自组织特征映射神经网络数据分类设计目录一.自组织特征映射神经网络简介二.自组织特征映射神经网络结构二.自组织特征映射神经网络结构三、自组织特征映射学习算法原理四、自组织特征映射学习算法步骤四、自组织特征映射学习算法步骤五、SOM学习算法的MATLAB实现五、SOM学习算法的MATLAB实现五、SOM学习算法的MATLAB实现六、SOM网络应用于模式分类六、SOM网络应用于模式分类TRAINR,Epoch0/200TRAINR,Epoch25/200TRAINR,Epoch50/200TRAINR,Epoch75/200TRAINR,Epoch100/200TRAINR,Epoch125/200TRAINR,Epoch150/200TRAINR,Epoch175/200TRAINR,Epoch200/200TRAINR,Maximumepochreached.Yt=1至16列242343214424411317至29列2112214132444系统训练结束后，给出分类结果。由于竞争型网络采用的是无教师学习方式，因此其显示分类结果的方式与目标设置方式可能不同，这里采用统计法比较自组织竞争网络给出的结果与原始分类结果，如下表所示。网络的神经元分布图如图所示。从统计结果可知，自组织竞争网络输出结果与原始分类结果完全吻合。继续运行程序则可得到待分类样本数据的分类结果。Ys=1至15列24234321442441116至30列32112214132444231至45列23241124322314146至49列4241四、自组织特征映射学习算法步骤五、SOM学习算法的MATLAB实现从统计结果可知，自组织竞争网络输出结果与原始分类结果完全吻合。继续运行程序则可得到待分类样本数据的分类结果。Ys=1至15列24234321442441116至30列32112214132444231至45列23241124322314146至49列4241