皮革分类应用：SOFM网络的初始权向量设计与参数优化

"初始权向量设计-gps差分协议rtcm电文分析与应用" 本文主要探讨了在人工神经网络（Artificial Neural Networks, ANN）中的初始权向量设计问题，特别是针对皮革颜色和纹理分类的应用。初始权向量的设计对于神经网络的训练效率和分类效果至关重要。 首先，传统的方法是在训练前给每个神经元的权向量赋予小的随机数作为初始值。然而，在处理皮革颜色和纹理这种具有特定集中性的分类问题时，这种随机赋值可能导致权向量分散在整个高维样本空间，从而影响神经网络的竞争机制。在自组织映射（Self-Organizing Feature Map, SOFM）网络中，只有最匹配输入样本的权向量才会得到强化，这可能会导致所有纹理样本集中在某一个神经元的子类空间，而不是形成多个独立的分类。为了解决这个问题，文中提出了一种新的策略，即从P个输入样本中随机选取m个来初始化各神经元的权重。这种方法能够确保权向量更接近实际的数据分布，有助于提高分类的准确性和训练速度。 其次，网络结构设计方面，考虑到皮革图像的特征，提取了3个颜色特征和3个纹理特征，构建了一个6维输入模式的神经网络。在网络的输出层设置了20个神经元，每个神经元代表一类外观相似的皮料，以便于进行聚类。这种设计允许将不够制作一件皮衣的同类皮料与相邻类别合并使用。 在参数设计上，文中提到对于SOFM网络中随训练次数下降的两个函数η(t)和Nj(t)，通常没有通用的数学方法。作者采用了模拟退火函数来定义学习率η(t)，其在训练初期保持较高值，然后随着训练的进行逐渐减小，以实现更好的收敛效果。 此外，提到了一本由韩力群编著的《人工神经网络教程》。这本书详细介绍了人工神经网络的基础理论、设计方法和应用实例，适用于研究生和本科生的学习，以及科技工作者的参考。书中注重实用性和易理解性，同时引入了人工神经网络系统的基本概念，帮助读者建立起对神经网络的全面认识。 本文涉及的知识点包括神经网络的初始权向量设计策略、网络结构设计、参数优化以及神经网络在皮革颜色和纹理分类中的应用。同时，推荐了一本深入浅出的人工神经网络教程，为读者提供了进一步学习的资源。