SOM(S)：自组织地图

自组织地图（Self-Organizing Map，简称SOM）是人工智能与数据可视化领域一种重要的无监督学习神经网络模型。该技术通过模拟大脑皮层对信息的拓扑映射机制，能够将高维数据转化为低维（通常为二维）空间的可视化表示，在气象学、模式识别和数据分析等科研领域应用广泛。使用缩写SOM既便于学术交流时的快速书写，也有助于提升专业文献的表述效率。

Self-Organizing Map(S)具体释义

  • 英文缩写：SOM(S)
  • 英语全称：Self-Organizing Map(S)
  • 中文意思：自组织地图
  • 中文拼音：zì zǔ zhī dì tú
  • 相关领域： soms 气象学

Self-Organizing Map(S)的英文发音

例句

  1. Self-Organizing Feature Map s ( SOM ), as proposed by Kohonen, has been used as a tool for data exploratory analysis by mapping high-dimensional data into a two dimensional feature map.
  2. Kohonen自组织特征映射网络SOM因其能够将高维数据映射为二维特征图而广泛应用于数据探索分析活动中。
  3. Growing hierarchical self-organizing map model s for mental task classification
  4. 应用生长、分级的自组织映射模型进行意识任务分类

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