基于MATLAB的自组织特征映射网络的实际应用

王家伟，周浩瑜，同 庆，田宏杰，贾花萍

（渭南师范学院 数学与信息科学学院，陕西 渭南 714000）

在高校奖学金的评定过程中，学生的各门考试成绩是很重要的一个指标，德育约占总评成绩的70%。如何很好地解决奖学金评定中的公平性、公正性便成为了一个很实际的问题。为此引用自组织特征映射网络对学生奖学金的评定方法做进一步的改善，这是因为SOM网络具有自主学习的优点，在各个神经元的竞争中将训练样本划分为不同的类别，这种划分反映了样本集的根本区别[1]。将基于MATLAB的自组织特征映射网络应用于学生奖学金的评定中，设计出合适的网络结构，最终将数据分类并划分等级。SOM1神经网络与其他类型神经网络的区别在于：它不是以一个神经元或网络的状态矢量反映分类结果的，而是以若干神经元同时（并行）反映分类结果[2]。

1 自组织特征映射神经网络

自组织特征映射 （Self Organizing Feature Map， 也称Kohonen映射）神经网络 （简称SOM神经网络），是由Kohonen教授提出的对神经网络的数值模拟方法[3]。该网络是由一个全连接的神经元阵列组成的无教师自组织、自学习网络[4]。 SOM网络能对输入模式自动分类，即在无教师示教的情况下，通过输入模式的自组织学习，在竞争层将分类结果表示出来。SOM神经网络在对外部信息输入形成拓扑映射结构的过程中，具有和人脑信息映射相类似的两个特点：其一，拓扑映射结构不是通过神经元的移动重新组织实现的，而是由各个神经元在不同兴奋状态下构成一个整体所形成的拓扑结构；其二，这种拓扑映射结构的形成具有自织特点。因此，和反向传播网络（BP网络）等一类有监督学习的方法相比较，SOM神经网络算法更接近于人脑的认知过程[5]。

2 实验数据与方法

2.1 SOM网络的MATLAB设计

MATALB是一个功能强大的软件包，它提供了一个开放式的集成环境，为研究人员使用MATLAB提供了捷径。应用MATLAB工具箱提供的自组织竞争神经网络函数，可以轻松解决聚类问题。首先为了消除各个因子由于量纲和单位不同的影响，将原始数据进行归一化处理，利用函数newsom创建一个SOM网络，利用训练函数train和仿真函数sim对网络进行训练并仿真，来检验网络的性能；使用vec2ind函数对训练结果y转换成串行数据[6-7]。

2.2 应用实例

选取某校某年13名学生的8门课成绩作为实验基本数据。对数据进行归一化，数据处理区间为[0，1]。这里采用如下公式进行归一化处理：

归一化后的结果如表1所示。

表1 归一化后的数据Tab.1 Normalized data

3 实验过程及结果

网络输入向量元素为13个，范围都在[0，1]之间，p为网络的输入向量，即归一化后的数据。MATLAB程序为：

首先利用函数newsom创建一个SOM网络，将网络的竞争层设计为一个10*10的结构。

最终在MATLAB7中得出结果yc_1010。

当训练步数为10时，将SOM网络分类结果统计并算各自的平均值，如表2所示。

如表2所示，分类后获得一等奖学金的同学是2，二等奖学金的同学是 1、4、5、9，获得三等奖学金的同学是 3、6。 由此可见，经过SOM网络分类后的结果是令人满意的。

表2 分类后的结果及平均成绩Tab.2 Results of classification and grade point average

4 结 论

将基于MATLAB的自组织特征映射网络应用于奖学金的评定工作中，成功地对学生的奖学金进行了分类并作出了等级比较，评比出了一、二、三等奖学金，很好地改善了奖学金评定中的公正、公平问题，将SOM神经网络应用于奖学金的评定工作中，随着训练步数的增加，对学生的成绩情况分类也更为详细。这对于奖学金的最终评定结果有一定的参考价值，SOM神经网络在此基础上将会得到更加广泛的应用。

[1]何术.SOM神经网络在树叶形状分类中的应用 [D].株洲：中南林学院，2003.

[2]朱大奇，史慧.人工神经网络原理及应用[M].北京：科学出版社，2006.

[3]尹春华，王祖伟，尹红生.基于SOM神经网络的人力资本聚类分析[J].辽东学院学报，2006（1）:1-5.YIN Chun-hua，WANG Zu-wei，YING Hong-sheng.Human capital based on SOM neural network clustering analysis[J].Journal of Eastern Liaoning University，2006（1）:1-5.

[4]飞思科技研发中心.神经网络理论与MATLAB7实现[M].北京：电子工业出版社，2005.

[5]LeeCoS.基于SOM神经网络的图分割方法 [EB/OL].[2012-11-12].http://www.cnblogs.com/statestreet/archive/2012/04/01/2429180.html.

[6]刘鑫，迟道才，吴萍.基于MATLAB的SOM网络的干旱聚类分析[J].沈阳农业大学学报，2008，39（1）:61-64.LIU Xin，CHI Dao-cai，WU Ping.MATLAB based on the SOM network in clustering analysis[J].Journal of Shenyang Agricultural Uinversity，2008，39（1）:61-64.

[7]高慧颖，聂超，朱国祥.集成Matlab在智能决策支持系统中的应用研究[J].现代电子技术，2010（2）：70-72.GAO Hui-ying，NIE Chao，ZHU Guo-xiang.Study on Intelligence decision support system by matlab integration[J].Modern Electronics Technique，2010（2）：70-72.