自组织模式识别

基于自组织模式识别的经济预测方法研究

基于自组织模式识别的经济预测方法研究 将自组织数据挖掘方法与经济预测原则相结合，提出了一种全新的自组织模式识别方法。该方法创新性地采用了数据分组处理和自动合成技术，能够有效地识别多个相似模式，为经济预测提供了更为便捷和高效的途径。通过实际案例分析，验证了该方法在经济预测中的有效性和实用性。此外，针对样本数据不足的问题，提出了增加同类经济对象样本数据的解决方案，进一步提高了预测的准确性和可靠性。

数据挖掘 4 2024-05-25

自组织数据挖掘揭示房地产影响因素

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。

数据挖掘 5 2024-05-25

自组织映射算法在数据分类中的应用

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 2 2024-07-27

基于自组织映射的离群数据挖掘集成框架研究

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。

数据挖掘 3 2024-05-25

旅行商问题的自组织映射解决方案

旅行商问题（TSP）是一种经典的优化挑战，涉及如何有效访问一系列城市并返回起点，使得总行程最短。自组织映射（SOM）作为一种人工神经网络模型，通过竞争学习将高维数据映射到低维平面，常用于解决TSP。在SOM中，神经元按照地理距离排列，最优路径即为沿着这些相邻神经元的路径。本题解详细介绍了TSP问题的定义、SOM的工作原理、网络构建过程、输入数据准备、训练方法、路径规划及结果评估。此外，可能包括了使用Python或Java实现SOM解决TSP的示例代码。

统计分析 1 2024-07-18

模式识别导论第07章：句法结构模式识别

依据规则Ⅱ进行文法推导： VT：δ(q0, a) = (q0, λ )，δ(q0, b,b) = (q0, λ )，δ(q0, c) = (q0, λ )，δ(q0, d) = (q0, λ ) 以 x=caadbb 为例，根据规则Ⅰ和Ⅱ合成新规则进行推导： (q0, S ) →无（先输入空格λ），由此得到 (q0, S) (q0, CA) (q0,aAb) (q0,aAbb) (q0,dbb) (q0,b ) (q0, λ) 完成推导。

Matlab 4 2024-05-26

模式识别导论概论

北京邮电大学盛立东教授主讲《模式识别导论》课件，包含模式识别基本概念、模式分类与聚类、特征提取、机器学习方法在模式识别中的应用等内容。

Matlab 4 2024-04-30

matlab下的SOM自组织神经网络聚类算法

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。

Matlab 2 2024-07-13

MATLAB自组织地图工具箱图像分割的革新

MATLAB自组织地图（SOM）工具箱用于图像分割，是一项在MATLAB环境中创建自组织地图的工具。该工具尚处于早期开发阶段，尽管功能已初步验证，但脚本可能包含未在存储库中明确包含的代码调用。使用前请确认许可和引用。如有疑问，请与相关人员联系。自组织地图技术对于图像分割具有重要意义。

Matlab 3 2024-07-23

北京邮电大学模式识别课件：模糊模式识别

分享北京邮电大学模式识别课程的课件资料，内容为《模式识别导论》第八章：模糊模式识别。

Matlab 3 2024-05-25