自组织特征映射神经网络（SOM）也是无教师学习网络，主要用于对输入向量进行区域分类。本程序编写了SOM网络的简单应用程序。

训练som自组织特征映射神经网络的源代码，这是一种很常用很实用的神经网络，不下会后悔的~

针对地形复杂或布局不规则的风电场，将谱聚类方法应用于风电场机群划分，提出了一种风电场的机群分类方法。该方法以风电机组具有相同或相近运行点为机组分群原则，应用基于扩散映射理论的谱聚类算法对风电场各机组的实测运行数据进行聚类分析，找到风电机组之间动态运行过程的相似性，从而实现对风电场内所有风电机组的聚类划分。通过算例仿真验证了所提出的机群划分方法的有效性。

SOM（Self Organizing Maps ） 的目标是用低维目标空间的点来表示高维空间中的点，并且尽可能保持对应点的距离和邻近关系（拓扑关系）。该算法可用于降维和聚类等方面，此代码主要用于实现聚类。

针对约束边界粒子在边界区域搜索能力不足的问题, 提出一种基于自适应进化学习的约束多目标粒子群优化算法. 该算法根据不符合约束条件粒子的约束违反程度, 修正优化算法的进化学习公式, 提高算法在约束边界区域的搜索能力; 通过引入一种基于拥挤距离的Pareto 最优解分布性动态维护策略, 在不增加算法复杂度的前提下改进Pareto 前沿的分布性. 实验结果表明, 所提出的算法可以获得具有更好收敛性、分布性和多样性的Pareto 前沿.

Mountain Duck（网络磁盘映射工具）官方正式版V4.5.0.17823

vc列出所有的磁盘映射.显示磁盘卷标映射

对应博文：https://blog.csdn.net/qq_23670601/article/details/97970892 - 最近在用D435做物体识别抓取的时候发现二维坐标到三维坐标没有一个直接能用的从二维像素点坐标转换到三维坐标的ROS节点，自己之前写过的kinect V2的坐标映射的通用性太差，所以这次写了一个节点，利用深度相机ROS节点发布的深度与彩色对齐的图像话题和图像信息内外参话题，将二维坐标映射到三维坐标系。 - 我挂上来的这个节点是将鼠标指向的二维坐标转换到三维坐标系下，并发布话题可视化到了rviz中，因为我自己的物体识别发布的像素坐标话题是一个自己写的消息文件，这次就不放出来了，需要用的把我这里的鼠标反馈的坐标改成你自己的坐标就行了。

VC++实现的自组织映射SOM方法图像分类聚类算法源代码

61850第二版 8-1