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基于自组织特征映射网络的亚洲足球水平聚类.zip
基于自组织特征映射网络的亚洲足球水平聚类.zip
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基于自组织特征映射网络的亚洲足球水平聚类
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基于自组织特征映射网络的亚洲足球水平聚类
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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。
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
基于自组织特征映射网络的综合评价模型.pdf
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自组织特征映射神经网络.zip
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(自组织特征映射射神经网络)Self-organizing Map，很好的代码，亲测可直接使用
基于15个国家的世界杯排名的Kmeans算法实现
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本代码 旨在演示kmeans的算法思想，以及将其应用到15个国家的世界杯排名分析中。
自组织特征映射神经网络（SOM）程序
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自组织特征映射神经网络（SOM）也是无教师学习网络，主要用于对输入向量进行区域分类。本程序编写了SOM网络的简单应用程序。
自组织映射网络 ——python实现SOM（用于聚类）
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SOM（Self Organizing Maps ） 的目标是用低维目标空间的点来表示高维空间中的点，并且尽可能保持对应点的距离和邻近关系（拓扑关系）。该算法可用于降维和聚类等方面，此代码主要用于实现聚类。
基于自组织特征映射网络的亚洲足球水平聚类.zip_accepth1q_matlab_神经网络_自组织映射_足球网络
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matlab下基于自组织特征映射网络，对亚洲足球水平的一个简单聚类。
基于自组织特征映射网络的亚洲足球水平聚类附matlab源码+仿真结果和运行方法.zip
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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
基于自组织特征映射网络的亚洲足球水平聚类_神经网络应用实例.zip
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基于自组织特征映射网络的亚洲足球水平聚类.zip_writingm1c_神经网络聚类_聚类应用_聚类神经网络_自组织聚类
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神经网络应用实例 基于自组织特征映射网络的亚洲足球水平聚类
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
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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...
基于自组织特征映射神经网络的聚类分析.pdf
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50.MATLAB编程 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类.zip
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基于遗传算法和自组织特征映射网络的文本聚类方法
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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．
自组织特征映射应用实例.zip_self-organizing map_自动聚类_自组织映射
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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。各神经元的连接权值具有一定的分布。最邻近的神经元互相刺激，而较远的神经元则相互抑制，更远一些的则具有较弱的刺激作用。自组织特征映射法是一种无教师的聚类方法。
基于MATLAB的自组织特征映射网络的实际应用.pdf
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MATLAB神经网络和优化算法：5 kohonen网络聚类算法网络入侵聚类.zip
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基于自组织特征映射网络的电弧故障检测方法
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一般利用故障电弧产生时的电流波形特性进行电弧故障检测。随着线路负载种类的日益增多，故障电弧产生时的电流波形与某些负载无弧情况下的电流波形十分相似，难以通过简单的电流时频域特征进行电弧故障检测，影响电弧故障检测的准确性。针对该问题，提出一种自组织特征映射网络与滑窗法相结合的电弧故障检测方法，在自组织特征映射网络自主挖掘电流数据内在特征的基础上，利用相邻周期电流样本之间的关联性与连续性，对电流信号进行
基于自组织特征映射的移动传感器网络控制 (2015年)
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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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