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

针对目前城市场景下车载自组织网络中的 RSU 部署问题，提出了一种基于连接时长的 RSU 部署方案。该方案在RSU数量受限的情况下，以保证通信连接时长为前提，以最大化服务车辆数目为目的，将部署问题建模成最大覆盖问题，设计了二进制粒子群算法进行求解，并结合真实的北京市路网地图和出租车 GPS数据进行仿真实验。仿真结果表明，该算法是收敛、稳定及可行的，相比贪心算法，该算法求得的部署方案能为更多的车辆提供持续性的网络服务。

测试环境：MATLAB 2015 自组织特征映射。 自己实现的一个版本

虽然有很多来源提供了自组织映射 (SOM) 的伪代码，但我找不到一个简单的实现来阐明 Kohonen 引入的这个算法的每一步。 出于这个原因，我实现了这个明确定义的 Matlab 实现，并希望与您分享。 作为演示，我使用 RGB 3D 训练向量。 训练后的 SOM 神经元产生 2D 空间排列，使得具有相似 3D 权重向量（即相似颜色表示）的神经元彼此靠近。

自组织数据挖掘是由乌克兰科学院院士A.G. Ivakhnenko 提出的，其核心技术就是数据分组处理 (Group Method of Data Handling, 简称GMDH) 。GMDH建模有三个特点：其一，它的较强的抗噪声干扰性能。其二，它的自动建模机制。其三，它的因素筛选功能。 工具箱是GMDH的malab 程序代码。内有使用说明。

MAC协议分类 针对移动自组网提出的各种MAC层方案可以分为无竞争的和基于竞争的两大类，如图所示。 （1）无竞争的MAC层方案一般采用TDMA、FDMA或CDMA等策略来避免冲突，一般认为较适合静态网络和/或集中控制的网络。 （2）基于竞争的MAC层方案分为随机访问和预约/冲突解决两类： 1）随机访问方案包括不侦听信道的（如ALOHA、时隙ALOHA）和侦听信道的（CSMA）两种，基于CSMA的方案可有效减少冲突和提高吞吐量，但不能解决隐藏终端和暴露终端问题。 2）为解决隐藏终端和暴露终端问题，预约/冲突解决方案使用某种形式的动态预约/冲突解决，有些使用RTS/CTS控制报文来预防冲突（如MACA、MACAW），另一些结合使用载波侦听和控制报文。

中科大无线自组织网络期末论文，压缩文件包中含有docx和pdf文件，方便阅读及改进。 本人自己期末论文，保证仅此一份。

利用自组织竞争神经网络，进行分类，预测仿真

som matlab代码自组织图 用于自组织地图（SOM）等的Matlab工具箱。 SOM Toolbox 2.0是用于实现自组织地图算法的Matlab 5的软件库，由Esa Alhoniemi，Johan Himberg，Jukka Parviainen和Juha Vesanto版权所有（C）1999。 运行SOM代码 运行主Matlab文件需要该目录中的所有文件：'data2kde2som'。 该文件将分类（即合并）的数据转换为内核密度估计，然后通过Vesanto等人的SOM功能运行该估计。 需要两个（CSV）输入来运行“ data2kde2som” ：( 1）bin_midpoints（分类数据的每个bin的中点）和（2）适合您的bin的数据（每行代表每个点的数据分布）。 执行主成分分析（PCA） 还有一个名为“ pca_surrey”的文件，对两个文件执行PCA（与SOM输出进行比较）。

短期需水量预测是城市给水管网安全稳定运行的前提和保证.针对日需水量预测提出一种基于尖峰机制的自组织模糊神经网络(SSOFNN)模型.针对影响变量复杂多变的特点,采用主成分分析对原始数据进行降维处理,获取线性无关的主成分变量作为预测模型输入数据.SSOFNN模型根据尖峰强度和误差指标在训练过程中对隐含层神经元进行增长修剪,结合改进Leveberg-Marquardt算法简化参数更新过程中的计算过程,大大减少了计算量,能够获得紧凑的网络结构,且跟踪精度高,运行时间短,预测效果好.