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SOM介绍自组织映射(Self-organizingmap,SOM)通过学习输入空间中的数据，生成一个低维、离散的映射(Map)，从某种程度上也可看成一种降维算法。SOM是一种无监督的人工神经网络。不同于一般神经网络基于损失函数…
一种改进的动态SOM算法及其在聚类中的应用,GSOM,方差分析,圆形邻域,聚类。聚类技术是一种无监督的学习过程,它的主要目的是把无标示的数据分成具有相同特点的组。主要包括划分的方法,层次的方法,基于...
SelfOrganizingMaps(SOM):一种基于神经网络的聚类算法.自组织映射神经网络，即SelfOrganizingMaps(SOM)，可以对数据进行无监督学习聚类。.它的思想很简单，本质上是一种只有输入层--隐藏层的神经网络。.隐藏层中的一个节点代表一个需要聚成的类。.训练时采用...
som可用于聚类，图像分割等，由于论文需要matlab实现了som。%som实现%2016-11-12%bywangbaojia%som原理及参数说明%1.竞争：匹配最佳神经元----->计算每个样本和初始神经网络的距离，距离最近神经元作为获胜神经元%%2.合作：在...
对自组织神经网络在客户分类中的应用进行了探讨,讨论了客户分类的概念、指标选取、分类方法选取、SOM(SelfOrganizationMap)聚类方法,给出了一种基于SOM的客户分类方法,即:给出RFM(近度,Recency;频度,Frequency;值度,Monentary)的指标,根据综合...
论文摘要：在建立和分析岗Agent作机制的基础上，以自组织特征神经网络SOM为依托，建立了项目管理协作模式的知识发现模型。目的是通过对项目信息的及时与智能化采集，建立健全项目信息的管理机制，并在此基础上建立与项目进程同步的知识发现模型：项目管理协作模式的发现模型。
一个神经网络接收外界输入模式时，将会分为不同的对应区域，各区域对输入模式有不同的响应特征，而这个过程是自动完成的。其特点与人脑的自组织特性类似。SOM的目标是用低维（通常是二维或三维）目标空间的点来表示高维空间中的所有…
动态设置SOM神经网络模型的训练速度与权重向量,提高模型收敛速度并实现客户细分。【结果】采用某保险公司非寿险客户信息进行实验,结果表明改进的SOM神经网络模型在保证模型稳定性的同时,模型自组织速度提高21.6%。
基于自组织特征映射网络的聚类分析广泛应用于各种聚类分析领域,尝试将此网络应用于干旱特征的聚类分析,使用软件MATLAB7.1对所设计的网络进行学习和训练,经过6000次训练,最终实现了干旱类型的聚类,误差也达到精度要求,所建模型经测试,可以用于分类的预测。
minimaltikz.pdf.2、ConvNetDraw——已亲测.这个工具可能很多人都不知道，不过如果你知道神经网络的结构，而且你能很快的写出基本的代码，那么这款软件再方便不过啦，重要的是它的绘制结果是3D，比较好看，缺点是卷积层的颜色等比较固定，不适合进行设计...
SOM介绍自组织映射(Self-organizingmap,SOM)通过学习输入空间中的数据，生成一个低维、离散的映射(Map)，从某种程度上也可看成一种降维算法。SOM是一种无监督的人工神经网络。不同于一般神经网络基于损失函数…
一种改进的动态SOM算法及其在聚类中的应用,GSOM,方差分析,圆形邻域,聚类。聚类技术是一种无监督的学习过程,它的主要目的是把无标示的数据分成具有相同特点的组。主要包括划分的方法,层次的方法,基于...
SelfOrganizingMaps(SOM):一种基于神经网络的聚类算法.自组织映射神经网络，即SelfOrganizingMaps(SOM)，可以对数据进行无监督学习聚类。.它的思想很简单，本质上是一种只有输入层--隐藏层的神经网络。.隐藏层中的一个节点代表一个需要聚成的类。.训练时采用...
som可用于聚类，图像分割等，由于论文需要matlab实现了som。%som实现%2016-11-12%bywangbaojia%som原理及参数说明%1.竞争：匹配最佳神经元----->计算每个样本和初始神经网络的距离，距离最近神经元作为获胜神经元%%2.合作：在...
对自组织神经网络在客户分类中的应用进行了探讨,讨论了客户分类的概念、指标选取、分类方法选取、SOM(SelfOrganizationMap)聚类方法,给出了一种基于SOM的客户分类方法,即:给出RFM(近度,Recency;频度,Frequency;值度,Monentary)的指标,根据综合...
论文摘要：在建立和分析岗Agent作机制的基础上，以自组织特征神经网络SOM为依托，建立了项目管理协作模式的知识发现模型。目的是通过对项目信息的及时与智能化采集，建立健全项目信息的管理机制，并在此基础上建立与项目进程同步的知识发现模型：项目管理协作模式的发现模型。
一个神经网络接收外界输入模式时，将会分为不同的对应区域，各区域对输入模式有不同的响应特征，而这个过程是自动完成的。其特点与人脑的自组织特性类似。SOM的目标是用低维（通常是二维或三维）目标空间的点来表示高维空间中的所有…
动态设置SOM神经网络模型的训练速度与权重向量,提高模型收敛速度并实现客户细分。【结果】采用某保险公司非寿险客户信息进行实验,结果表明改进的SOM神经网络模型在保证模型稳定性的同时,模型自组织速度提高21.6%。
基于自组织特征映射网络的聚类分析广泛应用于各种聚类分析领域,尝试将此网络应用于干旱特征的聚类分析,使用软件MATLAB7.1对所设计的网络进行学习和训练,经过6000次训练,最终实现了干旱类型的聚类,误差也达到精度要求,所建模型经测试,可以用于分类的预测。
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