盲信号分离算法的改进及其应用研究(信号与信息处理专业优秀论文) - docin.com豆丁网 法被提出用于解决线性混合情况下的盲分 离19】；此后，A．Hyvvarinen和J．Karhunen等人提出用自组织映射网络（Self OrganizingMap，SOM）解决一类非线性混合的情况，虽然可以实现现少数信号的 盲分离，但是算法的复杂度成指数增长。而且在恢复成
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实验结果表明，应用基于改进的自组织映射网络模型进行融合，分类融合结果较好，较基于基本自组织映射网络的影像融合分类精度提高约8%。
The result shows that the fusion image using the modified Kohonen networks in better than that using the Kohonen networks only, and the classification accuracy is improved about 8 percent.
本文应用多层前馈神经网络和自组织特征映射神经网络分别对简单目标和复杂飞机目标进行了分类识别。
The classification of simple and complex objects is investigated using the multiple layer forward neural network and the self-organizing feature map network.
本文试图对自组织映射神经网络（SOM）应用于汉语名词语义自动聚类做某些改进。
This paper tries to make some improvements on applying Self-Organizing-Map (SOM) to automatic clustering of Chinese nouns, so as to generate a better Chinese semantic map.
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