利用自组织特征映射神经网络实现数据分区  

作　　者：张志武[1] 孙新娟[2] 刘雪梅[2] 

机构地区：[1]河南安彩集团有限责任公司,河南安阳450016 [2]华北水利水电学院,河南郑州450011

出　　处：《软件导刊》2007年第10期130-132,共3页Software Guide

摘　　要：自组织特征映射神经网络(SOFM)可以实现无监督的特征聚类。利用SOFM实现逆向工程中的数据分区,通过改进SOFM网络初始权值方法以及引进能量函数控制迭代次数,提高SOFM的分区效率。利用SOFM方法实现数据分区具有较强的容错性能,对测量数据点无任何要求,可以是任意散乱数据点。实例运行结果验证了此方法的可行性。

关 键 词：自组织特征映射 神经网络 数据分区 逆向工程 

分 类 号：TP183[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]