神经网络模式识别，如SOM、HOPFIELD、CPN、BPN、BOLTZMAN、ART、ADALINE，同时提供针对不同算法的演示源程序。

som神经网络，英文翻译为som，可用于模式识别的一种神经网络-som

SOM神经网络，Self-Organizing Map 的缩写，即自组织映射。 1981年芬兰Helsink大学的T.Kohonen教授提出一种自组织特征映射网，简称SOM网，又称Kohonen网。 Kohonen认为：一个神经网络接受外界输入模式时，将会分为不同的对应区域，各区域对输入模式具有不同的响应特征，而且这个过程是自动完成的。自组织特征映射正是根据这一看法提出来的，其特点与人脑的自组织特性相类似。 由于它的强大功能，多年来，神经网络在数据分类、知识获取、过程监测、故障识别等领域

SOM神经网络：Self-Organizing Map 的缩写，即自组织映射。 1981年芬兰Helsink大学的T.Kohonen教授提出一种自组织特征映射网，简称SOM网，又称Kohonen网。 Kohonen认为：一个神经网络接受外界输入模式时，将会分为不同的对应区域，各区域对输入模式具有不同的响应特征，而且这个过程是自动完成的。自组织特征映射正是根据这一看法提出来的，其特点与人脑的自组织特性相类似。 由于它的强大功能，多年来，神经网络在数据分类、知识获取、过程监测、故障识别等领域

SOM自组织分类仿真MATLAB代码，主要应用于模式识别分析研究-pattern recognition of SOM simulation