人工神經網絡及其應用之自組織網絡(ppt 39頁)

人工神經網絡及其應用之自組織網絡目錄：
一、自組織神經網絡
二、自組織競爭網絡
三、科荷倫網絡
四、自適應共振網絡
五、內容小結
六、考試事宜

人工神經網絡及其應用之自組織網絡內容提要：
自組織網絡特點：
特點
自組織神經網絡可以自動向環境學習，不需要教師指導；而前麵所講到的前向網絡、反饋網絡均需要教師指導學習
與BP網絡相比，這種自組織自適應的學習能力進一步拓寬了人工神經網絡在模式識別、分類方麵的應用
思想基礎
生物的神經網絡中，如人的視網膜中，存在著一種“側抑製”現象，即一個神經細胞興奮後，通過它的分支會對周圍其他神經細胞產生抑製
借鑒上述思想，自組織網絡能夠對輸入模式進行自組織訓練和判斷，並將輸入模式分為不同的類型
需要訓練
自組織競爭網絡
適用與具有典型聚類特性的大量數據的辨識
Kohunen網絡
訓練學習後使網絡權值分布與輸入樣本概率密度分布相似
可以作為樣本特征檢測儀，在樣本排序、樣本分類及樣本檢測方麵有廣泛應用
對傳網絡（Counter Propagation Network）
在功能上用作統計最優化和概率密度函數分析
可用於圖像處理和統計分析
神經認知機等
不需要訓練
自適應共振理論（ART）
分類的類型數目可自適應增加

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