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一种改进的自组织网络AOW分簇算法研究,赵徳周,李成军,在AdHoc网络分簇算法中,AOW算法综合考虑了移动节点的节点度、剩余能量和移动性等因素,对网络环境具有较好的适应性。本文针对AOW算
LBF模型对初始轮廓大小和位置非常敏感,并且只考虑了图像的局部信息,没有考虑图像的全局信息;CV模型利用图像全局信息,对初始轮廓具有较强的鲁棒性。两种模型对椒盐噪声污染的图像不能取得令人满意的结果。针
提出了一种基于鱼群算法的二维阈值图像分割的新方法。传统的二维Otsu方法考虑了图像的灰度信息和像素间的空间邻域信息,是一种有效的图像分割方法。但是由于二维Otsu方法的计算量大、运行时间长的缺陷,采用
针对高维复杂函数优化的特点,提出了一种遗传算法与粒子群算法相结合的主-从结构算法。算法中,主级为全局搜索的遗传算法;从级为局部邻域搜索的粒子群算法。通过主-从协调机制和从级转换函数设计,使算法不依赖复
目前不同种类的纹理区域组成的彩色图像分割还是一个难点。当一幅图像中包含相似的和(或)非固定的纹理区域时,难以计算出精确的纹理区域和分割区域的最优数目。描述了基于量子行为的微粒群优化算法(QPSO)的图
matlab编写的som自组织神经网络分为三个.m文件,对初学som的同学很有帮助
介绍自组织神经网络的特点以及与其它类型神经网络的区别 介绍了自组织神经网络的三种学习规则;四种神经网络类型 对自组织竞争网络、科荷伦网络和ART网络的原理、网络结构和训练与工作方式进行了介绍 ART网
无线移动自组织网于宏毅等著高清版
自组织映射 (Self-Organizing Map, SOM) 是一种无监督学习算法,用于将高维数据映射到低维空间,同时保留数据点之间的拓扑关系。SOM 也被称为 Kohonen 网络,以其发明者