基于自组织特征映射神经网络的图像压缩算法，ＥＩ检索论文，绝对有参考价值．
上传时间： 2017-07-26
上传用户：JasonC
该目录包含了代码执行Kohonen自组织特征 地图网络。源代码中可以找到SOFM.CPP 。样本数据中发现 SOFMSAMP.PAT 。的自组织特征映射程序接受输入的载体和组成 计算重量。输出定向到屏幕上。
上传时间： 2017-08-04
上传用户：ynzfm
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
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
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： 2014-01-18
上传用户：hphh
Kohonen的SOFM(自组织特征映射)源程序，希望大家喜欢
上传时间： 2014-01-24
上传用户：chongcongying
自组织特征映射 SOFM实现二维排序
上传时间： 2016-08-13
上传用户：R50974
基于自组织特征映射（SOM）的系统辨识算法实现
上传时间： 2013-12-28
上传用户：yph853211
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。
上传时间： 2014-01-07
上传用户：hn891122
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
上传时间： 2016-09-03
上传用户：Andy123456
