自组织特征映射(Self-Organizing Feature Map, SOFM)是由芬兰赫尔 辛基大学神经网络专家Kohonen教授在1981年提出的。
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1 灰自组织特征映射神经网络 1.1 自组织特征映射神经网络 自组织特征映射(Self-Organizing Maps， SOM) 是Kohonen 提出的一种人工神经网络模型， 具有良好的聚类、自组织、自学习以及可视化的功 能。
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自组织特征映射网络 SOFM ; Self-Organizing Feature Map ; self-organizing feature map networks ; SOM
自组织特征映射法 method of self-organizing feature map
了自组织特征映射 Self-Organizing Feature Maps
采用自组织特征映射 Self Self-Organizing Feature Map
基于自组织特征映射 Self-Organizing Feature Map ; SOFM ; SelfOrganizationMap ; SOM
约束型自组织特征映射 Constraint Self Organizing Featuere Map
自组织特征映射图算法 self-organizing Feature Map
自组织特征映射网 SOFM
利用自组织特征映射 self-organizing feature map ; SOFM
自组织特征映射是一种人工神经网络方法，可以同时实现模式识别和数据分类。
Self Organizing Map is a method of artificial neural network, which implements pattern recognition and data clustering simultaneously.
本文讨论了基于自组织特征映射网络聚类算法的基本原理，并指出了算法的缺陷。
In this paper, the basic principle of the clustering algorithm based on self-organizing feature map network is discussed, and pointed out its defects.
介绍了一种利用自组织特征映射(SOFM)网络的聚类功能进行全天星图识别的方法。
A method that applies the clustering function of SOFM (Self-Organizing Feature Maps) network is proposed for autonomous star pattern recognition.
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