基于自组织模式识别的经济预测方法研究

模式识别在不同领域的应用 手写体识别: 应用于邮政编码自动分拣等场景。 指纹识别: 用于身份验证和安全访问控制。 人脸识别: 应用于身份验证、安全监控和人机交互。 故障诊断: 通过分析数据模式识别设备故障。 语音识别: 用于语音控制、语音助手和语音转文本。 数字识别: 识别数字1到5，用于验证合法性。 网络安全: 识别网络攻击、入侵检测和安全防护。 目标识别: 应用于雷达、声呐数据分析，用于目标探测和跟踪。 数据挖掘: 从海量数据中发现隐藏的模式和知识。

这份MATLAB程序提供了模式识别的实现代码，对正在学习该领域的同学具有重要的参考价值。程序基础扎实，适合下载学习。

针对传统基于距离的离群数据挖掘算法存在的不足，本研究提出了一种全新的基于自组织映射（SOM）的离群数据挖掘集成框架。该框架具备可扩展性、可预测性、交互性、适应性以及简明性等优势。通过实验验证，基于 SOM 的离群数据挖掘方法展现出较高的有效性。

本教程详细介绍了如何使用Matlab开发神经网络进行模式识别，重点在于基于反向传播神经网络的简单三类识别。

MATLAB环境下，SOM自组织神经聚类算法得到广泛应用，其在数据分析和模式识别中展现出卓越的性能和效果。

该研究展示了一种简化的MATLAB方法，用于自动识别Head-And-Shoulder模式（Lo等，2000年，金融学杂志）。Lo等人（2000年）使用移动窗口，包含38个价格观测。每一步，最老的价格被移除，新的价格加入队列，然后应用核回归平滑处理价格以去除噪音。模式识别算法基于平滑价格的最后五个局部极值（称为E1至E5）的位置。例如，当E1 < E3> E5和(E2, E4) < (E1, E3, E5)时，形成Head-And-Shoulder模式，其中第四个价格是局部极值。较新的价格（从3到1）再次强调前瞻性偏差。80个随机价格的输出通过命令行和图形显示。

Matlab模式识别方法的实现和应用在不同领域中广泛探讨。

讨论了自组织映射算法如何在分类矩阵中处理数据，采用matlab编写。

该模型利用Simulink基本模块实现了Kohonen自组织特征映射(SOFM)算法。SOFM算法通过单个块与多种配置参数相关联，包括神经元输入数量、网格大小、标准差初始值(sigma0)、拓扑邻域函数时间常数(t1)、拓扑邻域函数递减学习率参数初始值(mu0)、时间常数(t2)以及学习率参数减少。示例文件展示了一个由100个神经元组成的二维点阵网络，这些神经元排列在10 x 10的节点中。