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搜索资源 - self organizing map
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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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MATLAB implementation of time series prediction Based on the VQTAM method described in the following papers:
G. A. Barreto & A. F. R. Araujo (2004)
"Identification and Control of Dynamical Systems Using the Self-Organizing Map"
IEEE Transac
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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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Kohonen article of self-organizing maps, published in 1982 in IEEE. It contain general ideas about self-organizing neural networks.
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This code is the implementation of Mahalnobis SOM algorithm published in this article.
Face recognition under varying illumination using Mahalanobis self-organizing map
S Aly, N Tsuruta, RI Taniguchi - Artificial Life and Robotics, 2008 - Springe
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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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MATLAB的自组织映射神经网络源码和相应的实验数据-MATLAB' s self-organizing map neural network source code and the corresponding experimental data
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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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ANN Simulink/Matlab. Constructing Kohonen Self-Organizing-Map (SOM)
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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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Self Organizing Map java source code
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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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自组织映射神经网络是一类新异类分类方法，可以较好的解决一类分类问题！-The self-organizing map neural network is a new class of heterogeneous classification, a classification can be a better solution!
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self organizing map Kohonen Neural Network
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Self Organizing Map example in MATLAB
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Self Organizing Map MATLAB code
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self-organizing map neural network source
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