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PSO-SOM分类判别研究及其应用
被引量：
2
1
作者
涂晓芝
颜学峰
钱锋
《高技术通讯》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第10期1014-1018,共5页
针对网络初始权矢量选取的不确定性问题,提出了粒子群优化-自组织映射（PSO-SOM）算法,利用PSO算法优化SOM网络的初始权矢量,进而进行分类.将提出的方法用于基因表达数据的分类判别中,使得SOM网络的误差平方和大大下降,提高了网络的分...
针对网络初始权矢量选取的不确定性问题,提出了粒子群优化-自组织映射（PSO-SOM）算法,利用PSO算法优化SOM网络的初始权矢量,进而进行分类.将提出的方法用于基因表达数据的分类判别中,使得SOM网络的误差平方和大大下降,提高了网络的分类精度,表明PSO-SOM算法用于数据的分类判别是切实有效的.
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关键词
自组织映射网络
微粒群算法
分类判别
基因表达数据
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职称材料
基于SOM网络的基因表达数据聚类分析
2
作者
涂晓芝
颜学峰
钱锋
《华东理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第8期992-996,共5页
提出了用自组织映射(SOM)网络对生物信息学中基因表达数据进行聚类分析的方法。用SOM网络对酵母基因表达数据进行聚类。通过对映射结果的分析,表明SOM网络有较高的分类正确率,用于基因表达数据的聚类分析是行之有效的。
关键词
SOM网络
聚类分析
基因表达数据
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职称材料
基于SOM的高维化工过程数据粗差判别
被引量：
1
3
作者
颜学峰
涂晓芝
钱锋
《石油化工高等学校学报》
EI
CAS
2008年第4期84-86,90,共4页
针对石油化工生产过程样本数据呈高维的特征,提出了基于自组织映射(Self-Organizing Map,SOM)网络的粗差判别方法,并实际应用于初馏塔生产过程。首先应用SOM网络对初馏塔生产过程数据进行保留拓扑结构的降维映射,然后通过对其映射平面...
针对石油化工生产过程样本数据呈高维的特征,提出了基于自组织映射(Self-Organizing Map,SOM)网络的粗差判别方法,并实际应用于初馏塔生产过程。首先应用SOM网络对初馏塔生产过程数据进行保留拓扑结构的降维映射,然后通过对其映射平面神经元间距离的可视化分析,实现数据粗差判别。研究结果表明用SOM网络来发现高维复杂生产过程数据中的粗差具有很好的可视化效果及应用前景。
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关键词
SOM网络
粗差判别
可视化
初馏塔
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职称材料
题名
PSO-SOM分类判别研究及其应用
被引量：
2
1
作者
涂晓芝
颜学峰
钱锋
机构
华东理工大学自动化研究所
出处
《高技术通讯》
CAS
CSCD
北大核心
2006年第10期1014-1018,共5页
基金
国家自然科学基金（20506003）、教育部科学技术研究重点项目（106073）和上海启明星项目（04QMX1433）资助项目.
文摘
针对网络初始权矢量选取的不确定性问题,提出了粒子群优化-自组织映射（PSO-SOM）算法,利用PSO算法优化SOM网络的初始权矢量,进而进行分类.将提出的方法用于基因表达数据的分类判别中,使得SOM网络的误差平方和大大下降,提高了网络的分类精度,表明PSO-SOM算法用于数据的分类判别是切实有效的.
关键词
自组织映射网络
微粒群算法
分类判别
基因表达数据
Keywords
SOM networks, PSO algorithms, clustering analysis, gene expression data
分类号
TP751 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于SOM网络的基因表达数据聚类分析
2
作者
涂晓芝
颜学峰
钱锋
机构
华东理工大学自动化研究所
出处
《华东理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第8期992-996,共5页
基金
国家自然科学基金(20506003)
教育部科学技术研究重点项目(106073)
+1 种基金
上海市启明星项目(04QMX1433)
国家973计划项目(2002CB3122000)
文摘
提出了用自组织映射(SOM)网络对生物信息学中基因表达数据进行聚类分析的方法。用SOM网络对酵母基因表达数据进行聚类。通过对映射结果的分析,表明SOM网络有较高的分类正确率,用于基因表达数据的聚类分析是行之有效的。
关键词
SOM网络
聚类分析
基因表达数据
Keywords
SOM network
cluster analysis
gene expression data
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
基于SOM的高维化工过程数据粗差判别
被引量：
1
3
作者
颜学峰
涂晓芝
钱锋
机构
华东理工大学自动化研究所
出处
《石油化工高等学校学报》
EI
CAS
2008年第4期84-86,90,共4页
基金
国家自然科学基金(20506003
20776042)
+3 种基金
国家863项目(2007AA04Z164
2007AA04Z171)
教育部科学技术研究重点项目(106073)
国家杰出青年科学基金(60625302)
文摘
针对石油化工生产过程样本数据呈高维的特征,提出了基于自组织映射(Self-Organizing Map,SOM)网络的粗差判别方法,并实际应用于初馏塔生产过程。首先应用SOM网络对初馏塔生产过程数据进行保留拓扑结构的降维映射,然后通过对其映射平面神经元间距离的可视化分析,实现数据粗差判别。研究结果表明用SOM网络来发现高维复杂生产过程数据中的粗差具有很好的可视化效果及应用前景。
关键词
SOM网络
粗差判别
可视化
初馏塔
Keywords
SOM networks
Outlier detection
Visualization
Preflash tower
分类号
TP311.13 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
TQ02 [化学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
PSO-SOM分类判别研究及其应用
涂晓芝
颜学峰
钱锋
《高技术通讯》
CAS
CSCD
北大核心
2006
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于SOM网络的基因表达数据聚类分析
涂晓芝
颜学峰
钱锋
《华东理工大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于SOM的高维化工过程数据粗差判别
颜学峰
涂晓芝
钱锋
《石油化工高等学校学报》
EI
CAS
2008
1
在线阅读
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职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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