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神经网络模式识别及其实现，第八章。
内含：KMEANS 、KOHONEN 、LVQ 、SOFM 算法。-pattern recognition and neural network to achieve, Chapter VIII. Intron : KMEANS, KOHONEN, LVQ, SOFM algorithm.
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神经网络源码可应用于遥感图像分类，包括bp、kohonen等方法-neural network source can be used in remote sensing image classification, including bp, Kohonen methods
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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 outside input mode, will be divid
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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。~..~-Kohonen network model. For Kohonen
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这是有关神经网络算法中的kohonen算法的代码实现和有关介绍文章。共大家参考。是本人自己做的程序。虽然是比较旧的算法。但对新学神经网络的朋友会有所帮助。-This is the neural network algorithm kohonen algorithm code and the introduction article. Of reference. Is my own program. Although the older algorithm. But the new study n
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Demonstrates the Kohonen neural network.
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Kohonen neural Network
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matlab的详细手册（中英文版）、matlab的相关程序实例、用maple和matlab解决科学计算问题的资料
Kohonen网络的模式识别和LVQ神经网络的模式识别-matlab detailed manual (in English), matlab examples of the relevant procedures, using maple and matlab to solve issues in scientific computing Kohonen network LVQ
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This program is a simple demonstration of a Kohonen self-organizing neural network. The program merely maps itself to a set of coordinates ranging from -0.5 to 0.5 on both the x and y-axis.
The program layout is very simple - the Run button will
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基于KOHONEN神经网络聚类方法在遥感分类中的比较-Based on KOHONEN neural network clustering method in a comparison of remote sensing classification
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人工神经网络SOM，通过输入训练样本，训练次数等参数进行训练，实现模式分类-Artificial neural network SOM, by entering the training sample, training times and other parameters of training to achieve pattern classification
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Kohonen神经网络算法工作机理为：网络学习过程中，当样本输入网络时，竞争层上的神经元计算输入样本与竞争层神经元权值之间的欧几里德距离，距离最小的神经元为获胜神经元。调整获胜神经元和相邻神经元权值，使获得神经元及周边权值靠近该输入样本。通过反复训练，最终各神经元的连接权值具有一定的分布，该分布把数据之间的相似性组织到代表各类的神经元上，使同类神经元具有相近的权系数，不同类的神经元权系数差别明显。需要注意的是，在学习的过程中，权值修改学习速率和神经元领域均在不断较少，从而使同类神经元逐渐集中。-
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基于kohonen库的SOFM神经网络实现，内含库文件及说明，以及基于该库文件的实现及实现。-Based kohonen SOFM neural network library, containing library files and instructions, and based on the library implementation and implementation.
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kohoenn neural network
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MATLAB神经网络30个案例分析—案例29 kohonen网络的聚类算法—网络入侵聚类源代码及数据-MATLAB Neural Network Analysis of 30 cases- case the 29 kohonen network clustering algorithm- network intrusion clustering source code...
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self organizing map Kohonen Neural Network
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Code implementation of a Kohonen Neural Network that solves the Traveling salesman problem for 500 cities.-Code implementation of a Kohonen Neural Network that solves the Traveling salesman problem for 500 cities.
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Code implementation of a Kohonen Neural Network that learns a uniform distribution in the unitary circle. It shows the topology preservation map.
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基于kohonen网络的DOS攻击检测算法-DOS attack detection algorithm based on Kohonen neural network
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程序可以实现采用kohonen神经网络进行聚类分析(The Kohonen neural network can be used to carry out clustering analysis in the program)
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