神经网络在特征主元提取与自组织映射中的应用分析

"特征主元提取与自组织影射的剖析 (1997年)：该文章由长江铭虎、袁保宗和林碧琴在1997年发表于《北方交通大学学报》第21卷第5期，探讨了如何利用神经网络进行特征主元提取(PCE)、自组织特征映射(SOFM)、类扩展自组织语义映射(SOSM)以及改进的特征细化自组织映射的研究。" 本文深入分析了四种不同的神经网络方法在特征处理中的应用，主要关注它们在数据压缩和可视化分析中的效能。特征主元提取(PCE)是一种常见的数据分析技术，通过线性变换将高维数据转换为低维空间，同时保留原始数据的主要特征。这种方法在减少数据复杂性的同时，能够揭示数据中的主要结构和相关性。 自组织特征映射(SOFM)是基于 Kohonen 自组织映射的神经网络模型，它可以自动组织输入数据并形成拓扑结构，展示数据间的相似性和关系。在运载工具特征压缩的案例中，SOFM 展示了其在数据可视化和聚类分析中的优势。 类扩展自组织语义映射(SOSM)进一步扩展了SOFM，旨在增强类别信息，提高分类的准确性。然而，SOSM可能会因增加输入特征的维度而导致计算量增加，且输入特征与映射结果可能存在不一致性的问题。 为了克服这些缺点，文章提出了改进的特征细化自组织映射。这种方法在保持SOFM优势的基础上，通过精细化的量化过程，能够达到与类扩展SOSM相似的细化分类效果，但避免了SOSM的上述问题，提高了效率并保持了输入特征与映射结果的一致性。 关键词：特征压缩、自组织映射、主元提取、分类。这些关键概念表明，本文关注的核心在于如何利用神经网络技术有效处理和理解高维数据，特别是在信息压缩和分类任务中的应用。 总结来说，这篇文章对特征主元提取和自组织映射进行了深入的理论和实践探讨，为理解和优化神经网络在特征提取和数据分类中的性能提供了宝贵的见解。对于从事数据分析、机器学习和神经网络研究的人员来说，这是一篇具有重要参考价值的文献。