关于用SOM算法进行高光谱遥感图像分类的问题-hyperspectraldataopen.m 小弟想要基于这个基本的SOM算法对.lan格式的这个数据进行分类，数据维数较高（220维），还望各位不吝赐教啊！

基于SOM神经网络的TSP问题研究，韩洪宁，，TSP问题是组合优化领域的一个重要问题，具有很强的实际应用价值。TSP也是一个NP-hard困难的问题，解决大规模的TSP问题目前还没有完美��

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自组织图 在Python上的IRIS数据集上实现基本SOM聚类。 SOM教程： : 数据集来源： ： 聚类结果的可视化： Red = Iris-Setosa Green = Iris-Virginica Blue = Iris-Versicolor 以上视觉表示的详细信息： 可以说每个像素代表SOM的一个节点。 如果像素颜色鲜艳，则意味着该颜色表示的许多类别的图案都会激活该像素，即，该像素是同一类别的许多图案的最佳匹配单位。 相反也是如此。 也就是说，深色像素是该颜色所代表的类别的少数几种模式的最佳匹配单位。 如果颜色是两种颜色的混合（例如“蓝绿色”），则像素代表“灰色区域”，即该像素是不同类别图案的最佳匹配单位。 对于任何输入模式，黑色像素都不是最匹配的像素。

当今时代, 网络舆情传播速度快、影响力大, 而话题检测在网络舆情监管中有着不可替代的作用. 针对传统方法提取文本特征不完整和特征维度过高的问题, 本文提出了基于时间衰减因子的LDA&&Word2Vec文本表示模型, 将LDA模型的隐含主题特征和Word2Vec模型的语义特征进行加权融合, 并引入了时间衰减因子, 同时起到了降维和提高文本特征完整度的作用. 同时, 本文又提出了Single-Pass-SOM组合聚类模型, 该模型解决了SOM模型需要设定初始神经元的问题, 提高了话题聚类的精度. 实验结果表明, 本文提出的文本表示模型和文本聚类方法较传统方法拥有更好的话题检测效果.

AM3352-SOM-EVB是基于AM3352-SOM的2层板参考设计，它增加了4个USB主机，USB OTG，CAN驱动器，VGA，2个UEXT，JTAG，LCD，2个100MB以太网Eagle CAD文件，便于用户可以修改和定制他的需求。 AM335X-SOM是片上系统模块，包含Sitara AM335X Cortex-A8处理器，电源管理，512MB DDR3内存。所有AM335X信号都可以通过4个连接器x 40引脚提供，步长为0.05“。AM335X-SOM具有UART控制台连接器和SD卡。 AM335X-SOM模块实物截图: AM335X-SOM-EVB实物截图: 特性: 包括AM3352-SOM或AM3352-SOM-IND或AM3359-SOM-IND 匹配连接器 2×100MB以太网接口 带有DA-15连接器的VGA输出 LCD视频输出在0.1“步长连接器（兼容Olimex LCD显示器）的40针上 带连接器的CAN驱动程序 4×USB主机 USB-OTG 2× UEXT 连接器 带有TI布局的JTAG调试连接器 - 20针@ 0.1“步 GPIO连接器×40针@ 0.1“步 额外的DEBUG引脚，以便于进行串行调试 状态LED 附件资料截图:

SOM神经网络在作战环境数据项归类中的应用研究.pdf

这是神经网络SOM的一例子，包括其程序，供初学者使用

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