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SOM网络是一种无导师学习方法，被广泛应用于各个领域。网络的性能受很多因素影响，如样本的选择、网络结构、初始权值的选定等。针对网络初始权值选取的不确定性问题，提出了覆盖权值初始化方法来优化SOM网络的初始权值：该方法从样本入手，并通过“覆盖”方法得出初始权值，仿真实验结果证明了此方法能有效的提高网络的识别率和稳定性。