文章 "自组织特征映射 (Kohonen 映射) - 再访主题" 新评论 MetaQuotes 2016.05.27 06:40 新文章 自组织特征映射 (Kohonen 映射) - 再访主题已发布：本文描述利用 Kohonen 映射进行操作的技术。本主题对那些在他们的项目中运用 Kohonen 映射进行市场研究时遇到困难的 MQL4/MQL5 初级程序员和经验丰富的程序员都有益处。Kohonen 映射的原理 自组织特征映射 (SOM) 是单层i网络, 其每个神经元都与 n-维输入向量 (范形) 的所有组件连接。输入向量 (范形) — 是集簇接受对象之一的描述。 在自组织特征映射里执行训练无需主管。为了训练目的引入了竞争机制。当发送一个范形网络到输入, 与输入范形稍有不同的神经元载体获胜。以下比例适用于优胜者神经元: 此处: n — 神经元的数量,j — 神经元胜者的数量,d(x,w) — X 与 W 向量之间的距离。 最常用的距离是欧氏空间。 接着是从示例 CSOM_Net_Train 类里调用训练函数 Train()。但是由于在函数实体里有操纵图表的代码 Render() 和 ShowBMP(bool back), 它将在每百次迭代时显示训练进程。当从 Train() 退出后, 调用这些函数来显示最后的变化。 作者：Nikolay Demko 新评论 原因: 取消 您错过了交易机会： 免费交易应用程序 8,000+信号可供复制 探索金融市场的经济新闻 注册 登录 拉丁字符（不带空格） 密码将被发送至该邮箱 发生错误 使用 Google 登录 您同意网站政策和使用条款 如果您没有帐号，请注册 可以使用cookies登录MQL5.com网站。 请在您的浏览器中启用必要的设置，否则您将无法登录。 忘记您的登录名/密码？ 使用 Google 登录
新文章 自组织特征映射 (Kohonen 映射) - 再访主题已发布：
本文描述利用 Kohonen 映射进行操作的技术。本主题对那些在他们的项目中运用 Kohonen 映射进行市场研究时遇到困难的 MQL4/MQL5 初级程序员和经验丰富的程序员都有益处。
Kohonen 映射的原理
自组织特征映射 (SOM) 是单层i网络, 其每个神经元都与 n-维输入向量 (范形) 的所有组件连接。输入向量 (范形) — 是集簇接受对象之一的描述。
在自组织特征映射里执行训练无需主管。为了训练目的引入了竞争机制。当发送一个范形网络到输入, 与输入范形稍有不同的神经元载体获胜。以下比例适用于优胜者神经元:
此处:
最常用的距离是欧氏空间。
接着是从示例 CSOM_Net_Train 类里调用训练函数 Train()。但是由于在函数实体里有操纵图表的代码 Render() 和 ShowBMP(bool back), 它将在每百次迭代时显示训练进程。当从 Train() 退出后, 调用这些函数来显示最后的变化。
作者：Nikolay Demko