自组织神经网络PPT.ppt

智能中国网提供学习支持智能中国网提供学习支持2.6 2.6 自组织神经网络模型与学自组织神经网络模型与学习算法习算法1概述概述p自组织神经网络，又称为自组织竞争神自组织神经网络，又称为自组织竞争神经网络经网络, ,特别适合于解决模式分类和识别特别适合于解决模式分类和识别方面的应用问题方面的应用问题p自组织神经网络属于前向神经网络类型，自组织神经网络属于前向神经网络类型，采用无导师学习算法，采用无导师学习算法，p自组织特征映射神经网络不仅能够像自自组织特征映射神经网络不仅能够像自组织竞争神经网络一样学习输入的分布情组织竞争神经网络一样学习输入的分布情况，而且可以学习神经网络的拓扑结构况，而且可以学习神经网络的拓扑结构 2概述概述p自组织竞争神经网络类型自组织竞争神经网络类型Ø自适应共振理论(Adaptive Resonance Theory，ART)网络Ø自组织特征映射(self-Organizing Map，SOM)网络Ø对传(Counter Propagation，CP)网络Ø协同神经网络(Synergetic Neural Network．SNN) 32.6.1 2.6.1 自组织特征映射神经网络结构自组织特征映射神经网络结构p由芬兰学者由芬兰学者Teuvo KohonenTeuvo Kohonen于于19811981年提出年提出p基本上为输入层和映射层的双层结构基本上为输入层和映射层的双层结构, ,映射层的映射层的神经元互相连接，每个输出神经元连接至所有神经元互相连接，每个输出神经元连接至所有输入神经元输入神经元 I’m Teuvo Kohonen42.6.1 2.6.1 自组织特征映射神经网络结构自组织特征映射神经网络结构竞争层竞争层输入层输入层SOMSOM神经网络结构神经网络结构52.6.1 2.6.1 自组织特征映射神经网络结构自组织特征映射神经网络结构SOMSOM神经网络平面示意图神经网络平面示意图竞争层竞争层输入层输入层62.6.1 2.6.1 自组织特征映射神经网络结构自组织特征映射神经网络结构SOMSOM神经网络立体示意图神经网络立体示意图竞争层竞争层输入层输入层7 2.6.22.6.2自组织特征映射网络的学习算法自组织特征映射网络的学习算法 p自组织特征映射学习算法原理自组织特征映射学习算法原理ØKohonen自组织特征映射算法，能够自动找出输入数据之间的类似度，将相似的输入在网络上就近配置。

因此是一种可以构成对输入数据有选择地给予响应的网络p类似度准则类似度准则Ø欧氏距离 82.6.22.6.2自组织特征映射网络的学习算法自组织特征映射网络的学习算法p自组织特征映射学习算法步骤自组织特征映射学习算法步骤Ø(1)(1)网络初始化网络初始化用随机数设定输入层和映射层之间权值的初始值Ø(2)(2)输入向量输入向量把输入向量输入给输入层Ø(3) (3) 计算映射层的权值向量和输入向量的距离计算映射层的权值向量和输入向量的距离映射层的神经元和输入向量的距离，按下式给出92.6.22.6.2自组织特征映射网络的学习算法自组织特征映射网络的学习算法p自组织特征映射学习算法步骤自组织特征映射学习算法步骤Ø(4) (4) 选择与权值向量的距离最小的神经元选择与权值向量的距离最小的神经元计算并选择使输入向量和权值向量的距离最小的神经元，把其称为胜出神经元并记为 ，并给出其邻接神经元集合 Ø(5)(5)调整权值调整权值 胜出神经元和位于其邻接神经元的权值，按下式更新：Ø (6)(6)是否达到预先设定的要求如达到要求则算是否达到预先设定的要求如达到要求则算法结束，否则返回法结束，否则返回(2)(2)，进入下一轮学习，进入下一轮学习102.6.22.6.2自组织特征映射网络的学习算法自组织特征映射网络的学习算法p邻域函数邻域函数Ø由邻域函数可以看到，以获胜神经元为中心设定了一个邻域半径，称为胜出邻域。

胜出邻域学习初期，胜出神经元和其附近的神经元全部接近当时的输入向量，形成粗略的映射 随着学习的进行而减小，胜出邻域胜出邻域变窄，胜出神经元附近的神经元数变少因此，学习方法是一种从粗调整向微调整变化，最终达到预定目标的过程112.6.3 2.6.3 自组织网络学习算法的自组织网络学习算法的MATLABMATLAB实现实现pMATLABMATLAB中自组织神经网络的重要函数和中自组织神经网络的重要函数和基本功能基本功能 函函 数数 名名功功 能能newsom()创建一个自建一个自组织特征映射神特征映射神经网网络plotsom()绘制自制自组织特征映射网特征映射网络的的权值矢量矢量vec2ind()将将单值矢量矢量组变换成下成下标矢量矢量compet()竞争争传输函数函数midpoint()中点中点权值初始化函数初始化函数learnsom()自自组织特征映射特征映射权值学学习规则函数函数122.6.3 2.6.3 自组织网络学习算法的自组织网络学习算法的MATLABMATLAB实现实现pMATLABMATLAB中自组织神经网络的重要函数和基本功能中自组织神经网络的重要函数和基本功能Ønewsom()功能功能 创建一个自组织特征映射网络函数创建一个自组织特征映射网络函数格式格式 net = newsom(PR net = newsom(PR，，[D1[D1，，D2D2，，...]...]，，TFCNTFCN，，DFCNDFCN，，OLROLR，，OSTEPSOSTEPS，，TLRTLR，，TND)TND)说明说明 net net为生成的新为生成的新BPBP神经网络；神经网络；PRPR为网络输入矢量取值范为网络输入矢量取值范围的矩阵围的矩阵[Pmin Pmax][Pmin Pmax]；；[D1[D1，，D2D2，，...]...]为神经元在多维空间为神经元在多维空间中排列时各维的个数；中排列时各维的个数；TFCNTFCN为拓扑函数，缺省值为为拓扑函数，缺省值为hextophextop；；DFCNDFCN为距离函数，缺省值为为距离函数，缺省值为linkdistlinkdist；；OLROLR为排列阶段学习速为排列阶段学习速率，缺省值为率，缺省值为0.90.9；；OSTEPSOSTEPS为排列阶段学习次数，缺省值为为排列阶段学习次数，缺省值为10001000；；TLRTLR为调整阶段学习速率，缺省值为为调整阶段学习速率，缺省值为0.020.02，，TNDTND为调整为调整阶段领域半径，缺省值为阶段领域半径，缺省值为1 1。

132.6.3 2.6.3 自组织网络学习算法的自组织网络学习算法的MATLABMATLAB实现实现p plotsom() plotsom()Ø功能 绘制自组织特征映射网络图的权值向量 函数Ø格式 (1) plotsom(pos) (1) plotsom(pos) (2) plotsom(W(2) plotsom(W，，D D，，ND)ND)Ø说明 式中pos是网络中各神经元在物理空间分布的位置坐标矩阵；函数返回神经元物理分布的拓扑图，图中每两个间距小于1的神经元以直线连接；W为神经元权值矩阵；D为根据神经元位置计算出的间接矩阵；ND为领域半径，缺省值为1；函数返回神经元权值的分布图，图中每两个间距小于ND的神经元以直线连接 142.6.3 2.6.3 自组织网络学习算法的自组织网络学习算法的MATLABMATLAB实现实现pyec2ind()yec2ind()Ø功能 将单值向量组变换成下标向量Ø格式 ind = vec2ind(vec)Ø说明 式中，vec为m行n列的向量矩阵x，x中的每个列向量i，除包含一个1外，其余元素均为0， ind为n个元素值为1所在的行下标值构成的一个行向量。

152.6.3 2.6.3 自组织网络学习算法的自组织网络学习算法的MATLABMATLAB实现实现p例例2-5 2-5 人口分类是人口统计中的一个重要指标，人口分类是人口统计中的一个重要指标，现有现有19991999共共1010个地区的人口出生比例情况如下：个地区的人口出生比例情况如下：Ø出生男性百分比分别为：0.5512 0.51230.50870.50010.60120.52980.50000.49650.51030.5003;Ø出生女性百分比分别为：0.4488 0.48770.49130.49990.39880.47020.50000.50350.48970.4997 162.6.3 2.6.3 自组织网络学习算法的自组织网络学习算法的MATLABMATLAB实现实现p例例2-52-5源程序源程序17例例2-5 SOM2-5 SOM网络权值分布图网络权值分布图18例例2-5 SOM2-5 SOM网络数据分类图网络数据分类图类别类别1类别类别2类别类别5类别类别4类别类别3测试数据属测试数据属于类别于类别519小结小结p概述概述p自组织特征映射神经网络结构自组织特征映射神经网络结构p自组织特征映射网络的学习算法自组织特征映射网络的学习算法p自组织网络学习算法的自组织网络学习算法的MATLABMATLAB实现实现p自组织特征映射网络的特点自组织特征映射网络的特点20 刚才的发言，如刚才的发言，如有不当之处请多指有不当之处请多指正。

谢谢大家！　　正谢谢大家！　　21。