LVQ神经网络概述
基于学习矢量量化(LVQ)神经网络的高校毕业生学位评审预测
（ 宁 学 院 数 学 与 统计 学 院 ， 北 成 宁 成 湖 ４ ７０ ） ３ １０
摘 要 ： 利 用影 响毕业 生 学位 评审 的五 大指 标 ： 习成 绩 、 习成 绩 、 文成 绩 、 学 实 论 英语 四 级 、 算机 计 等级 ， 出基 于 学习 矢量 量化 Ｌ 提 ＶＱ（ ｅｒ ｉｇＶｅｔｒＱｕ ｎ ｉ ｔ ｎ Ｌ Ｌ ａｎｎ ｃｏ ａ ｔ ａｉ ， ＶＱ） ｚ ｏ 神经 网络 的 高校 毕 业 生学 位 评 审预 测模 型． 以某 高校 某专 业毕业 生的 实际数 据 为例 ， 证 了此 方 法 的预 测 能力． 果表 明， 验 结 基 于Ｌ ＶＱ 神经 网络 的高校毕 业生 学位评 审预测模 型 ， 能为评 审学位 的工作者提供 有 益 的辅 助参 考．
网络是 一种应 用最 为 普遍 的 网络 ， 缺 点在 于 采 用 其 了基 于梯度 下降 的非 线性 优 化 策 略 ， 可能 陷入 局 有 部最 小 ， 能保证求 出全 局最小 值． 它一 些优化 策 不 其 略如 遗传算 法 、 拟退火 算法 等 ， 然可 以求得全 局 模 虽 最小 ， 但计 算 量 很 大 ， 时 出现 效 率 问 题 ． Ｌ 有 而 ＶＱ 神经 网络 的优点 是不 需 要将 输 入 变 量 进行 归 一化 、 正交 化 ， 只需要 直接 计算 输 入 变 量 与竞 争 层 之 间的 距离 ， 而实现模 式 识 别 ， 从 简单 易 行． 以下 尝试 利 用 Ｌ ＶＱ神 经 网络 ， 基于某 高校 毕业生 的真 实数 据对 学
第２ ４卷 第 １ 期 ２１ ０ ２年 ３月
甘 肃 科 学 学 报
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆＧａ ｓ ｃｅ ｃ ｓ ｏ ｒ ａ ｎ ｕ Ｓ ｉｎ ｅ ｏ
自组织竞争神经网络
dj =
n
∑ (x
i =1
i
− wi j ) 2
∆wi j = η h( j , j*)( xi − wi j )
j − j*2 h ( j , j *) = exp − σ2
自组织竞争神经网络算法能够进行有效的自适应分类，但它仍存在一些问题： 学习速度的选择使其不得不在学习速度和最终权值向量的稳定性之间进行折中。 有时有一个神经元的初始权值向量离输入向量太远以至于它从未在竞争中获胜， 因 此也从未得到学习，这将形成毫无用处的“死”神经元。
网络结构
%1.ÎÊÌâÌá³ö X=[0 1;0 1]; clusters=8; points=10; std_dev=0.05; P=nngenc(X,clusters,points,std_dev); plot(P(1,:),P(2,:),'+r'); title('ÊäÈëÏòÁ¿'); xlabel('P(1)'); ylabel('P(2)'); %2.ÍøÂçÉè¼Æ net=newc([0 1;0 1],8,.1) w=net.IW{1}; plot(P(1,:),P(2,:),'+r'); hold on; circle=plot(w(:,1),w(:,2),'ob') %3.ÍøÂçѵÁ· net.trainParam.epochs=7; net=train(net,P) w=net.IW{1}; delete(circle); plot(w(:,1),w(:,2),'ob'); %4.ÍøÂç²âÊÔ p=[0.5;0.2]; a=sim(net,p)
学习向量量化神经网络设计
学习向量量化神经网络设计向量量化神经网络（LVQ）是一种无监督学习方法，通常用于模式识别和分类任务。
它可以将输入的数据点从高维空间映射到低维向量空间，并且可以学习分类规则来对输入进行分类。
本文将介绍LVQ的基本原理、设计过程和应用。
一、LVQ的基本原理LVQ的目标是通过学习一组权重向量来对输入数据进行聚类和分类。
它基于竞争学习的思想，即每个输入数据点被分配给与其最接近的权重向量，并根据其与目标类别的相似度来进行分类。
具体而言，LVQ的过程如下：1.初始化一组权重向量，每个向量代表一个类别。
2.选择一个输入数据点，并计算其与每个权重向量的距离。
3.找到与输入数据点最接近的权重向量，并将其与输入数据点进行比较，判断是否属于同一类别。
4.如果属于同一类别，则对权重向量进行微调，使其更加接近输入数据点。
5.如果不属于同一类别，则对与输入数据点最接近的两个权重向量进行微调，使其中一个向输入数据点更接近，而另一个远离输入数据点。
6.重复以上步骤，直到权重向量收敛或达到最大迭代次数。
二、LVQ的设计过程为了设计一个有效的LVQ，可以按照以下步骤进行：1.确定输入数据的特征向量，并进行预处理，如归一化、标准化等。
2.确定需要分类的类别数目，并初始化相应数量的权重向量，通常可以使用随机初始化的方法。
3.选择适当的距离度量方法，如欧氏距离、马氏距离等。
4.选择适当的学习率和迭代次数，以控制LVQ的学习速度和收敛性。
5.根据LVQ的结果，对输入数据进行分类，并评估分类性能，如准确率、召回率等。
三、LVQ的应用LVQ可以应用于多种领域和任务中，包括图像识别、数据压缩、语音识别等。
下面以图像识别为例，介绍LVQ的应用过程。
1.数据准备：收集和整理图像数据集，并进行预处理，如图像缩放、平移等。
2.特征提取：将图像转化为特征向量，可以使用卷积神经网络（CNN）等方法进行特征提取。
3.数据标记：为每个输入数据点标记类别，如人脸识别中的人脸类别。
基于LVQ神经网络的医学图像识别研究
线性 映射 能 力 、 棒 性 和 容 错 能 力 ， 其 中学 习矢 鲁 而
量 量 化 （ Ｖ 神 经 网络 是 在 监 督 状 态 下 对 竞 争 层 Ｌ Ｑ） 进 行训 练 的一 种学 习算 法 ， 许 将 输 入 分 到 哪 一类 允
像 内容的特征矢量； 为了避免不 同特征间数值上的
中图 法分类号
Ｔ ３ １４ ； Ｐ ９ ． １
文献标志码
Ａ
医学 图像 识 别 是 医 学 影 像 自动 诊 断 的 核 心 内 容 ， 国内外 医学 领 域 重 点 研 究 的方 向 。医 学 图像 是 中蕴含 着 丰 富 的人 体 图 像 特 征 信 息 ， 高 分 辨 率 、 其 数据 的海 量 性 、 像 特 征 表 达 的复 杂 性 等 特 点 ¨ ， 图 使 得 医学 图像 识 别 研 究 面 临 挑 战 。研 究 和 探 索 适
悬殊 对分 类 的影 响 ， 对 特 征 进 行 了标 准 化 ； 后 还 最 利用 Ｌ Ｑ神经 网络 进 行 识 别 。 实验 取 得 了较 为 理 Ｖ 想 的识别 效果 ， 证 了算 法 的可行 性 和有效性 。 验
进 行 指定 ， 争 层 将 自动 学 习 对 输 入 向量 分 类 ， 竞 同
识别方法基本框架
量 谱 和多 分辨 率分 形 维 数 等 特 征 向量 ， 用 贝 叶斯 利 分类 器实 现 超 声 肝 图 像 的识 别 ； 献 ［ ］ 用 空 间 文 ３利
灰 度 共生 矩 阵提取 特征 对 肝 炎 和淤 血 肝 的 Ｃ Ｔ图进
文 中首 先确定 要识 别 的感 兴 趣肝 脏 区域 （ Ｏ ， ＲＩ
区域 ， 并作 灰度 映射变换。接着提取其颜色 、 纹理和形状特征 构成表 征 医学 图像 的特征 矢量 ， 最后将特 征 归一化后利用 Ｌ Ｑ Ｖ 神经 网络进行识别 。通过 与其他 典型神经 网络识别方法 的实验 比较 ， 结果表 明， 计的方法能取 得更为理 想的识别 效果 。 设 关键 词 图像识别 神经网络 医学 图像
LVQ神经网络
例2-6运行结果
测试数 据分类 结果
2.7.3 LVQ神经网络学习算法的MATLAB实现
例2-6训练误差曲线
小结
LVQ神经网络结构 LVQ1学习算法 LVQ2学习算法及特点 LVQ神经网络学习算法的MATLAB实现 LVQ神经网络应用示例 LVQ神经网络与SOM神经网络的区别
2.7.3 LVQ神经网络学习算法的MATLAB实现
ind2vec() ➢功能 将下标矢量变换成单值矢量组函数 ➢格式 vec = ind2vec(ind) ➢说明 ind为包含n个下标的行向量x；vec为m行n列的向量组矩 阵，矩阵中的每个向量i，除了由x中的第i个元素指定的位置为 l外，其余元素均为0，矩阵的行数m等于x中最大的下标值。
wij
( xi ( xi
wij ) wij )
（2-3） （2-4）
➢（6）判断是否满足预先设定的最大迭代次数， 满足时算法结束，否则返回2，进入下一轮学习。
2.7.2 LVQ神经网络的学习算法
LVQ2算法 ➢ （1）~（4）与LVQl算法相同 ➢(5)更新连接权值
如果胜出神经元1属于正确分类时，则权值更新与LVQ1的情 况相同，根据式（2-3）进行权值的更新。当胜出神经元1属 于不正确分类时，则另选取一个神经元2，它的权值向量和 输入向量的距离仅比胜出神经元1大一点，且满足以下条件 时时：
n
d j
Байду номын сангаас
(xi wij )2
i1
2.7.2 LVQ神经网络的学习算法
➢（4）选择与权值向量的距离最小的神经元
计算并选择输入向量和权值向量的距离最小的神经元，并把其
称为胜出神经元，记为 j。
➢（5）更新连接权值
LVQ神经网络
LVQ 神经网络LVQ 神经网络分类原理 :由Kohonen 提出的LVQ 神经网络是一种有监督的模式分类方法，它由三部分组成：输入层、隐含层和输出层。
学习向量量化神经网络结构输入层隐含层输出层1W输入层的每一个神经元对应输入的一个特征，并行排列的r 个神经元对应输入的r 维特征向量。
输入层通过权值与隐含层全互连，即输入层的每个神经元与隐含层的每个神经元都有连接，r 维的特征向量和m 个隐含层神经元决定了m r ⨯的权值矩阵1W ，其每一行向量对应隐含层的一个神经元，因此，可以认为隐含层的m 个神经元在r 维的特征空间中形成分布，构成分类的类中心。
对于输入，直接计算它与1W 每一行向量的欧氏距离来找到最近的神经元而 把它归为某一类，这个最近的神经元输出为1，其他神经元输出为0。
这时，可以得到m 类分类结果，但这并不是最终分类，我们称之为子类。
隐含层的每个神经元再通过n m ⨯的权值矩阵2W 对应于表示最终分类的输出层神经元，矩阵2W 的列代表子类，行代表最终分类。
2W 的每列仅有一个1，其它为0，1出现的行表明这个子类的最终分类，常常几个隐含层神经元对应同一输出层神经元，因此，m 类子类重组为n 类最终分类(m 通常大于n )，这种子类组合成最终分类的过程使得LVQ 神经网络能在有足够隐含层神经元情况下产生任意复杂的类边界。
从上面可以看出，权值矩阵1W 和2W 就包含了对数据进行分类的规则，这种规则是在神经网络的学习过程中获得的。
通过对训练样本数据的学习，神经网络不断调整连接权值，逐渐掌握蕴涵于样本数据中的难以用解析式表达的分类规则。
LVQ 神经网络的学习算法如下：步骤一 网络的初始化。
主要是对权值进行设定，对于1W 的行向量取较小的随机值。
对于2W 的初始化为：如果某个隐含层神经元权值向量对应子类属于输出层某个神经元所对应的最终分类，这两个神经元之间的连接权值设为1，否则为0，这样形成的权值矩阵就可以按照一定比例把隐含层神经元与输出层神经元对应起来，这种比例是根据训练样本中各类别数据占总数据的百分比来确定的，2W 一旦定义好就不再改变。
遥感图像分类中的遗传算法LVQ神经网络运用
遥感图像分类中的遗传算法LVQ神经网络运用
遥感图像分类是遥感领域中一项重要的研究方向，通常采用多种分类方法进行处理，
以达到有效分类和提高分类精度的目的。
而遗传算法（Genetic Algorithm，GA）是一种基于生物学进化理论的搜索和优化算法，在图像分类中应用广泛。
基于遗传算法的复合分类方法中，常采用的是多层神经网络（Multi-Layer Perceptron，MLP），它是一种前向反馈神经网络，具有多个输入层、隐藏层和输出层。
其中，隐藏层的神经元数量对分类性能的影响非常重要。
在遗传算法中，将神经元数量作为遗传算法的优
化目标，通过遗传算法进行优化，并将优化的结果输入到LVQ神经网络中进行分类。
LVQ神经网络（Learning Vector Quantization，LVQ）是一种监督学习神经网络，它根据分类的目标进行训练，具有快速收敛和较好的分类性能。
在LVQ神经网络中，每个神
经元表示一个类别，输入样本通过计算到各神经元的距离来确定所属的类别。
遗传算法则
通过不断迭代的过程寻找最佳分类结果，提高分类精度。
简单来说，遗传算法LVQ神经网络的分类过程是这样的：首先，使用遗传算法对神经
元数量进行优化，得到优化结果，然后将结果作为LVQ神经网络的分类依据，在LVQ神经
网络中对输入的遥感图像进行分类，最终得到有效的分类结果。
总之，遗传算法LVQ神经网络运用于遥感图像分类中，通过遗传算法的优化和LVQ神
经网络的分类，可以有效地提高遥感图像的分类精度和处理效率。
这种复合分类方法具有
较强的可扩展性和适应性，未来将在遥感领域中得到广泛应用。
LVQ神经网络在采空区稳定性分类中的应用探析
铜
业
工
程
总第 １６期 １ ２１ ０ ２年第 ４期
Ｎｏ ４ ２ １ ． ０ ２
Ｃ０ＰＰＥＲ ＥＮＧＩ ＮＥＥＲＩ ＮＧ
棒 曛缭麓 蘩曛穗窳楼 豢
郭 家能
（ 湖南有色冶金劳动保护研 究院 ， 湖南 长沙
摘
羼撂糠
４０ １ ） １０４
要： 简要介 绍 Ｌ Ｑ神经网络工作原理 ， Ｖ 提出建立采空 区稳 定性分类 Ｌ Ｑ神 经 网络模 型的基本 方法 ； 以 Ｖ 并
中 图分 类 号 ：Ｄ ２ 文 献 标 识 码 ： ＴＩ Ａ 文 章 编 号 ：０ ９— ８２ ２ １ ）４— ０ ９— １０ ３ ４ （ ０２ ０ ０２ ０ ４
Ａｎ ｌｓ ｆ ｈ ｐ ｌ ａｉｎ ｏ ＶＱ Ｎｅ ｒ ｌ ｔ ｏ ｋｉ ｅＳａ ｉｔ ｌｓｉｃ ｔ ｎ ｏ ｂ ａｙｉ ｏ ｅＡ ｐｉ ｔ ｆ ｓ ｔ ｃ ｏ Ｌ ｕ ａ Ｎｅｗ ｒ ｔ ｔｂｌ ｙＣ ａｓ ａｉ ｆ ｎｈ ｉ ｉ ｆ ｏ Ｇｏ
输 出 层
法 、力 学分 析 法和数 值模 拟 分析 法 。近年 来 随着计
算 机技术 的飞速 发展 ，神经 网络 在人 工智 能 、模 糊 分析 、模 式识 别 等领 域获 得 了广 泛应 用 ¨ 。本 文
采用 Ｌ Ｑ神 经 网 络算 法 ，建 立 了适 用 于采 空 区稳 Ｖ 定 性 分类 评 价 的 Ｌ Ｑ 神 经 网 络模 型 ，编 写 了相 应 Ｖ
的 ＭＡ Ｌ Ｂ计 算 程 序 ＴＡ
展前 景 。
。通 过 简 单 的 应 用 实 例
表 明 ，评 判效 果 良好 ，且 操作 简单 ，具 有 广阔 的发
ａ ｄ ｏ ｔ ｏ ｉ ｇ ｂ ｉ ｈ ｕ ｕ ｅ ｎ ｕ ｌ ｋ ｎ ｒｇ ｔｆ ｔｒ ． ｏ
LVQ神经网络在三维物体识别中的应用
Ｌ ＶＱ 神 经 网络在 三维 物 体 识 别 中的应 用
苑 惠娟 ， 孙 樵 ， 于 晓洋
（ 哈尔滨理 工大学 测控技术 与通信工程学 院 ， 黑龙江省高校测控技术与设 备重点实验室 ，
黑龙江 哈尔滨 １０ ８ ） ５ ０ ０
摘
要 ： 维物体识 别 已经 广泛应 用 于工业 、 三 医疗及 军事等领 域 ， 近年 来 的研 究热点之 一． 是 传
（ ｃｏｌ ｆ ａｕｅｃｎｒｌ ｅｈｏｏｙａｄＣ ｍ ｎｃｔｎＥ ｇ ｅｒ ｇ ａｂｎＵ ｉ ｒｉ ｆ ｃｅｃ ｎ ｅｈ ｏ ｇ， ｅＨｇｅ Ｓｈｏ ｓｒ－ ｔ ｃ ｎｌ ｎ ｏ ｍｕ ｉ ｉ ｎｉ ｅｉ ，Ｈ ｒｉ ｎｖ ｓｙｏ ｉｎｅａｄＴｃ ｎｌｙ ｔ ｉｈｒ ｏ Ｍｅ ｏ ｏＴ ｇ ａｏ ｎ ｎ ｅ ｔ Ｓ ｏ ｈ
ｏ Ｄ ｏｊｃ．Ｓ ｅａｃ ｒｃ ｆ ｂｅｔ ｅ ｏｎｔ ｎｗ ｕｄｂ ｅ ｏ ｓ ｆ ｃ ｄ ｏｒｓｌｅｔｉ ｐｏ ｌ ｆ ｂｅｔ ｏｔ ｃ ｕａｙｏ Ｄ ｏｊｃ ｒｃｇ ｉｏ ｏｌ ｅｓｒ ｕｌ ａ ｅｔ ．Ｔ ｅｏｖ ｓ ｒｂｅ ３ ３ ｈ ３ ｉ ｉ ｙ ｆ ｅ ｈ ｍ， Ｄ ｏｊｃ ｒｃｇ ｉｏ ｅｌ ｅ ｙｕｉｇｍｏ ｎ ｖ ｒ ｎｓａ ｈ ｒｃｅｉｉ ｖｃｏｓｏ ｇ ，ａ ｄｔ ｉ ｎ ａ — ｂｅｔ ｅ ｏｎｔ ｎｉ ｒａ ｚｄｂ ｓ ｍｅｔｉ ａｉ ｔ ｓｃａａｔ ｓｃ ｅｔ ｆ ｍａｅ ｎ ａ ｉｇｄ ｔ ｕ ｉ ｓ ｉ ｎ ｎ ａ ｒｔ ｒ ｉ ｒｎ ａ ｓ ｇＬ Ｑ ｎ ｕａ ｎ ｔｏｋ ｈ ｓｌ ｈ ｗ ｔａ ｉ ｍ ｔｏ ａ ｄｎｉ ｂｅ ｔ ｏ ｅｉ ｇｓｏ ｉｅｅ ｔ ｉ Ｖ ｅ ｒｌ ｅ ｒ ．Ｔ ｅｒ ｕｔ ｓｏ ｔ ｈｓ ｅｈ ｄｃｎ ｉｅ ｔｙ３ ｏｊｃ ｆ ｍ ｔ ｍａｅ ｆ ｆ ｒｎ ｎ ｗ ｅ ｓ ｈ ｔ ｆ Ｄ ｒ ｈ ｄｆ
自组织竞争网络
2．竞争学习原理
设输入模式为二维向量，归一化后 其矢端可以看成分布在单位圆上的点， 用“o”表示。竞争层4个神经元对应的 4个内星权向量归一化后在单位圆上用 *表示。输入模式点分布大体上聚集为 4簇，可分4类。而训练样本中无分类 指导信息，网络如何自动发现样本空 间的类别划分?
如果对r层所有的模式类若相似度都不能满足要求说明当前输入模式无类可归需在输出层增加一个神经元来代表并存储该模式类为此将其内星权向量bj设计成当前输入模式向量外星权向量tj各分量全设为4学习阶段对发生共振的获胜神经元对应的模式类加强学习使以后出现与该模式相似的输入样本时能获得更大的共振
人获得大量知识常常是靠“无师自通”，即通过 对客观事物的反复观察、分析与比较，自行揭示其 内在规律，并对具有共同特征的事物进行正确归类。
思路：将高维输入数据分成若干区域，对每个区域 确定一个向量中心做为聚类中心，该区域的输入向 量可以用该中心向量代表，从而形成以各中心向量 为聚类中心的点集。
式中C1为与输出层神经元数m有关的正常数，B1为 大于1的常数，tm为预先选定的最大训练次数。
4．学习率η(t)的设计
η(t) 在训练开始时可以取值较大，之后以较快的速 度下降，这样有利于很快捕捉到输入向量的大致结 构。然后又在较小的值上缓降至趋于0值，这样可以 精细地调整权值使之符合输入空间的样本分布结构， 按此规律变化的 η(t) 表达式如下
将上式展开，并利用单位向量的特点，可得
可见，欲使两单位向量的欧式距离最小，须使两
向量的点积
最大。
(3)网络输出与权值调整