基于Kohonen网络的分类算法

资 源 简 介

Kohonen网络是自组织竞争型神经网络的一种，该网络为无监督学习网络，能够识别环境特征并自动聚类。Kohonen神经网络是芬兰赫尔辛基大学教授Teuvo Kohonen提出的，该网络通过自组织特征映射调整网络权值，使神经网络收敛于一种表示形态，在这一形态中一个神经元只对某种输入模式特别匹配或特别敏感。Kohonen网络的学习是无监督的自组织学习过程，神经元通过无监督竞争学习使不同的神经元对不同的输入模式敏感，从而特定的神经元在模式识别中可以充当某一输入模式的检测器。网络训练后神经元被划分为不同区域，各区

详 情 说 明

Kohonen网络是一种自组织竞争型神经网络，能够自动识别环境特征并自动聚类。该网络通过自组织特征映射调整权值，使神经网络收敛于一种表示形态，在这种形态中，一个神经元只对某种输入模式特别匹配或特别敏感。这种无监督学习网络是由芬兰赫尔辛基大学教授Teuvo Kohonen提出的。Kohonen网络的学习是无监督的自组织学习过程，神经元通过无监督竞争学习，使不同的神经元对不同的输入模式敏感，从而特定的神经元在模式识别中可以充当某一输入模式的检测器。网络训练后，神经元被划分为不同区域，各区域对输入模型具有不同的响应特征。除了这些基本信息，有必要指出Kohonen网络可在多个领域中应用，例如图像处理、数据挖掘和模式识别。此外，该网络还能够在实现模式识别的同时提高数据的可视化效果。