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来自「开发环境:Matlab 简要说明:自组织特征映射模型(Self-Organizi」· M 代码 · 共 36 行

% Title : 自组织特征映射应用实例
% Descript : 自组织特征映射模型(Self-Organizing feature Map)，认为一个神经网络接受外界输入模式时，将会分为不同的区域，各区域对输入模式具有不同的响应特征，同时这一过程是自动完成的。各神经元的连接权值具有一定的分布。最邻近的神经元互相刺激，而较远的神经元则相互抑制，更远一些的则具有较弱的刺激作用。自组织特征映射法是一种无教师的聚类方法。
clf reset
figure(gcf)
%setfsize(300,300);
echo on
clc

% INITC -对前向网络进行初始化
% TRAINC -训练竞争层
% SIMUC -竞争层仿真
pause  
clc
% P 为输入向量
P=0.1./[(1/11):0.001:1]-0.1;
pause
clc
plot(P,P*0,'+r');
pause
clc
w=initc(P,6);
pause
clc
plot(P,P*0,'+r',W,W*0,'OW');
pause
clc
df=50;
me=3000;
lr=0.02;
tp=[df me lr 0.999 5];
w=trainc(w,P,tp);
pause
clc
p=0.3;
a=simuc(p,w);
echo off