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經(jīng)典的SOM人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)例子源碼

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標簽： SOM 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 源碼

上傳時間： 2015-02-12

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C語言源程序絕對經(jīng)典。 ADALINE,ART1,BAM,BOLTZMAN,BPN CPN,hopfield, som,

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標簽： BOLTZMAN hopfield ADALINE ART

上傳時間： 2013-12-31

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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本模型：BP、ART、Hopfield、SOM

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標簽： Hopfield ART SOM 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

上傳時間： 2015-03-08

上傳用戶：牛布牛
經(jīng)典的SOM人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)例子源碼.zip 經(jīng)典的SOM人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)例子源碼.zip

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標簽： SOM zip 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 源碼

上傳時間： 2015-04-03

上傳用戶：xwd2010
SOM算法,matlab程序,是經(jīng)典的教科書的例子程序

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標簽： matlab SOM 程序算法

上傳時間： 2015-04-16

上傳用戶：牛布牛
一個MATALAB寫的SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原代碼程序

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標簽： MATALAB SOM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 代碼

上傳時間： 2013-12-28

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SOM的學習規(guī)則有三個主要階段： 1）尋找與輸入模式xk最接近的連接權(quán)向量Wj*=（wj*1, wj*2,….., wj*N） 2）將該連接權(quán)向量Wj*進一步朝向與輸入模式xk接近的方向調(diào)整 3

SOM的學習規(guī)則有三個主要階段： 1）尋找與輸入模式xk最接近的連接權(quán)向量Wj*=（wj*1, wj*2,….., wj*N） 2）將該連接權(quán)向量Wj*進一步朝向與輸入模式xk接近的方向調(diào)整 3）除調(diào)整連接權(quán)向量Wj*外，還調(diào)整鄰域內(nèi)的各個連接權(quán)向量，并隨著學習次數(shù)的增加，逐漸縮小鄰域范圍

標簽： wj Wj SOM 輸入

上傳時間： 2014-01-16

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SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，可以進行特征提取和模式分類，特別是特征維數(shù)較多的情況。

標簽： SOM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

上傳時間： 2014-02-26

上傳用戶：liglechongchong
matlab編寫的訓練som自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的源代碼。

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標簽： matlab som 編寫特征

上傳時間： 2013-11-26

上傳用戶：hasan2015
matlab編寫的訓練som神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)源程序

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標簽： matlab som 編寫神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

上傳時間： 2015-05-01

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經(jīng)典的SOM人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)例子源碼

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C語言源程序絕對經(jīng)典。 ADALINE,ART1,BAM,BOLTZMAN,BPN CPN,hopfield, som,

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本模型：BP、ART、Hopfield、SOM

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一個MATALAB寫的SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原代碼程序

SOM的學習規(guī)則有三個主要階段： 1）尋找與輸入模式xk最接近的連接權(quán)向量Wj=（wj1, wj2,….., wjN） 2）將該連接權(quán)向量Wj*進一步朝向與輸入模式xk接近的方向調(diào)整 3

SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

matlab編寫的訓練som自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的源代碼。

matlab編寫的訓練som神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)源程序