基本介紹
- 中文名:自組織映射
- 外文名:self-organization mapping net
- 定義:一種無指導的聚類方法
- 提出時間:1981年
自組織神經網路SOM是基於無監督學習方法的神經網路的一種重要類型。自組織映射網路理論最早是由芬蘭赫爾辛基理工大學Kohen於1981年提出的。此後,伴隨著神經網路在20世紀...
自組織特徵映射 (Self-Organizing Feature Mapping),即自組織特徵映射網路 ,簡稱 SOFM或SOM,是由芬蘭神經網路專家Kohonen 於1981年提出的。自組織特徵映射是一種競爭...
自組織神經網路是通過自動尋找樣本中的內在規律和本質屬性,自組織、自適應地改變網路參數與結構。多層感知器的學習和分類是已知一定的先驗知識為條件的,即網路權值的...
在遷移學習中,基於特徵映射方法是把各個領域的數據從原始高維特徵空間映射到低...自組織映射法(self-organizing mapping):對每個聚類都賦予降維後的空間中的固定...
自組織模糊控制系統的主要特點,即無初始控制規則,系統在運行過程中基於性能判據產生控制規則和調整隸屬度函式,當出現干擾時自動修正控制結構。分類包含線上與離線形式的...
信號的特殊檢測器.他又進一步提出一種學習方式,使得輸入信號可以映射到低維空間,且保持相同特徵的輸入信號在空間上對應鄰近區域,稱為自組織特徵映射.對該模型的使用...
自適應子空間自組織映射(Adaptive subspace self-organizing mapping)模擬人腦中處於不同區域的神經細胞分工不同的特點,即不同區域具有不同的回響特徵,而且這一過程...
自組織映射(Self-organizing Maps,SOM)算法是一種無導師學習方法,具有良好的自組織、可視化等特性,已經得到了廣泛的套用和研究。...
其中,具有分布存儲、並行處理、自學習、自組織以及非線性映射等優點的神經網路與其他技術的結合以及由此而來的混合方法和混合系統,已經成為一大研究熱點。由於其他方法...
4. 基於湧現自組織映射的油氣層識別及分析,西安石油大學學報,VOL.24 2009.6, P74-76, 第一作者。 5.《資料庫原理》教材,2003.6 主編 西安電子科技大學出版社...
代表性的網路模型有BP網路、RBF網路、Hopfield網路、自組織特徵映射網路等。運用這些網路模型可實現函式逼近、數據聚類、模式分類、最佳化計算等功能。因此, 神經網路廣泛...
全書共15章,主要內容包括rosenblatt感知器、通過回歸建立模型、最小均方算法、多層感知器、核方法和徑向基函式網路、支持向量機、正則化理論、主分量分析、自組織映射...
基於自組織映射網路的多骨髓瘤預測模型的研究,《中國生物醫學工程學報》,24: 397-402,2005.基於GMDH型神經網路的EEG分類研究,《中國生物醫學工程學報》,24: 66-...
楊雅輝,姜電波,沈晴霓,夏敏,張英,何家勝,一種基於生長型分級自組織映射神經網路的入侵檢測方法. 國家知識產權局發明專利. 專利授權號:ZL CN201010228750.6, 2012年...
一種基於生長型分級自組織映射神經網路的入侵檢測方法。國家知識產權局。專利授權號: ZL 201010228750.6.楊雅輝,沈晴霓,張力哲,禹熹,吳尉瀧等。適用於存儲雲間數據...
無監督學習包括主分量分析,自組織特徵映射模型的 競爭學習形式,無監督學習的信息理論,植根於統計力學的隨機學習機器,最後是與動態規 劃相關的增強式學習。...
因此,這類計算非常適合用GPU來進行。近來,我們在人工神經網路、遺傳算法,自組織映射等的GPU計算進行了有益的嘗試。羅忠文工作經歷 編輯 ...
第一章 自組織特徵映射神經網路與控制1.1 引言1.2 自組織神經網路的基本原理1.2.1 特徵空間的劃分1.2.2 WTA競爭學習機制1.2.3 SOFM模型及其學習算法...
在此期間,一些人工神經網路的研究者仍然致力於這一研究,提出了適應諧振理論(ART網)、自組織映射、認知機網路,同時進行了神經網路數學理論的研究。以上研究為神經網路...
一個常見的非監督式學習是數據聚類。在人工神經網路中,生成對抗網路(GAN)、自組織映射(SOM)和適應性共振理論(ART)則是最常用的非監督式學習。...
17.3 採用自組織映射的非線性BSS17.4 非線性BSS的一種生成拓撲映射方法*17.5 非線性BSS的一種集成學習方法17.6 其他方法17.7 小結...
在神經網路模型,自組織映射(SOM)和自適應共振理論(藝術)是常用的無監督學習算法。SOM是一個地形組織附近的位置在地圖上代表輸入有相似屬性。藝術模型允許集群的數量...
12.2.3 自組織映射12.3 徑向基函式12.4.結合基於規則的知識12.5 規範化基函式12.6 競爭的基函式12.7 學習向量量化12.8 混合專家模型...