搜索资源列表
自组织系统Kohonen网络模型源程序
- 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。~..~-Koho
自组织特征映射应用实例
- 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。-development environment :
som349
- 自组织 Kohonen 映射程序，当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。 -Kohonen self-organizing map process, when a neural network to out
自组织系统Kohonen网络模型源程序
- 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。~..~-Koho
自组织特征映射应用实例
- 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。-development environment :
RLCX
- 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。-Kohonen the SOFM (self-organizing feature map) : This algorithm received some biological features, the output layer to the network within the geometric center or
somtoolbox2
- 一个自组织映射的很好的程序，其中包含4个演示程序，使用者也可以在此基础上进行开发，很方便的。-a Self-Organizing Map of good procedures, which include four demo program, users can also conducted on the basis of this development, is very convenient.
SOFM
- 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。-SOFM (self-organizing feature map) : This algorithm received some biological features, the output layer to the network within the geometric center or cluster features.
fmap1
- matlab编写的训练som自组织特征映射神经网络的源代码。-Matlab prepared by the training som self-organizing feature map neural network source.
Kohonen_SOFM
- 利用c＋＋开发的自组织映射神经网络源程序，供初学者参考。-use c++ development of self-organizing neural network source for advanced users.
Kohonen_NN
- Kohonen 网络模拟大脑神经系统自组织特征映射的功能，它是一种竞争式学习网络，在学习中能无监督地进行自组织学习。-Kohonen network simulation system cerebral self-organizing feature mapping function, It is a competitive learning networks, the study can be carried out without
c_SOM
- 一个用C编写的SOM（自组织特征映射）神经网络源代码。-a C prepared by the SOM (self-organizing feature map) neural network source code.
KohonenSOFM
- Kohonen的SOFM(自组织特征映射)源程序，希望大家喜欢-Kohonen's SOFM (self-organizing feature map) source hope you like
BDK-SOMPLS
- 有监督自组织映射-偏最小二乘算法(A supervised self-organising map–partial least squares algorithm),可以用语多变量数据的回归分析-supervised self-organizing map- Partial Least Squares (A supervised self-org anising map- partial least squares algorithm
SOFM
- 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。-Kohonen s SOFM (self-organizing feature map): This algorithm received biometric part of the impact of the output layer in the network according to the geometric c
SOM
- MATLAB的自组织映射神经网络源码和相应的实验数据-MATLAB' s self-organizing map neural network source code and the corresponding experimental data
Polar_SOM
- 极坐标自组织映射，自动实现聚类功能,输入为待分类的数据样本，返回对应的聚类数和样本聚类情况(Use polar self organizing map method to cluster the data into several classes automaticly)
SVM
- 该文件提供自组织映射的源代码(This file provides the source code for the self-organizing map)
基于自组织特征映射网络的亚洲足球水平聚类
- 神经网络应用实例 基于自组织特征映射网络的亚洲足球水平聚类(Asian Football Horizontal Clustering Based on Self - organizing Feature Mapping Network)
SOM-Toolbox-master
- 自组织特征映射网络MATLAB SOM_Toolbox(MATLAB SOM_Toolbox)