算法：自组织映射是基于拓扑表示法的数据降维技术。 链接：https://github.com/alexarnimueller/som
它由Gerardo Beni和Jing Wang于1989年在细胞机器人系统的背景下引入，相关算法有蚁群优化、粒子群优化、进化算法等。...针对交通系统的相关应用，比如外卖派单，目前的落地AI算法也是预测型的。这样的系统需要收集大量的数据，进行全局规划，其中涉及的变量不计其数，包括订单信息、天气状况、交通路况、商家出餐速度等等。...在博士论文研究上，Gershenson第一次尝试了自组织系统的应用。他模拟鸟群的自组织例子，尝试让成排的汽车像鸟一样聚集。...之所以说“自组织”，是因为不同十字路口的交通灯之间并没有进行直接交流。 自组织交通灯与传统的“控制系统”不同，因为后者的核心是：控制事情在何时何地准时发生。...目前，他们已经在多个公共交通系统（包括火车、地铁、公交等）进行“自组织”的模拟，发现：比起主要功能为预测的控制系统，自组织系统的效率明显更高。
13 自组织协同网 赋能的组织观念呼唤着赋能型的组织结构。基于科层制结构、以管理为核心的传统公司架构，会演变为以赋能为关键词的创新平台。...中后台包括基础数据存储和技术平台阿里云，人工智能和机器学习引擎DTPAI（数据技术人工智能平台），代码、算法、模型的共创平台，项目管理和工程平台，以及应用层面的商业智能分析、调研、设计和开发应用平台等。...所有城市运营都建立在全球统一算法平台上，所有团队间的经验共享平台，以创始人为代表的强大文化鲜活地显现了我们总结的新型组织的特征
文章目录 百度百科版本 自组织神经网络SOM是基于无监督学习方法的神经网络的一种重要类型。自组织映射网络理论最早是由芬兰赫尔辛基理工大学Kohen于1981年提出的。...此后，伴随着神经网络在20世纪80年代中后期的迅速发展，自组织映射理论及其应用也有了长足的进步。...查看详情 维基百科版本 自组织映射（SOM）或自组织特征映射（SOFM）是一种类型的人工神经网络（ANN），其使用已训练的无监督学习以产生低维（通常为二维），离散的表示训练样本的输入空间，称为地图，因此是一种减少维数的方法...自组织映射与其他人工神经网络不同，因为它们应用竞争学习而不是纠错学习（例如具有梯度下降的反向传播）），从某种意义上说，他们使用邻域函数来保留输入空间的拓扑属性。
输出层神经元的数量与训练集样本的类别数相关。不清楚类别数，尽可能多设置节点数。分类过细可适当减少输出节点，减少从未更新权值的死节点。
所以，自组织团队的第一个要素就是必须有一个敏捷团队，许多项目团队在现实的生产过程中也采用了这种组织方式，并取得了成功。...比如google和微软等公司，以及一些开源软件也是采用自组织团队的方式进行开发与设计的。在敏捷团队中，自组织团队也备受推崇。...自组织理论强调系统自发形成结构，没有过多的来自外界的强行干预，于是这种自发性使得团队具有了产生根本性变革的动力。...自组织团队中规则一旦建立起来，每个行为主体都自觉的按照这些规则行事，通过自下而上的自组织，原先的无序状态被秩序所取代，团队会变得更有活力也更愿意主动去推进工作和项目。...在实行敏捷管理的同时，也需要在敏捷团队中积极推行团队自组织，团队一旦成为自组织的，那么新的思想、方法、创意会源源不断的产生，当然也可能是产生新的文化，新的结构，随着涌现的不断发生，团队的创新能力获得了提升
理解这些价值观是理解自组织团队的重要关键。 自组织团队的工作方式与命令和控制团队不同，因为他们的价值观不同。了解自组织首先要了解这些价值观是如何融入您的项目中的实际事物： 每个人都致力于项目的目标。 ...创建一个自组织团队 谁负责组建自组织团队？是ScrumMaster，还专注于时间表和交付; 或担任财务人员的高级管理人员; 还是组织本身，对思考有更大的挑战？...他或她主要负责确保一个有凝聚力和舒缓的工作环境，这是自组织团队蓬勃发展的必要条件。指导个别团队成员非常重要，这样他们才能理解自组织团队的原则并相互信任。...一个三步过程：培训，指导，指导 创建一个自组织团队可以被认为是一个三步过程。 第一步：我们需要培训员工以获得所需的技能。在此阶段结束时，您可以假设团队具有展示自组织行为的能力。...如前所述，自组织团队不需要“命令和控制”，但确实需要辅导和指导。 团队不是一成不变的; 它们会随着时间而变化 建立一个自组织团队是一个持续的过程，我们真的从未完成过。
SOM分析基本理论 SOM (Self-Organizing Feature Map,自组织特征图)是基于神经网络方式的数据矩阵和可视化方式。...与其它类型的中心点聚类算法如K-means等相似，SOM也是找到一组中心点 (又称为codebook vector)，然后根据最相似原则把数据集的每个对象映射到对应的中心点。
来源：知乎—孙佳伟 地址：https://zhuanlan.zhihu.com/p/73534694 01 SOM介绍 自组织映射(Self-organizing map, SOM)通过学习输入空间中的数据...，生成一个低维、离散的映射(Map)，从某种程度上也可看成一种降维算法。...decay_rate = 1 / (1+t/(T)) plt.plot(decay_rate) 使用matplot画图，可以看到这是一条单调递减的曲线 10 数据预处理 由于SOM是基于距离的算法...逼近输入空间的过程 16 总结 本篇介绍了SOM算法的基本理论，另外还有一篇关于SOM具体的应用方法以及效果，有详细的案例和代码。
自组织映射神经网络 自组织映射神经网络（Self-Organizing Map,SOM）是无监督学习方法中一类重要方法，可以用作聚类，高维可视化，数据压缩，特征提取等等。亦称Kohonen网络。...自组织映射神经网络本质是两层神经网络，包含输入层和输出层。输入层模接受外界信息输入，输出层神经元个数通常是聚类的个数，代表每一个需要聚成的类。...自组织映射神经网络的输出节点是有拓扑关系的，这个拓扑关系依据需求确定。 假设输入空间是D维，输入模式为 ? ，输入单元i和神经元j之间在计算层的连接权重为 ? ，其中N是神经元的总数。...自组织映射神经网络的自组织学习过程可以归纳为以下几个子过程。 初始化，所有连接权重都用小的随机值进行初始化。
摘要：城市威胁背景下无人机集群自组织搜索移动目标问题，是无人机集群作战应用的一个重要发展方向。...在集群搜索问题上[2-3]，已有很多搜索算法。本文聚焦无人机集群自组织搜索城市威胁环境中移动的目标进行研究。...基于该仿真模型重点研究了无人机性能对集群搜索效果的影响，分析了集群协同方法、集群决策判断方法、目标分配、搜索策略、威胁程度及战场环境等动态因素和潜在因素对集群搜索效果的影响，借助集群模型框架，可以很方便地引入集群智能算法...建模原理与模型框架无人机集群是由大量具有一定自主能力的无人机个体构成的复杂适应系统，具有自组织特性。自组织，即无需外部干预，仅依赖系统内部的相互作用，自行形成具有特定功能与结构的整体的过程[6]。...采用基于Agent仿真的方法，通过基于复杂系统的建模仿真框架，对无人机个体行为进行仿真建模描述，构建无人机集群自组织搜索仿真模型，分析个体交互如何影响全局行为，将集群中个体行为和集群整体自组织现象有机结合
SOM算法 从样本数据集生成SOM的算法可总结如下： 选择地图的大小和类型。形状可以是六边形或正方形，具体取决于所需节点的形状。通常，最好使用六边形网格，因为每个节点都具有6个近邻 。...可以使用kmeans算法并检查“类内平方和之内”图中的“肘点”来确定合适的聚类数估计。...为了获得连续的聚类，可以使用仅在SOM网格上仅将相似AND的节点组合在一起的层次聚类算法。...结论 自组织映射（SOM）是数据科学中的一个强大工具。优势包括： 发现客户细分资料的直观方法。 相对简单的算法，易于向非数据科学家解释结果 可以将新的数据点映射到经过训练的模型以进行预测。...---- 本文摘选《R语言使用自组织映射神经网络（SOM）进行客户细分》
VoneDAO是基于区块链的企业自组织多方协作的管理平台，为企业的分工协作提供一个更为灵活、开放的系统架构。...二、自组织管理优势 组织的价值目标，是组织内所有伙伴的共同目标，组织以目标的分解和回归而实现有机组合。...三、区块链技术与自组织管理 不可侵犯“代码即法律”（code is law），中心化专制无处施展，自组织的价值在于共赢。...诚信机制多节点互相审查，使作恶成本变得无限大，确保自组织的纯净环境。...1、企业单位 传统企业接入VoneDAO平台，利用VoneDAO的自组织理念，实现传统管理模式向自组织管理模式转变，提升企业经营活力，激活员工创造力，降低管理成本、提升绩效。
路由选择算法是Mesh网络的关键，它决定了数据在网络中的传输路径选择。常见的路由选择算法包括最短路径算法、跳数最少算法、基于链路质量的算法等。...在技术层面上，Mesh网络通过多跳传输和高级路由选择算法实现节点之间的连接；无线传感网（WSN）通过低功耗传感器节点和优化能量消耗来实现环境数据采集和传输；自组织网络（ad hoc Network）通过节点之间的自动组成和中继节点的多跳传输来实现临时网络的建立...自组织能力：Mesh网络和自组织网络都具有自组织能力，可以在没有中央控制的情况下自动组成网络。节点在运行时可以根据网络拓扑和连接状态的变化进行动态调整和适应。 ...而自组织网络的设计目的是在没有固定基础设施的环境中建立临时网络，例如军事行动或灾难恢复。 路由算法和协议：Mesh网络和自组织网络使用不同的路由算法和协议来管理数据的传输路径。...Mesh网络使用高级路由选择算法，考虑因素包括路径质量、跳数等，以实现高效的数据传输。
他们的解决方案称为自组织临界（SOC），其中“自组织”意味着从任何初始状态开始，系统都会转向临界状态，并停留在那里，无需外部控制。...现在对于这些图案中的每一个，我们都可以使用方框计数算法来估计分形维数：我们将计算沙堆中心的小方框中的细胞数量，然后看看细胞数量随着方框变大而如何增加。...该算法的一个版本被称为“韦尔奇方法”，SciPy 提供了一个实现。...Bak 对这种普遍性的解释是，这些系统是自组织临界性的示例。 有两种方式可以支持这个论点。 一个是建立一个特定系统的现实模型，并显示该模型表现出 SOC。...自组织临界对这个理论有什么暗示？
怀孕期间两个自组织系统之间的关系和相互作用可能在理解人类生物自组织本质上起着关键作用。具体来说，除了为我们提供自我意识的神经/大脑系统之外，我们还考虑了免疫系统在生物自组织中的作用。...因为怀孕状态在这个意义上是普遍的，所以有理由预期怀孕期间两个自组织系统之间的过程和相互作用可能在建立人类生物自组织本质上起着关键作用。因此，我们需要解决一个生物系统相对于另一个生物系统的自组织问题。...即:一个发展中的自组织人类最接近、最原始的环境是另一个生物自组织系统(即母亲的第二身体)。...具体来说，我们认为，怀孕期间两个自组织系统之间的相互作用可能在理解人类生物自组织本质上起着关键作用。除了支持人类自我讨论的经典神经/大脑系统之外，我们还关注了免疫系统在生物自组织中的关键作用。...作为形态发生协调机制的有限资源竞争:数字胚胎发生的进化算法研究。生物系统，221，104762。 Sterling P. (2012年)。变构:一个预测调节模型。
p=18726 自组织映射神经网络（SOM）是一种无监督的数据可视化技术，可用于可视化低维（通常为2维）表示形式的高维数据集。在本文中，我们研究了如何使用R创建用于客户细分的SOM。...SOM算法 从样本数据集生成SOM的算法可总结如下： 选择地图的大小和类型。形状可以是六边形或正方形，具体取决于所需节点的形状。通常，最好使用六边形网格，因为每个节点都具有6个近邻 。...可以使用kmeans算法并检查“类内平方和之内”图中的“肘点”来确定合适的聚类数估计。...为了获得连续的聚类，可以使用仅在SOM网格上仅将相似AND的节点组合在一起的层次聚类算法。...结论 自组织映射（SOM）是数据科学中的一个强大工具。优势包括： 发现客户细分资料的直观方法。 相对简单的算法，易于向非数据科学家解释结果 可以将新的数据点映射到经过训练的模型以进行预测。
作者：Lequan Yu,Shujun Wang,Xiaomeng Li,Chi-Wing Fu,Pheng-Ann Heng
https://blog.csdn.net/sinat_26917383/article/details/50651403 ——————————————————————————— SOM自组织映射神经网络模型...一、SOM模型定义与优劣 自组织映射 ( Self Organization Map, SOM )神经网络是较为广泛应用于聚类的神经网络，它是由 Kohonen提出的一种无监督学习的神经元网络模型。...答：SOM，自组织映射网络是可以进行训练的，可以先用数据训练模型，然后验证其他数据。...例如nnet、AMORE以及neuralnet，nnet提供了最常见的前馈反向传播神经网络算法。AMORE包则更进一步提供了更为丰富的控制参数，并可以增加多个隐藏层。...聪明的看官们肯定发现了，这个简单化的SOM算法跟K-means算法思路基本一致，确实一些文章也提到，在节点数目偏少的情况下SOM的结果就类似于K-means。
一个青年才俊的意外死亡：神经元与感知器 ---- 神经网络的鼻祖感知器的基本原理，其要点如下： 人工神经网络的神经元用传递函数对输入的线性加权进行非线性处理以产生输出； 感知器是一种二分类的监督学习算法...径向基网络的隐藏神经元使用径向基函数作为传递函数，常用的径向基函数是高斯函数； 径向基函数可以将低维空间上的线性不可分问题转化为高维空间上的线性可分问题； 使用高斯函数的径向基网络可以用 K 均值聚类算法结合递归最小二乘法进行训练...image 看不见的手：自组织特征映射 ---- 自组织特征映射的基本原理，其要点如下： 自组织映射是一类无监督学习的神经网络，模拟了生物神经系统的竞争性学习机制； 自组织映射能将任意维度的输入模式转换为一维或二维的离散映射...，得到的特征映射是拓扑有序的； 在拓扑映射中，输出神经元的空间位置对应了输入数据的模式或特征； 自组织映射网络的训练包括竞争过程、合作过程和自适应过程等几个主要步骤。...模糊神经网络 ---- 模糊神经网络的基本概念，其要点如下： 模糊神经网络是神经网络和模糊逻辑结合形成的混合智能系统； 模糊神经网络的输入信号、权重系数和输出信号全都是模糊集合； 模糊神经网络的主要学习算法包括基于水平集的方法和基于遗传算法的方法
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