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基于模糊 c-线性簇聚类算法的 Kohonen 特征映射被引量：4: 1; 作者铁锦程许晓鸣 +1 位作者程君实王学敏《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第6期56-59,共4页; 提出了一种基于模糊ｃ－线性簇聚类算法的Ｋｏｈｏｎｅｎ特征映射算法．这种特征映射克服了Ｋｏｈｏｎｅｎ网存在的一些缺点．对某些识别问题，其计算效率非常高．; 关键词 kohonen网模糊C-均值神经网络模糊聚类; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种新的模糊Kohonen聚类网络被引量：3: 2; 作者胡卫东郁文贤郭桂蓉《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第3期117-119,共3页; 本文提出了一种新的模糊Kohonen聚类网络，它将模糊c-均值作为模糊控制机制结合到Kohonen网络学习和更新策略中，有效地解决了经典Kohonen聚类网络中学习参数启发式调整的缺点，仿真结果表明网络的收敛性和分类结果都得到了很大改善．; 关键词聚类分析 kohonen网络侧抑制模式识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

模糊选择多分辨率Kohonen聚类网络用于灰度图像分割被引量：4: 3; 作者胡世英周源华《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第10期34-37,共4页; 基于模糊分割、模糊分割子集的概念提出一种新的具有模糊选择多分辨特性的Ｋｏｈｏｎｅｎ聚类网络用于解决原有选择多分辨率网络结构存在的样本子集不完全、误差逐层传递等问题．为了便于对原有网络缺陷的分析及使新的算法更具一般性... 展开更多; 关键词模糊分割模糊分割子集聚类网络图像分割; 在线阅读下载PDF 职称材料

模糊Kohonen聚类网络用于骨髓细胞图像分割: 4; 作者刘正云鲍旭东 +1 位作者舒中力罗立民《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第6期909-912,共4页; 提出了一种基于图像的边界特点来确定模糊Kohonen聚类网络输出类别的方法 .该方法首先构建了图像的一个边界模型 ,然后利用Zernike矩求出边界模型的参数 ,最后根据参数的特点 ,自动确定模糊Kohonen聚类网络输出数目 .试验结果表明该方... 展开更多; 关键词骨髓细胞图像分割模糊kohonen聚类网络边界模型 ZERNIKE矩自动模糊分割图像识别图像处理; 在线阅读下载PDF 职称材料

图像分割的自适应FKCN方法被引量：15: 5; 作者王磊戚飞虎《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第2期4-6,共3页; 模糊Kohonen聚类网络 (FKCN)是一种自组织模糊神经网络 ,由于它巧妙地将模糊c 均值 (FCM)的概念引入Kohonen网络的学习机制中 ,所以在处理图像中广泛存在的模糊性和不确定性时表现出强大的优势 .但将它用于图像分割时却存在着许多缺陷 ... 展开更多; 关键词自适应模型图像分割模糊聚类 kohonen网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种广义预测模型的研究被引量：3: 6; 作者孙光伟王之晖 +1 位作者韦扬索胜军《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第3期379-381,共3页; 传统的预测方法存在着难以全面考虑影响因素 ,其中包括算法复杂、精度较差、实时应用等缺点 .针对供热、空调、电力、供水等系统的负荷既受到环境因素等模拟量的影响 ,又受到节假日、上下班等开关量影响的特点 ,将模拟人脑逻辑思维的模... 展开更多; 关键词广义预测模型模糊神经网络自学习 kohonen算法 outstar算法空调负荷预测模糊聚类预测控制; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于不完全树结构小波变换及FKCN的纹理分割被引量：2: 7; 作者王晓丹赵荣椿吴崇明《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 2001年第1期26-29,共4页; 提出了一种新的不完全树结构小波变换用于纹理特征提取 ,提出了一种与人类视觉过程相一致的多分辨率多通道纹理分析方法 ,它由 (1 )特征提取 :使用不完全树结构小波变换抽取纹理特征 ;(2 )基于模糊 Kohonen聚类网络的特征粗分类 :使用... 展开更多; 关键词纹理分割不完全树结构小波变换模糊kohonen 聚类网络(FKCN); 在线阅读下载PDF 职称材料

多时相遥感影像变化检测算法研究: 8; 作者余银峰贾振红 +2 位作者覃锡忠杨杰庞韶宁《激光杂志》 CAS CSCD 北大核心 2010年第6期25-27,共3页; 本文首次将非下采样Contourlet变换和上下截集模糊Kohonen聚类网络相结合,提出了一种无监督的多时相遥感影像变化检测算法。该算法采用非下采样Contourlet变换提取与对数比图像中的每个像素相对应的多尺度和多方向纹理,并采用上下截集模... 展开更多; 关键词非下采样CONTOURLET变换上下截集模糊kohonen聚类网络多尺度多方向多时相遥感影像; 在线阅读下载PDF 职称材料

神经网络模糊聚类方法在故障诊断中的应用被引量：1: 9; 作者张胜许宝杰《北京机械工业学院学报》 2001年第2期1-4,共4页; 在旋转机械故障诊断研究中 ,对大量样本的有效分类至关重要。传统的贴近度法计算繁琐 ,分辨率低 ,且依赖于大量实验测试和经验案例的总结。根据故障诊断中样本数据无须精确要求的特点 ,可以对样本数据作模糊化处理 ,进一步采用自组织竞... 展开更多; 关键词故障诊断神经网络模糊聚类旋转机械; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于模糊 c-线性簇聚类算法的 Kohonen 特征映射被引量：4: 1; 作者铁锦程许晓鸣程君实王学敏; 机构上海交通大学自动化系上海交通大学信息存储研究中心; 出处《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第6期56-59,共4页; 基金国家自然科学基金国家教委跨世纪人才基金上海市科学技术基金; 文摘提出了一种基于模糊ｃ－线性簇聚类算法的Ｋｏｈｏｎｅｎ特征映射算法．这种特征映射克服了Ｋｏｈｏｎｅｎ网存在的一些缺点．对某些识别问题，其计算效率非常高．; 关键词 kohonen网模糊C-均值神经网络模糊聚类; Keywords kohonen network neural networks fuzzy c means fuzzy c linear clustering; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种新的模糊Kohonen聚类网络被引量：3: 2; 作者胡卫东郁文贤郭桂蓉; 机构国防科技大学自动目标识别国家重点实验室; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第3期117-119,共3页; 基金国防预研基金; 文摘本文提出了一种新的模糊Kohonen聚类网络，它将模糊c-均值作为模糊控制机制结合到Kohonen网络学习和更新策略中，有效地解决了经典Kohonen聚类网络中学习参数启发式调整的缺点，仿真结果表明网络的收敛性和分类结果都得到了很大改善．; 关键词聚类分析 kohonen网络侧抑制模式识别; Keywords cluster analysis,fuzzy c-Means,kohonen network,Lateral interactions; 分类号 TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名模糊选择多分辨率Kohonen聚类网络用于灰度图像分割被引量：4: 3; 作者胡世英周源华; 机构上海交通大学图像通信与信息处理研究所; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第10期34-37,共4页; 文摘基于模糊分割、模糊分割子集的概念提出一种新的具有模糊选择多分辨特性的Ｋｏｈｏｎｅｎ聚类网络用于解决原有选择多分辨率网络结构存在的样本子集不完全、误差逐层传递等问题．为了便于对原有网络缺陷的分析及使新的算法更具一般性，将Ｋｏｈｏｎｅｎ聚类网络作为聚类分割算法的特例，从集合论的角度对聚类分割问题的基本概念及算法加以定义．将新的网络用于灰度图像分割。; 关键词模糊分割模糊分割子集聚类网络图像分割; Keywords fuzzy segmentation fuzzy segmentation subsets fuzzy selective multiresolution kohonen clustering networks image segmentation; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术] TN919.8 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名模糊Kohonen聚类网络用于骨髓细胞图像分割: 4; 作者刘正云鲍旭东舒中力罗立民; 机构东南大学生物科学与医学工程系; 出处《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第6期909-912,共4页; 文摘提出了一种基于图像的边界特点来确定模糊Kohonen聚类网络输出类别的方法 .该方法首先构建了图像的一个边界模型 ,然后利用Zernike矩求出边界模型的参数 ,最后根据参数的特点 ,自动确定模糊Kohonen聚类网络输出数目 .试验结果表明该方法构建的模糊Kohonen聚类网络能够实现图像的自动模糊分割。; 关键词骨髓细胞图像分割模糊kohonen聚类网络边界模型 ZERNIKE矩自动模糊分割图像识别图像处理; Keywords fuzzy kohonen clustering network boundary model Zernike moment fuzzy segmentation; 分类号 R329.2 [医药卫生—人体解剖和组织胚胎学] TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名图像分割的自适应FKCN方法被引量：15: 5; 作者王磊戚飞虎; 机构上海交通大学计算机系; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第2期4-6,共3页; 基金国家自然科学基金; 文摘模糊Kohonen聚类网络 (FKCN)是一种自组织模糊神经网络 ,由于它巧妙地将模糊c 均值 (FCM)的概念引入Kohonen网络的学习机制中 ,所以在处理图像中广泛存在的模糊性和不确定性时表现出强大的优势 .但将它用于图像分割时却存在着许多缺陷 ,如网络节点无法自动确定、网络收敛速度慢、计算量大等 ,从而使FKCN的应用受到限制 .针对这些问题 ,本文提出了一种能根据目标图像的灰度分布特征自动确定网络结构的自适应FKCN算法 .通过采用新的模糊算子及在网络学习过程中变换迭代样本空间 ,大大加快了网络的收敛速度、改善了分割结果 .; 关键词自适应模型图像分割模糊聚类 kohonen网络; Keywords adaptive model image segmentation fuzzy clustering kohonen network; 分类号 TN919.8 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种广义预测模型的研究被引量：3: 6; 作者孙光伟王之晖韦扬索胜军; 机构哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院北京工业大学环境与能源工程学院哈尔滨工程大学建筑工程学院; 出处《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第3期379-381,共3页; 文摘传统的预测方法存在着难以全面考虑影响因素 ,其中包括算法复杂、精度较差、实时应用等缺点 .针对供热、空调、电力、供水等系统的负荷既受到环境因素等模拟量的影响 ,又受到节假日、上下班等开关量影响的特点 ,将模拟人脑逻辑思维的模糊技术与模拟人脑自学习的神经网络技术相结合的模糊神经网络引入到负荷的预测中 ,提出了一种新型的基于模糊神经网络的预测模型 ,并对输入量的选择进行了详细的分析 ,既考虑了历史数据的影响 ,又考虑了突发事件的作用。; 关键词广义预测模型模糊神经网络自学习 kohonen算法 outstar算法空调负荷预测模糊聚类预测控制; Keywords fuzzy neural network forecast model self-learning kohonen algorithm outstar algorithm thermal load forecast fuzzy clustering; 分类号 TP13 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于不完全树结构小波变换及FKCN的纹理分割被引量：2: 7; 作者王晓丹赵荣椿吴崇明; 机构空军工程大学导弹学院西北工业大学计算机科学与工程系; 出处《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD 2001年第1期26-29,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目! (6 9772 0 30 ); 文摘提出了一种新的不完全树结构小波变换用于纹理特征提取 ,提出了一种与人类视觉过程相一致的多分辨率多通道纹理分析方法 ,它由 (1 )特征提取 :使用不完全树结构小波变换抽取纹理特征 ;(2 )基于模糊 Kohonen聚类网络的特征粗分类 :使用缩减的特征向量对网络进行训练 ,得到粗分割结果 ;(3)粗分割结果的细化等几部分构成。; 关键词纹理分割不完全树结构小波变换模糊kohonen 聚类网络(FKCN); Keywords texture segmentation incomplete tree structured wavelet transform fuzzy kohonen clustering network; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多时相遥感影像变化检测算法研究: 8; 作者余银峰贾振红覃锡忠杨杰庞韶宁; 机构新疆大学信息科学与工程学院上海交通大学图像处理与模式识别研究所新西兰奥克兰理工大学知识工程与开发研究所; 出处《激光杂志》 CAS CSCD 北大核心 2010年第6期25-27,共3页; 基金科技部国际科技合作项目(项目编号:2009DFA12870); 文摘本文首次将非下采样Contourlet变换和上下截集模糊Kohonen聚类网络相结合,提出了一种无监督的多时相遥感影像变化检测算法。该算法采用非下采样Contourlet变换提取与对数比图像中的每个像素相对应的多尺度和多方向纹理,并采用上下截集模糊Kohonen聚类网络将这些多尺度和多方向纹理分为变化类与未变化类两类,最终得到变化检测图像。实验结果表明,与传统方法相比,对于高斯和斑点噪声,该算法具有更高的抗噪性能和检测精确度。; 关键词非下采样CONTOURLET变换上下截集模糊kohonen聚类网络多尺度多方向多时相遥感影像; Keywords nonsubsampled Contourlet transform up-down-set fuzzy kohonen clustering network multi-scale and multi-direction multi-temporal satellite images; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名神经网络模糊聚类方法在故障诊断中的应用被引量：1: 9; 作者张胜许宝杰; 机构北京机械工业学院机械工程系; 出处《北京机械工业学院学报》 2001年第2期1-4,共4页; 基金国家自然科学基金项目![项目编号 :5 9775 0 0 2 ]; 文摘在旋转机械故障诊断研究中 ,对大量样本的有效分类至关重要。传统的贴近度法计算繁琐 ,分辨率低 ,且依赖于大量实验测试和经验案例的总结。根据故障诊断中样本数据无须精确要求的特点 ,可以对样本数据作模糊化处理 ,进一步采用自组织竞争神经网络对样本进行自动聚类 ,速度快 ,准确性好 ,具有较高的智能特性。实际应用表明。; 关键词故障诊断神经网络模糊聚类旋转机械; Keywords fault diagnosis kohonen neural network fuzzy cluster; 分类号 TH17 [机械工程—机械制造及自动化] TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于模糊 c-线性簇聚类算法的 Kohonen 特征映射	铁锦程许晓鸣程君实王学敏	《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	1997	4	在线阅读下载PDF 职称材料
2	一种新的模糊Kohonen聚类网络	胡卫东郁文贤郭桂蓉	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	1998	3	在线阅读下载PDF 职称材料
3	模糊选择多分辨率Kohonen聚类网络用于灰度图像分割	胡世英周源华	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	1999	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	模糊Kohonen聚类网络用于骨髓细胞图像分割	刘正云鲍旭东舒中力罗立民	《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2002	0	在线阅读下载PDF 职称材料
5	图像分割的自适应FKCN方法	王磊戚飞虎	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2000	15	在线阅读下载PDF 职称材料
6	一种广义预测模型的研究	孙光伟王之晖韦扬索胜军	《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2002	3	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于不完全树结构小波变换及FKCN的纹理分割	王晓丹赵荣椿吴崇明	《空军工程大学学报（自然科学版）》 CSCD	2001	2	在线阅读下载PDF 职称材料
8	多时相遥感影像变化检测算法研究	余银峰贾振红覃锡忠杨杰庞韶宁	《激光杂志》 CAS CSCD 北大核心	2010	0	在线阅读下载PDF 职称材料
9	神经网络模糊聚类方法在故障诊断中的应用	张胜许宝杰	《北京机械工业学院学报》	2001	1	在线阅读下载PDF 职称材料