自组织网络结构模型

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contributed at 2018-12-04

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Affiliation:  
岳天祥编著
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yue@lreis.ac.cn
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Classification(s)

Geography SubjectGIScience & Remote SensingOthers

Detailed Description

自组织网络结构模型

 

(1)    简单竞争学习:

1)  神经元的距离模型:

式中,为输入向量; 为向量的维数。

2)  权向量系数修正模型:

式中,为学习参数,为第次学习。

(2)    频率修正竞争学习――神经元的距离模型:

式中,为神经元时的累计激活次数。

(3)    Desieno学习――神经元距离模型:

式中,为与频率有关的修正系数;为衡量距离度量和激活频率之间的重要程度常数;为竞争层神经元个数。

(4)    Kohonen算法――神经元权向量系数模型:

式中,定义了一个胜者神经元的高斯领域范围;时刻高斯函数的方差。

(5)    模糊竞争学习――神经元权向量系数模型:

式中,为模糊隶属度函数;为模糊化指数。

 

参考文献:

孙丹峰,长远,林培:自组织网络在遥感土地覆盖分类中的应用研究。遥感学报,1999,32

How to cite

《资源环境数学模型手册》 (2018). 自组织网络结构模型, Model Item, OpenGMS, https://geomodeling.njnu.edu.cn/modelItem/1ba459da-5166-470a-b31f-6e94e8b7cf9f
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