竞争层结构可调SOM网络在中药模式识别中的应用

针对经典SOM算法无法准确反映原始数据的特征信息,提出了竞争层结构可调的SOM算法——CSA-SOM算法。该算法增加了竞争层神经元动态调节的步骤,调节的依据是不断比较原数据的位置信息和映射后低维空间的位置信息,使两者最终能趋于一致。因此降维后的数据能够较好地保持原数据的特征,包括距离信息、角度信息以及分布信息。该算法有效地实现了红景天药材的准确清晰分类。算法理论分析和实验结果均表明,CSA-SOM算法是一种快速、准确的数据内在规律映射可视化算法,与SOM算法相比,CSA-SOM算法的特征映射效果比较好,解决了SOM算法会使映射后数据结构发生扭曲的问题。