自組織 Kohonen 映射程序,當(dāng)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接受外界輸入模式時(shí),將會(huì)分為不同的區(qū)域,各區(qū)域?qū)斎肽J骄哂胁煌捻憫?yīng)特征,同時(shí)這一過(guò)程是自動(dòng)完成的。各神經(jīng)元的連接權(quán)值具有一定的分布。最鄰近的神經(jīng)元互相刺激,而較遠(yuǎn)的神經(jīng)元?jiǎng)t相互抑制,更遠(yuǎn)一些的則具有較弱的刺激作用。自組織特征映射法是一種無(wú)教師的聚類(lèi)方法。
資源簡(jiǎn)介:自組織 Kohonen 映射程序,當(dāng)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接受外界輸入模式時(shí),將會(huì)分為不同的區(qū)域,各區(qū)域?qū)斎肽J骄哂胁煌捻憫?yīng)特征,同時(shí)這一過(guò)程是自動(dòng)完成的。各神經(jīng)元的連接權(quán)值具有一定的分布。最鄰近的神經(jīng)元互相刺激,而較遠(yuǎn)的神經(jīng)元?jiǎng)t相互抑制,更遠(yuǎn)一些的則具...
上傳時(shí)間: 2014-01-07
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資源簡(jiǎn)介:該目錄包含了代碼執(zhí)行Kohonen自組織特征 地圖網(wǎng)絡(luò)。源代碼中可以找到SOFM.CPP 。樣本數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn) SOFMSAMP.PAT 。的自組織特征映射程序接受輸入的載體和組成 計(jì)算重量。輸出定向到屏幕上。
上傳時(shí)間: 2017-08-04
上傳用戶(hù):ynzfm
資源簡(jiǎn)介:Kohonen的SOFM(自組織特征映射):這種算法部分收到生物特征影響,在網(wǎng)絡(luò)輸出層內(nèi)按幾何中心或特征進(jìn)行聚類(lèi)。
上傳時(shí)間: 2015-03-22
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資源簡(jiǎn)介:Kohonen 網(wǎng)絡(luò)模擬大腦神經(jīng)系統(tǒng)自組織特征映射的功能,它是一種競(jìng)爭(zhēng)式學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),在學(xué)習(xí)中能無(wú)監(jiān)督地進(jìn)行自組織學(xué)習(xí)。
上傳時(shí)間: 2014-01-24
上傳用戶(hù):愛(ài)死愛(ài)死
資源簡(jiǎn)介:Kohonen的SOFM(自組織特征映射)源程序,希望大家喜歡
上傳時(shí)間: 2014-01-24
上傳用戶(hù):chongcongying
資源簡(jiǎn)介:自組織神經(jīng)映射的VC程序,很好的資源哦 希望大家多多下載
上傳時(shí)間: 2013-11-26
上傳用戶(hù):sevenbestfei
資源簡(jiǎn)介:開(kāi)發(fā)環(huán)境:Matlab 簡(jiǎn)要說(shuō)明:自組織特征映射模型(Self-Organizing feature Map),認(rèn)為一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)接受外界輸入模式時(shí),將會(huì)分為不同的區(qū)域,各區(qū)域?qū)斎肽J骄哂胁煌捻憫?yīng)特征,同時(shí)這一過(guò)程是自動(dòng)完成的。各神經(jīng)元的連接權(quán)值具有一定的分布。最鄰近的神經(jīng)元...
上傳時(shí)間: 2015-03-19
上傳用戶(hù):杜瑩12345
資源簡(jiǎn)介:SOFM(自組織特征映射):這種算法部分收到生物特征影響,在網(wǎng)絡(luò)輸出層內(nèi)按幾何中心或特征進(jìn)行聚類(lèi)。
上傳時(shí)間: 2014-01-18
上傳用戶(hù):hphh
資源簡(jiǎn)介:matlab編寫(xiě)的訓(xùn)練som自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的源代碼。
上傳時(shí)間: 2013-11-26
上傳用戶(hù):hasan2015
資源簡(jiǎn)介:一個(gè)用C編寫(xiě)的SOM(自組織特征映射)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)源代碼。
上傳時(shí)間: 2015-07-09
上傳用戶(hù):waizhang
資源簡(jiǎn)介:自組織特征映射 SOFM實(shí)現(xiàn)二維排序
上傳時(shí)間: 2016-08-13
上傳用戶(hù):R50974
資源簡(jiǎn)介:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中自組織特征映射模型算法的源程序,屬于無(wú)導(dǎo)師學(xué)習(xí)!
上傳時(shí)間: 2014-07-22
上傳用戶(hù):TRIFCT
資源簡(jiǎn)介:基于自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)的聚類(lèi)分析,是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)上發(fā)展起來(lái)的一種新的非監(jiān)督聚類(lèi)方法,分析了基于自 組織特征映射網(wǎng)絡(luò)聚類(lèi)的學(xué)習(xí)過(guò)程,分析了權(quán)系數(shù)自組織過(guò)程中鄰域函數(shù)和學(xué)習(xí)步長(zhǎng)的一般取值問(wèn)題,給出了基于自組織 特征映射網(wǎng)絡(luò)聚類(lèi)實(shí)現(xiàn)的具體算法,...
上傳時(shí)間: 2014-11-29
上傳用戶(hù):xiaohuanhuan
資源簡(jiǎn)介:基于自組織特征映射(SOM)的系統(tǒng)辨識(shí)算法實(shí)現(xiàn)
上傳時(shí)間: 2013-12-28
上傳用戶(hù):yph853211
資源簡(jiǎn)介:VC++實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SOM(自組織特征映射網(wǎng))
上傳時(shí)間: 2013-11-25
上傳用戶(hù):gonuiln
資源簡(jiǎn)介:自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像分類(lèi)識(shí)別(神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)用教程)
上傳時(shí)間: 2013-11-29
上傳用戶(hù):xzt
資源簡(jiǎn)介:SOM-sd 是現(xiàn)在國(guó)外非常流行的一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)自組織特征映射算法
上傳時(shí)間: 2017-03-20
上傳用戶(hù):13681659100
資源簡(jiǎn)介:一維自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)對(duì)輸入向量空間進(jìn)行識(shí)別分類(lèi)
上傳時(shí)間: 2017-04-15
上傳用戶(hù):天涯
資源簡(jiǎn)介:基于自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像壓縮算法,EI檢索論文,絕對(duì)有參考價(jià)值.
上傳時(shí)間: 2017-07-26
上傳用戶(hù):JasonC
資源簡(jiǎn)介:自組織特征映射網(wǎng)絡(luò)matlab 的仿真 供大家分享~
上傳時(shí)間: 2014-11-26
上傳用戶(hù):曹云鵬
資源簡(jiǎn)介:自組織系統(tǒng)Kohonen網(wǎng)絡(luò)模型。對(duì)于Kohonen神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),競(jìng)爭(zhēng)是這樣進(jìn)行的:對(duì)于“贏”的那個(gè)神經(jīng)元c,在其周?chē)鶱c的區(qū)域內(nèi)神經(jīng)元在不同程度上得到興奮,而在Nc以外的神經(jīng)元都被抑制。網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)過(guò)程就是網(wǎng)絡(luò)的連接權(quán)根據(jù)訓(xùn)練樣本進(jìn)行自適應(yīng)、自組織的過(guò)程,經(jīng)過(guò)一...
上傳時(shí)間: 2014-01-06
上傳用戶(hù):ghostparker
資源簡(jiǎn)介:LVQ(學(xué)習(xí)矢量量化)算法:它是Kohonen的有監(jiān)督學(xué)習(xí)的擴(kuò)展形式。融合了自組織和有導(dǎo)師監(jiān)督的技術(shù),學(xué)習(xí)方法是競(jìng)爭(zhēng)的,但產(chǎn)生方式是有教師監(jiān)督的,也就是說(shuō),競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)是在由訓(xùn)練輸入指定的各類(lèi)中局部進(jìn)行。
上傳時(shí)間: 2014-05-26
上傳用戶(hù):yangbo69
資源簡(jiǎn)介:關(guān)于自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種新結(jié)構(gòu)程序,并包含了其它幾種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的程序比較
上傳時(shí)間: 2015-05-16
上傳用戶(hù):小寶愛(ài)考拉
資源簡(jiǎn)介:利用c++開(kāi)發(fā)的自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)源程序,供初學(xué)者參考。
上傳時(shí)間: 2013-12-11
上傳用戶(hù):星仔
資源簡(jiǎn)介:有監(jiān)督自組織映射-偏最小二乘算法(A supervised self-organising map–partial least squares algorithm),可以用語(yǔ)多變量數(shù)據(jù)的回歸分析
上傳時(shí)間: 2015-10-22
上傳用戶(hù):hfmm633
資源簡(jiǎn)介:基于自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的矢量量化編碼Matlab程序
上傳時(shí)間: 2016-05-25
上傳用戶(hù):PresidentHuang
資源簡(jiǎn)介:一種通過(guò)自組織競(jìng)爭(zhēng)學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)降維和可視化的單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。用此算法可以把輸入空間的多維映射到低維的(一維或者二維)的離散網(wǎng)絡(luò)上,并將保持相同性質(zhì)的輸入數(shù)據(jù)在映射到低維空間時(shí)的拓?fù)湟恢滦浴ris以及l(fā)etter兩個(gè)數(shù)據(jù)集進(jìn)行分類(lèi)
上傳時(shí)間: 2016-09-03
上傳用戶(hù):Andy123456
資源簡(jiǎn)介:網(wǎng)上關(guān)于自組織映射som的代碼一般都是解決極點(diǎn)平衡的,我的這個(gè)不是,是用于模式分類(lèi)的,可以運(yùn)行,有詳細(xì)的注釋?zhuān)┐蠹覅⒖肌_@個(gè)代碼,二維平面上的節(jié)點(diǎn)個(gè)數(shù)不能大于樣本向量的個(gè)數(shù)。
上傳時(shí)間: 2014-01-09
上傳用戶(hù):www240697738
資源簡(jiǎn)介:不錯(cuò)的自組織神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法,程序有注釋。能運(yùn)行,效果還行。
上傳時(shí)間: 2015-06-24
上傳用戶(hù):gyq
資源簡(jiǎn)介:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)例集。包括以下幾個(gè)程序單層線(xiàn)性神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)例、感知器神經(jīng)元解決較復(fù)雜輸入向量的分類(lèi)問(wèn)題、基于感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理復(fù)雜的分類(lèi)問(wèn)題、數(shù)值分析程序matlab-GUI、用BP網(wǎng)絡(luò)完成函數(shù)的逼近源程序、自組織特征映射應(yīng)用實(shí)例
上傳時(shí)間: 2013-12-01
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