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为监督分类的一张扩大自我组织的地图在这篇论文被建议。不同于另外的传统的 SOM，模型有输入层， Kohonen 层，和输出层。在输入层的神经原的数字取决于输入模式的维数。在产量层的神经原的数字等于需要的班的数字。在 Kohonen 层的神经原的数字可以是一些到几千，它取决于分类问题和分类精确的复杂性。每件训练样品被一双向量表示：输入向量和类电报密码本向量。当一件训练样品是进模型的输入时， Kohonens 竞争学习统治被用于从 Kohonen 层和在 Kohonen 层与赢的神经原和它的邻居在输入层连接所