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摘要:
自组织映射算法是一种无导师学习算法。在实际聚类应用中,网络识别率受初始权值、竞争方式、样本参数等诸多因素影响。以竞争方式为切入点,以生物学为指导,引入相似度判断规则构建了神经元“兴奋区”,改进了SOM网络,实验证明了算法的有效性。
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内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
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文献信息
篇名 基于相似度检测的SOM网络模型研究
来源期刊 软件导刊 学科 工学
关键词 SOM网络 余弦相似度 相似度检测 兴奋区
年,卷(期) 2014,(5) 所属期刊栏目 算法与语言
研究方向 页码范围 82-83
页数 2页 分类号 TP393
字数 2178字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 彭雅琴 三江学院计算机科学与工程系 13 30 3.0 5.0
2 郇洪江 6 28 2.0 5.0
传播情况
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引文网络
引文网络
二级参考文献  (6)
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研究主题发展历程
节点文献
SOM网络
余弦相似度
相似度检测
兴奋区
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件导刊
月刊
1672-7800
42-1671/TP
16开
湖北省武汉市
38-431
2002
chi
出版文献量(篇)
9809
总下载数(次)
57
总被引数(次)
30383
论文1v1指导