📄 sofmsimu.asv
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%此为Sofm网络处理程序
%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。
%完成分类训练,并保存权值和分类后各类别下的像素矩阵
function retstr = SofmSimu(ModelNo,NetPara,SimuData,DataDir)
NNTWARN OFF
retstr=-1;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
ModelNo='1';
DataDir='.';
% 网络参数
NetPara(1)=1; %输入层节点数
NetPara(2)=5; %分类数
SimuData=0.1882;
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%保留原目录
olddir=pwd;
%进入数据所在目录
cd(DataDir);
ClassifyNum=NetPara(2); %分类数
% 读入权值文件
frw=fopen(sprintf('w%s%s',ModelNo,'.dat'),'r');
[w,count]=fscanf(frw,'%f',[ClassifyNum,1]);
fclose(frw);
m=nbgrid(ClassifyNum);
a =simusm(SimuData,w,m,1);
c=find(a);
cd(olddir);
retstr=c;
close all;
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