matlab 神经网络工具箱中的som怎么使用

matlab 神经网络工具箱中的som怎么使用
使用newsom函数创建网络：net=newsom(PR,[D1,D2,^],TFCN,DFCN,OLR,OSTEPS,TLR,TND)PR:R个输入元素的最大值和最小值的设定值，R*2维矩阵 Di：第I层的维数，默认为[5 8]TFCN：拓扑函数，默认为hextop DFCN:距离函数，默认为linkdist OLR：分类阶段学习速率，默认为0.9 OSTEPS：分类阶段的...

跪求som神经网络的MATLAB源代码,谢谢各位大哥大姐。如果运行结果代码正 ...
IW 是输入层到第一层的权值矩阵 LW 是中间层和输出层，也就是神经元到神经元的权值 b 是第Ni层的偏向向量 plotsom(net.IW{1,1},net.layers{1}.distances);pause clc a=sim(net,[0.6;0.8])echo off

SOM是怎样一种模型
SOM是一种可以用于聚类的神经网络模型。- Matlab的神经网络工具箱里面有：Cluster Data with a Self-Organizing Map - Wikipedia的解释也很不错：Self-organizing map SOM是一个单层的神经网络。神经元采用竞争的方式激活，每个神经元有一个权值向量，输入向量会激活与之最接近的神经元，这个神经元叫做获胜...

请问,在MATLAB的神经网络聚类分析中这个图片是什么图?
这是Self Organizing Maps (SOM)。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“竞争学习”的方式，每个输入的样例在隐藏层中找到一个和它最匹配的节点，称为它的激活节点，也叫“winning neuron”。 紧接着用随机梯度下降法更新...

som神经网络中竞争层神经元数目怎么确定
输出层神经元数量设定和训练集样本的类别数相关，但是实际中我们往往不能清除地知道有多少类。如果神经元节点数少于类别数，则不足以区分全部模式，训练的结果势必将相近的模式类合并为一类；相反，如果神经元节点数多于类别数，则有可能分的过细，或者是出现“死节点”，即在训练过程中，某个节点从未获胜...

四种聚类方法之比较
2.3 SOM聚类算法 SOM神经网络[11]是由芬兰神经网络专家Kohonen教授提出的,该算法假设在输入对象中存在一些拓扑结构或顺序,可以实现从输入空间(n维)到输出平面(2维)的降维映射,其映射具有拓扑特征保持性质,与实际的大脑处理有很强的理论联系。 SOM网络包含输入层和输出层。输入层对应一个高维的输入向量,输出层由一...

matlab神经网络目前有什么具体的实际应用
SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测 SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断 Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断 神经网络变量筛选——基于BP的神经...

MATLAB神经网络的介绍
读者调用案例的时候，只要把案例中的数据换成自己需要处理的数据，即可实现自己想要的网络。如果在实现过程中有任何疑问，可以随时在MATLAB中文论坛与作者交流，作者每天在线，有问必答。该书共有30个MATLAB神经网络的案例(含可运行程序），包括BP、RBF、SVM、SOM、Hopfield、LVQ、Elman、小波等神经网络；还...

MATLAB神经网络30个案例分析的图书目录
—如何更好的提升分类器的性能第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断第18章Elman神经网络的数据预测—...

MATLAB神经网络的目录
第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。