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基于BP典型相关分析和多变量SOM聚类的区划算法研究
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作者 吴香华 金芯如 +2 位作者 黎亚少 任苗苗 王巍巍 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2025年第3期363-373,共11页
针对目前气候区划变量较少、信息利用不充分、较少考虑气候变化影响等问题,基于机器学习和现代统计方法,提出一种数据驱动的区划算法.首先,基于Mann-Kendall检验和滑动t检验计算主变量的突变点,把研究时期进行分段;然后,基于BP典型相关... 针对目前气候区划变量较少、信息利用不充分、较少考虑气候变化影响等问题,基于机器学习和现代统计方法,提出一种数据驱动的区划算法.首先,基于Mann-Kendall检验和滑动t检验计算主变量的突变点,把研究时期进行分段;然后,基于BP典型相关选取协变量,并建立多变量SOM聚类算法,实现不同阶段的气候区划;最后,结合气候区概况来分析区划结果的实际意义,以及气候变化对气候区划的影响.实验结果表明:所提的区划算法有别于主变量的等值线分区以及人为确定阈值,而是根据SOM聚类,由数据驱动来确定区域个数以及分区,数据利用率高,区划过程更加客观合理;无需在区划过程中考虑气候背景,而是在算法过程中包含多层协变量和气候变化的影响,能够有效提高区划效率和可靠性. 展开更多
关键词 区划 MANN-KENDALL检验 BP典型相关分析 多变量som聚类
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基于主成分和SOM聚类分析的高粱品种萌发期抗旱性鉴定与分类 被引量:59
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作者 王艺陶 周宇飞 +6 位作者 李丰先 依兵 白薇 闫彤 许文娟 高明超 黄瑞冬 《作物学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期110-121,共12页
采用人工气候箱内培养皿培养,PEG-6000溶液模拟干旱胁迫环境,在萌发期以80、120、150和175 g L–1PEG-6000水溶液处理31个高粱品种,旨在根据高粱品种萌发期对不同干旱胁迫程度的响应,筛选出具有抗旱能力的高粱品种并探讨高粱萌发期抗旱... 采用人工气候箱内培养皿培养,PEG-6000溶液模拟干旱胁迫环境,在萌发期以80、120、150和175 g L–1PEG-6000水溶液处理31个高粱品种,旨在根据高粱品种萌发期对不同干旱胁迫程度的响应,筛选出具有抗旱能力的高粱品种并探讨高粱萌发期抗旱性鉴定的方法。通过主成分分析法(PCA)和神经网络自组织映射(SOM)聚类分析法对各高粱品种进行抗旱性综合分析与评定。PCA结果表明,相对芽长、相对根长和相对萌发抗旱指数载荷量最大,将其作为萌发期高粱抗旱性筛选的主要评价指标,并对31个高粱品种抗旱性排序。通过SOM聚类分析将31个高粱品种按抗旱性强弱分为5类,吉杂305等4个品种为高度抗旱品种,HL5等4个品种为抗旱品种,辽杂10号等8个品种为中等抗旱品种,锦杂103等7个品种为干旱敏感品种,锦杂93等8个品种为高度干旱敏感品种。研究认为,相对芽长、相对根长和相对萌发抗旱指数等可以作为高粱品种抗旱性鉴定的重要指标;SOM聚类分析可作为品种抗旱性分类的重要方法。 展开更多
关键词 高粱 抗旱性 主成分分析 som聚类分析
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基于MATLAB的SOM网络的干旱聚类分析 被引量:8
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作者 刘鑫 迟道才 吴萍 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第1期61-64,共4页
基于自组织特征映射网络的聚类分析广泛应用于各种聚类分析领域,尝试将此网络应用于干旱特征的聚类分析,使用软件MATLAB7.1对所设计的网络进行学习和训练,经过6000次训练,最终实现了干旱类型的聚类,误差也达到精度要求,所建模型经测试,... 基于自组织特征映射网络的聚类分析广泛应用于各种聚类分析领域,尝试将此网络应用于干旱特征的聚类分析,使用软件MATLAB7.1对所设计的网络进行学习和训练,经过6000次训练,最终实现了干旱类型的聚类,误差也达到精度要求,所建模型经测试,可以用于分类的预测。SOM网络可以很好地反映和提取气象样本中复杂的信息,分类效果较好,可以在干旱分类中广泛应用。 展开更多
关键词 som网络 聚类分析 MATLAB
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结合Mercer核与SOM的动态免疫网络聚类算法 被引量:3
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作者 吴磊 彭德中 +1 位作者 彭磊 曾家智 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2010年第2期333-337,共5页
提出一种用于聚类分析的进化免疫网络算法,借鉴自组织映射原理改进网络拓扑进化机制,利用改进的免疫机制控制抗体数量,提高抗原聚类效果.当输入样本分布呈高度非线性时,使用核方法提高聚类质量,为了避免在特征空间中聚类时失去对原输入... 提出一种用于聚类分析的进化免疫网络算法,借鉴自组织映射原理改进网络拓扑进化机制,利用改进的免疫机制控制抗体数量,提高抗原聚类效果.当输入样本分布呈高度非线性时,使用核方法提高聚类质量,为了避免在特征空间中聚类时失去对原输入空间聚类中心及结果的直观刻画,使用核代入为原输入空间导出一类不同于欧氏距离的新的距离度量,训练过程仍在原空间中进行.实验结果表明了算法的可行性和有效性. 展开更多
关键词 免疫网络 聚类分析 Mercer核 自组织映射
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面向客户知识管理的动态SOM客户分类方法 被引量:4
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作者 冯永 钟将 +1 位作者 李志国 叶春晓 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第11期64-67,共4页
提出了一种基于动态SOM神经网络和RFM指标的客户分类方法。该方法首先利用动态SOM神经网络聚类分析模型产生客户簇,然后以客户的RFM行为作为对客户忠诚度、客户规模以及客户信用的模拟衡量来对客户簇进行标识,产生客户分类结果,最后根... 提出了一种基于动态SOM神经网络和RFM指标的客户分类方法。该方法首先利用动态SOM神经网络聚类分析模型产生客户簇,然后以客户的RFM行为作为对客户忠诚度、客户规模以及客户信用的模拟衡量来对客户簇进行标识,产生客户分类结果,最后根据客户分类结果判定各类客户对企业的价值,从而使企业能够有针对性地对不同客户实施差别化服务策略,为企业的客户战略提供了有效的支持和决策。 展开更多
关键词 客户知识管理 客户分类 动态som 聚类分析
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基于SOM-DB-PAM混合聚类算法的电力客户细分 被引量:6
6
作者 胡晓雪 赵嵩正 吴楠 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第10期295-301,308,共8页
针对电力客户具有客户数量大、存在孤立点等特点,提出一种适用于对大量电力客户进行快速聚类的SOM-DB-PAM混合聚类算法。该算法利用自组织映射神经网络训练输入数据,以获取代表输入模式且数据量远小于输入数据量的原型向量,使用围绕中... 针对电力客户具有客户数量大、存在孤立点等特点,提出一种适用于对大量电力客户进行快速聚类的SOM-DB-PAM混合聚类算法。该算法利用自组织映射神经网络训练输入数据,以获取代表输入模式且数据量远小于输入数据量的原型向量,使用围绕中心点的切分(PAM)对该原型向量聚类并用Davies-Bouldin指标判定最优聚类个数以保证聚类效果。实验结果表明,与传统聚类算法相比,该算法具有更高的分类正确率,当客户数量较大时,能实现对客户的快速、有效聚类,并减少人为指定聚类个数的盲目性和主观性。 展开更多
关键词 电力客户细分 围绕中心点的划分 自组织映射 混合聚类算法 聚类分析
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基于小波和SOM网络的医学图像融合 被引量:3
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作者 王安娜 杨铭如 +1 位作者 刘坐乾 王婷君 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第21期200-202,205,共4页
提出一种基于小波变换和自组织特征映射(SOM)神经网络的医学图像融合方法,对图像进行小波变换,以图像的小波系数为特征,采用SOM网络对图像进行聚类,并进行模糊分类,从而确定像素融合的权重,得到融合图像。仿真实验结果表明,该方法能够... 提出一种基于小波变换和自组织特征映射(SOM)神经网络的医学图像融合方法,对图像进行小波变换,以图像的小波系数为特征,采用SOM网络对图像进行聚类,并进行模糊分类,从而确定像素融合的权重,得到融合图像。仿真实验结果表明,该方法能够获得良好的性能。 展开更多
关键词 图像融合 小波变换 自组织特征映射神经网络 聚类分析
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多获胜节点SOM及其在股票分析中的应用 被引量:2
8
作者 王丽敏 梁艳春 +2 位作者 韩旭明 时小虎 李明 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2008年第9期1493-1500,共8页
为了增强自组织映射(self-organizing map,SOM)网络的动态竞争和聚类能力,提高解的精度,在无监督的SOM神经网络的基础上,通过拓广获胜节点的数量,改进网络中的邻域函数和连接权函数等方法,提出具有多获胜节点的SOM模型.为了避免多个输... 为了增强自组织映射(self-organizing map,SOM)网络的动态竞争和聚类能力,提高解的精度,在无监督的SOM神经网络的基础上,通过拓广获胜节点的数量,改进网络中的邻域函数和连接权函数等方法,提出具有多获胜节点的SOM模型.为了避免多个输入样本映射到同一个输出节点,还提出了禁忌映射的方法.为了验证所提出的方法的有效性,以股票的聚类分析为实例,对该方法进行了检验.通过对每股收益、每股净资产、净资产收益率、每股经营性现金流量及净利润等5项反映上市公司综合盈利能力的财务指标进行了模拟实验,所得的数值结果表明,在标准SOM及所提出的几种多获胜节点SOM网络模型中,具有双获胜节点(SOM with 2 winners,SOM2W)的网络模型获得了最好的聚类效果.结合实验结果对网络模型的进一步分析也表明,SOM2W的聚类能力优于标准SOM及其他网络模型.该模型为股票的分析和选择提供了一种可行的途径,在金融领域具有潜在的应用价值. 展开更多
关键词 多获胜节点som网络 动态竞争 聚类 禁忌映射 股票分析
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基于SOM的市场细分研究 被引量:3
9
作者 吕昱 程代杰 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2005年第12期98-100,共3页
本文应用数据挖掘技术对市场细分的研究包括:如何利用SOM聚类技术解决市场细分问题;如何将SOM聚类的市场细分结构结果可视地呈现给市场决策人员的问题。这两部分研究整合为企业市场战略集成一个研究途径,包括:偏好数据的收集与前处理步... 本文应用数据挖掘技术对市场细分的研究包括:如何利用SOM聚类技术解决市场细分问题;如何将SOM聚类的市场细分结构结果可视地呈现给市场决策人员的问题。这两部分研究整合为企业市场战略集成一个研究途径,包括:偏好数据的收集与前处理步骤、偏好数据聚类步骤、偏好数据的可视化步骤。实验结果表明,本文提出的研究途径成功发现了人工数据集中预设的聚类模式,与通常研究途径相比具有明显的优点。在实际市场数据分析中,获得了与事实相符的结论并提供了有价值的决策支持信息。 展开更多
关键词 偏好序列 聚类 市场细分 自组织特征映射
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2019—2022年潮白河流域地下水位动态变化及影响因素分析
10
作者 张天宇 徐从超 +6 位作者 张钦 张姝琪 石博文 刘荻 阳沂洪 陈男 李瑞 《现代地质》 北大核心 2025年第4期1119-1128,共10页
潮白河流域是北京市不可或缺的供水区域,开展其地下水位动态研究,对地下水资源保护和管理具有重要意义。本文根据2019—2022年潮白河流域地下水位监测数据,利用GIS技术,采用SOM聚类分析、线性趋势分析、主成分分析和多元线性回归分析等... 潮白河流域是北京市不可或缺的供水区域,开展其地下水位动态研究,对地下水资源保护和管理具有重要意义。本文根据2019—2022年潮白河流域地下水位监测数据,利用GIS技术,采用SOM聚类分析、线性趋势分析、主成分分析和多元线性回归分析等方法,研究潮白河流域地下水位年内动态变化,年际变化趋势。此外,基于降雨量、开采量和用水量等数据,探究了影响地下水位动态变化的主要因素。研究发现:27眼监测井地下水位动态呈强波动性、中波动性和弱波动性三类,年内水位变化分别为4.2、3.2和1.5 m。2019—2022年,地下水位年均变化范围为0.0258~0.597 m。利用主成分分析法提取两个主成分(分别代表人类活动因素和自然因素),特征值分别为6.21和1.59,累积贡献率为89.224%。多元线性回归分析表明人类活动是影响地下水位的主要因素,其中生活用水、环境用水、南水北调补水和生态补水是主要影响因子。 展开更多
关键词 潮白河流域 地下水位动态 som聚类分析 主成分分析 多元线性回归
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PSO-SOM分类判别研究及其应用 被引量:2
11
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. 展开更多
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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基于SOM人工神经网络的网络流量聚类分析 被引量:8
12
作者 杨哲 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第16期103-104,111,共3页
网络性能及使用模式是影响网络应用的关键因素。通过对网络流量的分析,能够反映出网络的使用模式,但网络流量数据中包含大量的冗余信息。通过数据挖掘的方法,能提取出潜在的网络使用模式。使用SOM人工神经网络对局域网流量进行聚类分析... 网络性能及使用模式是影响网络应用的关键因素。通过对网络流量的分析,能够反映出网络的使用模式,但网络流量数据中包含大量的冗余信息。通过数据挖掘的方法,能提取出潜在的网络使用模式。使用SOM人工神经网络对局域网流量进行聚类分析,发现同一局域网内的用户,其对网络的使用模式基本相同。同时发现个别不同的网络使用模式,存在少量的使用模式上的“奇点”。 展开更多
关键词 数据挖掘 som 网络流量 聚类分析
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基于SOM神经网络的高校图书馆个性化推荐服务系统构建 被引量:18
13
作者 刘爱琴 李永清 《图书馆论坛》 CSSCI 北大核心 2018年第4期95-102,共8页
资源分类不合理、资源检索机制不完善是高校图书馆数字化建设中的重要问题。文章基于SO M神经网络聚类算法无参数、精准度高和客观性强的特点,首先对山西大学图书馆用户Web访问行为进行聚类和优化分析。其次,基于用户分析结果的输出,将... 资源分类不合理、资源检索机制不完善是高校图书馆数字化建设中的重要问题。文章基于SO M神经网络聚类算法无参数、精准度高和客观性强的特点,首先对山西大学图书馆用户Web访问行为进行聚类和优化分析。其次,基于用户分析结果的输出,将用户个人特征信息、用户行为数据以及文献数据库等相关数据资源进行筛选整合,形成可靠性和可用性更高的关联数据集,并结合语义检索和属性值匹配等技术,构建高校图书馆用户个性化推荐服务系统。最后对系统进行有效性验证,实现了图书馆内部主题推荐、图书推荐和专家推荐三个子系统的协同。通过用户与文献资源特征的相关性计算,进一步识别用户的兴趣点和所在聚类集。 展开更多
关键词 som神经网络 聚类分析 个性化推荐 关联数据集
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基于SOM聚类的可视化方法及应用研究 被引量:6
14
作者 刘芳 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第4期1300-1303,1306,共5页
提出了用无监督的自组织映射方法对金融数据进行聚类,并用平行坐标和交互式的圆形平行坐标方法在二维平面上表示出来。用这种方法形成清晰的可视化聚类结果,不仅有效地总结了数据特征,还提高了聚类的可视效果,从而便于发现数据的变化趋势。
关键词 聚类 平行坐标 金融数据 可视化分析 自组织映射
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基于SOM神经网络的大庆市畜牧生产聚类分析 被引量:2
15
作者 韦春波 李树春 +2 位作者 魏巍 李洋洋 贾永全 《黑龙江八一农垦大学学报》 2018年第2期95-99,共5页
根据大庆市畜牧业发展的实际,构建了大庆市主要畜禽生产水平的指标体系,设计并建立自组织神经网络模型(SOM),对大庆市各地区的畜牧生产水平进行了聚类分析。结果表明,大庆市各地区的畜牧生产的区划分类结果符合实际,大庆市各地区的畜牧... 根据大庆市畜牧业发展的实际,构建了大庆市主要畜禽生产水平的指标体系,设计并建立自组织神经网络模型(SOM),对大庆市各地区的畜牧生产水平进行了聚类分析。结果表明,大庆市各地区的畜牧生产的区划分类结果符合实际,大庆市各地区的畜牧业发展水平不仅与地域资源密切相关,而且与其经济发展水平也紧密联系;同时也充分证明了自组织神经网络(SOM)模型是一种畜牧生产水平聚类分析的新方法。 展开更多
关键词 大庆市 畜牧生产 som 聚类分析
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基于SOM神经网络的煤矿智能变电站故障录波启动判据算法 被引量:1
16
作者 李天玉 盛芬芬 +2 位作者 王一聪 褚达 蔡儒军 《煤炭工程》 北大核心 2014年第8期136-138,142,共4页
由于传统故障录波启动判据算法具有一定局限性,论文提出一种基于SOM神经网络的算法。以A相电流越限为例进行了算法的研究,依次完成SOM神经网络的构建,网络训练以及聚类预测,将输入向量归一化后输入到训练好的SOM网络中,输出结果会在二... 由于传统故障录波启动判据算法具有一定局限性,论文提出一种基于SOM神经网络的算法。以A相电流越限为例进行了算法的研究,依次完成SOM神经网络的构建,网络训练以及聚类预测,将输入向量归一化后输入到训练好的SOM网络中,输出结果会在二维平面阵列中显示出来,网络拓扑结构中的蓝色神经元代表A相越限,此时需要启动录波。为了验证模型的正确性,依次将维数不同的两组向量输入网络模型中,输出结果表明,基于SOM神经网络的故障录波启动判据算法自适应能力较强,能有效地完成录波启动,误差较小。 展开更多
关键词 智能变电站 故障录波 启动判据 som神经网络 聚类分析
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基于主成分分析和神经网络聚类的城市坡道行驶工况研究
17
作者 宋宇臻 吴智敏 +2 位作者 阴晓峰 雷雨龙 梁益铭 《汽车技术》 北大核心 2025年第5期47-54,共8页
针对车用性能评价的城市行驶工况缺乏坡道信息的问题,提出了一种基于自组织映射(SOM)神经网络的城市坡道行驶工况构建方法。采用平均车流法采集具有城市坡道特征的典型道路行驶基础数据,将预处理后数据划分短行程,选取20个表征道路运行... 针对车用性能评价的城市行驶工况缺乏坡道信息的问题,提出了一种基于自组织映射(SOM)神经网络的城市坡道行驶工况构建方法。采用平均车流法采集具有城市坡道特征的典型道路行驶基础数据,将预处理后数据划分短行程,选取20个表征道路运行特征的短行程特征参数;利用主成分分析法对特征参数降维,使用SOM神经网络对短行程进行聚类分析;基于坡道平滑衔接的原则,选取相关度较高的短行程,并构建包含速度、坡度信息的城市坡道行驶工况。自动变速器坡道性能测试结果表明:所构建工况能够体现车辆在具有城市坡道特征道路的行驶特性,可作为车辆城市坡道行驶性能测试的基准工况。 展开更多
关键词 坡道行驶工况 主成分分析 som神经网络 聚类分析 性能测试
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基于SOM网络的基因表达数据聚类分析
18
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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基于SOM和PSO的非监督地震相分析技术 被引量:30
19
作者 张 郑晓东 +3 位作者 李劲松 路交通 曹成寅 隋京坤 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2015年第9期3412-3423,共12页
地震相分析技术是储层预测的一种重要方法,可以用来描述有利沉积相带的分布规律.传统的地震相聚类分析方法对大数据的处理运算速度较慢,且容易陷入局部极小值,造成聚类分析的结构不准确.本文提出基于自组织神经网络(SOM)和粒子群优化方... 地震相分析技术是储层预测的一种重要方法,可以用来描述有利沉积相带的分布规律.传统的地震相聚类分析方法对大数据的处理运算速度较慢,且容易陷入局部极小值,造成聚类分析的结构不准确.本文提出基于自组织神经网络(SOM)和粒子群优化方法(PSO)相结合的地震相分析技术,利用自组织神经网络能够保持原始地震数据的拓扑结构特性的特点,将大量冗余样本压缩为小样本数据,再通过粒子群的全局寻优能力改善K均值聚类的效果.理论模型和实际应用表明该方法能既有效实现数据压缩,又能提供较为准确的全局解,在地震相预测中兼顾计算效率和计算精度. 展开更多
关键词 自组织神经网络 粒子群算法 非监督地震相分析 聚类
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基于生态系统服务簇分析的福州都市圈生态保护空缺识别研究
20
作者 李秋蓉 廖凌云 《园林》 2025年第1期14-22,共9页
在快速城市化背景下,都市圈面临经济发展和生态保护之间不协调的问题。以福州都市圈为例,运用In VEST模型评估2020年生境质量、碳固存、土壤保持、水源涵养4项关键生态系统服务,分析其空间分布特征,基于此利用SOM聚类分析福州都市圈的... 在快速城市化背景下,都市圈面临经济发展和生态保护之间不协调的问题。以福州都市圈为例,运用In VEST模型评估2020年生境质量、碳固存、土壤保持、水源涵养4项关键生态系统服务,分析其空间分布特征,基于此利用SOM聚类分析福州都市圈的生态系统服务簇,识别空间特征和主导生态系统服务簇,进而识别福州都市圈生态保护空缺。结果表明:(1)2020年福州都市圈生态系统服务呈现“西北高,东南低”的空间格局,中部生态系统服务价值低;(2)福州都市圈6类生态系统服务簇空间分布具有异质性;(3)福州都市圈核心生态系统服务簇为B5簇,主要用地类型为林地和草地,碳固存、生境质量和土壤保持服务高,水源涵养服务较低,综合生态价值高,其次为B4和B6簇,B2簇生态系统服务较低;(4)福州都市圈保护空缺区域主要分布于鹫峰山脉和戴云山脉,整体保护空缺率为1.85%。研究结果可为福州都市圈区域生态保护与格局优化提供思路。 展开更多
关键词 生态系统服务簇 自然保护地 都市圈 som聚类分析 InVEST模型
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