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自组织映射在MATLAB的SOM工具箱.pdf
Self-organizing map in Matlab: the SOM Toolbox Juha Vesanto, Johan Himberg, Esa Alhoniemi and Juha Parhankangas Laboratory of Computer and Information Science, Helsinki University of Technology, Finl
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嵌入局部模型的SOM网络对混沌时间序列预测研究
<p>针对混沌时间序列特征空间多变性的特点, 在SOM自组织神经网络中嵌入局部线性回归模型, 用于混沌时间序列的预测。该方法融合了局部线性预测的优点以及SOM网络数据快速聚类能力、可视化特征识别性质和拓扑保留映射特点, 既可减少运算时间和存储空间, 又能适应混沌时间序列的多<br>
变特征, 取得了较高的预测精度。</p>
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基于带处理器和FPGA的新型SoM组合设计
很多嵌入式设计使用基于微处理器和微控制器的单板计算机 (SBC) 和模块化系统 (SoM)（例如，请参阅“使用 Raspberry Pi 3 构建低成本工业控制器”）。但是，更多 ... 的更高性能，而开发定制硬件的快捷方法是使用 FPGA。
本文将讨论使用 SoM 来开发嵌入式系统的优势，这些系统需要借由 FPGA 提供更高的处理能力。本文还将介绍各种不同的 FPGA SoM，并讨论它们在嵌入式设计开发中的使用。
FPGA 模块化系统的角色
模块化系统 (SoM) 可以帮助设计人员开发带有定制
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基于SOM网络的远程教育学习行为分析模型
远程教育学习者学习行为分析有利于正确把握学习者学习行为特点，为学生提供针对性、个性化的指导和服务。根据混合学习理论、分类教学思想和远程教育实践，提出了远程教育学习行为分析指标体系。将SOM网络引入学习行为分析，构建了复杂因素的学习行为智能分析模型，解决了数据分析中多维向量的有效聚类的难题。实例验证表明，模型能够较好的实现对学习行为的分析。
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sparse-som：稀疏数据的高效自组织映射
... （LIBSVM格式）进行了高度优化。
支持在线和批处理SOM算法。
并行批处理实现（OpenMP）。
与操作系统无关。 ... 安装。
Python
要安装python版本，只需运行pip install sparse-som 。
用法
命令行界面
稀疏
要使用在线版本：
Usage: sparse-som
-i infile input file at libsvm sparse format
-y nrows number of rows i
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SOM：Kohonen的自组织地图的PyTorch实施
Kohonen的自组织地图（SOM）
背景
Teuvo Kohonen在1990年撰写的原始是第一个能够进行无监督学习的 ...
from sklearn . decomposition import PCA
import matplotlib . pyplot as plt
import numpy as np
from som . mapping import SOM
dataset = load_iris ()
train = dataset . data
# Reducing the dimensiona
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