针对信息挖掘中的文本自动分类问题 提出了一种基于自组织特征映射网络的分类方法 网络由输入层和 竞争层组成 输入层节点与竞争层节点实行全互连接 输入层完成分类样本的输入 竞争层提取输入样本所隐含的 模式特征 并对其进行自组织 在竞争层将分类结果表现出来 分无监督和有监督两个阶段完成对网络的分类训练 该方法在特征提取时充分考虑了特征项在文档中的位置信息 构造出模糊特征向量 使自动分类原则更接近手工分 类方法 以中国期刊网全文数据库部分文档数据为例验证了该方法的有效性

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．-Based on self-organizing feature map neural network image compression algorithm, EI retrieval papers, the absolute reference value.

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.