生长神经气体 (GNG) 神经网络属于拓扑表示网络 (TRN) 类。 它可以学习有监督和无监督。 在这里，实现并演示了在线无监督学习模式。 它的学习方法结合了改良的 Kohonen 学习来调整神经元的位置，并结合竞争性赫布学习 (CHL) 来进行连接。 有关详细信息，请参阅参考文献。 [1]。 为了使主脚本 (gng_lax.m) 发挥作用，您必须首先使用相应的数据生成器选择并生成流形（数据）。 欲获得有关竞争性学习方法系列的详尽报告，请咨询参考。 [2]。 参考[1] Fritzke B. “A Growing Neural Gas Network Learns Topologies”，神经信息处理系统进展 7，麻省理工学院出版社，马萨诸塞州剑桥，1995 年。 [2] Fritzke B.“一些竞争性学习方法”，1997 年可在： https ://pdfs.semanticsch

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Growing Object-Oriented Software, Guided by Tests 英文无水印原版pdf pdf所有页面使用FoxitReader、PDF-XChangeViewer、SumatraPDF和Firefox测试都可以打开 本资源转载自网络，如有侵权，请联系上传者或csdn删除 查看此书详细信息请在美国亚马逊官网搜索此书

实现计算机视觉(Computer Vision)中的Haralick区域增长算法(Haralick Region Growing Algorithm)用于实现图像分割。