自组织神经网络概述(PPT 70页)

第四章自组织神经网络
4.1竞争学习的概念与原理
4.2自组织特征映射神经网络
自组织神经网络的典型结构
4.1.1基本概念
SOM网的运行原理
训练阶段
工作阶段
SOM网的学习算法
Kohonen学习算法
(5)调整权值对优胜邻域Nj*(t)内的所有节点调整权值：
i=1,2,…njNj*(t)
(5)调整权值
功能分析
(1)保序映射——将输入空间的样本模式类有序地映射在输出层上。
例1：动物属性特征映射。
(2)数据压缩——将高维空间的样本在保持拓扑结构不变的条件下投影到低维空间。
(3)特征抽取——高维空间的向量经过特征抽取后可以在低维特征空间更加清晰地表达。
例2：SOM网用于字符排序。
SOM网在皮革配皮中的应用
SOM网用于物流中心城市分类评价
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