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搜索资源列表

  1. 基于SOM神经网络的聚类分析

  2. SOM神经网络（自组织特征映射神经网络）是一种无导师神经网路。网络的拓扑结构是由一个输入层与一个输出层构成。输入层的节点数即为输入样本的维数，其中每一节点代表输入样本中的一个分量。输出层节点排列结构是二维阵列。输入层X中的每个节点均与输出层Y每个神经元节点通过一权值(权矢量为W)相连接，这样每个输出层节点均对应于一个连接权矢量。 自组织特征映射的基本原理是，当某类模式输入时，其输出层某一节点得到最大刺激而获胜，获胜节点周围的一些节点因侧向作用也受到较大刺激。这时网络进行一次学习操作，获胜节点及

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-06-15
    • 文件大小：172
    • 提供者：gaoasdf

  1. som神经网络的代码，欢迎下载

  2. som神经网络的代码， 欢迎做同样东东的新手下载。。。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-10-22
    • 文件大小：14336
    • 提供者：lollyfr

  1. SOM神经网络的应用

  2. 这是SOM神经网络在人力资源方面的应用，体现的SOM网络的分类功能。

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2010-12-14
    • 文件大小：933
    • 提供者：tianer36

  1. SOM神经网络 C#编写

  2. SOM神经网络 C#编写 距离最小 用于分类

  3. 所属分类：C#

    • 发布日期：2011-11-24
    • 文件大小：104448
    • 提供者：solin205

  1. SOM神经网络在嵌入式ARM上的移植

  2. SOM神经网络在嵌入式ARM上的移植 测试实验为柴油机故障诊断

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2012-07-05
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：hjwdtx

  1. som神经网络用于实现图像压缩

  2. 利用神经网络中的SOM模型实现对图像的压缩方法。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2012-12-10
    • 文件大小：104448
    • 提供者：catching1987

  1. 基于SOM神经网络的发动机故障诊断

  2. 本文档是基于SOM神经网络的发动机故障诊断，用于专业人员或科研人员对SOM神经网络或故障诊断进行学习。

  3. 所属分类：制造

  1. som神经网络C 代码（网上的）

  2. som神经网络的c程序例子。下载后用Notepad++打开就行，或者自己改下格式

  3. 所属分类：C

    • 发布日期：2017-06-22
    • 文件大小：15360
    • 提供者：qq_34371249

  1. 一种基于FPGA的SOM神经网络算法的并行实现

  2. 摘 要：分析了SOM神经网络算法在FPGA实现过程中要考虑的2个主要问题：并行性和有限字长效应。通过分析，提出了一种实现该算法的高并行体系结构并给出了该体系结构中关键模块的具体实现电路。根据计算机仿真以及在FPGA上的实现所得到的结果表明，该体系结构在保证神经网络性能的同时，可以使电路具有较高的处理速度

  3. 所属分类：网络基础

    • 发布日期：2009-04-05
    • 文件大小：101376
    • 提供者：mlm65

  1. SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断

  2. 本代码主要利用MATLAB工具进行SOM神经网络数据分类的仿真实现柴油机故障诊断的模拟

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2018-08-19
    • 文件大小：4096
    • 提供者：qq_42006303

  1. SOM神经网络预测方法在基坑变形中的运用

  2. 城市地铁建设正逐步进入快速有序的发展阶段,各种类型的地铁事故也时常发生。因此,在隧道基坑工程中需要一种预测方法来合理的避免事故发生。针对上海市轨道交通17号线上的某车站站所产生的深层水平位移问题,运用MATLAB神经网络工具箱仿真并建立SOM神经网络预测模型。实验结果表明,通过输入已知数据建立的SOM神经网络预测变形曲线与实测位移的绝对误差值在0.123~1.43mm之间,误差值范围小,在实际工程中是可以接受的。因此,建立SOM神经网络模型对于基坑变形问题有很好的预测能力,该方法为地下工程提供了

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-30
    • 文件大小：515072
    • 提供者：weixin_38617846

  1. 基于改进的SOM神经网络在产品配置中的应用

  2. 基于改进的SOM神经网络在产品配置中的应用，潘高峰，宋飞，提出了一种基于改进的SOM（Self-organizing Feature Map）神经网络的产品配置方法，对客户个性化需求进行全面分析，提高客户聚类的精确性和

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-23
    • 文件大小：312320
    • 提供者：weixin_38668754

  1. 基于SOM神经网络的中国区域文化产业竞争力评价

  2. 基于SOM神经网络的中国区域文化产业竞争力评价，曹俊，，本文基于人工神经网络(ANN)中自组织特征映射网络(SOM)的聚类功能,提取各省文化产业七个评价指标,将我国36个省的文化产业竞争力分成6类

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-02-05
    • 文件大小：247808
    • 提供者：weixin_38665162

  1. SOM神经网络在水质评价中的应用

  2. SOM神经网络在水质评价中的应用，高玉玲，陈连军，水质受多个因素的影响，而且这些作用多是非线性的。其水质评价的实质是实现一个非线性映射。在对水质进行评价时，人工神经网络只

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2019-12-31
    • 文件大小：271360
    • 提供者：weixin_38658471

  1. 10 竞争神经网络与SOM神经网络matlab参考程序.zip

  2. 竞争神经网络与SOM神经网络matlab参考程序,包括详细的代码资料和讲解注释

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2019-10-13
    • 文件大小：3072
    • 提供者：weixin_44356700

  1. SOM神经网络在全液压钻机液压系统故障诊断中的应用

  2. 利用神经网络的非线性映射及其高度的自组织和自学习能力,将SOM网络应用于钻机液压系统的故障诊断。根据钻机液压系统故障的特点,选取能够表征全液压钻机故障特点的样本,设计相应的SOM神经网络,并在MATLAB环境下实现了对网络的训练和仿真实验,表明该方法有很强的实用性,为全液压钻机的故障诊断提供了一种途径。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-06-29
    • 文件大小：395264
    • 提供者：weixin_38616120

  1. 基于SOM神经网络的煤矿智能变电站故障录波启动判据算法

  2. 由于传统故障录波启动判据算法具有一定局限性,论文提出一种基于SOM神经网络的算法。以A相电流越限为例进行了算法的研究,依次完成SOM神经网络的构建,网络训练以及聚类预测,将输入向量归一化后输入到训练好的SOM网络中,输出结果会在二维平面阵列中显示出来,网络拓扑结构中的蓝色神经元代表A相越限,此时需要启动录波。为了验证模型的正确性,依次将维数不同的两组向量输入网络模型中,输出结果表明,基于SOM神经网络的故障录波启动判据算法自适应能力较强,能有效地完成录波启动,误差较小。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-07-15
    • 文件大小：909312
    • 提供者：weixin_38732740

  1. 基于SOM神经网络的三电平逆变器的故障诊断

  2. 针对三电平逆变器的开路故障，采用一种基于小波包变换与自组织映射神经网络(SOM)的故障诊断方法。测量三电平逆变器的上、中、下桥臂电压进行故障模式的分类，桥臂电压经过小波包分解后进行故障特征向量提取，将故障向量作为SOM神经网络的输入进行故障模式识别。仿真和实验表明，该诊断方法对三电平逆变器故障的分类准确且快速，能够降低检修人员的故障识别难度，有效提高诊断效率，对于实现三电平逆变器的在线故障诊断具有广阔的应用前景。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：936960
    • 提供者：weixin_38663452

  1. 基于SOM神经网络的移动客户细分研究

  2. 利用基于RFM模型的自组织特征映射神经网络（Self-Organizing Feature Map，SOM）对移动客户进行细分，可以有效地解决各类别特征不明显、特征参数相互交错、非线性分布的类型识别问题。研究过程中将客户的属性划分为近度、频度、值度三个指标，模拟专家分类的功能，根据各个客户簇的特征进一步分析客户的终身价值，量化分析客户的重要性。最后利用相关的市场营销知识对各个客户类别提出相应的营销策略方案。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-16
    • 文件大小：740352
    • 提供者：weixin_38746926

  1. 基于SOM神经网络的高维电磁干扰信号聚类。

  2. 在本文中，我们研究了强非线性，非平稳电磁干扰（EMI）的频谱特征和全局表示，这对于分析大型集成系统的电磁能力（EMC）的数学建模具有重要意义。 我们首先建议使用自组织特征图神经网络（SOM）对EMI信号进行聚类。 为了解决EMI信号的高维度问题，我们结合了降维和聚类方法，并找出了不同干扰因素的全局特征，以便最终为EMC设计，分析，预测和评估提供精确的数学仿真模型。 实验结果证明了该方法的有效性和有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-24
    • 文件大小：437248
    • 提供者：weixin_38621630
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