第4章 SOM自组织特征映射神经网络 (4)

1000个训练步时降为0，即只含获胜神经元。每训练200步记录一次权值，观察其在训练过程中的变化情况。给出训练结束后，5个输入模式在输出平面上的映射图。并观察下列输入向量映射区间。

F1?[1F4?[001001]，F2?[11]，F5?[011011]，F3?[01]。

110]，

4．介绍一例自组织SOM神经网络的具体应用。

4.6 参 考 文 献

[1] Kohonen T. Content-addressable memories. Second Edition. Spring Verlag，1987 [2] Kohonen T. Self-Organization and associative memory. Third Edition. Spring Verlag，1989 [3] Kohonen T. An introduction to neural network. Neural Networks，1988，1(1):3~16 [4] Kohonen T. Learning vector quantization. Neural Networks，1988，1(4):290~303 [5] Kohonen T. The self-organizing map. Proc. IEEE，1990，pp.1464~1480 [6] 韩力群. 人工神经网络的理论、设计及应用. 北京：化学工业出版社，2002 [7] 朱大奇. 电子设备故障诊断的原理与实践. 北京：电子工业出版社，2004

[8] 王磊，袁慎芳. Kohonen神经网络在复合材料损伤主动监测技术中的应用. 材料科学与工程，2002，20(4):513~516

[9] 马野，李楠. 应用自组织映射神经网络进行模拟电路故障诊断的仿真研究. 系统仿真学报，2001，13(5):582~584

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