一种生长型自组织神经网络的聚类研究
基于人工神经网络的聚类算法优化研究
基于人工神经网络的聚类算法优化研究随着科技的不断发展，人工智能成为了当今社会一个备受关注的热点话题。
其中，人工神经网络作为一种重要的技术，受到了越来越多的关注和研究。
而在人工神经网络应用领域中，聚类算法优化也成为了一个重要的研究课题。
那么，本文便将基于人工神经网络的聚类算法优化进行深入探讨。
一、人工神经网络基础人工神经网络是一种由多个神经元相互连接组成的网络，其结构与生物神经系统相似。
通过学习与训练，人工神经网络可以模拟人类的智能行为，并对大量数据进行分类、预测、识别等操作。
而人工神经网络训练过程中使用的算法和方法，则对于聚类算法优化而言尤为重要。
二、聚类算法优化研究聚类算法是机器学习中的一个重要领域，它主要通过对样本进行分组或分簇，对数据进行分类和分析。
聚类算法优化则是针对现有聚类算法进行改进和优化，提升其运行效率和准确性。
传统的聚类算法中，K-means算法是一种著名的聚类算法。
它通过计算样本之间的欧几里得距离，将样本依据距离远近分组。
但是，K-means算法具有计算量大，对初始值敏感以及易陷入局部最小值等问题。
为此，研究人员提出了一系列基于人工神经网络的聚类算法。
例如，自组织特征映射(SOM)算法、基于ART神经网络的聚类算法等。
这些算法的出现，旨在优化传统聚类算法的问题，并提高聚类效果和精度。
具体来说，这些新算法能够通过不同的神经元之间的相互作用，学习样本的非线性特征，并能够自适应地调整分组结果。
三、优化研究案例为了更好的说明基于人工神经网络的聚类算法优化的具体应用，我们举一个实际的例子。
研究人员曾对美国著名的湾流飞机的大量数据进行聚类分析，探讨其工作状态下性能和健康状况的影响因子。
在传统聚类算法下，所得到的聚类结果效果不佳。
于是，研究人员采用基于单层神经网络和基于ART神经网络的聚类算法，并将两种算法结果进行比较。
实验结果表明，采用基于ART神经网络的方法所得到的分组结果比传统K-means算法更优，能够更好地揭示湾流飞机性能和健康状况的关联因素。
基于进化树型自组织神经网络聚类分析
（ 山 学院 信 息 工 程 学 院 ， 徽 黄 山 ２ ５ ２ ） 黄 安 ４ ０ １
摘 要 ：ＯＭ 是 当前 最著 名 的基 于神 经 网络 的用 于数 据 可视 化 、 聚类 等任 务 的数 据 分析 工 具之 一 ， Ｓ 为
了克服 传 统 Ｓ ＯＭ 模 型 需要 预选 指 定的 限制 ， 别是在 大的 映射 网络 中寻找 最 佳 匹配 结 点将 会很 耗 时 网络模 型 结 构需 要 预 选指
定 的限 制 。 别 是在 大 的映 射 网 络 中寻找 最 佳 匹配 特
结 点 将 很耗 时 的问题 ， 我们 采 用 一 种新 的动 态 增 长 的 进 化 树 型 自 组 织 特 征 神 经 网 络 （ ｖ ｌｔ ｎ ｒ Ｅ ｏ ｉ ａｙ ｕｏ
别 是 在 大 的 网络 结 构 中寻找 最 佳 匹配 节 点 的 耗时 。
１ 引 言
在使用 Ｓ ＯＭ 网络 时 ，ＯＭ 中预 定 的 网络 拓扑 结 构 Ｓ 隐含 了对 结 果 映 射 的限 制 ， 常 只 有 在训 练 结 束 之 通 后 才能 发 现 不 同 的 网络 拓 扑 结 构 也 许 能 得 到 更 好 的结 果 。这 种网 络结 构 的限制 大 大影 响 了网络 的收 敛速 度 ． 往往 要 经若 干次 不 同 Ｍ 值 的仿 真训 练 才能 最终 确定 适 合于 特定 应用 的 网络 结构 。绝 大多 数 的 情 况 下 ． 没有 先验 知识 能让 我 们 事 先 去 选 择一 个 并 合适 的网络 规模 ，所 以它 严 重地 影响 了 Ｓ ＯＭ 的应
用。
聚 类是把 一组 个 体按 照 相 似 性 归成 若 干 类别 ，
即 “ 以聚 类” 物 。它 的 目的是使 得 同一类别 的个 体之
如何使用神经网络进行聚类分析
如何使用神经网络进行聚类分析神经网络在机器学习领域中扮演着重要的角色，可以用于各种任务，包括聚类分析。
聚类分析是一种将数据集中的对象划分为相似组的方法。
在本文中，我们将探讨如何使用神经网络进行聚类分析，并介绍一些常用的神经网络模型。
首先，让我们了解一下什么是神经网络。
神经网络是一种模仿人类神经系统的计算模型，由多个神经元（节点）组成的层级结构。
每个神经元都与其他神经元相连，并通过权重来传递信息。
神经网络通过学习权重和偏差的调整，从而能够对输入数据进行分类、回归或聚类等任务。
在聚类分析中，我们希望将数据集中的对象划分为不同的组，使得每个组内的对象相似，而不同组之间的对象差异较大。
神经网络可以通过学习数据集的特征和模式，自动将对象划分为不同的聚类。
下面介绍几种常用的神经网络模型用于聚类分析。
一种常用的神经网络模型是自组织映射（Self-Organizing Map，SOM）。
SOM 是一种无监督学习算法，可以将高维数据映射到一个低维的拓扑结构中。
SOM模型由输入层和竞争层组成，竞争层中的神经元代表聚类中心。
通过调整神经元之间的权重，SOM模型可以将输入数据映射到最相似的聚类中心。
另一种常用的神经网络模型是深度自编码器（Deep Autoencoder）。
深度自编码器是一种多层神经网络，由编码器和解码器组成。
编码器将输入数据压缩为低维表示，而解码器则将低维表示重构为原始数据。
通过训练深度自编码器，可以学习到数据的潜在特征，并用于聚类分析。
除了上述两种模型，还有许多其他的神经网络模型可用于聚类分析，如卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）。
这些模型在不同的数据集和任务中表现出色，可以根据具体需求选择合适的模型。
在使用神经网络进行聚类分析时，还需要注意一些问题。
首先，数据的预处理非常重要。
神经网络对数据的分布和尺度敏感，因此需要对数据进行标准化或归一化处理。
一种新的基于动态SOFM的神经网络聚类模型
Ｖｏ ． ５ Ｎｏ ４ １２ ．
Ｄｅ ．２ ０７ ｃ ０
２０ 年 １ ０７ ２月
一
种 新 的基 于 动 态 Ｓ Ｍ 的 神经 网络 聚类 模 型 ＯＦ
陆宇曼 ， 会林 ， 郭 李陶 深 ， 一丹 苏
（ 广西大学 计算机与 电子信息学院 ， 广西 南宁 ５０ ０ ） ３ ０ ４
摘 要： 提出一种动态增删自组织映射（Ｇ Ｓ Ｍ） Ｄ Ｄ Ｏ 神经网络， 给出该模型的聚类算法描述及实现过程。定义
１ ＤＧＤＳ ＯＭ 模 型
本文 提 出的 ＤＧ ＯＭ 模型 结构如 图 １所示 ， ＤＳ 它包 含 了输入 层 、 竞争 层 和输 出层 以及输 出层与竞争 层 之间的 反馈模 块 。该模 型 的输入 层与 传统 的 Ｓ Ｍ 模 型相 同 ； ＯＦ 把输 出层 独立 出来 是 因为输 出层需记 录
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第２ ５卷
第４ 期
广西 师范 大学 学报 ： 自然 科学 版
Ｊｕ ｎ ｌ ｆ ｕ ｎ ｘ ｒ ｌ ｉ ｒｉ ： ｔｒｌ ｃ ｎｅＥ ｉｏ ｏ ｒ ａ ｏ ａ ｇ ｉ ｍａ Ｕｎｖ ｓ ｙ Ｎａｕａ Ｓ ｉ ｃ ｄｔ ｎ Ｇ Ｎｏ ｅ ｔ ｅ ｉ
图 １ Ｄ Ｄ ＯＭ 模 型结 构 Ｇ Ｓ
Ｆｉ ＤＧ ＳＯＭ ｍ ｏ ｅ ｔｕｃ ｕｒ ｇ．１ ｄ ｌｓ ｒ ｔ ｅ
节点 信任 度是指通 过 评价 节点所 产生 的聚类 效果优 劣 ， 定 节点存 在 的合理程 度 的评价值 。 决 这是删 除 节点 的依据 。节 点信 任度 由熵值 和模 式个 数决 定 ： 熵值 反映 了聚类 效果 的好 坏 ， 而模 式个 数评价 的是 当前
中图 分 类 号 ： Ｐ ９ Ｔ ３１ 文献标识码 ： Ａ 文 章 编 号 ：０ １６ ０ （０ ７０ —２ ７０ １ ０—６ ０ ２ ０ ） ４０ ５ —４
自组织神经网络概述
针对自组织神经网络的计算密集型特 性，硬件加速技术如GPU、FPGA等 正被广泛应用于提升自组织神经网络 的计算效率和实时性。
大规模数据的应用
随着大数据技术的不断发展，自组织 神经网络在大规模数据上的应用也日 益广泛，能够从海量数据中提取有用 的特征和模式。
未来展望
01
更高效的自组织学习机制
未来的研究将致力于开发更高效、更灵活的自组织学习算法，以适应不
它利用神经元之间的连接权重进 行学习，使得相似的输入数据能 够被映射到相近的神经元输出。
自组织映射能够自动识别输入数 据的内在结构和规律，从而对数
据进行分类、聚类和可视化。
竞争学习
01
竞争学习是自组织神经网络中 的一种重要机制，通过竞争的 方式选择最佳的神经元来表示 输入数据。
02
在竞争过程中，每个神经元根 据其与输入数据的相似度进行 响应，相似度最高的神经元将 获得胜利并更新其连接权重。
它不需要预先定义输入数据的类别或 结构，而是通过学习输入数据的内在 规律和模式，自动对数据进行分类或 聚类。
自组织神经网络的应用场景
图像识别
语音识别
自组织神经网络可以用于图像识别任务， 自动提取图像中的特征并进行分类。
在语音识别领域，自组织神经网络可以用 于自动提取语音中的特征，提高语音识别 的准确率。
总结词
通过最小化预测误差的方式，学习输入样本的映射关系，用于预测和函数逼近。
详细描述
回归型自组织神经网络采用最小化预测误差的规则，通过调整神经元权重，使得 神经元的输出能够逼近输入样本的目标值。这种类型的自组织神经网络常用于时 间序列预测和函数逼近。
概率型自组织神经网络
总结词
基于概率密度函数，学习输入样本的概 率分布，用于概率建模和异常检测。
基于神经网络的聚类算法研究
基于神经网络的聚类算法研究近年来，随着人工智能技术的不断发展，基于神经网络的聚类算法也越来越受到研究者的关注。
此类算法能够根据数据的特征，将数据划分成不同的簇，从而方便后续的数据分析。
本文将探讨基于神经网络的聚类算法的研究现状、应用前景以及存在的问题。
一、研究现状随着数据量的不断增加，传统的聚类算法（例如k-means）已经不能满足现代数据的需求。
因此，基于神经网络的聚类算法应运而生。
这类算法结合了神经网络的非线性映射能力和聚类算法的分类能力，不仅能够处理大规模和高维的数据，还具有异构聚类的能力。
目前，基于神经网络的聚类算法主要可以分为两类：有监督学习和无监督学习。
有监督学习的算法需要先对数据标注，然后通过神经网络进行分类，这类算法的优点在于能够得到更准确的聚类结果。
无监督学习的算法则不需要数据标注，通常采用自组织映射网络（SOM）或高斯混合模型（GMM）进行计算，这类算法的优点在于不需要额外的标注信息。
二、应用前景基于神经网络的聚类算法在很多领域都有着广泛的应用前景。
其中，最为常见的应用领域就是图像分割和模式识别。
在图像分割领域，这类算法可以将一张图像分成若干个部分，每个部分代表一种物体或者纹理。
在模式识别领域，这类算法可以帮助我们检测文本和语言中的规律模式，从而方便我们进行分类和标注。
另外，基于神经网络的聚类算法还可以应用于网络安全领域。
例如，我们可以将用户的网络行为数据进行聚类，从而发现异常的网络行为，提供更加有效的安全防护。
三、存在的问题尽管基于神经网络的聚类算法具有许多优点，但也存在着一些问题和挑战。
首先，这类算法需要大量的计算资源才能进行有效的计算。
其次，由于神经网络模型的复杂性，这类算法可能存在过拟合的问题。
此外，由于神经网络的黑箱结构，这类算法可能难以解释计算的结果。
针对上述问题，目前研究者正在尝试寻找有效的解决方案。
例如，一些研究者提出了基于GPU加速的算法，可以显著减少计算时间。
第10章神经网络聚类方法
第10章神经网络聚类方法
神经网络聚类方法是一种以神经网络技术为根基，以聚类分析为基础
的分类算法，它可以检测出不同数据之间的相似性，从而将这些数据分类
组织起来。
它的出现主要是为了解决传统聚类方法结果效果不佳的问题。
神经网络聚类方法的基本思想是，将聚类分析问题转化为神经网络模
型的问题，用神经网络解决聚类问题，尤其是使用核函数来表示簇之间的
关系，使用反向传播算法来优化神经网络，得出最优聚类结果。
根据神经网络聚类方法的结构，可以将神经网络聚类方法分为两类：
一种是基于核映射的神经网络聚类，另一种是基于自组织映射的神经网络
聚类。
基于核映射的神经网络聚类的典型代表有核聚类神经网络，它是由一
个输入层、一个隐含层和一个输出层构成的神经网络，它的基本思想是使
用一种核函数来表示簇之间的关系，并用反向传播算法来优化该神经网络，使其能够得出较为精确的聚类结果。
基于自组织映射的神经网络聚类则由一个输入层、一个隐含层和一个
自组织映射(SOM)层构成的神经网络，其基本思想是使用一种自组织映射
函数来表示簇之间的关系，并用反向传播算法来优化该神经网络。
基于SOM神经网络的聚类方法研究
提取一组数 据 中的重要特 征或某种 内在规律 ， 散 按离 时 间方式进 行分类 。网络可 以把 任意 高维 的输人 映 射到低维空 间 ， 且使得输 人数据 内部 的某些相 似性 并
质表现 为几何 上邻近 的特征映 射 。 这样 ， 在输 出层 就
目前 ， 于ｓ 基 ＯＭ神经 网络 的聚类方 法仍 然是数据
Ｖｏ ． ２ Ｎ ｏ２ １２ ．
Ａｐ ｉ ２ ０８ ｒｌ ０
基于 Ｓ 神 经 网络 的聚 类方法研 究 Ｍ Ｏ
口 赵 晓 丹 齐 ， 志
（． １ 吉林省 经济 管理 干部 学 院 国 际商务 系 ，吉林 长春 ｌ０ ｌ ； ３０ ２
２东北 师范 大学 计 算机 学院 ，吉林 长春 １０ １） ． ３ ０ ７
【 作者简介】 赵晓丹（９ １ ）女， １８一 ， 汉族， 吉林省四平市人 ， 吉林省经济管理干部学院国际商务 系助教 ， 金融学硕士。
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要】 聚类分析是 由若干个模式组成的， 它在数据挖掘 中的地位越 来越重要。 通过数据挖掘聚类分
析， 可以及 时 了解 各地 区经 济 实力等 重要 的信 息 ， 对各级 政府政 策制 定上及 宏观调 控 上都具 有 非常 重要 的
现 实意 义 。
【 关 键 词】 数据挖掘 ； 聚类分析 ； 自组织特征映射神 经网络 【 中图分类号】 Ｐ ９． Ｔ ３３０ ２ 【 文献标识码】Ａ 【 文章编号】 ０ ９０５ （０ ８０ ．０ １ ３ １０ ．６７ ２０ ）２０ ８． ０
一种基于自组织神经网络的语音识别系统
【 ｙ ｗ ｒ ｓ ｐｅｈ ￣ ｍｒ ｘ ａｔ ｎ ｅ － ｒａｉ ｎ ｅｒｌｎｔｏｋ ；ｃ ｓｉ ｄｃｕｔ ｎ ；ｂｒｅ ｉｅｎｕ ｎ Ｋｅ ｏｄ 】ｓｅｃ ａ ｅｅｔ ｃ ｏ ；ｓｌ ｏｇｎｚ ｇ ｎｕａ ｅｗ ｒｓ ｌ ｓｙ ａ ｌｓ ｒ ｇ ｏ ｒｎ ｅ ｒ ｒ ｉ ｆ ｉ ａ ｆｎ ｅ ｉ ｄｌ ｏ
ｈ ｏ ｇ Ｔ ｒｕ ｈ
ｔ ｅ ｏ ｄ ｒｉｅ ｅ ｒｎ ａ ｅ ｃ ｎ ｒ ｄ ｒｈ ｓ ｌ－ ｒ ａ ｉ ｎ ｎ ｕ ａ ｈ ｂ ｒ ｅｌ ｎ ｕ ｓ ｒ ｏ ｆ ｍｅ ． Ｉ ｅ ｅ ｏ ｇ ｎ ｚ ｇ ｅ ｒ ｌ ｎ ｏ ｉ ’ ｆ ｉ
ｎ ｔ ｒ ｓ ｉ ａ ｔ ｉ ｌ ｎ ｔ ｆ ｒ ｓ ｅ ｃ ｅ ｏ ｉ ｏ ．Ｔ ｅ ｘ ｅ ｍｅ ｔｌ ｅ ｕ ｔ ｓ ｏ ａ ｔｅ ｒ ｃ ｇ ｉ ｏ ａ ｃ ｒ ｃ ｅｗｏ ｋ ｓ ｓ，ｓｍｐ ｅ ａ ｄ ｆ ｏ ｐ ｅ ｈ ｒ ｃ ｇ ｔ ｎ ｈ ｅ ｐ ｒ ｎａ ｒ ｓ ｌ ｈ ｗ ｔ ｔ ｈ ｅ ｏ ｔ ｎ ｃ ｕ ａ ｙ ｆ ｉ ｎ ｉ ｉ ｓ ｈ ｎ ｉ
了合 理 的 输 出模 式 类 。验 证 了 自组 织 神 经 网 络 适 合 于 处 理 孤 立 词 语 音 识 别 ， 并 具 有 快 速 性 和 结 构 简 单 等 特 征 。
ＭＡ ｎＡＢ仿 真 实 验 表 明 ， 音 识 别 率 达 到 ９ ％ 。 语 ６
【 键 词 】语 音 特 征 提 取 ； 自组 织 神 经 网络 ；分 类 聚 类 ；边 界 神 经元 关 【 图分 类 号 】Ｔ １． 中 Ｎ９ ２ ４ ３ 【 献 标 识 码 】Ａ 文
测系数 、 线性 预 测 倒 谱 系 数 和 Ｍｅ 倒 谱 特 征 系 数 ， 立 了基 于 自组 织 神 经 网络 的识 别 判 决 模 型 。深 入 分 析 和 改进 了 ｌ 建
自组织特征映射神经网络研究与应用
自组织特征映射神经网络研究与应用自组织特征映射神经网络，又称Kohonen网络，在机器学习领域中具有广泛的研究和应用价值。
它是由芬兰科学家Teuvo Kohonen于1982年提出的，用来解决模式分类和聚类问题。
本文将分别从网络结构、学习规则、应用场景等多个角度来介绍自组织特征映射神经网络的研究与应用。
一、网络结构自组织特征映射神经网络是一种有两层或多层的神经元组成的全连接网络，其特点是每个神经元与输入节点全连接，但只有部分神经元与输出节点连接，这些与输出节点相连接的神经元被称作胜者神经元。
胜者神经元的选择根据输入数据与神经元之间的权值距离进行，即越接近输入数据的神经元越容易胜出。
自组织特征映射神经网络的网络结构简单，但它可以通过适当调整参数，从而实现多种复杂的函数映射。
在具体应用中，还可以采用层级结构的自组织特征映射神经网络，对于复杂的数据集，可以通过层层处理，逐步提取其更高层次的特征。
二、学习规则自组织特征映射神经网络的学习规则是基于竞争性学习的，其原理是将输入数据投影到高维空间中的低维网格上，使其可以进行分类和聚类。
其学习过程中所用的算法有两种：批处理算法和在线算法。
批处理算法在每个Epoth后，在一个批次中对全部样本进行训练，并更新权值，从而可以获得更稳定的结果，但训练时间较长。
而在线算法则是对每个样本逐个进行学习，因此训练速度较快，但结果相对不稳定。
在学习过程中，自组织特征映射神经网络会通过不断调整权值，形成特征抽取与分类能力强的模型。
其学习的结果可以通过可视化方式，将数据点在网格上的分布呈现出来，形成热图的形式，便于分析与理解。
三、应用场景自组织特征映射神经网络在数据挖掘、图像处理、生物信息学等领域都有着广泛的应用。
在图像处理领域中，可以通过自组织特征映射神经网络对图像进行压缩和分类。
在数据挖掘方面，自组织特征映射神经网络可用于数据聚类和数据可视化。
通过自组织特征映射神经网络，大量数据可以被投射到低维空间，并形成可视化热图，从而能够更好地理解数据的分布规律。
一种基于动态模糊Kohonen网络的聚类模型及应用
南昌大 学学报（ 理科版） Ｊｕ ａ ｏ Ｎ ｎ ｈｎ ｎｖｒｔ（ ａ ｒｌ ｃ ｎｅ ｏｒ ｌ ｆ ａｃａｇＵ ｉｅ ｉ Ｎ ｔ ａ Ｓｉ ｃ ） ｎ ｓｙ ｕ ｅ
Ｖｏ ． ４ ＮＯ． １３ ６
Ｄｅ ． ０ ０ ｃ２ １
文章 编 号 ：０ ６— ４ ４ ２ １ ）６— ６ ３— １０ ０ ６ （０ ０ ０ ０ ０ ０ ４
包含一个根结 点 ； ２为 网络 完全 生成 以后 的状 态 ， 图 其 中的 ８个结点 开始 以 ｒｏ 为根 ， 了一个二 维树 ｏｔ 形成 型结构 ， 且与输入层 的 Ｘ ～Ｘ 实现全互连结 。 算 法 训 练 过 程 主 体 上 分 为 生 长 和平 滑 ２个 阶 段。 生长 阶段是判定条 件 ， 定是 否添加结 点 ， 确 还
无关 ， 而且适 于处 理 模 糊性 的 问题 。 由于 现实 世 界 语义具 有模 糊 性 和 不 确定 性 ， Ｋ Ｎ算 法 应 用 到 聚 ＦＮ 类中， 具有优越 性 。Ｆ Ｎ Ｋ Ｎ的结 构是 固定 的 ， 出 神 输
扑结 构和 聚类结果 依 赖 输 入数 据 序 列 ， 同 的样本 不
输 入顺 序产 生不 同的结果 。本 文提 出一种基 于动态
模 糊 Ｋ ｈｎｎ网络 的 聚类模 型 ， 生长 阶段 采 用基 ｏｏｅ 在 于模糊 集 的学习策 略 ， 据样 本 对 聚 类结 点 的隶 属 根 程度 ， 实现对 每个 聚类 中心 结点 不 同程度 的初 步调 整； 在平 滑 阶段采用 Ｆ Ｃ Ｋ Ｎ的学 习策略 ， 到聚 类结 得 果 与输入 序列 无关 ， 收敛速 度更 快 ， 能更优 的聚类 性 效 果 。最 后 将 该模 型 应 用 于 用 户 兴 趣 模 式 挖 掘 项
基于一种生长型神经网络的倒立摆控制
关键词 ： 细胞生长结构 ； 强化学习 ； 倒立摆
中圈 分 类 号 ：Ｐ ８ Ｔ １ 文献 标 识码 ： Ｂ
Ｃｏ ｔ ｏ ｆＩ ｅ ｔ ｄ Ｐｅ ｄｕ ｕｍ ｓ ｄ ｎ ａ Ｇｒ ｗｉ ｇ Ｎｅ ａ ｔ ｒ ｎ ｒ ｌｏ ｎｖ ｒ ｅ ｎ ｌ Ｂａ ｅ ｏ ｏ ｎ ｕｒ ｌＮｅ ｗｏ ｋ
ｅ ｄ ｌ ｍ ｆ ｃ ｖ ｌ ｙ ｔｅ ｇｏ ｇ ｍａ ｅ ｏ ｅ ｒ ｌｓ ｓｅ ｉ ｌ ｐ ｎ ｕ ｕ ｅ ｅ ｔ ｅｙ ｂ ｈ ｒ ｗ ｎ ｎ ｎ ｒ ｆｎ ｕ ａ ｙ ｔｍ ｔｅ ． ｉ ｉ ｓ ｓｆ
ＫＥＹＷ ＯＲＤ￥： ｒ ｗ ｎ ｅ ｔ ｃｕ ｅ ；Ｒｅ ｎｏ ｃ ｍｅ ｔ ｅ ｒ ｉ ｇ ｎ ｅ ｅ ｎ ｕ ｕ Ｇ ｉ ｇ ｃ ｌ ｓ ｕ ｔｒ ｓ ｏ ｒ ｉ ｆｒ ｅ ｎ ａ ｎ ｎ ；Ｉ ｖ ｒｄ ｐ ｄ ｍ ｌ ｔ ｅ ｌ
ＺＨＡＮＧ Ｙｕ —ｍｅ ， ｉ ＲＵＡＮ ａ Ｘｉｏ—ｇ ｎ ａｇ
（ｎｔｕ ｆ ｎｏ ｔ ｎａｄＣ ｎｒｌ Ｂ ｉｎ ｎｖｒｔ ｏ ｅｈ ｏ ｇ ，Ｂ ｉｎ ０ ０ ２ Ｃ ｉａ Ｉｓｔｔ ｏ ｆｒ ｉ ｎ ｏ ｔ ， ｅｉｇＵ ｉｅ ｉ ｆ ｃ ｎｌ ｙ ｅ ｉ １０ ２ ， ｈｎ ） ｉ ｅ Ｉ ｍａ ｏ ｏ ｊ ｓｙ Ｔ ｏ ｊｇ
ｌ 引 言
倒立摆 系统是 智能控制研究 中的一个典 型问题 ， 它是一 个 自然不稳定体 ， 最终 的控 制 目标是通过 引入适 当的控制方
过 自身偏差不断学习 ， 系统状 态被学习过程所储存 。 但 是现有的控制 方案 ， 在体 现 生物 系统 的发育 和成 长 ， 体 现技 能学习的 自适应和 自组织特性 方面并 不突 出， 而事 先 规定结构和规模的 神经 网络本 身在 处理 映射 问题上 就会存
基于自组织网络的聚类研究（已处理）
基于自组织网络的聚类研究编号本科生毕业论文基于自组织网络的聚类研究Clustering Studies Based On Self-Organizing Network学生姓名专业测控技术与仪器学号080211621指导教师学院光电工程学院二?一二年六月摘要摘要:随着高校招生规模的扩大,在校学生成绩分布越来越复杂,除了传统成绩分析得到的一些结论外,还有一些不易发现的信息隐含其中,因而把数据挖掘技术引入到学生成绩分析中,有利于针对性地提高教学质量。
聚类分析是数据挖掘中的一个重要研究领域,而自组织特征映射则是聚类分析中基于模型的聚类方法的一种,它将数据对象分成为若干个簇,使得在同一个簇中的对象比较相似,而不同簇中的对象差别很大。
文中运用自组织特征映射法对学生成绩进行了聚类,结果表明该方法在学生成绩分析中是完全可行的,而且比传统算法更灵活。
关键字:聚类分析自组织特征映射学生成绩ABSTRACTAbstract: With the increase of enrollment in universities, there aremore and more students in campus, and that makes it more and more complex in the distribution of students’ records. Besides some conclusions from traditional record analysis, a lot of potential information cannot be founded. Importing the data mining technology to students record analyzing makes it more convenient and it can also improve the teaching quality. Clustering analysis is an important research field in data mining. In this paper the self-organizing map is used to cluster the student achievements .It classifies data object to many groups so that the object are similar in the same clusters, different in the different clusters. The self-organizing map is a model-based clustering method in cluster analysis. The results show that this method is entirely possible in the analysis of students’ achievements, and more flexible than traditional methods.Key words: Clustering Analysis; The Self-organizing Map; Students' Achievement目录摘要IABSTRACT II第一章绪论 11.1课题的背景 11.2课题研究的内容 11.3传统的研究方法 11.4课题采用的研究方法 3第二章聚类分析 42.1聚类分析概述 42.2聚类算法性能的要求 42.3聚类分析的原理方法 5第三章自组织特征映射神经网络及MATLAB 83.1自组织神经网络概述83.1.1自组织神经网络历史83.1.2自组织神经网络结构83.1.3自组织神经网络的原理93.2自组织神经网络模型与算法113.3MALTAB概述15第四章自组织神经网络在学生成绩分析中的应用17 4.1算法实现174.2数据收集及分析174.3 MATLAB实现过程174.4结果分析18第五章结论20参考文献21致谢22附录23第一章绪论1.1课题的背景随着高校学生人数大幅度增加,以及教学管理模式的转变如学分制等都给学校的教务管理工作带来了诸多向题,使得教务管理越来越复杂。
自组织神经网络
自组织神经网络通常包含大量的神经元和参数，这使得训练过程变得非常耗时。传统的 优化算法往往需要长时间的迭代才能找到最优解，这限制了自组织神经网络的应用范围。
泛化能力不足
总结词
自组织神经网络的泛化能力不足是另一个挑 战，这主要是由于其容易过拟合训练数据。
详细描述
由于自组织神经网络具有强大的拟合能力， 它很容易过拟合训练数据，导致对测试数据 的泛化能力下降。这限制了自组织神经网络 在实际问题中的应用效果。
缺乏有效的学习规则
总结词
目前自组织神经网络缺乏有效的学习规则， 这限制了其自适应能力和进化速度。
详细描述
自组织神经网络的学习规则决定了其结构和 参数的调整方式，但目前大多数学习规则的 效果并不理想。如何设计更有效的学习规则 ，以提高自组织神经网络的自适应能力和进
化速度，是当前研究的重点之一。
未来发展方向与趋势
K-均值聚类算法
总结词
K-均值聚类算法是一种无监督的机器学 习算法，用于将输入数据划分为K个聚类 。
VS
详细描述
K-均值聚类算法通过迭代的方式将输入数 据划分为K个聚类，每个聚类由其质心表 示。算法通过计算每个数据点到各个质心 的距离，将数据点划分到最近的质心所在 的聚类中，并更新质心位置。K-均值聚类 算法具有简单、高效的特点，广泛应用于 数据挖掘、图像分割和机器视觉等领域。
自适应共振理论模型
总结词
自适应共振理论模型是一种基于自适应滤波原理的神经网络模型，能够自适应地学习和识别输入数据 中的模式。
详细描述
自适应共振理论模型通过调整神经元之间的连接权重，使得神经网络能够自适应地跟踪和识别输入数 据中的模式。该模型具有较强的鲁棒性和适应性，能够处理噪声和异常值，广泛应用于信号处理、语 音识别和自然语言处理等领域。
自组织特征映射神经网络的区域经济发展聚类分析
１ 引言
ｂｎ ｉｇｔｅＰｉｃ ａ Ｃ ｍｐ ｎｎ ｎ ｌ ｉ Ｐ Ａ） Ｉ ｅｒｓｌ ｏ ｓ ｕａｉ ｓ ｐ ｖｄｔｅｖ ｌ ｉ ｆ ｉｄｎ ｒ ｉ ｌ ｏ ｏ ｅ ｔ ａ ｓ ｈ ｎｐ Ａ ｙ ｓ（ Ｃ ．ｒ ｅｕｔ ｆｉ ｌｔ ｎｔ ｔ ｒ ｅ ａｉ ｔ ｏ ＇ ｈ ｍ ｏ ｅ ｏ ｈ ｄｙ
摘
要 ： 组织特征映射 （Ｏ 神 经网络是无教师 自 织、 自 Ｓ Ｍ） 组 自学习网络 ， 具有优 良的数据聚类功
能 。基 于选取 的 区域经 济发展 评 价指 标 ， ２０ 对 ０ ６年 我 国 ３ １个省 （ 区 ） 地 的综合 经 济 实力 进 行 聚
类 分析 。结合 主成 分得 分 对聚 类结果 综合 评 价 ， 实证 效果 较好 。
关键 词 ： 区域 经 济 ； 自组 织特 征 映射神 经 网络 ； 类分 析 聚
中图分类 号 ：２ ４ Ｆ ２ 文 献标识 码 ： Ａ
Ｃｌ ｓｅ ａ ｙ ｉ ｏ ｈ ｅ ｉｎａ ｃ ｎｏ ｙ ｄ ｖ ｌ ｐ ｅ ｔ ｕ ｔｒ Ａｎ ｌｓｓｆ ｒ ｔ ｅ ｒ ｇ ｏ ｌｅ ｏ ｍ ｅ ｅｏ ｍ ｎ ｉ ｉ ａ Ｂａ ｅ ｎ ｔ ｎ Ｃｈ ｎ ｓ ｄ ｏ ｈｅ ＳＯＭ ｕｒ ｌＮｅｗｏ ｋ Ｎｅ ａ ｔ ｒ
Ｍ ａ ．２０ ８ ｒ ｏ
文章编号
１０ ５ ６ （ ０ ８ ０ ０ ２ ｏ ０ ０— ２ ９ ２ ０ ） ２— １ ７一 ３
自组 织 特 征 映 射 神 经 网络 的 区域 经 济 发 展 聚 类 分 析
基于 SOM 算法的聚类分析研究
基于 SOM 算法的聚类分析研究聚类分析是数据挖掘和机器学习领域中的一个重要研究方向，而SOM算法是其中一种经典的聚类方法。
本文我们将从SOM算法的基本原理、应用场景和研究成果等方面，深入探讨SOM算法在聚类分析中的应用。
一、基本原理SOM算法全称为自组织映射（Self-Organizing Map），是由芬兰赫尔辛基理工大学教授Teuvo Kohonen于1980年提出的一种基于无监督学习的神经网络算法。
SOM算法基本思想是将一组高维数据映射到一个低维或二维的输出空间中，使得距离接近的数据点映射到相邻的输出单元中。
SOM算法由输入层、竞争层和输出层构成，其中输入层来自数据集的特征向量，而竞争层和输出层均为拓扑结构，其在输出空间中形成了一个格点。
竞争层中的神经元互相竞争输入向量，最终输出与输入向量最相近的神经元。
在训练过程中，每个输入向量通过与竞争层中神经元的权重进行点乘，得到该神经元对应的输出向量。
竞争过程中，SOM算法中最常用的竞争函数是欧氏距离公式，它的计算公式如下：$\sqrt{\sum_{i=1}^n(w_{i}-x_{i})^2}$其中，w和x分别是竞争层神经元的权重和训练集的输入向量，n是输入向量的维度。
竞争函数的结果越小，则一定程度上说明该输入向量与对应的神经元越相似。
竞争完毕后，输出层将竞争成功的神经元按照拓扑结构重新排列，以此形成一个无监督的聚类分布。
二、应用场景SOM算法被广泛应用于自然语言处理、生物信息学、物联网、图像识别等领域。
具体例子如下：1. 自然语言处理方面，SOM算法已被应用于文本聚类、语音识别等方面。
在文本聚类中，SOM可将文本数据聚类为若干个主题，是一种趋势分析和舆情分析的常用工具。
2. 生物信息学方面，SOM算法已被应用于基因表达数据的聚类分析，帮助生命科学研究者挖掘基因表达的深层次特征。
3. 物联网方面，SOM算法已被应用于传感器数据的聚类，为物联网应用提供更好的数据分析支持。
人工智能自然语言技术练习(习题卷32)
人工智能自然语言技术练习(习题卷32)第1部分：单项选择题，共43题，每题只有一个正确答案,多选或少选均不得分。
1.[单选题]人工智能起源于哪个年代？A)20世纪50年代B)20世纪60年代C)20世纪70年代D)20世纪80年代答案:A解析:2.[单选题]使用马尔科夫链的算法有：A)HMMB)SVMC)CRFD)MEMM答案:A解析:3.[单选题]tf.reshape()的用途是？A)相乘B)相加C)维度转化D)相减答案:C解析:4.[单选题]模型中参数过多，过于复杂可能会发生一下哪种情况A)正常拟合B)过拟合C)欠拟合D)不确定答案:B解析:5.[单选题]下边哪些模型不能将文本向量化A)word2vecB)bertC)ELMOD)DSSM答案:D解析:6.[单选题]L1正则化表示为A)A: 各个参数的平方和B)B: 是模型参数中非零参数的个数C)C: 各个参数绝对值之和D)D: 以上都不对答案:C解析:7.[单选题]下面使用深度学习做情感分析的说法错误的是哪个？( )A)情感分析是一个分类问题，不需要人工标注样本B)卷积神经网络也能提取文本的特征，实现文本情感的分类C)使用循环神经网络进行情感分析时，每个时刻的输入是句子中词的编码，最后一个时刻才有输出，即情感类别D)当检验样本与训练样本有比较大的差别时，即使使用深度学习的算法，分类效果往往也不理想答案:A解析:8.[单选题]隐马尔可夫模型的训练算法是A)前向后向算法B)Viterbi算法C)Baum-Welch算法D)DTW算法答案:C解析:9.[单选题]GPT的思想是什么A)遮蔽掉一定量的词B)预测下一句是否正确C)训练一个语言模型D)在没有标注的数据上进行网络学习，然后添加一层再去具体的任务上进行微调答案:D解析:10.[单选题]下列关于 jieba 词性标注的流程错误的是( )。
A)加载离线统计词典B)构建前缀词典C)构建无向无环图D)计算最大概率路径答案:C解析:11.[单选题]在图像的人脸识别中，深度学习有哪些应用，使用到的是哪个网络结构A)LeNET5B)（CNN:AlexNet）C)VGGD)ResNet答案:B解析:12.[单选题]tf.concat的作用？A)相加B)两个张量拼接C)相减D)求绝对值答案:B解析:13.[单选题]下列不属于AdaBoost算法的特点的是（）A)每次迭代改变的是样本的分布(Reweight)，而不是重复采样。
基于自组织神经网络的城市功能分区研究
文章编号：１ ０ ３２（０）－００－０ 文献标识码； ０ － ４８ ０６１ － ６－２ ０－ ２ ８ ２ － Ａ
中圈分类号；Ｔ＇１ １ ３
基 于 自组 织神 经 网络 的城 市功 能分 区研 究
史玉． ，王 ｜ Ｉ 艳。
（． １ 山东理 工大学建筑工程学院 ，淄博 ２ ５ ４ ；２ 武 汉大学测绘学院地球空 间环境 与大地测量教育部 重点 实验室 ，武汉 ４ ０ ７ ） ５０９ ． ３０ ９
ｓ ｙ ｈ ｔｒｂ ｔ ｅ ｔ ｒ ｓ ａ ｄ ｔ ｅ ｒ ｓ ａｉ ｌ ｐ ｉ ｏｎ ｒ ｒ ｃ ｓ ｅ ｎ ｔｖ ｐ ｔａ ｌ ｓ ｅ ｎ ｄ １ ａ ，ｔ ｅ ａ ｔ ｕ ｅ ｆ ａｕ ｅ ｎ ｈ ｉ ｐ ｔａ ｏｓｔ ｓａ ｅ ｐ ｏ ｅ ｓ ｄ ｂｙ ａ ｕ ｉｉ ｅ ｓ ａ ｉ ｌｃ ｕ ｔ ｒ ｇ ｍｏ ｅ ．Ｔｈ ｓ ｍｅ ｈ ｄ ｆ ｌ ｎ ｓ ｔ ｅ ｃ ｎ ｔ ｔｖ ｉ ｉ ｉ ｉ ｔ ｏ ｕ ｌ ｍｉ ｅ ｈ ｏｎ ｏ ａ ｉ ｅ ｙ ｓ ａ ｉ ｌ ｌ ｓｅ ｎ ｎ ｏ ｌ ｔ ａ ｉ ｐ ｔ ｌａ ｔ ｂ ｔ ａ ａ ａ ｄ ， ａ ｉ ｌｐ ｓ ｔ ｎ ． ｅ ｅ￣ ｅ ｉ ｅ ｔ ｓ ｏ ｈ ｔｔ ｅ ｕ ｉ ｖ ， ａｉ ｌｃ ｕ ｔ ｒｎ ｔ ｏ ａ ｐ ｔａ ｕ ｔ ｒ ｇ ｉ ｆ ｒ ｃ ｉ ｎａ ｉ ｎ ｓ ａ ｉ ｔ ｕ ｅ ｄ ｔ ｎ ｓ ｔ ｏ ｉｉ ｓ Ｔｈ ｐ ｒｍ ｎ ｈ ｗｓ ｔ ａ ｎ ｔ ｅ ｓ ｔａ ｌ ｓｅ ｉ ｇ ｍｅ ｈ ｄ ｃ ｎ ｏｌ ａ ｉ ｒ ｐ ａ ｏ ｈ ｉ ｐ ｐ ｎ ｄｅａ ｓ ｆ ｃ ｅ ｔａ ｄ ｒ ｈ ｂ ｅｂ ｓ ｓｆ ｒｕ ｂ ｎ ｆ ｎ ｔ ａ ｔｔ ｉ ｇ ｒ ｖｉ ｕ ｉ ｉｎ ｎ ｅ ａ ｌ ａ ｉ ０ ｒ ａ ｕ ｃ ｉ ｐ ｒｉ ｏｎ ｎ ． ｏｎ ｉ
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傅 雪 ， 少 白 张
（ 南京 邮电大 学 计算机 学院 ， 江苏 南京 ２ ０ ０ ） １ ０ ３
摘
要： 自组织特征 映射神 经网络 Ｓ Ｍ（ ｅ — ｒａ ｉｎ ｅｔ ｅＭ ｐ ） 一种优 良的 聚类工具 ， 其存在 着一 些 限制 ， Ｏ Ｓｌ Ｏ ｇｎ ｉ Ｆａ ｒ ａｓ 是 ｆ ｚｇ ｕ 但 如需
ｄ ｌｔ ｎ ｙｉ ｐｅ ｅ ｔ ｇｔ ｇｅ ｅ ｈ ｉ ｆ ｈ ｒｓ ｏ ａ ｅｗ ｔｏ ｔ ｕ ｅｖ ｉｎ ａ ｄ ｔｒｕｈ ｍ ｋｎ ｄｕ ｔ ｅ ｔ ｏ ｅ ｒｌ ｅ ｈ ， ｅｅ ｏ ｓｂ ｌｍ ｎｉ ｉ ｒ ｃ ａ ｓ ｏ ｅｔ ｅ ｈ ｌ ｖ ｕ ｉ ｕ ｐ ｒｉ ｏ ， ｎ ｏ ｇ ａ ｉｇａｊ ｓ ｎｓ ｆ ｕａ ｗ ｉ ｔ ｉ ｍ ｎ ｒｇ ｍ ｎ ｍ ｔ ｈ ｄ ｌ ｈ ｓ ｓ ｈ ｍ ｎ ｇ
中图分类号 ：Ｐ０． Ｔ ３ １６
文献 标识码 ： Ａ
文章 编号 ：６３ ６９ （０ １ｏ一 ｏ４ Ｏ １７ －２ Ｘ ２ １）３ ｏ６ 一 ３
Ｃｌ ｓｅ ｉ ｇ Ｓ ｕｄ ｆａ Ｇ ｒ ｗｉ ｇ Ｓ ｌ—Ｏｒ ａ ｚｎｇ Ｎｅ ｒ ｌＮｅ ｗｏ ｋ ｕ ｔ ｒｎ ｔ ｙ ｏ ｏ ｎ ｅｆ— ｇ ｎｉｉ ｕ ａ ｔ ｒ
Ｏ 引 言
聚类 是把 大 量 的 数 据 对 象 按 照 “ 以类 聚 ” 原 物 的
最佳大小 ， 必须经过不 断地 尝试修改才 能获得较为理
想 的聚类 效果 ； （） ２ 网络 的 学 习速 率 和邻 域 大 小 等 参 数 在 网络 学
则划分成若 干个类别 ， 使得 同一类 别内数据对 象的相 似性尽可能大而不同类别 内数据对象 的相似性尽可能
要预先定 义网络 大小 、 网络的收敛性 较差 和结构不 灵活等 。为了克服 这些不 足 ， 自组织 神经 网络理 论的 指导下 ， 出了 在 提
一
种基于 生长型 白 织神经 网络 的聚类方法 。在无监督 的情况 下 ， 组 该方 法采用 阈值控 制 的触 发机 制实现 网络 中神 经元 的
生长 和删 除 ， 并通过 神经元 权值 的有 效调整 ， 以期得 到数据对 象的聚类 结果 。实验 以二维 空 间 中的数据 对象 为输 入样 本 ， 验 证 了该方 法的有效 性和优 越性 。 关键词 ： 组 织 ； 自 生长 ； 特征 映射 ； 聚类 ； 神经 网络
Ａｂ ｔ ａ ｔ Ｔ ｅ ｓ ｒ ｒ ａ ｉｉ ｇ ｆａ ｕ ｅ ｍａ ｓｉ ｏ ｄ ｃｕ ｔｒｎ ｏ ，ｂ ｔ ｈ ｒ ｒ ｏ ｓｒ ｔ ｎ ，ｓ ｃ ｓｉ ｎ ｅ ｓｔ ｒ — ｅ ｉ ｅｔ ｅ ｎ ｔ ｓｒ ｃ ： ｈ ｅ －ｏｇ ｎ ｚｎ ｅ ｔｒ ｐ ｓ ａ ｇ ｏ ｌ ｓｅ ｉ ｇ ｔ ｌ ｕ ｅｅ ａ ｅ ｓ ｍｅ ｒ ｔ ｃ ｉ ｓ ｕ ｈ ａ ｔ ｅ ｄ ｐ ｅ ｄ ｆｎ ｅ— ｆ ｏ ｔ ｅ ｉ ｏ ｏ ｈ
ＦＵ ｅ， Ｘｕ ＺＨＡＮＧ ｈ ｏ ａ Ｓ ａ －ｂ ｉ
（ ｏ ｐ ｍ ｏ ｅｅ Ｎ ｎｉ ｎｖｒ ｔ ｏ ｏｔ Ｃ ｍ ｕ ｒ ｌｇ ， ａｊ ｇＵ ｉ ｓｙ ｆ ｓ Ｃ ｌ ｎ ｅ ｉ Ｐ ｓ＆Ｔ ｌ ｏ ｅ ｃｍｍｕｉａｏ ｓ Ｎ ｎ ｎ １０３ ｈｎ ） ｅ ｎｃｔ ｎ ， ａｊ ｇ２ ００ ，Ｃ ｉ ｉ ｉ ａ
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第２卷 １
第 ３期
计 算 机 技 术 与 发 展
Ｃ ＯＭＰＵ Ｒ ＥＣＨＮＯＬＯＧＹ ＡＮＤ ＤＥＶＥＬ ＭＥＮＴ ＴＥ ｒ ＯＰ
２１ ０ １年 ３月
Ｖｏ． １ Ｎ ． １２ ｏ ３ Ｍ Ｏ＂ ２ １ ａ．织 神 经 网络 的 聚 类 研 究
ｉ ｗｏ ｉ ｎ ｉｎ ｌ ｐ ｃ ｓ ｉ ｐ ｔｓ ｍｐ ｅ ． ｎ ｔ —ｄ ｍｅ ｓｏ ａ ａ ｅ ａ ｎ ｕ ａ ｌｓ ｓ
Ｋｅ ｒ ｓ： ｅｆ ｒ ａ ｉｉ ｇ ｒ ｗｉ ｇ ｅ ｔ ｒ ｐ ｙ ｗｏ ｄ ｓ ｌ －ｏ ｇ ｚｎ ；ｇ ｏ ｎ ；ｆ ａ ｕ ｅ ｍａ ｓ；ｃｕ ｔｒｎ ；ｎ ｕ ａ ｅ ｗ ｒ ｎ ｌ ｓｅ ｉ ｇ ｅ ｒｌｎ ｔ ｏ ｋ