与神经网络相关的资源，源程序，非盗版。

3、自组织映射聚类(SOM) 自组织映射聚类(Self-Organizing Map, SOM)，是由T.Konohen 于1980 年提出的模型，属于非监督学习的神经网络聚类，与K-means 相似，采用SOM 聚类算法之前，也要首先估计出想要得到的类的个数。在SOM 神经网络中，输出层的神经元是以列阵的方式排列于一维或二维的空间中的。根据当前输入向量与神经元的竞争，利用欧氏距离，寻找最短距离当作最有效神经元，以求得调整向量神经元的机会，而其他神经元也可以彼此学习。而最后的神经元就可以根据输入向量的特征，以拓扑结构展现于输出空间中。

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A13-SOM-WIFI是片上系统模块屏蔽，可为A13-SOM-XXX增加WIFI连接。所有A13信号均可在0.1“孔上使用。A13-SOM-WIFI是一款带有Eagle CAD文件的开源硬件屏蔽参考设计 ，方便每个人都可以修改和定制原始设计。 全志A13-SOM-WIFI PIN脚 特性: BL-8188-8M WiFi无线模块，带Realtek RTL8188CUS芯片 适用于A13-SOM-WIFI-4GB版本的4GB闪存 USB-OTG带迷你USB连接器 LCD_CON接头，与4.3“和7”Olimex制造的显示器兼容 支持官方A13-SOM Debian和Android版本中的外围设备 电源管理DCDC GPIO采用0.1“阶梯孔 内置PCB天线 尺寸:（2.4 x 1.3）“〜（6.1 x 4.8）cm 附件资料截图:

matlab嵌入三维函数代码NLPCA-SOM 使用自组织地图通过非线性主成分分析进行聚类-哥伦比亚西南部的降雨。 该GitHub是标题为“使用神经网络的哥伦比亚西南部每月降雨的区域化”的文章的一部分（请参阅参考资料）。 如果要使用这些代码，请参考： 特雷西塔州坎恰拉; 卡瓦哈尔·埃斯科巴尔（Yesid）， 威尔弗雷多（Wilfredo）的阿方索·莫拉雷斯（Alfonso-Morales）； 威尔玛·洛伊扎（Loaiza）； 还有爱德华多·卡塞多（Caicedo）； 使用神经网络对哥伦比亚西南部每月降雨进行分区。 方法X. 2020年。 抽象的 对降雨制度的了解是许多活动（如水资源管理，减轻风险，规划社会经济活动以及其他水文应用）所必需的先决条件。 本文采用非线性主成分分析（NLPCA）和自组织特征图（SOM）作为非线性技术，来识别哥伦比亚西南部每月降水的均匀区域。 SOM使用来自NLPCA的五个主要组成部分，该数据来自44个月度雨量观测站的网络。 这些组件表示从1983年1月到2016年12月的每个维度站的五个主要组件的尺寸缩减。 二维SOM表示两个群集将所有降雨量表分组。 异质性测

SOM神经网络在水质评价中的应用，高玉玲，陈连军，水质受多个因素的影响，而且这些作用多是非线性的。其水质评价的实质是实现一个非线性映射。在对水质进行评价时，人工神经网络只

新发布支持KV260支持PYNQ，但在国内由于你知道的原因无法安装成功，我修改了安装文件，你就可以享受成功的快感，将此install.sh文件拷到 /home/ubuntu/Kria-PYNQ/替换原文件即可

1.创龙科技SOM-TLT3核心板是一款基于全志科技T3处理器设计的4核ARM Cortex-A7国产工业核心板，每核主频高达1.2GHz。 2.核心板通过邮票孔连接方式引出CSI、TVIN、MIPI DSI、TVOUT、HDMI OUT、RGB/LVDS DISPLAY、GMAC、EMAC、USB、SATA、SDIO、UART、TSC、SPI、TWI等接口。 3.支持双屏异显、1080P@45fps H.264视频硬件编解码。 4.核心板采用100%国产元器件方案，并经过专业的PCB Layout和高低温测试验证，稳定可靠，可满足各种工业应用环境。 5.应用在能源电力、工业控制、工业网关、仪器仪表、轨道交通、安防监控等典型领域。

1.创龙科技TLA40i-EVM是一款基于全志科技A40i处理器设计的4核ARM Cortex-A7高性能低功耗国产评估板，每核主频高达1.2GHz。 2.评估板接口资源丰富，引出双路网口、双路CAN、双路USB、双路RS485等通信接口。 3.板载Bluetooth、WIFI、4G（选配）模块，同时引出MIPI LCD、LVDS LCD、TFT LCD、HDMI OUT、CVBS OUT、CAMERA、LINE IN、H/P OUT等音视频多媒体接口。 4.持双屏异显、1080P@45fps H.264视频硬件编码、1080P@60fps H.264视频硬件解码，并支持SATA大容量存储接口。 5.应用于能源电力、轨道交通、工业控制、工业网关、仪器仪表、安防监控领域