1. 毕业设计（论文）的内容、要求、设计方案、规划等
本课题将研究Growing Cell Structures,Growing Neural Gas和Growing Self-Organizing Map等动态的增长型网络模型，将分别分析各自的学习算法，结合不同的网络拓扑结构：三角形，矩形等，最后生成的二维网络和学习的原始高维数据具有高度的拓扑相似性（要解释什么叫拓扑保持）。
并将该类模型应用到两个大小不同的数据集的模式分类上。
自增长性动态网络属于机器学习领域中无监督学习中的增量学习的一种，主要应用于大量甚至海量数据（流）需要处理的场合，这就要求要处理的数据不能全部存储，数据必须用完即抛弃，每个数据至多学习一遍，而且原来的已通过学习得到的模型必须能结合新来的数据不断更新而不必从头开始学习。
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2. 参考文献（不低于12篇）
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