| 基于结构可增长自组织特征映射图的地图绘制 |
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| 引用本文： | 阮晓钢,徐绍敏,李欣源.基于结构可增长自组织特征映射图的地图绘制[J].系统仿真学报,2008,20(1):81-84,98. |
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| 作者姓名： | 阮晓钢 徐绍敏 李欣源 |
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| 作者单位： | 北京工业大学电控学院,人工智能与机器人研究所,北京,100022 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金课题(60375017)，北京市人才强教计划项目(05002011200506)，高等学校博士学科点专项科研基金(20050005002) |
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| 摘 要： | 针对机器人环境识别问题,研究其工作环境描述与实现过程,提出一种环境拓扑地图建立的新方法。该方法以自组织特征映射图的工作算法为基础,提出GSOM(Growing Self-organizing Map)算法,该算法具有增长特性,通过不断增加新的神经元实现网络规模的增长,从而满足描述环境特征的需要,建立环境拓扑地图;仿真试验表明GSOM算法的正确性,可以在样本数未知情况下,确定描述环境特征的最优SOM神经元数量,以少数SOM图神经元分布描述具有大量特征信息的环境结构,建立更能准确描述环境的拓扑地图。
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| 关 键 词： | 自组织特征映射图(SOM) 神经元 拓扑地图 地图绘制 |
| 文章编号： | 1004-731X（2008）01-0081-04 |
| 收稿时间： | 2006-10-20 |
| 修稿时间： | 2007-03-16 |
Mapping based on the Growing Self-organizing Map (GSOM) |
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| RUAN Xiao-gang,XU Shao-min,LI Xin-yuan.Mapping based on the Growing Self-organizing Map (GSOM)[J].Journal of System Simulation,2008,20(1):81-84,98. |
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| Authors: | RUAN Xiao-gang XU Shao-min LI Xin-yuan |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | self-organizing map neuron topologic map mapping |
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