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传感器网络中结合SOM与免疫克隆选择的分簇路由策略
提出一种结合自组织映射(SOM)与免疫克隆选择算法的分簇路由策略SICR(SOM and Immune Clonal Selection Based Clustering Routing Scheme for Wireless Sensor Networks).在分簇聚类时,充分考虑 ...
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基于SOM神经网络的高维电磁干扰信号聚类。
在本文中,我们研究了强非线性,非平稳电磁干扰(EMI)的频谱特征和全局表示,这对于分析大型集成系统的电磁能力(EMC)的数学建模具有重要意义。 我们首先建议使用自组织特征图神经网络(SOM)对EMI信号进行聚类。 为了解决EMI信号的高维度问题,我们结合了降维和聚类方法,并找出了不同干扰因素的全局特征,以便最终为EMC设计,分析,预测和评估提供精确的数学仿真模型。 实验结果证明了该方法的有效性和有效性。
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基于小波变换,FastICA和SOM的系统信号一站式BSS分析方法
结合小波变换,FastICA和自组织映射网络,提出了一种新的一站式盲源分离分析方法。 首先,我们使用小波变换来抑制高斯噪声。 其次,我们利用FastICA分离混合信号以获得独立的分量。 最后,我们将信号与SOM聚类以揭示独立信号的潜在关系。 实验结果表明了该方法的有效性和有效性。
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som算法简介
简单介绍了som算法的工作原理,以及算法的具体实现流程,并对最基本的som算法做了优缺点总结 简单介绍了som算法的工作原理,以及算法的具体实现流程,并对最基本的som算法做了优缺点总结
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SOM
... previously save SOM:
require 'rubygems'
require 'som'
data = [[1,2,3], [4,5,6]...]
a = SOM.new(data, :number_of_nodes => 4,
:dimensions => 3,
:save_to => 'file_path/to/here.som')
a.train # Saves ...
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mr-mpi-som
Parallel implementation of Self-Organizing Map (SOM) algorithm with MapReduce-MPI
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