基于自组织模式识别的经济预测方法研究

针对传统基于距离的离群数据挖掘算法存在的不足，本研究提出了一种全新的基于自组织映射（SOM）的离群数据挖掘集成框架。该框架具备可扩展性、可预测性、交互性、适应性以及简明性等优势。通过实验验证，基于 SOM 的离群数据挖掘方法展现出较高的有效性。

模式识别在不同领域的应用 手写体识别: 应用于邮政编码自动分拣等场景。 指纹识别: 用于身份验证和安全访问控制。 人脸识别: 应用于身份验证、安全监控和人机交互。 故障诊断: 通过分析数据模式识别设备故障。 语音识别: 用于语音控制、语音助手和语音转文本。 数字识别: 识别数字1到5，用于验证合法性。 网络安全: 识别网络攻击、入侵检测和安全防护。 目标识别: 应用于雷达、声呐数据分析，用于目标探测和跟踪。 数据挖掘: 从海量数据中发现隐藏的模式和知识。

这份MATLAB程序提供了模式识别的实现代码，对正在学习该领域的同学具有重要的参考价值。程序基础扎实，适合下载学习。

该研究展示了一种简化的MATLAB方法，用于自动识别Head-And-Shoulder模式（Lo等，2000年，金融学杂志）。Lo等人（2000年）使用移动窗口，包含38个价格观测。每一步，最老的价格被移除，新的价格加入队列，然后应用核回归平滑处理价格以去除噪音。模式识别算法基于平滑价格的最后五个局部极值（称为E1至E5）的位置。例如，当E1 < E3> E5和(E2, E4) < (E1, E3, E5)时，形成Head-And-Shoulder模式，其中第四个价格是局部极值。较新的价格（从3到1）再次强调前瞻性偏差。80个随机价格的输出通过命令行和图形显示。

本教程详细介绍了如何使用Matlab开发神经网络进行模式识别，重点在于基于反向传播神经网络的简单三类识别。

Matlab模式识别方法的实现和应用在不同领域中广泛探讨。

自组织数据挖掘揭示房地产影响因素 这篇文章探讨了如何利用自组织数据挖掘技术分析影响房地产市场的关键因素，为相关研究提供借鉴。

讨论了自组织映射算法如何在分类矩阵中处理数据，采用matlab编写。

MATLAB环境下，SOM自组织神经聚类算法得到广泛应用，其在数据分析和模式识别中展现出卓越的性能和效果。