自组织特征映射网的应用

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基于核的双自组织特征映射网络在预测中的应用

ＸＩＷｅ — ｎＷＡＮＧｈ —ｏｇＡｎｗｅ，Ｓｉｎｔ
（ｃｏｌｆｎｏｍａｏｎｉｅｒｇｏｔｒａｇｚｉｒｔＳｈｏｆｒｔｎｇｎｅｎ，ＳｕｈｎｎｔＵｎｅｓｙｏＩｉＥｉｅＹｅｖｉ，Ｗｕｉ２ｈａｘ１１，Ｃｉ）２４２ｎ
维普资讯
第２卷９
ＶＯ．９１２
第９期
ＮＯ．９
计算机工程与设计
ＣｏｍｐｔｒＥｎｉｅｒｎｎｓｇｕｅｇｎｅｇａｄＤｅｉｎｉ
２０年５０８月
Ｍａ０８ｙ２０
ＡｂｔａｔＡｎｉｒｖｄｔｎｅＯＭａｅｎｋｍｅＳｐｅｅｔｄＴｅｔａｉｏａＯＭＳｅｔｎｅｙｕｉｇｔｏｒｌｔｄｎｕｏｓｒｃ：ｍｐｏｅｗｉｎｄＳｂｓｄｏｅｌｒｓｎｅ．ｈｄｔｎｌｌｒｉＳｌｘｅｄｄｂｓｎｅａｅｅｒｎｗｎｔｏｋｉｌｎｏｓｒｅｎａｃｅｒｂｓｅｓＴｅｉｅｆｅｅ— ａｅａｉｇｍｅｈｄｉａｐｉｄｔｅｆｏｇｉｉｇｍａｅｗｒｓｓｍｕｔｅｕｌｉｏｄｒｏｅｈｎｅｔｏｕｔｓ．ｈａｏｍｌｓｄｌｍｎｔｏｐｌｓｌ－ｒａｚｎｐａｙｎｔｈｎｄｋｂｅｓｅｏｎ
基于核的双自组织特征映射网络在预测中的应用
夏文文，王士同（南大学信息工程学院，江苏无锡２４２）江１１２

(完整word版)神经网络历史发展及应用综述个人整理(word文档良心出品)

人工神经网络历史发展及应用综述1、引言人类为了生存在改造探索自然的过程中，学会利用机械拓展自身的体力，随着对自然认识的不断深入，创造语言，符号，算盘、计算工具等来强化自身脑力。

复杂的数字计算原本是靠人脑来完成的，为了摆脱这种脑力束缚发明了计算机。

其数字计算能力比人脑更强，更快、更准。

计算机的出现，人类开始真正有了一个可以模拟人类思维的工具，期盼可以实现人工智能，构造人脑替代人类完成相应工作。

要模拟人脑的活动，就要研究人脑是如何工作的，要怎样模拟人脑的神经元。

人脑的信息处理具有大规模并行处理、强容错性和自适应能力、善于联想、概括、类比和推广的特点，多少年以来，人们从生物学、医学、生理学、哲学、信息学、计算机科学、认知学、组织协同学等各个角度企图获悉人脑的工作奥秘，寻求神经元的模拟方法。

在寻找上述问题答案的研究过程中，从20世纪40年代开始逐渐形成了一个新兴的边缘性交叉学科，称之为“神经网络”，是人工智能、认知科学、神经生理学、非线性动力学、信息科学、和数理科学的“热点”。

关于神经网络的研究包含众多学科领域，涉及数学、计算机、人工智能、微电子学、自动化、生物学、生理学、解剖学、认知科学等学科，这些领域彼此结合、渗透，相互推动神经网络研究和应用的发展。

2、定义思维学普遍认为，人类大脑的思维有三种基本方式，分为抽象（逻辑）思维、形象（直观）思维和灵感（顿悟）思维。

逻辑性的思维是根据逻辑规则进行推理的过程，这一过程可以写成指令，让计算机执行，获得结果。

而直观性（形象）的思维是将分布式存储的信息综合起来，结果是忽然间产生想法或解决问题的办法。

这种思维方式的有以下两个特点：一是信息通过神经元上的兴奋模式分布储在网络上；二是信息处理通过神经元之间同时相互作用的动态过程来完成的。

人工神经网络就是模拟第二种人类思维方式。

人工神经网络是由大量具备简单功能的人工神经元相互联接而成的自适应非线性动态系统。

虽然单个神经元的结构和功能比较简单，但大量神经元连接构成的网络系统行为却异常复杂。

自组织特征映射神经网络(SOM)

二、学习算法
1 算法 I: (i) 初始化：
- 各权矢量
W j 的确定
wji (0) ← Small random numbers（也可根据先验知识）； , k ← 0; (ii) 输入 X(k) , 对 W 做下述操作： j c 求出与 X(k) 最接近的权矢量 W ， q 2 1/ 2 min{ W j − X (k ) = Wq − X (k ) = d q , ( X − Y = ( ∑ i ( xi − yi ) ) ) j d 定义单元 q 所在的邻域为 Nq (tk ), 将 Nq (tk ) 中各单元的权进行修改, 其它权值不变:
的改进使其与当前单元对应的权值修改次数有关随修改次数增加使关于算法的收敛性简述设可将输入样本集合划分为每个中有一个中心矢量聚类中心在物理上竞争学习算法competitivelearningcl典型的无教师学习unsupervisedlearning算法
CH.6
自组织特征映射神经网络
Neural Network
⎡P ⎢ 1,1 ⎢ P2,1 ⎢ P ⎢ ⎣ 3,1
共7396个训练矢量。码本规模：N=512 用 SOM 网络进行矢量量化，实现图像数据压缩
(3) 学习算法
(取定 L、N) (i) 初始化： Wj (0) ← [0,255] 之间的随机数; (ii) 构造图像矢量样本集 { X(k) }, (iii) 输入 X(k), 由各 U j计算出 (iv) 由输出单元 U 在所有 out (v) (vi)
d1 U1
…
dj
Uj
Wj
… U N
dN
SOM
xn
dj
中，找出最小距离
(3) 于是令：
⎧1 , if j = q yj = ⎨ ⎩0 , if j ≠ q

SOFM网络

SOFM⽹络SOFM⽹络及其在MATLAB中的实现朱福珍吴斌(西南科技⼤学信息⼯程学院，四川绵阳 621002 )摘要本⽂详细叙述了⾃组织映射⽹络的原理、算法及其在Matlab中实现的⼯具箱，并结合实例给出了SOFM在Matlab上的实现⽅法，对于SOFM的现存问题和未来研究趋势作了分析和展望。

关键词⾃组织;⾃组织特征映射(SOFM); 拓扑结构中⽂分类号:TP183 ⽂献标识码：A ⽂章编号： SOFM Network and the Realization of SOFM in MatlabZhu Fu-Zhen Wu Bin(College of Information and Engineering， SWUST，Mianyang,Sichuan,621002,China) Abstract: This paper described the principle, the algorithm and the toolbox in Matlab of Self-organizing Feature Map Neural Network detailedly, including a paradigm of SOFM implemented in Matlab, analyzed the problem of SOFM at present and prospected its researching trend in the future.Key Words: Self-organization; Self-organizing Feature Map; Topology Structure引⾔⼈⼯神经⽹络(Artificial Neural Network,简称ANN)是近年来发展起来的模拟⼈脑⽣物过程的⼈⼯智能技术。

它由⼤量简单的神经元⼴泛互连形成复杂的⾮线性系统[1],不需要任何先验公式，就能从已有数据中⾃动地归纳规则，获得这些数据的内在规律，具有很强的⾃学习、⾃组织、⾃适应和⾮线性映射能⼒,特别适合于因果关系复杂的⾮线性推理、判断、识别和分类等问题。

基于MATLAB的自组织特征映射网络的实际应用

效性，改善了奖学金评定中的公平性、公正性。实际应用表明。该方法具有准确、可靠的特点。有很好的实用性。
关键词：ＳＯＭ；ＭＡＴＬＡＢ；神经网络；奖学金评定
中图分类号：ＴＰ１８３文献标识码：Ａ文章编号：１６７４ — ６２３６（２０１３）０６ — ００４７ — ０２
在高校奖学金的评定过程中．学生的各门考试成绩是很重要的一个指标，德育约占总评成绩的７０％。如何很好地解
决奖学金评定中的公平性、公正性便成为了一个很实际的问题。为此引用自组织特征映射网络对学生奖学金的评定方法做进一步的改善，这是因为ＳＯＭ网络具有自主学习的优点．在各个神经元的竞争中将训练样本划分为不同的类别．这种划分反映了样本集的根本区别［１１。将基于ＭＡ ⅡＡＢ的自组织特征映射网络应用于学生奖学金的评定中．设计出合适的网络结构，最终将数据分类并划分等级。ＳＯＭ神经网络与其他类型神经网络的区别在于：它不是以一个神经元或网络的状态矢量反映分类结果的，而是以若干神经元同时（并行）反映分类结果囟。
王家伟，周浩瑜，同庆，田宏杰，贾花萍

基于自组织特征映射网络的配电网故障类型识别

Ｋｅｙｗｏｒ：ｄｓｒｂｔｏｅｗｏｋｆｕｔｔｐｄｎｉｃｔｎｗａｅｅｎｌｓｓａｔｃａｅｒｌｅｗｏｋｄｓｉｔｉｕｉｎｎｔｒ；ａｌｙｅｉｅｔａｉ；ｖｌｔａｙｉ；ｒｉｉｌｕａｔｒｉｆｏａｉｆｎｎ
的效果。
个小波基多次仿真比较得出，波基选ｄ０进行分析小ｂ２时，结果最理想，波包分析的结果如图１所示。小
２小波变换提取工频信号
小波变换中的尺度因子与信号频率相对应，小尺度与信号的高频信息对应，尺度与信号的低频信息对大应。当小波变换取二进小波变换，可以将信号进行二则分频分解。例如，当信号的采样频率为４０Ｈｚ时，８０由采样定理可知，信号的可识别频率为０４０，对～２０Ｈｚ经过第
层小波分解可将信号分为０～１０ＨＺ的低频分量和２０
研
｝。
｛
：
１０～２０Ｈｚ０４０２的高频分量两个频带，而经过第二层小波分解可将０２０～１０Ｈｚ的信号再次分解为００Ｈｚ的～６０
低频分量和６０２０的高频分量，０～１０Ｈｚ其余依此类推，这
图１
应用小波变换技术提取工频信号
由图１可直观的看出，该方法有效的滤除了三次谐波和直流衰减分量。重构的信号在两个断点附近有误

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。

自组织特征映射网络在模式分类中的应用研究

关键词自组织特征映射
人工神经网络
模式分类
拓扑函数
仿真
中图法分类号
ＴＰ３９１．９；
文献标志码
Ａ
由于大多数经济、人文方面的研究很难获得完备的数据集，信息来源可能既不完整又含有假象，甚
至存在特例和反例，传统的一些聚类方法对所需数据的要求比较严格，因此也难以胜任这些工作。由于人工神经网络具有很强的非线性映射能力，自学习性和容错性，近年来，人工神经网络用于模式分类成为当今的一个研究热点问题。自组织特征映射（ｓｅｌｆ－ｏｒｇａｎｉｚｉｎｇｆｅａｔｕｒｅｍａｐｐｉｎｇ，ＳＯＦＭ）神经网络能够根据学习获得的知识经验对复杂问题进行合理的判断决策，它采用一种无教师示范的聚类方法，在对样本数据进行聚类的同时，具有保持拓扑有序性和
⑥ ２０１４Ｓｃｉ．Ｔｅｃｈ．Ｅｎｇｒ中的应用研究
丁硕常晓恒巫庆辉
（渤海大学工学院，锦州１２１０１３）
摘
要
为了研究自组织特征映射神经网络在对于二维向量进行模式分类时，网络结构的最优化问题，深入研究了ＳＯＦＭ神
经网络的结构和算法，说明了ＳＯＦＭ网络的建立方法。以二维向量的模式分类为例，利用所建立的ＳＯＦＭ网络模型对输入的二维向量模式进行分类，研究了输出层节点形状和拓扑结构对分类结果的影响，测试了在不同的训练步数条件下，ＳＯＦＭ模型

自组织特征映射网络在水质分类中的应用

ａｄａｅｏｌｔａｅｅｎｄｔｉｉｄｃｔｙｓｄｅｅｕｔｔａｍｉａｔｏｒｄｗｔｎＹｊｇｕａｅａｅｎｎｒｐｌｅｗｓｄｔｒｅ．Ｉｓｎｉａｄｂｔｉｄｒｓｌｔａｎｐｒｇａａｒｉｕｉｏｒａｈｓｂｅａｕｄｍｉｅｕｓｈｙｆｎｅａ
ｐｌｔｄａｄＣｏｅｒｎ，ａｄｔｅｒｓｌｌｓｉｃｔｎｉｉｅｔｃｏａｉｇｗｉｏｒｈｎｉｅｉｄｘｍｅｏ，ｆｚｙｏｕｅｎａｎｔｂｄｕｋｎｈｅｕｔｏｃａｓａｏｓｄｎａｃｍｐｒｔｃｍｐｅｅｓｖｎｅｔｄｕｚｎｓｆｆｉｉｌｎｈｈｃｍｐｈｎｉｅａｐａｓｎｇｅｓｏｉｔｄａａｙｉｅｃｏｒｅｓｐｒｉａａｄｒｙａｓｃａｅｎｓｓｔ．，ａｄａｐｉａｏｆＳｅｖｌｌｎｐｌｔｎｏＯＭｉｌｓｉｃｔｎｏｒｕｄｗａｅｕｉｓｃｉｎｃａｓｆａｉｉｏｆｇｏｎｔｒｑａｔｉｌｙｆａｉｌ．ｅｓｂｅＫｅｒｓｅ－ｒａｉｎｅｔｒｐｒｉｐｃｓｅｖｒｎｎｓｅｓｎｙｗｏｄ：ＳｌｏｇｎｚｇＦａｕｅＭａ；ｔｎｅｏｈ；ｎｉｍｅｔｓｓｍｅｔｆｉａｏａ
ＵＵＦｉＵＵＺｉｂｎｅ，ｈ－ｉ
（ｏｌｅｏｅｏｒｅａｄＥｖｏｍｎｎｉｅｎ，ｉｎｎｅｈｉｌＵｗ￣ｔＦｘｎ１３０，ｈｎ）ＣｌｇｅｆＲｓｕｃｎｎｉｎｅｔｇｎｒｇＬａｉｇＴｃｎｃｎｅｉ，ｕｉ２００ＣｉａｒＥｅｉｏａｙＡｓｒｃ：ｕｓｏｂｕｃａｓｃｔｎｏｒｕｄｗｔｒｕｌｙｗｓｓｄｅｙｕｉｅ－ｒａｉｎｅｔｒｐ（ＯｂｔａｔＱｅｔｎａｏｔｌｓｉａｏｆｇｏｎａａｔａｔｉｄｂｓｇＳｌｏｇｎｚｇＦａｅＭａＳＭ）ｍｅｏ，ｉｉｆｉｅｑｉｕｎｆｉｕｔｄｈ

SOFM算法

SOFM网络的工作原理是:当网络接受外界输入模式时,将会分为不同的区域,各区域对输入模式具有不同的响应特征。

也就是说,特征相近的输入模式靠得比较近,差异大的分得比较远。

在各神经元联接权值的调整过程中,最邻近的神经元相互刺激,而较远的神经元则相互抑制,更远一些的则具有较弱的刺激作用。

输入层所有神经元通过相互竞争和自适应学习,形成空间上的有序结构,从而实现输入矢量到输出矢量空间的特征映射。

SOFM的学习则使网络节点有选择地接受外界刺激模式的不同特性,从而提供了基于检测特性空间活动规律的性能描述。

其实,SOFM的学习过程就是在某个学习准则的指导下,逐步优化网络参数的过程。

该网络分为输入层和竞争层两层。

两层之间实行全互连。

它将任意维输入模式在输出层映射成一维或二维离散图形，并保持其拓扑结构不变。

在竞争层中，让竞争获胜的那个神经元c的兴奋程度最高，并使其周围VBc的区域内的神经元在不同程度上都得到兴奋，VBc是时间的函数，随着时间的增加,NBc的范围不断的减小，通过图可以直观的看出来。

SOFM的算法流程见图从上述算法可以看出,网络训练完毕后,各输出单元对应一个权值。

在分类过程中,每个分类对象必与其中一个权值的距离最近,把与同一输出单元的权值最近的点作为同一类,并由该输出单元输出,即达到了分类的目的。

SOFM分类算法:步骤1：对图像数据作归一化处理，将各点象素值归一化到区间[0,1]内，由此得到图像X=（x 1，x 2，…x n ），其中x i 为图像一点的归一化后的模式.步骤2：初始化网络连接权值W j ，其中1<=j<=M ，M 对应竞争层神经元向量元素的个数。

步骤3：选择获胜单元c,d c =j min ||x i -w j ||.步骤4：进行连接权调整邻域函数一般选用Gaussian 函数:NB(t)=exp{-d j,i (x)2)／2σ2}其中d j,i (x)表示邻域中神经元与获胜神经元间的距离,采用Euclid 距离计算;σ为邻域的有效半径,随离散时间指数衰减σ(t)=σ(0).exp(-t/τ1),t=0,1,2,∀,j=1,2,…m 的初始值,τ1为时间常数,σ(0)是σ(t)的初始值. 步骤5：按照以上步骤，反复训练每一个输入的模式值x i ,直至完成规定的训练次数.经过学习后，再次将x i 输入网络，其输出结果即为分类结果。

自组织特征映射网络在压缩编码设计中的应用

中图分类号：Ｐ７．１Ｔ２３２文献标识码：Ａ
ＡｐｐｉａｉｎｏＯＦＭｕａｔｒｉｍｐｒｓｉｎＣｏｎｓｇｌｃｔｏｆＳＮｅｒｌＮｅｗｏｋｎＣｏｅｓｏｄｉｇＤｅｉｎ
ＴＡＮｉｎｈｏ．ＨＡＮＧｉｇＪａ — Байду номын сангаас ＺＪｎ
文章编号：０３１９２０）１０２４１０ —６９（０７０ —０２ —０
自组织特征映射网络在压缩编码设计中的应用
谭建豪，章兢
（湖南大学电气与信息工程学院，南长沙４０８）湖１０２
ＡｂｔａｔＴｈｅｒｉｇａｇｒｔｍｆｓｌ—ｏｇｎｚｎｅｔｒｐ（ＯＦＭ）ｎｕａｎｔｒｘｏｎｅ．Ｔｈｅｒｉｇａｇ — ｓｒｃ：ｅｌｎｎｌｏｉａｈｏｅｆｒａｉｇｆａｕｅｍａＳｉｅｒｌｅｗｏｋｉｅｐｕｄｄｓｅｌｎｎｌｏａ
ｒｈｏＯＦｎｕａｅｗｏｋｉｄｓｕｓｄ．ｔｅｙｍｅｎｆｅｅｒｈｎｈｒｂｅｘｓｉｇｉＯＦａｎｎｌｏｉｈｉｅｉｍｆＳＭｅｒｌｔｒｉｓｅｔｎｓｃｈｎｂａｓｏｓａｃｉｇｔｅｐｏｌｒｍｓｅｉｎＳＭｌｒｉｇａｇｒｔｍｄ — ｔｎｅｎ
电话语音压缩编码的参数矢量量化上。计算机仿真结果表明，ＯＭ神经网络对于语音码书训练是非常有ＳＦ

自组织特征映射神经网络

结合深度学习
1 2
深度自组织特征映射
将深度学习技术与自组织特征映射相结合，通过逐层特征提取和抽象，提高分类精度和特征表达能力。
卷积自组织特征映射
借鉴卷积神经网络的思想，设计卷积层和池化层，对输入数据进行局部特征提取和空间信息的保留。
3
循环自组织特征映射
结合循环神经网络，实现序列数据的自组织特征映射，解决序列分类和时间序列预测问题。
05 自组织特征映射神经网络的发展趋势与未来展望
改进算法
优化学习率调整
通过动态调整学习率，提高神经网络的收敛速度和稳定性，减少训练时间。
引入正则化技术
通过正则化技术，如L1、L2正则化，防止过拟合，提高模型的泛化能力。
集成学习与多模型融合
将多个自组织特征映射神经网络集成在一起，通过多模型融合提高分类性能。
跨领域应用拓展
01
02
03
图像识别
应用于图像分类、目标检测等任务，提高图像处理的自动化和智能化水平。
语音识别
应用于语音信号的特征提取和分类，实现语音识别系统的优化。
自然语言处理
应用于文本分类、情感分析、机器翻译等任务，推动自然语言处理技术的发展。
06 自组织特征映射神经网络与其他神经网络的比较
数据输入
卷积神经网络（CNN）特别适合处理图像等具有网格结构的数据，而SOM则适用于各种类型的数据，包括图像、文本和数值数据。
拓扑结构
CNN的神经元排列具有固定的层次结构，而SOM的神经元可以形成任意拓扑结构，这使得SOM在某些任务上具有更大的灵活性。
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SOM神经网络在回热系统故障诊断中的应用

理论研究
ＳＭ神经网络在回热系统故障诊断中的应用Ｏ
李杰（江苏省江南影视艺术职业学院２４０）１００
摘要：回热系统是火电厂热力系统的核心。为了保证火电厂回热系统的正常运行。需要对回热系统故障进行诊断。对故障的诊断即是故障模式识别。自组织特征映射神经网络（Ｏ－ｖ用来实现故障识ＳＭ）－ｑ￣＊：别。首先介绍了ｏｓＭ神经网络的算法，然后对曰热系统故障模式进行分析，建立回热系统故障样本知识库，利用样本训练网络，从而建立起故障识别诊断系统。关键词：回热系统；故障；诊断；自组织特征映射网络；样本
个神经元将会在其输出端产生最大值，而其它的神经元具有最小输出值。所以，该网络能够根据给出的最大值的神经元的位置来判断输入矢量所属的故障。
一
２自组ＳＭ络是一个由全连接的神经元阵列组成的无教师自组织、自学习网络。处于空间中不同区域的神经元有不同的分工，当一个神经网络接受外界输入模式时，将会分为不Ａｓａｔ：ｅｒｇｎｅａｖｙｔｍｏｎｔｔｔｓｔｏｅｏｏｒｂｔｒｃＴｈｅｅｒｔｅｓｓｅｃｓｉｅｈｅｃｒｆａｐｗｅ同的反应区域，各区域对输入模式具有不同的响应特性。ｉｕｐａｔｈｅｍａｙｔｍ．ｅｒｈａｉｙｔｍａｌｗｏｌｅｄａｎｓｄｔｌｎ ’ＳｔｒｌｓｓｅＴｈｅｅｔｎｇｓｓｅｆｕｔｕｄｂｉｇｏｅｏ自组织特征映射网络的学习算法过程为：ｗａｒｎｔｔｅｔｅｍａｙｔｍ ’ Ｓｎｏｍａｐｒｔｏ．ｎｆｃ，ｕｔｄａｏｉｇｉｒａｈｒｌｓｓｅｈｒｌｏｅａｎＩｔｆｌｉｇｓｓｉａａｎｎ（）初始化。对Ｎ１个输入神经元到输出神经元的连接权值赋ａｋｎｆａｅｎｉｅｔｃｔｎＳｌｏｇｎｚｇｆｔｒｐＳｉｄｏｔｒｎｆａｏ．ｅ－ｒａｉｉａｅｍａ（ＯＭ）ｅｒ予较小的权值。选取输出神经元Ｊｐｔｄｉｉｉｆｎｅｕｎｕａｌ个邻接神经元的集合。其中，，

智能信息处理自组织特征映射神经网络

2
定义优胜邻域以获胜神经元为中心确定t时刻权值调
4 整域，一般初始邻域N较大，训练过程中N伴随训练时间逐渐收缩。。.
结束检查 SOFM网训练不存在类似BP网中输出误
6 差概念，由于是非监督学习，训练何时结束时以学习速率η（t）与否衰减到0或某个预定正小数为条件，不满足结束条件则回到环节（2）。.
02
网络构造
自组织特性映射网络拓扑构造
8
SOM拓扑构造
自组织特性映射网络拓扑构造分为两层：输入层和输出层（竞争层）。
SOM拓扑构造不包括隐含层。
输入层为一维。竞争层可以是一维、二维或多维。其中二维竞争层由矩阵方式构成，二维竞争层应用最为广泛。
SOM中有两种连接权值，一种是神经元对外部输入反应连接权值，此外一种是神经元之间特性权值，它大小控制着神经元之间交互作用强弱。
4
自组织特性映射网具有很强抗干扰性
03
学习算法
自组织特性映射网学习算法
12
学习算法
自组织特性映射网络采用学习算法成为科霍恩算法，与胜者为王算法相比，其重要辨别在于调整权向量与侧克制方式不一样样。胜者为王算法调整是封杀式。 SOM网获胜神经元对其临近神经元影响是由近及远，由兴奋逐渐转变为克制，因此其学习算法中不仅获胜神经元自身要调整权向量，它周围神经元在其影响下也要不一样样程度调整权向量。
自组织特性映射神经网络
1
目录
基本概念
拓扑构造
学习算法
发展应用
01
基本概念
自组织特性映射网络基本概念
4
概念提出
1981年，科霍恩（Kohonen）教授提出一种自组织特征映射网（Self-Organizing feature Map，简称SOM，又称Kohoen网）。科霍恩认为，一个生物神经网络在接受外界输入模式时，将会分为不同的对应区域，各区域对输入模式具有不同的响应特征，而且这个过程是自动完成的。以此为基础，科霍恩创建了SOM。

自组织特征映射神经网络

邻域规则
获胜神经元的权重会根据邻域内其他神经元的权重进行更新，以实现特征的映射和聚类。
调整权重的规则
根据输入样本与获胜神经元的相似度，调整获胜神经元的权重，以逐渐提高网络的分类和聚类能力。
网络结构
输入层
接收外部输入数据，并将其传递给竞争层。
输出层
将竞争层的输出结果进行线性组合，得到网络的最终输出。
通过训练，自组织特征映射神经网络能够学习到图像中的特征，并根据这些特征进行分类和识别。在图像识别任务中，自组织特征映射神经网络可以用于人脸识别、物体识别
、车牌识别等。
语音识别
总结词
自组织特征映射神经网络在语音识别领域也展现出强大的能力，能够处理语音信号并提取出关键特征。
详细描述
通过训练，自组织特征映射神经网络能够学习到语音信号中的特征，如音高、音长、音色等，并根据这些特征进行语音识别。在语音识别任务中，自组织特征映射神经网络可以用于语音转文字、语音搜索等应用。
自组织特征映射神经网络的早期实现是基于模拟神经元和突触的硬件和软件系统，随着计算机技术的发展，逐渐发展成为基于数字信号处理的
神经网络模型。
近年来，随着深度学习技术的兴起，自组织特征映射神经网络得到了进一步的发展和应用，出现了许多改进和变种的网络模型，如自编码器、生成对抗网络等。
பைடு நூலகம்2
自组织特征映射神经网络的基本原理
自组织特征映射神经网络在许多领域都有广泛的应用，如图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统等。
自组织特征映射神经网络具有高度的自适应性、鲁棒性和泛化能力，能够处理大规模、高维度的数据，并且能够有效地降低数据的维度和复杂度。
自组织特征映射神经网络的发展历程

06第六章___自组织特征映射

第6章自组织特征映射本章介绍Kohonen的自组织特征映射（Self-Organizing Feature Mapping，简称SOFM）[Koho1984]。

自组织特征映射是一种竞争学习网络，可以通过神经元之间的竞争实现大脑神经系统中的“近兴奋远抑制”功能，并具有把高维输入映射到低维的能力（拓扑保形特性）。

我们先介绍生物系统中的竞争现象，然后介绍SOFM的网络结构和学习算法，最后通过仿真例子演示SOFM的拓扑保形特性。

6.1 生物系统中的竞争在第4章介绍RBF网的生理学基础时，我们曾提到，某些视觉神经细胞在视网膜上有特定的感受野，并具有近兴奋远抑制(on-center off-surround)功能，因此我们用径向基函数建模这样的近兴奋远抑制神经元。

在本章，我们从神经元之间互相竞争的角度再来看这一现象。

生物神经网络的研究发现，大脑皮层中，神经元是呈2维空间排列的，而且邻近神经元之间通过侧反馈的方式紧密互联。

因此每个神经元既有外部区域的输入信号，也有来自同一区域其它神经元的反馈输入信号。

而邻近神经元之间侧反馈信号的强度体现为这些神经元之间的连接强度，因此而这些连接权值的分布也体现出明显的“近兴奋远抑制”现象。

更具体的说，以某个激活的神经元为圆心，邻近其它神经元根据与该神经元的距离，与之的连接权值呈三个区域的分布：对较邻近的神经元呈强的兴奋性侧反馈；对远邻的神经元呈抑制性侧反馈；对更远的神经元又呈弱的兴奋性侧反馈。

通常情况下，可以不考虑第三区的弱侧反馈。

这里所说的邻近神经元，在大脑皮层中是指以某兴奋神经元为圆心．半径约为50－500µm左右的其它神经元，而远邻神经元是指半径为200µm－2mm左右的神经元。

（a）（b）图6.1 生物神经元中的“近兴奋远抑制”另外，神经元之间连接强度从增强到抑制的过渡是平滑的，因此相邻神经元连接强１度的分布呈“墨西哥帽”式分布，如图6.1（a）所示。

自组织特征映射神经网络在薄板冲压中的应用

Ｖｏ．８Ｎｏ６１２．
ＮＯ．２７Ｖ００
自组织特征映射神经网络在薄板冲压中的应用
杨征宇，常思勤
（．南京理工大学机械工程学院，苏南京２０９；．南京工程学院先进数控技术江苏省高校重点实验室，江苏南京２１７１江１０４２１）１６

摘要：影响薄板冲压成形结果因素和有限元网格法出发，究了基于神经网络预测毛坯尺寸模从研型的方法．选取模具参数和工艺参数等作为影响冲压成形结果的因素，正交表和随机法产生径向用基函数神经网络的学习样本；用自组织神经网络对样本进行分类，利用有限元网格法反算的毛坯的长度作为神经网络的输出；设计了神经网络流程，定义了神经网络输出与有限元分析数据的相对误
Ａｂｓｒｃｔａｔ：ＢｙｓｕｙｎｈａｔｒｎｕｎｃｎｈｅｕｔｏｈｅｏｍｉｇａｄｗｉｈｔｅｔｄｉｇｔｅｆｃｏｓｉｆｅｉｇｔｅｒｓｌｆｓｅｔｆｒｎｎｔｈｍｅｈｄｏＥＭｌｔｏｆＦｍｅｈｍａｐｎｓｐｉｇ，ｔｅｍｅｈｄｆｒｐｅｉｔｏｆｂｌｎｈｅｉｅｂｓｄｏｕａｅｗｏｋｉｔｄｅ．Ｍｏｌｈｔｏｏｒｄｃｉｎｏａｋｓｅｔｓｚａｅｎｎｅｒｌｎｔｒｓｓｕｉｄｕｄｐｒｍｅｅｓａｄｐｏｅｓｐｒｍｅｅｒｈｓｎａｈａｔｒｈｔｉｆｕｅｃｈｅｏｉｇａａｔｒｎｒｃｓａａｔｒａｅｃｏｅｓｔｅｆｃｏｔａｎｓｓｌｎｅｓｅｔｆｒｎ．Ｒａｏｚｄｏ－ｍｎｄｍｉｅｒｔｏｏｌａｌｓｕｅｏｐｏｕｅｔｅｓｅｉｎｓｆｒｒｄｃｌｂｓｓｆｎｔｏｅｒｔｒｈｇｎａｔｂｅｉｓｄｔｒｄｃｈｐｃｍｅａｉａａｉｕｃｉｎｎｕａｎｅｗｏｋ．Ｓｌ－ｒａｉｉｇｏｌｅｆｏｇｎｚｎｆａｕｅｍａｓｕｅｏｃａｓｆｅｓｃｍｅ．ＴｈｌｎｈｅｅｇｈｃｃｌｔｄｗｉＥＭｓｐｉｇｅｔｒｐｉｓｄｔｌｓｉｙｔｐｅｉｎｓｈｅｂａｋｓｅｔｌｎｔａｕａｅｔＦｌｈｍｅｈｍａｐｎｍｅｈｄｉｓｄａｈｕｐｔｏｅｒｌｎｅｗｏｋ．ＡｌｏｔｅｐｏｅｓｏｈｕａｅｗｏｋｉｅｉｎｄａｄｔｏｓｕｅｓｔｅｏｔｕｆｎｕａｔｒｓｈｒｃｓｆｔｅｎｅｒｌｎｔｒｓｄｓｇｅｎｔｅｒｌｔｅｅｒｒｂｔｅｅｒｔｒｎｄＦｈｅａｉｒｏｅｗｅｎｎｕａｎｅｗｏｋａＥＭｓｄｆｎｄｈｅｓｍｕａｉｎｐｒｖｓｔｅｅｆｃｉｅｅｓｏｖｌｉｅｅ．Ｔｉｌｔｏｏｅｈｆｔｎｓｆｉｅｖｔｅｐｅｅｔｄｍｅｈｄｈｒｓｎｅｔｏ．Ｋｅｒｓ：ｓｅｔｆｒｉｇ；ＦＥＭｓｐｉｇｍｅｈｄ；ｏｔｏｏａｘｅｉｎａｓｇｙｗｏｄｈｅｏｎｍｍｅｈｍａｐｎｔｏｒｈｇｎｅｐｒｍｅｔｄｅｉｎ；ｎｕａｅｗｏｋｌｌｅｒｌｎｔｒ

自组织映射知识

自组织映射（self-organizing feature mapping）自组织神经网络SOM（self-organization mapping net）是基于无监督学习方法的神经网络的一种重要类型。

自组织映射网络理论最早是由芬兰赫尔辛基理工大学Kohen于1981年提出的。

此后，伴随着神经网络在20世纪80年代中后期的迅速发展，自组织映射理论及其应用也有了长足的进步。

它是一种无指导的聚类方法。

它模拟人脑中处于不同区域的神经细胞分工不同的特点，即不同区域具有不同的响应特征，而且这一过程是自动完成的。

自组织映射网络通过寻找最优参考矢量集合来对输入模式集合进行分类。

每个参考矢量为一输出单元对应的连接权向量。

与传统的模式聚类方法相比，它所形成的聚类中心能映射到一个曲面或平面上，而保持拓扑结构不变。

对于未知聚类中心的判别问题可以用自组织映射来实现。

[1]自组织神经网络是神经网络最富有魅力的研究领域之一，它能够通过其输入样本学会检测其规律性和输入样本相互之间的关系，并且根据这些输入样本的信息自适应调整网络，使网络以后的响应与输入样本相适应。

竞争型神经网络的神经元通过输入信息能够识别成组的相似输入向量；自组织映射神经网络通过学习同样能够识别成组的相似输入向量，使那些网络层中彼此靠得很近的神经元对相似的输入向量产生响应。

与竞争型神经网络不同的是，自组织映射神经网络不但能学习输入向量的分布情况，还可以学习输入向量的拓扑结构，其单个神经元对模式分类不起决定性作用，而要靠多个神经元的协同作用才能完成模式分类。

学习向量量化LVQ（learning vector quantization）是一种用于训练竞争层的有监督学习（supervised learning）方法。

竞争层神经网络可以自动学习对输入向量模式的分类，但是竞争层进行的分类只取决于输入向量之间的距离，当两个输入向量非常接近时，竞争层就可能把它们归为一类。

自组织特征映射网络在建筑工程分类中的应用

第３０卷第６期
２１００年６月
计算机应用
ＪｕｎｌｏｏｕｅｐｉａｉｎｏｒａｆＣｍｐｔｒＡｐｌｔｓｃｏ
Ｖ１３．ｏ．ＯＮｏ６ຫໍສະໝຸດ Ｊｎ００ｕｅ２１
文章编号：０１９８（ｏ００１０ — ０１２ｌ）６—１４５３—０４
自组织特征映射网络在建筑工程分类中的应用
冯文峰祝文娟周宇光，，
（．１河南理工大学计算机科学与技术学院，河南焦作４４０５０２；２中国海外集团信息化部，．香港）
（ｂｑ０６１３ｃｎｃｆ３０＠６．ｏ）ｗ
摘
要：对传统建筑工程造价估算方法耗时量大、针计算繁琐、差频出的问题，出了一种用自组织特征映射误提
（ＯＭ）ＳＦ网络对建筑工程量样本量化后的值进行聚类的方法。该方法不需要手动标识训练数据集就可以实现不同类型的建筑样本自动分类，有助于提高传统建筑工程造价估算的效率。最后，通过实例验证了该方法的实用性和有效性。实验结果表明，改进的方法用于建筑工程造价估算较传统方法而言具有更高的准确率和更低的误报率。关键词：工程造价估算；经网络；神自组织特征映射；筑施工；建特征
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基于自组织特征映射网的灰度图像二值化方法
摘要：
基于自组织特征映射网的灰度图二值化方法，所采用的自组织特征映射网络输入层只含有一个节点，其输入z为图像像素灰度值。

输出层是两个节点组成的一维阵列，输出Y=[y1,y2]=[0,255]，由于输出层只有两个节点，所以网络的训练算法中不需考虑侧反馈。

关键词：SOFM，自组织特征映射网，灰度图像，二值化
一、SOFM 网络结构和原理
SOFM网络结构
自组织特征映射（SOFM）神经网络是芬兰神经网络专家Kohonen于1981年提出的，该网络的出发点是模拟大脑皮层中具有自组织特征的神经信号传送过程，属于无导师学习的竞争型神经网络。

其网络结构如图1所示，由输入层和竞争层组成，输入层由N个神经元组成，竞争层由M个输出神经元组成，且形成一个二维阵列。

输入层与竞争层各神经元之间实现全互连接，竞争层之间实行侧向连接。

网络根据其学习规则，对输入模式进行自动分类，即在无导师情况下，通过对输入模式的自组织。

学习，抽取各个输入模式的特征，在竞争层将分类结果表示出来。

图1
SOFM 的基本原理
SOFM 的基本原理是：当某类模式输入时，输出层某节点得到最大刺激而获胜，获胜节点周围的节点因侧向作用也受到刺激。

这时网络进行一次学习操作，获胜节点及周围节点的连接权值向量朝输入模式的方向作相应的修正。

当输入模式类别发生变化时，二维平面上的获胜节点也从原来节点转移到其它节点。

这样，网络通过自组织方式用大量样本数据来调整其连接权值，最后使得网络输出层特征图能够反映样本数据的分布情况。

SOFM网络的主要特性为：1）自组织排序性质，即拓扑保持能力；2）自组织
概率分布性质；3）以若干神经元同时反映分类结果，具有容错性；4）具有自联想功能。

SOFM网络的主要功能是实现数据压缩、编码和聚类，实际应用包括：模式识别、过程和系统分析、机器人、通信、数据挖掘以及知识发现等。

二、基于SOFM的图像二值化方法
基于自组织特征映射网的灰度图二值化方法，所采用的自组织特征映射网络输入层只含有一个节点，其输入z为图像像素灰度值。

输出层是两个节点组成的一维阵列，输出Y=[y1,y2]=[0,255]，由于输出层只有两个节点，所以网络的训练算法中不需考虑侧反馈。

二值化算法分为两步：①对网络的两个权值w1和w2初始化。

然后，把一幅待处理的灰度图的像素作为样本，灰度值为样本特征，将所有像索灰度值依次输入SOFM网，经过一定次数的训练，网络的权值w1和w2分别逼近图像的背景类中心的灰度和目标类中心的灰度。

②以训练后的w1和w2作为网络的权值，重新将所有像素灰度值输入网络按欧
氏距离进行竞争判断，若某一像素靠近背景类中心w1，则输出节点y1获胜，该像素被二值化为“0”(黑色)；若某一像素靠近目标类中心w2，则输出节点y2获胜，该像素被二值化为“255”(白色)。

当所有像素参于竞争判断后，即完成了灰度图的二值化。

三、二值化过程中几个问题的讨论
在网络开始训练时，由于权值的初始值可随机选择，W-和w。

的大小次序不定，所代表的类中随其大小次序不同而变化。

这样，对于网络输出层的两个节点，就难以判断到底哪一个节点代表目中心或背景类中心，使得经过二值化的图像，目标和背景的黑自颜色随机变化。

由于灰度值的大小度图中区分目标和背景的一种特征，SOFM网的自组织学习能力使得小的权值吸引灰度值较小的，大的权值吸引灰度值较大的像素。

因此解决方法是，在对权值w1和w2初始化后，通过大小比较，把小的权值放在w1,把大的权值放在w2,使之有序化，这样可保证二值化后背景灰度值恒为0，目标灰度值恒为255。

虽然网络权值的初始化一般可选择很小的随机数，但由于初始权值离目
标和背景类中心较远，训练次数和花费的时间多。

因此，应尽可能将初始权值选在目标和背景类中心附近。

为了做到这一点，可以先用整个图像的灰度平均值将像素分成两组，再求出两组像素各自的灰度平均值，作为初始权值，可大大减少训练次数。

该算法虽然不直接求灰度阈值，但通过聚类找到的目标和背景两个
灰度中心反映了整体阈值的存在，本质上仍属于整体阈值法。

经过实例观察发现，目标和背景两个灰度中心的平均值即为整像的灰度阈值。

因此，对于某些受噪声干扰严重的图像(其灰度直方图中的目标灰度分布区域与背度分布区域相互交错)，该算法处理效果不如局部阔值二值化方法。

解决这个问题，可以考虑把的局部灰度特性与整体灰度分布特性相结合作为二值化的依据。

四、总结
该算法来源于合肥工业大学的学报上发表的一篇论文，是自组织特征映射网一个具体应用例子。

该算法主要叙述了一种基于SOFM的灰度图像二值化方法，利用SOFM网络良好的聚类特性，对256色灰度图的像素按灰度值聚类，从而找到目标与背景两个类中心，通过所有像素与目标和背景类中心的灰度距离竞争达到二值化。

五、参考文献
[1] 刘峡壁.人工智能导论-方法与系统.北京:国防工业出版社,2008
[2] 方敏.基于自组织特征映射网的灰度图像二值化方法[J].合肥工业
大学学报(自然科学版),2001,24(6)。