大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于som神经网络的问题，于是小编就整理了1个相关介绍som神经网络的解答，让我们一起看看吧。
matlab中神经网络怎么使用？
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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