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  1. som

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  2. MRI Brain Tumour Classification - SOM ( Self Organized Map)-MRI Brain Tumour Classification- SOM ( Self Organized Map)
  3. 所属分类:Wavelet

    • 发布日期:2016-09-29
    • 文件大小:363.03kb
    • 提供者:sunda
  1. SOM-code

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  2. this was the code for SOM based brain image segmentation which can segment brain image and finally the segmented labelled image was represent as a color label. this code segment the tumor spot of an given brain image and represent as a color label. w
  3. 所属分类:Other systems

    • 发布日期:2017-04-10
    • 文件大小:1.08mb
    • 提供者:vasanth
  1. A1SOM

    0下载:
  2. 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
  3. 所属分类:Windows Develop

    • 发布日期:2017-04-11
    • 文件大小:558byte
    • 提供者:
  1. SOM

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  2. 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
  3. 所属分类:Windows Develop

    • 发布日期:2017-04-02
    • 文件大小:778byte
    • 提供者:
  1. som神经网络

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  2. 一个神经网络接收外界输入模式时,将会分为不同的对应区域,各区域对输入模式有不同的响应特征,而这个过程是自动完成的。其特点与人脑的自组织特性类似。SOM的目标是用低维(通常是二维或三维)目标空间的点来表示高维空间中的所有点,尽可能地保持点间的距离和邻近关系(拓扑关系)。(When a neural network receives external input mode, it will be divided into different corresponding regions. Each r
  3. 所属分类:matlab例程

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