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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(biāo)簽： SOM 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 源碼

上傳時(shí)間： 2015-02-12

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

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標(biāo)簽： BOLTZMAN hopfield ADALINE ART

上傳時(shí)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(biāo)簽： Hopfield ART SOM 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

上傳時(shí)間： 2015-03-08

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標(biāo)簽： SOM zip 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 源碼

上傳時(shí)間： 2015-04-03

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SOM算法,matlab程序,是經(jīng)典的教科書(shū)的例子程序

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標(biāo)簽： matlab SOM 程序算法

上傳時(shí)間： 2015-04-16

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一個(gè)MATALAB寫(xiě)的SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原代碼程序

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標(biāo)簽： MATALAB SOM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 代碼

上傳時(shí)間： 2013-12-28

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SOM的學(xué)習(xí)規(guī)則有三個(gè)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(jìn)一步朝向與輸入模式xk接近的方向調(diào)整 3

SOM的學(xué)習(xí)規(guī)則有三個(gè)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(jìn)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(gè)連接權(quán)向量，并隨著學(xué)習(xí)次數(shù)的增加，逐漸縮小鄰域范圍

標(biāo)簽： wj Wj SOM 輸入

上傳時(shí)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(jìn)行特征提取和模式分類(lèi)，特別是特征維數(shù)較多的情況。

標(biāo)簽： SOM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

上傳時(shí)間： 2014-02-26

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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。

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標(biāo)簽： matlab som 編寫(xiě) 特征

上傳時(shí)間： 2013-11-26

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標(biāo)簽： matlab som 編寫(xiě) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

上傳時(shí)間： 2015-05-01

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SOM的學(xué)習(xí)規(guī)則有三個(gè)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(jìn)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(xiě)的訓(xùn)練som自組織特征映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的源代碼。

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