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搜索资源 - self organizing feature map
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SOFM(自组织特征映射)：这种算法部分收到生物特征影响，在网络输出层内按几何中心或特征进行聚类。-SOFM (self-organizing feature map) : This algorithm received some biological features, the output layer to the network within the geometric center or cluster features.
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matlab编写的训练som自组织特征映射神经网络的源代码。-Matlab prepared by the training som self-organizing feature map neural network source.
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一个用C编写的SOM（自组织特征映射）神经网络源代码。-a C prepared by the SOM (self-organizing feature map) neural network source code.
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Kohonen的SOFM(自组织特征映射)源程序，希望大家喜欢-Kohonen's SOFM (self-organizing feature map) source hope you like
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implementing the Kohonen self organizing feature
map network.-implementing the Kohonen self organizing feature map network.
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开发环境:Matlab 简要说明:自组织特征映射模型(Self-Organizing feature Map)，认为一个神经网络接受外界输入模式时，将会分为不同的区域，各区域对输入模式具有不同的响应特征，同时这一过程是自动完成的。各神经元的连接权值具有一定的分布。最邻近的神经元互相刺激，而较远的神经元则相互抑制，更远一些的则具有较弱的刺激作用。自组织特征映射法是一种无教师的聚类方法。-development environment : Matlab Brief Descr iption : Se
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Kohonen的SOFM(自组织特征映射)：这种算法部分收到生物特征影响，在网络输出层内按几何中心或特征进行聚类。-Kohonen the SOFM (self-organizing feature map) : This algorithm received some biological features, the output layer to the network within the geometric center or cluster features.
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国外游戏开发者杂志2003年第二期配套代码，包含了Jon Blow的交互工具的版本更新，使用了一个Kohonen Self-Organizing Feature Map来区分系统的行为--Code of game development magazine in 2003 second issue, it including Jon Blow`s version renewal of interactive tool ,it has used Kohonen Self-Organizing Fe
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基于自组织特征映射网络的聚类分析，是在神经网络基础上发展起来的一种新的非监督聚类方法，分析了基于自
组织特征映射网络聚类的学习过程，分析了权系数自组织过程中邻域函数和学习步长的一般取值问题，给出了基于自组织
特征映射网络聚类实现的具体算法，并通过实际示例测试，证实了算法的正确性。
-Based on self-organizing feature map network cluster analysis, neural network is developed on the basi
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基于自组织特征映射（SOM）的系统辨识算法实现-Based on self-organizing feature map (SOM) of the system identification algorithm
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VC++实现神经网络SOM（自组织特征映射网）-VC++ Realization of neural network SOM (self-organizing feature map network)
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神经网络实例集。包括以下几个程序单层线性神经网络实例、感知器神经元解决较复杂输入向量的分类问题、基于感知器神经网络处理复杂的分类问题、数值分析程序matlab-GUI、用BP网络完成函数的逼近源程序、自组织特征映射应用实例-Examples of neural network sets. Procedures include the following examples of single-layer linear neural network, perceptron neuron input
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自组织特征映射网络进行图像分类识别（神经网络实用教程）-Self-organizing feature map network image classification Recognition [Neural Network Practical Guide]
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基于自组织特征映射神经网络的图像压缩算法，ＥＩ检索论文，绝对有参考价值．-Based on self-organizing feature map neural network image compression algorithm, EI retrieval papers, the absolute reference value.
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该目录包含了代码执行Kohonen自组织特征
地图网络。源代码中可以找到SOFM.CPP 。样本数据中发现
SOFMSAMP.PAT 。的自组织特征映射程序接受输入的载体和组成
计算重量。输出定向到屏幕上。-This directory contains the code to implement Kohonen self-organizing feature map network. Source code can be found SOFM.CPP. Found in the s
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SOM神经网络（自组织特征映射神经网络）是一种无导师神经网路。网络的拓扑结构是由一个输入层与一个输出层构成。输入层的节点数即为输入样本的维数，其中每一节点代表输入样本中的一个分量。输出层节点排列结构是二维阵列。输入层X中的每个节点均与输出层Y每个神经元节点通过一权值(权矢量为W)相连接，这样每个输出层节点均对应于一个连接权矢量。
自组织特征映射的基本原理是，当某类模式输入时，其输出层某一节点得到最大刺激而获胜，获胜节点周围的一些节点因侧向作用也受到较大刺激。这时网络进行一次学习操作，获胜节点
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量子自组织特征映射网络聚类算法仿真程序
量子群智能优化算法-Quantum self-organizing feature map network clustering algorithm simulation program
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SOFM网络及其在MATLAB中的实现.本文详细叙述了自组织映射网络的原理、算法及其在
Matlab中实现的工具箱,并结合实例给出了SOFM在Matlab上的实现方法,对于SOFM的现存问题和未来研究趋势作了分析和展望。
-This paper described the principle,the algorithm andthe toolbox in Matlab of Self-organizing Feature Map Neural Network detailedly,inc
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自组织特征映射模型(Self-Organizing feature Map)，认为一个神经网络接受外界输入模式时，将会分为不同的区域，各区域对输入模式具有不同的响应特征，同时这一过程是自动完成的。各神经元的连接权值具有一定的分布。最邻近的神经元互相刺激，而较远的神经元则相互抑制，更远一些的则具有较弱的刺激作用。自组织特征映射法是一种无教师的聚类方法。-Self-organizing maps model (Self-Organizing feature Map), that a neural n
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Use the SOM for clustering data without knowing the class memberships of the input data. The SOM can be used to detect features inherent to the problem and thus has also been called SOFM, the Self-Organizing Feature Map.
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