【摘 要】
：
自组织映射网络(Self-Organizing Map，SOM)是芬兰学者Kohonen于1981年提出的一种特殊的神经网络方法。SOM网络采用与普通神经网络相似的权值调整方法，将高维数据拓扑有序地映射
论文部分内容阅读
自组织映射网络(Self-Organizing Map，SOM)是芬兰学者Kohonen于1981年提出的一种特殊的神经网络方法。SOM网络采用与普通神经网络相似的权值调整方法，将高维数据拓扑有序地映射到二维网格上，从而实现了高维数据模式的低维可视化。借助其对高维数据的低维组织能力，SOM在聚类领域被广泛使用，其在可视化领域的应用也是研究的热点，取得的很多成果帮助人们实现了对高维数据的把握。
本文探讨和研究了SOM神经网络在聚类和可视化方面的理论和成果，将其应用于区域经济管理系统中，设计和实现了一个可视化企业聚类挖掘子系统，并提出一种可视化的二阶段聚类法成功解决了SOM的网络结构选择问题。
其他文献
汉字数目庞大、结构复杂,手写汉字的形状千差万别、风格各异,这使得手写汉字识别成为当前一个研究难点。目前,脱机手写汉字识别还处于发展阶段,现有的OCR(Optical character
随着国内网络游戏产业的蓬勃发展和政府机构对网络游戏行业的大力扶持,国内市场对网络游戏的需求越来越多样化。目前流行的网络游戏,多数类型角色扮演类。该类游戏起源较早,
无线自组网是由一组带有无线收发装置的节点组成的通信网络，且不依赖于任何网络基础设施。网络中的节点可以相互交换信息，当节点不在彼此通信范围时，可以通过中间节点中继来实现
本文以提高绘图机数据传输率为目的,通过裁剪普通Linux操作系统,最终获得绘图机需要的嵌入式Linux操作系统。本文首先介绍了嵌入式操作系统和嵌入式Linux,然后详细介绍了目前
在情感表达中,人脸表情的变化是最为直观也是最为基础的一环。因而,也成为情感计算的重要一环。本文所论述的人脸表情识别研究就是基于这样原因,以人脸的不同表情为研究主体,
我国物流业目前急需解决的问题,是如何实现物流园区内各个相对独立的业务系统的无缝整合,避免重复建设,消除“信息孤岛”,发挥物流园区产业集约化经营优势。论文依托哈尔滨公
随着Internet网络的高速发展,信息爆炸时代也随之到来。由于Internet的开放性、动态性、异构性使得用户很难快速、准确的从WWW上获取所需的信息,因此如何有效的从网络上获取
Web服务作为分布在Internet的Web对象,是基于网络的、分布式的模块化组件,能够允许不同平台和不同实现技术的应用之间相互操作为客户提供服务。通常单个Web服务不能满足人们
随着电子信息技术进步,各种形态的数据不断指数级爆炸增长。当我们面对这些海量的高维数据,需要能够按照我们预期的目的进行有效的处理以及利用。从大量的信息当中挖掘出有用
AST3是将要安装于位于南极内陆冰穹A的昆仑站的三台口径50cm的施密特望远镜。图像相减变源测光是天文学测光的主要方法之一，除此之外还有PSF测光和孔径测光。本文针对AST3处于南极内陆，长期无人职守的特点，对它的测光软件的系统架构进行了探讨，特别考虑了程序的自动化处理和可靠性设计。通过Daemon程序调用，循环备份，配置参数，系统检测等方法，大幅提高了程序的灵活性和可用性，并最大程度上保证了程序