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自组织神经网络SOM是基于无监督学习方法的神经网络的一种重要类型。自组织映射网络理论最早是由芬兰赫尔辛基理工大学Kohen于1981年提出的。此后，伴随着神经网络在20世纪80年代中后期的迅速发展，自组织映射理论及其应用也有了长足的进步。

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一种通过自组织竞争学习网络实现数据降维和可视化的单层神经网络模型。用此算法可以把输入空间的多维映射到低维的（一维或者二维）的离散网络上，并将保持相同性质的输入数据在映射到低维空间时的拓扑一致性。iris以及letter两个数据集进行分类...

📅 👤 Andy123456
网络 自组织 数据 可视化

基于自组织特征映射网络的聚类分析，是在神经网络基础上发展起来的一种新的非监督聚类方法，分析了基于自 组织特征映射网络聚类的学习过程，分析了权系数自组织过程中邻域函数和学习步长的一般取值问题，给出了基于自组织 特征映射网络聚类实现的具体算法，并通过实际示例测试，证实了算法的正确性。...

📅 👤 xiaohuanhuan
自组织 特征 映射网络 聚类分析

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自组织特征映射网络进行图像分类识别（神经网络实用教程）
自组织 特征 映射网络

💻 自组织映射源代码

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untitled.m
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仿真程序.m
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matlab二维自组织特征映射网络进行分类设计.txt
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matlab一维自组织网络对样本数据进行分类.txt
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第07章 竞争型神经网络.txt
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第11章自定义神经网络.txt
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