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?? 關于自組織神經網絡的一種新結構程序,并包含了其它幾種神經網絡的程序比較
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<!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 3.2//EN"><!--Converted with LaTeX2HTML 97.1 (release) (July 13th, 1997) by Nikos Drakos (nikos@cbl.leeds.ac.uk), CBLU, University of Leeds* revised and updated by:  Marcus Hennecke, Ross Moore, Herb Swan* with significant contributions from:  Jens Lippman, Marek Rouchal, Martin Wilck and others --><HTML><HEAD><TITLE>References</TITLE><META NAME="description" CONTENT="References"><META NAME="keywords" CONTENT="DemoGNG"><META NAME="resource-type" CONTENT="document"><META NAME="distribution" CONTENT="global"><META HTTP-EQUIV="Content-Type" CONTENT="text/html; charset=iso_8859_1"><LINK REL="STYLESHEET" HREF="DemoGNG.css"><LINK REL="next" HREF="node25.html"><LINK REL="previous" HREF="node23.html"><LINK REL="up" HREF="DemoGNG.html"><LINK REL="next" HREF="node25.html"></HEAD><BODY ><!--Navigation Panel--><A NAME="tex2html343" HREF="node25.html"><IMG WIDTH="37" HEIGHT="24" ALIGN="BOTTOM" BORDER="0" ALT="next" SRC="http://www.neuroinformatik.ruhr-uni-bochum.de/icons/next_motif.gif"></A> <A NAME="tex2html340" HREF="DemoGNG.html"><IMG WIDTH="26" HEIGHT="24" ALIGN="BOTTOM" BORDER="0" ALT="up" SRC="http://www.neuroinformatik.ruhr-uni-bochum.de/icons/up_motif.gif"></A> <A NAME="tex2html334" HREF="node23.html"><IMG WIDTH="63" HEIGHT="24" ALIGN="BOTTOM" BORDER="0" ALT="previous" SRC="http://www.neuroinformatik.ruhr-uni-bochum.de/icons/previous_motif.gif"></A> <A NAME="tex2html342" HREF="node1.html"><IMG WIDTH="65" HEIGHT="24" ALIGN="BOTTOM" BORDER="0" ALT="contents" SRC="http://www.neuroinformatik.ruhr-uni-bochum.de/icons/contents_motif.gif"></A>  <BR><B> Next:</B> <A NAME="tex2html344" HREF="node25.html">7 Change log</A><B> Up:</B> <A NAME="tex2html341" HREF="DemoGNG.html">DemoGNG v1.5</A><B> Previous:</B> <A NAME="tex2html335" HREF="node23.html">6 Wishlist</A><BR><BR><!--End of Navigation Panel--><H2><A NAME="SECTIONREF">References</A></H2><DL COMPACT><P></P><DT><A NAME="Fritzke94a"><STRONG>Fritzke, 1994</STRONG></A><DD>Fritzke, B. 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(1967).<BR>Some methods for classification and analysis of multivariate  observations.<BR>In LeCam, L. and Neyman, J., editors, <EM>Proceedings of the Fifth  Berkeley Symposium on Mathematical statistics and probability</EM>, volume 1,  pages 281-297, Berkeley. University of California Press.<P><P></P><DT><A NAME="Martinetz93"><STRONG>Martinetz, 1993</STRONG></A><DD>Martinetz, T. M. (1993).<BR>Competitive Hebbian learning rule forms perfectly topology  preserving maps.<BR>In <EM>ICANN'93: International Conference on Artificial Neural  Networks</EM>, pages 427-434, Amsterdam. Springer.<P><P></P><DT><A NAME="Martinetz91"><STRONG>Martinetz and Schulten, 1991</STRONG></A><DD>Martinetz, T. M. and Schulten, K. J. (1991).<BR>A ``neural-gas'' network learns topologies.<BR>In Kohonen, T., M&#228;kisara, K., Simula, O., and Kangas, J.,  editors, <EM>Artificial Neural Networks</EM>, pages 397-402. North-Holland,  Amsterdam.<P><P></P><DT><A NAME="Martinetz94"><STRONG>Martinetz and Schulten, 1994</STRONG></A><DD>Martinetz, T. M. and Schulten, K. J. (1994).<BR>Topology representing networks.<BR><EM>Neural Networks</EM>, 7(3):507-522.</DL><P><BR><HR><ADDRESS><I>Hartmut S. Loos</I><BR><I>10/19/1998</I></ADDRESS></BODY></HTML>

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