自組織神經網絡概述(PPT 70頁)

第四章自組織神經網絡
4.1競爭學習的概念與原理
4.2自組織特征映射神經網絡
自組織神經網絡的典型結構
4.1.1基本概念
SOM網的運行原理
訓練階段
工作階段
SOM網的學習算法
Kohonen學習算法
(5)調整權值對優勝鄰域Nj*(t)內的所有節點調整權值：
i=1,2,…nj?Nj*(t)
(5)調整權值
功能分析
(1)保序映射——將輸入空間的樣本模式類有序地映射在輸出層上。
例1：動物屬性特征映射。
(2)數據壓縮——將高維空間的樣本在保持拓撲結構不變的條件下投影到低維空間。
(3)特征抽取——高維空間的向量經過特征抽取後可以在低維特征空間更加清晰地表達。
例2：SOM網用於字符排序。
SOM網在皮革配皮中的應用
SOM網用於物流中心城市分類評價
..............................