1) Unsupervised learning ANN
无监督学习神经网络
2) unsupervised learning neural networks
非监督学习神经网络
3) unsupervised neural network
无监督神经网络
1.
The principle and algorithm of a unsupervised neural network─SOFM is be discussed,the unsupervised network is applied to pattern recognition of the bearing fault.
无监督学习的竞争式神经网络是一种数据聚类方法,能保持输入空间的拓扑关系不变,借助于一维或二维输出平面的一组有序的向量,实现高维数据的聚类和可视化;探讨了一种无监督神经网络———SOFM网络原理、思想和算法步骤,研究了无监督网络在模式识别中的应用,提出了基于SOFM网络的故障模式识别和状态监测方法;通过实例研究了SOFM网络在机械设备故障模式识别和状态监测中的应用。
4) unsupervised clustering neural network
无监督聚类神经网络
5) unsupervised recursive neural networks
无监督的迭代神经网络
6) Unsupervised network
无督神经网络
补充资料：无监督学习
分子式：
CAS号：
性质：在模式识别或自动分类中，所给的学习样本不带有类别的信息，而是根据随机变量本身统计特征来进行分类的算法，称为无监督学习或无监督分析(unsupervised analysis)。聚类分析就是一种无监督分析。
CAS号：
性质：在模式识别或自动分类中，所给的学习样本不带有类别的信息，而是根据随机变量本身统计特征来进行分类的算法，称为无监督学习或无监督分析(unsupervised analysis)。聚类分析就是一种无监督分析。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条