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基于自组织特征映射网络的亚洲足球水平聚类_find8w8_自组织映射网络_聚类_水平_
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采用自组织映射网络对亚洲足球根据分值进行分类
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基于自组织特征映射网络的亚洲足球水平聚类,这是完整程序，可运行。
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1.版本：matlab2014/2019a/2021a，内含运行结果，不会运行可私信 2.领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划、无人机等多种领域的Matlab仿真，更多内容可点击博主头像 3.内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客 4.适合人群：本科，硕士等教研学习使用 5.博客介绍：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matl
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资源名：MATLAB神经网络原理与实例精解_matlab_基于自组织特征映射网络的亚洲足球水平聚类 资源类型：matlab项目全套源码 源码说明： 全部项目源码都是经过测试校正后百分百成功运行的，如果您下载后不能运行可联系...
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开发环境:Matlab 简要说明:自组织特征映射模型(Self-Organizing feature Map)，认为一个神经网络接受外界输入模式时，将会分为不同的区域，各区域对输入模式具有不同的响应特征，同时这一过程是自动完成的。...
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基于自组织特征映射网络的综合评价模型 (2002年)
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首先根据人脑思维的模糊性特点，以模糊集合论为基础，构造一种用于指导自组织特征映射网络学习过程的模糊熵准则，可以在较大范围内有效地解决自组织特征映射网络(SOFM)的学习问题．然后提出一种基于模糊自组织特征映射网络的综合评价模型．该模型通过确定标准对象，数据的标准化处理，网络自适应学习和评价结果输出等环节，可以有效地解决一类综合评价问题．最后通过一个实例进一步说明其灵活性与实用性．参6．
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基于多维自组织特征映射的聚类算法研究*) (2008年)
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作为神经网络的一种方法，自组织特征映射在数据挖、模式分类和机器学习中得到了广泛应用。本文说细讨论了自组织特征映射的聚类算法的工作原理和具体实现算法。通过系统仿真实验分析，SOFMF算法很好地克服了许多聚类鼻法存在的问题，在时间夏杂尻上具有好的性能。
基于MATLAB的自组织特征映射网络的实际应用
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为了改善高校奖学金的评定方法，提出了自组织特征映射网络的解决方案，通过设计出基于MATLAB的SOM神经网络，并对所设计的SOM神经网络进行训练及测试，验证了自组织特征映射网络在奖学金评定改进措施中的有效性，改善了奖学金评定中的公平性、公正性。实际应用表明，该方法具有准确、可靠的特点，有很好的实用性。
基于自组织特征映射(SOM)网络对潜在客户的挖掘 (2006年)
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通过自组织特征映射网络（SOM）帮助市场分析人员对消费者的消费记录进行分析，从而概括出每一类消费者的消费模式。实现对消费群体的区分和对潜在客户的挖掘。SOM神经网络是一种基于模型的聚类方法。该网络通过对样本数据实施标准化、规范化的规定，将每条样本数据看作为一个基因数据，通过对基因数据的聚类，找出功能相似的基因。从而达到对潜在客户的挖掘。抽取一定量的样本数据，通过Matlab平台建立一个SOM人神经
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针对概率型感知模型的移动传感器网络中覆盖区域为时变的情况，提出了一种基于自组织特征映射的实时覆盖算法．其中自组织特征映射依据实时采样的样本点来对覆盖目标区域进行拓扑映射，并依据多智能体系统中的一致性控制算法使移动传感器载体形成预定编队，完成覆盖任务．最后通过实验仿真验证了该算法的优良性能．
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