基于样本检测的SOM网络模型与应用

• 作者: 宫宁生 彭雅琴 陈俊
• 来源期刊: 微处理机
• 学科: 工学
• 关键词: SOM网络 离散度准则 样本检测 神经网络
• 年，卷（期）: 2009,（5）
• 所属期刊栏目: 微机网络与通信
• 页码范围: 63-64,68
• 页数: 3页
• 分类号: TP18
• 字数: 2153字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-2279.2009.05.020

摘要

自组织映射算法是一种无导师学习方法,具有良好的自组织、可视化等特性,现已广泛应用于各个领域.其最重要的特点就是能够自动寻找样本中的内在规律和属性,从而自适应的改变网络的参数.在实际应用中,网络的识别率会受样本影响,为此提出了一种基于SOM网络的新型网络结构:带样本检测的SOM网络,使其可以实现样本的检测,优化样本输入,从而提高网络的识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	宫宁生	南京工业大学信息科学与工程学院	54	473	12.0	20.0
5	彭雅琴	南京工业大学信息科学与工程学院	3	9	2.0	3.0
6	陈俊	南京工业大学信息科学与工程学院	4	9	2.0	3.0