自组织神经网络

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中的SOM自组织神经聚类算法

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。

Matlab 0 2024-09-23

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

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

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

Simulink中Kohonen自组织特征映射(SOFM)算法的实现

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。

Matlab 0 2024-09-22

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

BP神经网络

BP神经网络的MATLAB代码实现展示了其基本的架构和训练过程。首先，定义网络结构，包括输入层、隐藏层和输出层的神经元数量。其次，初始化权重和偏置，然后通过前向传播计算输出，使用误差反向传播算法调整权重和偏置。最后，通过多次迭代训练网络，直到误差满足要求。该代码适用于简单的分类和回归任务，具有较好的学习能力和泛化性能。

算法与数据结构 2 2024-07-12