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SOM
- Self-Organizing Feature Maps CodeProject® 的自组织特征图算法完整版实现，神经网络的一个分支 C#编写-code for Self-Organizing Feature Maps (Kohonen maps)-from CodeProject
ART
- ART是一种自组织神经网络结构，是无教师的学习网络。当在神经网络和环境有交互作用时，对环境信息的编码会自发地在神经网中产生，则认为神经网络在进行自组织活动。ART就是这样一种能自组织地产生对环境认识编码的神经网络理论模型-ART is a self-organizing neural network structure, is no teacher learning network. When the neural network and environment interact to enco
somdemo.tar
- 自组织映射神经网络java源代码 myeclipse工程文件可直接导入使用-self-organizing maps nerual network java source code
som
- 自组织映射SOM的主要目的是将任意维数的输入信号模式转变为一维或者二维的离散映射，并且以拓扑有序的方式自适应实现这个变换。呈现给网络的每一个输入模式，通常包含面对平静背景的一个局部化活动区域或“点”。这个点的位置和性质通常随输入模式的实现不同而不同。因此输入网络中所有神经元应经历输入模式的足够次数的不同实现，确保有机会完成恰当的自组织过程。自组织映射的形成主要有三个过程：竞争、合作、突触调节。-The main purpose of self-organizing map SOM is the
sample4
- 工神经网络（Artificial Neural Network）又称连接机模型，是在现代神经学、生物学、心理学等学科研究的基础上产生的，它反映了生物神经系统处理外界事物的基本过程，是在模拟人脑神经组织的基础上发展起来的计算系统，是由大量处理单元通过广泛互联而构成的网络体系，它具有生物神经系统的基本特征，在一定程度上反映了人脑功能的若干反映，是对生物系统的某种模拟，具有大规模并行、分布式处理、自组织、自学习等优点，被广泛应用于语音分析、图像识别、数字水印、计算机视觉等很多领域，取得了许多突出的成果
mykohonen
- 自组织神经网络竞争网络神经网络，无导师学习算法，分类 联想记忆功能。-Self-organizing competitive neural network, neural network without a mentor learning algorithm, classification Associative memory function.
SOM
- 自组织神经网络 通过自动寻找样本中的内在规律和本质属性，自组织、自适应地改变网络参数与结构-SOM self-organized learning
SOM-PNN
- 本文将SOM（自组织特征映射）和PNN（概率）神经网络应用到柴油机故障诊断中，首先介绍了SOM和PNN神经网络的算法，然后对柴油机的故障进行了分析，并运用matlab进行了仿真，验证了实验结果。-This article will SOM (self-organizing feature map) and PNN (probability) neural network is applied to fault diagnosis of diesel engine, first introduce
somsh
- 基于自组织型神经网络SOM的分类，自动选取不同神经元的个数。-Based on self-organizing neural network SOM classification, automatically selects the number of different neurons.
Selforgmap
- 自组织映射网络测试实例：实现不同学习法则下的样本点分类图解，适用于SOMF入门学习者-Self organization mapping
competitive
- 自组织竞争神经网络对数据聚类效果观察实验。-Self-organizing competitive neural network for data clustering effect observation experiment...
SOM
- matlab 实现的自组织竞争神经网络SOM算法程序（没有使用ANN工具箱）。可供初学者参考学习使用。-SOM self-organizing competitive neural network algorithm matlab implementation of the program (not using ANN toolbox). Reference for beginners to learn to use.
SOM-introduction
- SOM自组织特征映射神经网络原理讲解。写的很细致，适合初学者参考学习使用。-SOM self-organizing feature map neural network theory to explain. Write very detailed, suitable for beginners learning to use.
ASCSNN
- 自组织竞争神经网络应用实例，共有12的例子。-The self-organizing competitive neural network applications, a total of 12 examples.
somtoolbox
- 自组织特征映射神经网络是一类无导师学习的神经网络模型可用于聚类分析-Self-organizing neural network is a kind of unsupervised learning neural network model can be used for cluster analysis
A1SOM
- SOM神经网络，Self-Organizing Map 的缩写，即自组织映射。 1981年芬兰Helsink大学的T.Kohonen教授提出一种自组织特征映射网，简称SOM网，又称Kohonen网。 Kohonen认为：一个神经网络接受外界输入模式时，将会分为不同的对应区域，各区域对输入模式具有不同的响应特征，而且这个过程是自动完成的。自组织特征映射正是根据这一看法提出来的，其特点与人脑的自组织特性相类似。 由于它的强大功能，多年来，神经网络在数据分类、知识获取、过程监测、故障识别等领域
SOM
- SOM神经网络：Self-Organizing Map 的缩写，即自组织映射。 1981年芬兰Helsink大学的T.Kohonen教授提出一种自组织特征映射网，简称SOM网，又称Kohonen网。 Kohonen认为：一个神经网络接受外界输入模式时，将会分为不同的对应区域，各区域对输入模式具有不同的响应特征，而且这个过程是自动完成的。自组织特征映射正是根据这一看法提出来的，其特点与人脑的自组织特性相类似。 由于它的强大功能，多年来，神经网络在数据分类、知识获取、过程监测、故障识别等领域
approach-for-cluster-analysis
- 同时利用自组织神经网络和蜜蜂交配算法，进行聚簇分析-A honeybee-mating approach for cluster analysis
paper2
- DART：一种利用有向天线并适用于高速移动的自组织无线网络路由算法-DART: a use of directional antennas and apply to self-organizing wireless network routing algorithm for high-speed mobile
SOFM
- 利用自组织映射神经网络进行分类并评价模型性能-Using SOFM to realize the classfication and uating the model performance