SOM

使用此脚本从TSV数据训练自组织映射（SOM），具体示例是Android App Market数据。如有问题，请发送邮件至kayacik（at）gmail（dot）com。 运行说明1. 确保已安装Bash、MATLAB和Som Toolbox。2. 运行以下命令编译代码：source/run-som-on-appmarket-data.sh 兼容平台支持已安装Bash和MATLAB的平台。

我在网上找到了几份优质的SOM演示PPT资源，虽然是英文的，但非常易懂，图文并茂，例子详实。这些PPT可能是某所大学的课堂讲义，如果早些看到这些资源，我在学习SOM的过程中就可以避免走很多弯路。

Matlab利用神经网络中的SOM网络对数据进行分类。

这个matlab编写的SOM自组织神经网络由三个.m文件组成，适合初学者学习。

这项工作由崔玮玮完成，利用MATLAB R2019b实现了基于深度学习的故障诊断代码。采用CWRU提供的公共数据集，代码展示了混合加载模式。用户可以根据需要更改数据加载方式以验证不同情况。使用深度学习工具箱是此代码的必要条件。

介绍了基于自组织映射（SOM）神经网络的MATLAB代码，用于多智能体任务分配的方法。该方法由李昕在上海海事大学水下航行器与智能系统实验室开发。

本案例详细介绍了SOM神经网络如何应用于柴油机故障诊断中的数据分类。通过分析数据模式，SOM网络有效地识别和分类柴油机故障，为故障诊断提供了新的方法和视角。

如果您使用此SOM IT-vis代码，请引用以下文章[1] LE Brito da Silva和DC Wunsch II，“神经网络和学习系统的IEEE交易”，“自组织地图的信息理论集群可视化”。29号6，pp.2595-2613，2018年6月。并将此应用计算情报实验室（ACIL）Github存储库称为[2] LE Brito da Silva和DC Wunsch II，“SOM IT-vis”，2018年。[在线]。可用的：此处提供的用于生成SOM IT-vis的代码利用了用于MATLAB的SOMToolbox:copyright:： [3] J. Vesanto，J。Himberg，E。Alhoniemi和J. Parhankangas，“Matlab中的自组织图：SOM工具箱”，在Matlab DSP会议论文集，1999年，第35至40页。可在以下位置获得：如果使用SOMToolbox:copyright:，请遵守其版权规则并适当引用。SOM IT-vis文章的“实验”部分中使用的数据集可在以下