使用newsom函数创建网络:

net=newsom(PR,[D1,D2,^],TFCN,DFCN,OLR,OSTEPS,TLR,TND)

PR:R个输入元素的最大值和最小值的设定值,R*2维矩阵

Di:第I层的维数,默认为[5 8]

TFCN:拓扑函数,默认为hextop

DFCN:距离函数,默认为linkdist

OLR:分类阶段学习速率,默认为0.9

OSTEPS:分类阶段的步长,默认为1000

TLR:调谐阶段的学习速率,默认为0.02

TNS:调谐阶段的领域距离,默认为1.

例子:

>> P=[rand(1,400)*2;rand(1,400)];

>> plot(P(1,:),P(2,:),''.'',''markersize'',20)

>> net=newsom([0 1;0 1],[3 5]);

>> net=train(net,P);

>> hold on

>> plotsom(net.iw{1,1},net.layers{1}.distances)

>> hold off

第二个函数:newc函数

功能:该函数用于创建一个竞争层

net=newc

net=newc(PR,S,KLR,CLR)

S:神经元的数目

KLR:Kohonen学习速度,默认为0.01

CLR:Conscience学习速度,默认为0.001

net:函数返回值,一个新的竞争层。

也可以参考附件的代码,里面有一个案例是SOM神经网络的。

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