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利用SOM网络模型进行聚类研究
引用本文:杨晨,闫薇.利用SOM网络模型进行聚类研究[J].网络安全技术与应用,2014(2):44-45.
作者姓名:杨晨  闫薇
作者单位:[1]大连外国语大学软件学院,辽宁116044 [2]辽宁警官高等专科学校,辽宁116036
摘    要:自组织特征映射(SOM)是Kohonen提出的一种人工神经网络模型,其整个学习过程是在输入样本空间内进行.并以欧氏距离为度量。本文先介绍了SOM网络模型的来源,接着对SOM网络的结构与学习过程进行了介绍,最后给出了一个SOM网络模型在聚类中的程序实例。

关 键 词:神经网络  SOM网络模型  聚类

Research on the clustering by using SOM network model
Yang ChenI,Yan Wei.Research on the clustering by using SOM network model[J].Net Security Technologies and Application,2014(2):44-45.
Authors:Yang ChenI  Yan Wei
Abstract:SOM ( Self-Organizing Feature Maps ) is a Artificial neural network model which is Proposed by Teuvo Kohone. The whole learning process is carried out in the input sample space, and it is measured in the Euclidean distance metric. At first the origin of SOM network model is introduces, then the structure and the learning process of SOM network is introduced in this paper. At last the example on the Classification of a SOM network model in clustering is given.
Keywords:neural network  SOM network model  clustering
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