里斯本大学机器学习课程的讲义.

电磁计算学领域经典的算法-SOM。用于逆散射成像，有需要的可以下载

内容详细，共70页， 4.1竞争学习的概念与原理 4.2自组织特征映射神经网络

matlab仿真实现 SOM神经网络仿真解决TSP（旅行销售商）问题，以及MTSP（多个旅行销售商）问题。包含真实数据集，仿真程序，注释详细，仿真结果。

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matlab神经网络源码集锦- SOM神经网络的数据分类--柴油机故障诊断

MatlabSOM神经网络分类程序-SOM神经网络分类程序.rar SOM神经网络分类程序

算法简介 SOM网络是一种竞争学习型的无监督神经网络，将高维空间中相似的样本点映射到网络输出层中的邻近神经元。 训练过程简述：在接收到训练样本后，每个输出层神经元会计算该样本与自身携带的权向量之间的距离，距离最近的神经元成为竞争获胜者，称为最佳匹配单元。然后最佳匹配单元及其邻近的神经元的权向量将被调整，以使得这些权向量与当前输入样本的距离缩小。这个过程不断迭代，直至收敛。 网络结构：输入层和输出层（或竞争层），如下图所示。 输入层：假设一个输入样本为X=[x1,x2,x3,…,xn]，是一个n维向量，则输入层神经元个数为n个。 输出层（竞争层）：通常输出层的神经元以矩阵方式排列在二