Kohonen

本资源提供Kohonen神经网络在网络入侵聚类分析中的应用实例。

Kohonen神经网络(KNN)是T．Kohonen于1981年提出的一种模拟人脑特征的神经网络模型。当人脑接收外部刺激时，神经元的响应呈现特定的排列，与外部信息特征密切相关。Kohonen神经网络通过构建双层自组织网络模拟人脑的特征，也称为自组织特征映射神经网络(SOM网络)。它的竞争层采用二维点阵结构，通过学习与调整权重向量空间，能将任意维度的输入模式映射成二维图形，保持拓扑结构不变。网络内部神经元之间的交互作用形似墨西哥帽，近邻神经元相互激励，远邻神经元则相互抑制，这种竞争机制有助于网络学习与模式识别。

该模型利用Simulink基本模块实现了Kohonen自组织特征映射(SOFM)算法。SOFM算法通过单个块与多种配置参数相关联，包括神经元输入数量、网格大小、标准差初始值(sigma0)、拓扑邻域函数时间常数(t1)、拓扑邻域函数递减学习率参数初始值(mu0)、时间常数(t2)以及学习率参数减少。示例文件展示了一个由100个神经元组成的二维点阵网络，这些神经元排列在10 x 10的节点中。