Advertisement

MATLAB SOFM源代码

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
这段简介可以描述为：MATLAB SOFM源代码提供了一套基于MATLAB环境实现自组织特征映射(SOFM)神经网络算法的完整编程示例与文档。适合科研和工程应用，帮助用户理解和使用SOFM进行数据分析与可视化。 Kohonen的SOFM（自组织特征映射）源程序提供了一种有效的数据可视化方法，能够将高维输入空间的数据映射到低维空间中，并且保持了数据之间的拓扑关系。这种网络通过竞争学习机制自动调整神经元权重，使得相似的输入模式被分配给相邻的神经元。SOFM在无监督学习领域有着广泛的应用，例如聚类、分类和降维等任务。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • MATLAB SOFM源代码
    优质
    这段简介可以描述为：MATLAB SOFM源代码提供了一套基于MATLAB环境实现自组织特征映射(SOFM)神经网络算法的完整编程示例与文档。适合科研和工程应用，帮助用户理解和使用SOFM进行数据分析与可视化。 Kohonen的SOFM（自组织特征映射）源程序提供了一种有效的数据可视化方法，能够将高维输入空间的数据映射到低维空间中，并且保持了数据之间的拓扑关系。这种网络通过竞争学习机制自动调整神经元权重，使得相似的输入模式被分配给相邻的神经元。SOFM在无监督学习领域有着广泛的应用，例如聚类、分类和降维等任务。
     
  • SOFM_ SOFM聚类算法_ SOFM
    优质
    SOFM（Self-Organizing Feature Map）是一种无监督学习神经网络模型，用于数据可视化及降维，尤其擅长处理高维度数据并生成拓扑有序的特征映射。 SOFM自组织映射网络用于将同颜色的像素进行聚类。
     
  • SOFM（自组织特征映射）代码
    优质
    SOFM代码是指实现自组织特征映射算法的编程代码。该算法是一种无监督学习方法，通过神经网络自动识别输入数据中的模式和结构，适用于数据聚类、降维等领域。 测试环境：MATLAB 2015自组织特征映射。这是我自己实现的一个版本。
     
  • Kohonen SOFM（自组织特征映射）源程序
    优质
    这段简介可以这样描述：“Kohonen SOFM”即自组织特征映射程序，是一种无监督的人工神经网络模型。它能够将高维输入数据映射到低维空间，并保持其拓扑结构。该源代码适用于模式识别、数据可视化等领域研究和应用。 此目录包含实现Kohonen自组织特征映射网络的代码。源代码位于SOFM.CPP文件中。示例数据可以在SOFMSAMP.PAT文件中找到。SOFM程序接受向量形式的输入，并计算权重，输出显示在屏幕上。
     
  • 基于SOFM网络的自组织特征图3D演示代码实现
    优质
    本项目采用SOFM（Self-Organizing Feature Map）神经网络技术，实现了自组织特征图在三维空间中的动态展示，便于研究者深入理解和分析数据结构。 自组织特征图（SOFM）网络的实现可以通过参考一篇关于3D演示代码的博文来学习。这篇博文详细介绍了如何构建并可视化SOFM网络的过程。
     
  • MATLAB源代码
    优质
    本资源提供一系列高质量的MATLAB源代码文件，涵盖算法开发、数据分析和科学计算等领域的多种应用。适合科研人员及工程技术人员使用。 在计算电磁学领域，使用有限差分法来计算双脊波导的基模色散特性曲线是一种常见的方法。
     
  • MATLAB Topsis源代码
    优质
    本作品提供了一套基于MATLAB环境实现的Topsis决策分析方法的源代码。通过该工具箱，用户能够简便地进行多属性决策问题的分析与评估。 利用TOPSIS法计算网络训练的理想输出样本值。首先构建了一个包含3个投入指标和4个产出指标的企业技术创新测度评价体系。根据综合评价需求及神经网络学习的可行性和有效性，设计了具有3.1 O.1拓扑结构的BP神经网络模型。该模型中，输入为三个技术创新投入测度参数，输出则是一个技术创新评估值；理想训练输出是通过运用TOPSIS法计算得出的四个产出指标综合评价值。 实证分析部分选取了九家上市企业过去四年的技术创新投入与产出数据作为样本，并利用本段落提出的方法和MATLAB神经网络工具箱进行大量测试和学习，确保模型误差控制在预定范围内。最终建立了一个可用于评价企业技术创新测度的神经网络模型。
     
  • SPEA2 MATLAB源代码
    优质
    SPEA2 MATLAB源代码提供了基于MATLAB环境实现的SPEA2（Strength Pareto Evolutionary Algorithm 2）多目标优化算法的完整代码和示例，适用于学术研究与工程应用。 改进强度的Pareto进化算法：SPEA2；使用Matlab编写，并包含23个测试算例。
     
  • LDA MATLAB源代码
    优质
    这段MATLAB源代码实现了Latent Dirichlet Allocation (LDA)算法，为文本数据集提供主题建模分析。适合进行大规模文档集合的主题提取和探索。 该代码可直接运行，并附有清晰的注释说明，便于读者阅读。
     
  • SVM的Matlab源代码
    优质
    这段简介可以描述为：SVM的Matlab源代码提供了支持向量机(SVM)在Matlab环境下的实现细节，包括训练模型、预测分类等功能。适合研究与工程应用需求者参考学习。 用Matlab编写的SVM源代码质量不错，可以开放下载。