知识获取、过程监测、故障识别等领域
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自组织网络(Kohonen)特点：1)适用于超大样本的无监督分类；2)其结果常常需要与统计分析一起使用来解释分类结果；3)能够识别新类型，但功能较差。
-1) is suitable for large sample of unsupervised classification 2) the results often need to use with statistical analysis to explain the classification results 3) to ide
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该代码为基于有导师监督的Kohonen网络的分类算法-The code is based on the supervision of the instructors Kohonen network classification algorithm
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该代码为基于Kohonen网络的分类算法-The code is based on Kohonen network classification algorithm
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