皮革分类SOFM网络设计与优化策略

"该文主要探讨了人工神经网络中的初始权向量设计和线程安全性的全面分析，特别是在一个特定的应用场景——皮革颜色与纹理分类。文中提到了初始权向量设计的重要性，网络构建以及网络参数选择的方法。此外，还引用了一本由韩力群编著的《人工神经网络教程》作为进一步学习的参考资料，该书适合研究生和本科生学习人工神经网络的基础知识和应用。" 初始权向量设计是神经网络训练的关键步骤，特别是对于自组织映射（SOFM）网络。在传统的做法中，权向量通常被初始化为小的随机数，但在皮革颜色与纹理分类这样的任务中，这种方法可能导致权向量分散在整个高维空间，不利于网络的训练和分类。为了解决这个问题，文章提出了一个创新的策略：从输入样本中随机选取一部分来初始化神经元的权向量。这种方法有助于将权向量集中在样本的集中区域，从而提高分类效果，并能减少训练次数。 网络构设计部分，文章指出输入层基于皮革图像的3个颜色特征和3个纹理特征，构建了一个6维输入向量。在输出层，考虑到实际应用需求，设置了20个神经元，每个神经元代表一类相似外观的皮料。网络的设计允许类别之间的合并，以适应不同皮衣制作的需求。 网络参数设计中，作者特别提到了模拟退火函数η(t)用于调整学习率，该函数随着训练次数t的增加逐渐降低，以控制网络的学习速度。η(t)的表达式是一个分段函数，早期阶段保持较高学习率，后期逐渐减小，以达到平衡训练效率和收敛速度的目的。 《人工神经网络教程》这本书是韩力群教授多年教学和科研经验的结晶，它为读者提供了深入理解神经网络理论、设计基础和应用实例的机会。书中强调了易接受性和逻辑性，避免过于复杂的数学推导，同时介绍了人工神经系统的整体架构、控制特性和信息处理模式，是控制与信息类专业学生和科技工作者的良好参考书籍。