主 讲：周润景 教授单 位：电子信息工程学院自组织特征映射神经网络数据分类设计目 录 自组织特征映射神经网络简介 自组织特征映射神经网络结构 自组织特征映射学习算法原理 自组织特征映射学习算法步骤 SOM学习算法的MATLAB实现 SOM网络应用于模式分类 一.自组织特征映射神经网络简介自组织特征映射神经网络（SOM）也是无教师学习网络，主要用于对输入向量进行区域分类。其结构与基本竞争型神经网络很相似。与自组织竞争网络的不同之处：SOM网络不但识别属于区域邻近的区域，还研究输入向量的分布特性和拓扑结构。二.自组织特征映射神经网络结构o 由芬兰学者Teuvo Kohonen于1981年提出。o 与自组织竞争网络不同的是，在自组织映射神经网络中邻近的神经元能够识别输入空间中邻近的部分。Im Teuvo Kohonen二.自组织特征映射神经网络结构SOM神经网络结构三、自组织特征映射学习算法原理o Kohonen自组织特征映射算法，能够自动找出输入数据之间的类似度，将相似的输入在网络上就近配置。因此是一种可以构成对输入数据有选择地给予响应的网络。p类似度准则-欧氏距离: 四、自组织特征映射学
