【医院楼】某门诊楼全套设计（含计算书，建筑图、结构图、施工组织图等下载资料）.zip

调试通过可以使用，仿真图是速度、距离、幅度三维图像，用MATLAB实现动态聚类或迭代自组织数据分析。

som matlab代码尔索姆 Python中的轻型自组织图（SOM，又称Kohonen地图） 对于在巴黎UPMC的LOCEAN的研究项目，我需要在Python中使用SOM。 Matlab（）中提供了一个巨大的工具箱，但是我很难找到适合我需求的Python包（一个轻便但灵活的方法，它经过多步培训，经过很好的注释，可以在运行时更改参数批量学习）。 我决定编写所需的代码，并在此处共享，希望它对某人有用。 这是一个示例代码，文件中的注释应足够完整： from lsom import * X = np.concatenate((np.random.rand(100,3) , np.random.rand(100,3)+np.asarray([1,1,1]))) (vap, vepu, pc) = pca(X) koh = SOM((5,5), 3, hexagonal=True, init_fun=init_koh_pca(vap, 200, (5,5)) ) koh.train(pc, niter=30, lrate=.9, iradius=5) koh.quality(pc) draw_k

TensorFlow自组织图 TensorFlow 1.5和Python 3.6的Kohonen自组织映射1的实现。 提供了一个Tensorflow V2版本，该版本位于tfv2分支中。 （感谢Dragan！）这最初是基于代码，但进行了一些关键的修改： 使用TensorFlow广播语义而不是tf.pack和for循环。 输入数据应该来自Tensor而不是tf.placeholder ，从而可以与更快，更复杂的输入数据管道一起使用。 培训使用批处理算法而不是在线算法，如果您具有GPU RAM，则可以大大提高速度。 另外，因此，我添加了... 多GPU支持（对于具有多个GPU的单机，它没有多节点培训）。 Tensorboard可视化的一些摘要操作 example.py通过在3个群集玩具数据集上训练SOM来包含其用法的简单示例。 产生的u-matrix应该看起来像这样： 请注意，该示

组织结构图html

MiniSom 自组织图 MiniSom是自组织图（SOM）的一种基于Numpy的简约实现。 SOM是一种人工神经网络，能够将高维数据项之间的复杂，非线性统计关系转换为低维显示器上的简单几何关系。 Minisom旨在使研究人员可以轻松地在其之上进行构建，并使学生能够快速掌握其细节。 有关MiniSom的更新发布在。 安装 只需使用pip： pip install minisom 或将MiniSom下载到您选择的目录并使用安装脚本： git clone https://github.com/JustGlowing/minisom.git python setup.py install 如何使用它 为了使用MiniSom，您需要将数据组织成一个Numpy矩阵，其中每一行都对应一个观测值，或者组织成如下列表的列表： data = [[ 0.80 , 0.55 , 0.22 , 0.03 ], [ 0.82 , 0.50 , 0.23 , 0.03 ], [ 0.80 , 0.54 , 0.22 , 0.03 ], [

淬回火马氏体组织图.xls

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