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车载自组织网络中路边性能及防碰撞算法，matlab2015b运行测试

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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讲解了自组织网络的原理模型，发展状况，应用前景。

自组织特征映射神经网络(SOFM) 概述： 生物研究表明，人脑细胞各部分的功能并不相同。不同区域的脑细胞 控制着人体的不同部位的运动。同样，处于不同区域的细胞对来自某一 方面刺激信号的敏感程度也不一样。这种特定细胞对特定信号的特别反 应能力似乎是由后来的经历和训练形成的。科霍楠（T.Kohonen）正是根 据人脑的这一特点提出了自组织映射理论

包含自组织增量学习的各种版本的文档，但代码只有一个版本的，是matlab版本的，可用于学习参考，文档中包含一种中文文献的综述，其余的都是英文版资料。