自组织系统Kohonen网络模型。对于Kohonen神经网络，竞争是这样进行的：对于“赢”的那个神经元c，在其周围Nc的区域内神经元在不同程度上得到兴奋，而在Nc以外的神经元都被抑制。网络的学习过程就是网络的连接权根据训练样本进行自适应、自组织的过程，经过一定次数的训练以后，网络能够把拓扑意义下相似的输入样本映射到相近的输出节点上。网络能够实现从输入到输出的非线性降维映射结构：它是受视网膜皮层的生物功能的启发而提出的。~..~
上传时间： 2014-01-06
上传用户：ghostparker
中国源码中心 inso相册 v1.0 正式版.上传功能修正已知安全bug（限制上传文件类型）2.自动生成缩略图（大小可在config.php中设置）3.多种排序方法4.限制原始图的大小和宽高5.可选择覆盖或者不覆盖已存在同名文件6.目录直读图片文件7.增加IP统计和在线人数8.统计图片点击次数
上传时间： 2015-03-19
上传用户：yiwen213
本书总结了历届国际奥林匹克竞赛（IOI）的试题特点及我国参赛选手的培训经验。书中许多例题取自历届大赛的试题及中国队选手的训练题目，针对问题讲解了解题的关键思路及如何灵活运用有关的算法知识。
上传时间： 2015-03-19
上传用户：zhyiroy
myfft是一个自编matlab函数，将输入的采样频率个采样点数建立一个数据库后，取出表中的数据进行fft分析，绘制出时频波形进行比较分析
上传时间： 2013-12-25
上传用户：lizhen9880
开发环境:Matlab 简要说明: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。
标签： Self-Organizing feature Matlab Map
上传时间： 2015-03-19
上传用户：杜莹12345
一个在linux下利用QT库自带的信号量的使用例子。
上传时间： 2014-01-02
上传用户：zhaiye
1、支持上传多个文件2、支持上传各种文件格式的文件3、可以设置上传文件的目录4、可以将上传的文件改名保存5、支持上传图片生成缩略处理6、可以判断上传文件的大小、文件类型
上传时间： 2015-03-21
上传用户：siguazgb
这是一个改进了自顶向下的归并排序，它改进的地方主要有：采用小子文件截止的机制，当序列长度小于32时，采用直接插入排序；对归并的内循环作了优化，判断的次数更少。
标签： 排序
上传时间： 2015-03-21
上传用户：ljmwh2000
Kohonen的SOFM(自组织特征映射)：这种算法部分收到生物特征影响，在网络输出层内按几何中心或特征进行聚类。
上传时间： 2015-03-22
上传用户：450976175
LVQ(学习矢量量化)算法：它是Kohonen的有监督学习的扩展形式。融合了自组织和有导师监督的技术，学习方法是竞争的，但产生方式是有教师监督的，也就是说，竞争学习是在由训练输入指定的各类中局部进行。
上传时间： 2014-05-26
上传用户：yangbo69
