第13届WSOM+2019：西班牙巴塞罗那
阿尔弗雷多·维利多 , 卡里娜·吉伯特 , 塞西利奥·安古洛 , 何塞·大卫·马丁·格雷罗 :
自组织地图、学习矢量量化、聚类和数据可视化进展——第13届国际研讨会论文集，WSOM+2019，西班牙巴塞罗那，2019年6月26-28日。 智能系统和计算的进展 976, 施普林格 2020 ，十亿 978-3-030-19641-7
自组织地图： 理论发展
Jérémy Fix公司 , 赫韦·弗雷扎·布埃 :
观察和感受递归自组织地图学习的内容和方式。 3-12 马晓峰 , 科尔比 , 克里斯彼得森 :
标志流形上的自组织映射。 13-22 拉尔斯·埃伦德 
, 奥利弗·克莱默 :
具有卷积层的自组织地图。 23-32 伯纳德·吉罗 , 安德烈斯·乌普奎 :
蜂窝自组织地图-CSOM。 33-43 约书亚·泰勒 , 埃尔泽贝特·梅雷尼 :
修剪CADJ图的一种概率方法及其在SOM聚类中的应用。 44-54
自组织映射、学习向量量化和聚类的实际应用
梅亚·罗森加滕 , 索米娅·拉马昌德兰 :
基于SOM的空间子系统异常检测与定位。 57-69 洛雷娜·桑托斯 , 卡琳·雷斯·费雷拉 , 米歇尔·克里斯蒂娜·阿鲁霍·皮科利 , 吉尔伯托·卡马拉 :
地球观测数据立方体分析中的自组织地图。 70-79 阿尔贝托·诺盖尔斯 , 阿尔瓦罗·何塞·加西亚·特杰多尔 , 诺米·马丁·桑斯 , Teresa de Dios Alija女士 :
高等教育能力：基于自组织地图的特征分析。 80-89 白泽峰 , 尼廷·贾殷 , 王颖（音） , 多米尼克·霍顿 :
使用基于SOM的可视化分析消费者自由裁量权公司的财务绩效。 90-99 雅恩·伯纳德 , 尼古拉斯·休伯 , 伯纳德·吉罗 :
基于自组织映射的新颖性检测，用于显著跟踪特征的自动提取。 100-109 阿拉·阿里·哈米德 , 奈姆·阿杰洛尼（Naim Ajlouni） , 贝基尔·卡利克 :
各种数据集分析中强大的自适应SOM挑战。 110-119 玛丽·科特雷尔 , 辛西娅·福雷 , 杰尔·拉凯尔 , Madalina Olteanu女士 :
使用SOM地图中的Fickle实例检测异常航班。 120-129 迭戈·P·索萨 , 吉尔赫梅·巴雷托 , 查尔斯·卡瓦尔坎特 , Cláudio M.S.Medeiros先生 :
用于感应电动机状态监测的LVQ型分类器：性能比较。 130-139 马达琳娜·奥尔特阿努 , Jean-Charles Lamirel公司 :
当聚类城市的多标量指纹揭示其隔离模式时。 140-149 阿舒托什·卡纳 , 卡里娜·吉伯特 :
使用层次聚类了解3D打印机传感器的行为。 150-159 亨利·科文奇 , 科尔比 , 克里斯彼得森 , 查德·艾特尔 , 托德·克拉普 :
漫游光谱带：使用虚拟现实更好地可视化高光谱数据。 160-165 简·费格尔 , 米洛斯·普拉格 :
使用增长神经气体算法的增量可穿越性评估学习。 166-176
学习向量量化： 理论发展
托马斯·维尔曼 , 简森·拉维昌兰 , 安德烈·维尔曼 , 大卫·内贝尔 , 玛丽卡·卡登 :
广义学习向量量化的激活函数研究。 179-188 萨沙·萨拉拉朱 , 拉尔斯·霍尔迪克 , 梅克·里斯 , 托马斯·维尔曼 :
广义学习向量量化模型对抗对手攻击的鲁棒性。 189-199 莫里茨·希辛格 , 克里斯托夫·拉布 , 弗兰克·迈克尔·施莱夫 :
基于动量的鲁棒软学习矢量量化的被动概念漂移处理。 200-209 迈克尔·贝尔 , 弗提·阿巴迪 , 克里斯蒂娜·哥普费尔特 , 芭芭拉·汉默 :
概念漂移中基于原型的分类器：一个建模框架。 210-221
聚类、深度学习和神经气体的理论发展
穆罕默德·瓦利德·阿陶伊 , 穆斯塔法·利巴 , 纳比尔·凯斯克斯 , 哈尼娜·阿扎格 , 穆罕默德·盖斯穆恩 :
进化数据流上的软子空间拓扑聚类。 225-230 萨沙·弗勒 , 海尔格·J·里特 :
使用视觉注意的深度强化学习解决基于工具的交互任务。 231-240 大卫·N·科埃略 , 吉尔赫梅·巴雷托 :
近似线性依赖作为基于核原型分类器的设计方法。 241-250 香农·斯蒂弗森 , 科尔比 , 克里斯彼得森 :
Grassmannian上的子空间量化。 251-260 蒂娜·格韦尼格尔 , 托马斯·维尔曼 :
模糊神经气体的变体。 261-270 鲁道夫·扎德科夫斯基（Rudolf J.Szadkowski） , Jan Drchal公司 , 简·费格尔 :
自动编码器覆盖空间作为终身分类器。 271-281
生命科学应用
卡姆登·詹森 , 阿里·莫塔扎维 :
具有活动自组织映射的越来越高维数据集的渐进聚类和特征描述。 285-293 帕特里克·赖利 , 伊万·奥利埃 , 马克·雷亚 , 保罗·里斯本 , 桑德拉·奥尔特加·马托雷尔 :
多参数MRI辅助前列腺癌诊断的投票集成方法。 294-303 米纳尔·斯利瓦斯塔瓦 , 伊万·奥利埃 , 帕特里克·赖利 , 保罗·里斯本 , 桑德拉·奥尔特加·马托雷尔 :
使用Fisher信息网络将乳房X光成像图像分类并分组到社区，以帮助乳腺癌诊断。 304-313 阿德里安·巴扎加 , 阿尔弗雷多·韦利多 :
基于网络社区聚类分析的潜在白血病药物靶点识别。 314-323 托马斯·维尔曼 , 玛丽卡·卡登 , Szymon Wasik公司 , 马特乌斯·库德拉 , 卡加·古托夫斯卡 , 安德烈·维尔曼 , 杰克·布拉泽维奇 :
寻找生命的起源-使用学习矢量量化检测RNA生命特征。 324-333 尼纳将军 , 德坂喜三 , Masaaki Ohkita公司 , Nobuhiko Kasezawa先生 :
同步显示球形SOM的正面和背面，用于健康数据分析。 334-339
