1 灰自组织特征映射神经网络 1.1 自组织特征映射神经网络 自组织特征映射(Self-Organizing Maps， SOM) 是Kohonen 提出的一种人工神经网络模型， 具有良好的聚类、自组织、自学习以及可视化的功 能。
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...Documents lf-Organizing Map,SOM) 国立台中师范学院教育测验统计研究所 陈桂霞 黄重光 自组织映射图网路(Self-Organizing Map,SOM) 自组织映射图网路(Self-Organizing , Map,SOM) , gsems.n...
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（ 2） 自组织映射网络(Self-Organizing Maps ， SOM)：在这 种网络结构中，同一层之间存在着相互关联，神经元之间有相互 制约的关系，但从层与层之间的关系 ...
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Self-Organizing Map SOM 自组织映射
self-organizing map network 自组织映射网络
self-organizing map networks 自组织映射网络
Growing Hierarchical Self-Organizing Map 生长型分级自组织映射 ; 生长 ; 生长层级式自组织映射图
Self-organizing Map Clustering 自组织映射图网络
growing hierarchical self-organizing map networks 生长分层自组织映射网络
Quick Self Organizing Map 快速自组织映射
self-organizing map and Data Fusion 组织映射融合 ; 自组织映射融合
Classical feature extraction methods include: Principle Component Analysis、Singular Value Decomposition、Projection Pursuit、Self-Organizing Map, and so on.
传统的特征提取方法主要有:主分量分析、奇异值分解、投影追踪、自组织映射等。
参考来源 - 模式分类特征提取中的独立分量分析Then using the Self-Organizing Map network (SOM), the load sequence of one week canbe divided into four load types.
然后利用自组织映射网络(SOM)对负荷序列进行分类，可将一周负荷分为四种负荷类型。
参考来源 - 基于小波变换和神经网络的短期负荷预测研究·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
以上来源于: WordNet
Classical feature extraction methods include: Principle Component Analysis, Singular Value Decomposition, Projection Pursuit, Self-Organizing Map, and so on.
传统的特征提取方法主要有：主分量分析、奇异值分解、投影追踪、自组织映射等。
This paper propose a refined self-organizing map that can directly handle categorical data or hybrid data, map the data to lower dimensions, and also uncover the similarity among data.
本研究针对此问题，提出改良式自组映射图，能直接处理种类型态或混合型态的资料，同时在投射后的低维度空间，反映高维度资料之间的相似度。
Towards the end, I have again given some examples from public life and tried to map it with the Agile and self-organizing concept.
快到结尾时，我会再次从公众生活中给出一些例子，并将其映射到敏捷和自组织的概念之上。
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