【第1章＞第5节】SOM自组织映射网络的理论学习与MATLAB仿真

最新推荐文章于 2025-04-03 11:11:24 发布
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分类专栏： # 第1章·神经网络 文章标签： 学习 matlab SOM 自组织映射网络 人工智能
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目录

1.使用软件和版本

2.SOM自组织映射网络概述

2.1 SOM网络结构

2.2 SOM学习过程

3.SOM网络的MATLAB编程实现

3.1 构建单输入-单输出的SOM神经网络

3.2 构建多输入-单输出的SOM神经网络

4.dimensions参数对SOM神经网络的性能影响分析

5.视频操作步骤演示

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基于matlab的SOM自组织网络仿真
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12-24 716
自组织映射神经网络（Self-Organizing Map，SOM）是无监督学习方法中一类重要方法，可以用作聚类、高维可视化、数据压缩、特征提取等多种用途，其融入了大量人脑神经元的信号处理机制，有着独特的结构特点。该模型由芬兰赫尔辛基大学教授Teuvo Kohonen于1981年提出，因此也被称为Kohonen网络。Kohonen认为：一个神经网络接受外界输入模式时，将会分为不同的对应区域，各区域对输入模式具有不同的响应特征，而且这个过程是自动完成的。
基于MATLAB的自组织映射神经网络（SOM）仿真
2301_79326254的博客
09-12 438
SOM网络由一个二维的神经元网格组成，每个神经元与输入数据空间中的一个点相对应。SOM通过迭代学习的方式，将输入数据映射到神经元网格中，使得相似的输入数据被映射到相邻的神经元上。这样，SOM网络能够保持输入数据的拓扑结构，实现数据的聚类和可视化。自组织映射神经网络（Self-Organizing Map，简称SOM）是一种常用的无监督学习算法，用于数据聚类和可视化。以上是基于MATLAB的自组织映射神经网络（SOM）的仿真步骤和源代码。通过逐步迭代学习和权重更新，SOM能够实现数据聚类和可视化的功能。
matlab：自组织映射（SOM）神经网络
养乐多的博客
04-08 5967
自组织映射网络在维基百科上讲的很清楚 https://en.wikipedia.org/wiki/Self-organizing_map 中文网站这位大佬解释的很清楚： https://blog.youkuaiyun.com/wj176623/article/details/52526617 matlab实现SOM的代码如下： %% SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断 %% 清空环境变量 clc clear %% 录入输入数据 % 载入数据 load shiyandatda1990.mat; %转置后符合
基于Kohonen映射的自组织SOM分类器matlab仿真
FPGA/MATLAB学习教程/源码/项目合作开发
08-29 558
基于Kohonen映射的自组织SOM（Self-Organizing Map）分类器是一种常用的无监督学习算法，用于将高维输入数据映射到一个低维的空间，以便进行数据聚类和可视化。Kohonen映射的核心思想是将相似的输入数据映射到邻近的神经元上，从而保留数据的拓扑结构和分布特征。训练过程中，输入数据被输入到SOM网络中，然后寻找与输入数据最相似的神经元，即最优匹配单元（Best Matching Unit，BMU），并通过更新BMU附近的神经元权重来实现数据的映射。
【MATLAB数据处理实用案例详解（21）】——利用SOM自组织映射网络实现癌症样本数据分类和利用SOM自组织映射网络实现柴油机故障分类详解
Wendy的博客
05-01 1795
1981年芬兰Helsink大学的T.Kohonen教授提出一种自组织特征映射网，简称SOM网，又称Kohonen网。生物神经系统中，存在一种“侧抑制”现象，即一个神经细胞兴奋后，通过它的分支会对周围其他神经细胞产生抑制。由于侧抑制的作用，各细胞之间相互竞争的最终结果是：兴奋作用最强的神经细胞所产生的抑制作用战胜了周围所有其他细胞的抑制作用而“赢”了，其周围的其他神经细胞则全“输”了。 Kohonen认为：一个神经网络接受外界输入模式时，将会分为不同的对应区域，各区域对输入模式具有不同的响应特征，而且这个
基于MATLAB的自组织神经网络(SOM)仿真
DevWizard的博客
08-07 360
SOM算法是一种无监督学习的神经网络，可以将高维数据映射到二维或三维的低维空间中，并且可以有效地保持原始数据样本的局部结构特征。在竞争学习阶段，SOM会根据输入数据和节点之间的距离来选择获胜节点，即使得输入数据与该节点权值向量距离最小的节点。同时，SOM也会更新获胜节点及其邻域节点的权值向量，以逐步调整节点的位置和权值，使其更好地适应输入数据。初始化阶段，需要设定输入数据的维度和节点矩阵的大小，同时随机生成初始的节点权值向量，并定义学习率和邻域函数等参数。
自组织映射Kohonen神经网络的matlab仿真
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11-11 82
对Kohonen自组织映射（SOM）神经网络进行详细介绍。作为一种无监督学习的神经网络，Kohonen SOM具有自组织和自适应的特性，能够将高维输入数据映射到低维的拓扑空间中，保持数据间的拓扑关系。3.1Kohonen自组织映射神经网络原理Kohonen自组织映射神经网络是一种竞争型神经网络，它的基本原理是：当输入一个样本时，网络中的某个节点会“赢得”竞争，成为最佳匹配单元（BMU）。然后，BMU及其邻近节点将根据一定的学习规则调整自己的权重，以更好地匹配输入样本。
回归预测 | MATLAB实现SOM-BP自组织映射结合BP神经网络多输入单输出回归预测（多指标，多图）
关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据，机器学习之心的博客。
08-18 321
回归预测 | MATLAB实现SOM-BP自组织映射结合BP神经网络多输入单输出回归预测（多指标，多图）
matlab自组织聚类,使用自组织映射对数据进行聚类
weixin_42599558的博客
03-22 1607
使用自组织映射对数据进行聚类对数据进行聚类是神经网络的另一个绝佳应用。此过程涉及按相似性对数据进行分组。例如，您可以：根据人们的购买模式对他们进行分组，从而进行市场细分通过将数据划分为相关子集来进行数据挖掘通过对具有相关表达模式的基因进行分组来进行生物信息学分析假设您要根据花瓣长度、花瓣宽度、萼片长度和萼片宽度来对花卉类型进行聚类。您有 150 个样本，并且您有它们的上述四个测量值。与函数拟合和模...
bp反向传播神经网络 som自组织映射神经网络 matlab gui程序 及ppt 讲解
08-31
标题中的“bp反向传播神经网络”和“som自组织映射神经网络”是两种不同的神经网络模型，它们在机器学习和模式识别领域有广泛应用。MATLAB是一种强大的编程环境，常用于实现各种复杂的数学和工程计算，包括神经网络...
基于自组织Kohonen映射的SOM分类器matlab仿真,包含仿真操作录像,代码中文注释
08-29
3.内容： 基于自组织Kohonen映射的SOM分类器。数据选择了萼片宽度、花瓣长度和花瓣宽度作为三维显示的数据源。最后将分类的结果使用不同的颜色表示不同的花卉类型。 4.注意事项：注意MATLAB左侧当前文件夹路径，...
从零开始学习Slam|ICP原理与应用
qq_44691564的博客
04-02 537
ICP全称Iterative Closest Point，翻译过来就是迭代最近点。ICP在点云配准（registration）领域应用的非常广泛.
Dubbo分布式框架学习(2)
pscool的博客
03-31 717
⾃研：rediszookeeper（dubbo的推荐）：zk是⼀个分布式服务组件中的⼀个⾮常重要的组件，⾥⾯ 涉及到很多优秀的分布式设计思想，堪称⿐祖地位。nacos：nacos既可以作为注册中⼼使⽤，也可以作为分布式配置中⼼使⽤eureka：eureka是spring cloud netflix框架中著名的注册中⼼，⾥⾯的服务的续约、⼼ 跳等等的设计⾮常的经典。dubbo是⼀款⾼性能的rpc框架。什么是rpc呢？
3. 费曼学习法？
啄缘之间的博客
04-01 921
Q1：什么是费曼学习法？费曼学习法（Feynman Technique）是以诺贝尔物理学奖得主理查德·费曼命名的高效学习方法，其核心是“通过教别人来彻底掌握知识”。简单来说，就是“如果你不能向一个5岁孩子解释清楚某个概念，说明你并没有真正理解它”。Q2：费曼学习法的定义是什么？它是一种以输出倒逼输入的学习策略，通过“模拟教学”的方式，强制学习者将复杂概念拆解为通俗易懂的语言，从而暴露知识盲区、加深理解。学完“光合作用”后，尝试用“植物如何用阳光做饭”的比喻向他人解释。
The Rust Programming Language 学习 (九)
生命不息、战斗不止！
04-02 778
当使用泛型定义函数时，本来在函数签名中指定参数和返回值的类型的地方，会改用泛型来表示。采用这种技术，使得代码适应性更强，从而为函数的调用者提供更多的功能，同时也避免了代码的重复。assert_eq!println!assert_eq!为了参数化新函数中的这些类型，我们也需要为类型参数取个名字，道理和给函数的形参起名一样。任何标识符都可以作为类型参数的名字。
EMC知识学习五
Zhangdfhvxdul的博客
03-31 411
六、网口TVS芯片（SLVU2.8-4BTG）改为共模芯片（SP4045-04ATG）(目前是差模线间的TVS)，这个可能是解决网口问题的关键；一、三极管有三种工作状态：截止状态、放大状态、饱和状态，在数字电路中常用到开关状态即截止状态和饱和状态；放大状态：VC>VB>VE，饱和状态：VB>VE,VB>VC;截止状态：VB<VE,VB<VC;五、EMC（电磁兼容）=EMI（电磁对外干扰）+EMS（电磁耐干扰）;七、Y电容越大，通过Y电容的漏电流就越大，一般小于1mA；
Java 线程池与 Kotlin 协程 高阶学习
白高林的专栏
04-01 1069
在Java中正确关闭线程池，在Kotlin中使用合适的作用域防止内存泄漏。比如，如何用Java的线程池执行多个异步任务并处理结果，而Kotlin如何使用协程实现相同的逻辑，同时避免回调地狱，使代码更简洁。同时，实际应用场景的例子，比如网络请求或数据库操作的异步处理，会帮助我们更好地理解差异。最后，总结两者的优缺点，强调Kotlin协程在简化异步代码、减少回调嵌套、提升可读性方面的优势，同时指出在复杂线程管理或底层控制时Java线程池仍有其适用场景。
LLaMA-Factory学习（1）简介及安装步骤
jndingxin的专栏
04-02 364
LLaMA-Factory 是一个开源的 全栈大模型微调框架，支持从预训练到指令微调（SFT）、强化学习（RLHF）等全流程训练。支持多种模型：Llama、LLaMA-3、Mistral、Qwen、Baichuan、ChatGLM 等。灵活的微调方法：全参数微调（Full）、冻结微调（Freeze）、LoRA、QLoRA 等。低资源训练：通过量化（INT4/INT8）和高效算法（如 GaLore、Unsloth）降低显存占用。
Scala学习总结③
最新发布
2401_87981666的博客
04-03 194
特质叠加 由于一个类可以混入（mixin）多个 trait，且 trait 中可以有具体的属性和方法，若混入的特质中具有相同的方法（方法名，参数列表，返回值均相同），必然会出现继承冲突问题。2、一个类（Sub）混入的两个 trait（TraitA，TraitB）中具有相同的具体方法，且两个 trait 继承自相同的 trait（TraitC），及所谓的“钻石问题”，解决这类冲突问题，Scala 采用了特质叠加的策略。2. 单例对象对应的类称之为伴生类，伴生对象的名称应该和伴生类名一致。
自组织映射神经网络的仿真效果与应用
资源摘要信息:"自组织映射神经网络（Self-Organizing Map，简称SOM）是一种无监督学习的神经网络，由芬兰学者Teuvo Kohonen在1982年提出。该网络通过模拟大脑中神经细胞的自组织特征映射过程，能够将高维数据映射到...
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