学习矢量量化网络在油藏描述中的应用 被引量：3

1

作者 李中亚 韩家新 杜美华 《特种油气藏》 CAS CSCD 2007年第5期32-34,共3页

由于在油藏描述领域中储层特性关系比较复杂,用传统方法进行油藏描述存在极大的局限性,为此提出运用学习矢量量化网络方法进行储层岩性识别。在学习矢量量化网络模型和学习算法分析基础上,运用该方法对某油井测井数据进行仿真试验。现... 由于在油藏描述领域中储层特性关系比较复杂,用传统方法进行油藏描述存在极大的局限性,为此提出运用学习矢量量化网络方法进行储层岩性识别。在学习矢量量化网络模型和学习算法分析基础上,运用该方法对某油井测井数据进行仿真试验。现场仿真试验结果与实际资料吻合较好,证明该方法在模式识别中具有较强的分类能力。与BP网络相比,学习矢量量化网络具有更明显的优越性。 展开更多

关键词 神经网络 学习矢量量化网络 油藏描述 测井资料 岩性识别

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基于小波变换和误差竞争学习的矢量量化 被引量：1

2

作者 李国刚 姜威 《信息技术与信息化》 2004年第6期21-23,27,共4页

用神经网络实现图像矢量量化是一种非常有效的方法 ,而小波变换又是近年来迅速发展起来的新算法。文中提出一种改进的误差竞争学习算法 ,分析了图像在小波变换后数据的特点 ,提出了新的矢量构造方法 ,从而最终得到了基于小波变换和误差... 用神经网络实现图像矢量量化是一种非常有效的方法 ,而小波变换又是近年来迅速发展起来的新算法。文中提出一种改进的误差竞争学习算法 ,分析了图像在小波变换后数据的特点 ,提出了新的矢量构造方法 ,从而最终得到了基于小波变换和误差竞争学习的矢量量化图像压缩新算法 (以下简称VQWDCL) ,无论是在主客观效果上 ,还是在计算复杂度上 ,其性能都优于传统的基于小波变换和LBG算法的矢量量化。 展开更多

关键词 小波变换 误差竞争学习 矢量量化 神经网络 图像压缩

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基于LVQ神经网络的轨道单元状态综合评判方法研究 被引量：4

3

作者 许贵阳 刘金朝 +1 位作者 曲建军 史天运 《铁道建筑》 北大核心 2013年第10期84-87,共4页

为了有效利用多种检测数据评判轨道单元的状态,提出利用LVQ(学习矢量量化)神经网络建立轨道单元特征参数与轨道单元分级的关联模型,通过对TQI(轨道质量指数)、轨道几何、加速度、晃车仪、添乘仪、人体感觉的超限扣分加权得到轨道单元的... 为了有效利用多种检测数据评判轨道单元的状态,提出利用LVQ(学习矢量量化)神经网络建立轨道单元特征参数与轨道单元分级的关联模型,通过对TQI(轨道质量指数)、轨道几何、加速度、晃车仪、添乘仪、人体感觉的超限扣分加权得到轨道单元的量化评分指标,并利用层次分析法确定各特征参数的权系数。根据大量实测数据建立随机样本,利用聚类方法确定轨道单元状态的分级。以轨道单元的量化评分指标作为输入,以聚类得到的表征轨道单元分级的矢量量化数据作为输出,利用误差反向传播方法训练LVQ神经网络模型。利用新的评判方法对某线路的轨道单元状态进行评判,结果表明该方法可行、有效,为轨道单元状态综合评判提供了一条新途径。 展开更多

关键词 轨道单元 学习矢量量化 神经网络 层次分析法 聚类方法

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基于PCA和LVQ混合神经网络算法的电子鼻系统 被引量：3

4

作者 文政颖 米捷 《电子技术应用》 北大核心 2013年第10期76-79,共4页

为了对食物品质进行非接触式评价,采用6种费加罗金属氧化物半导体传感器阵列设计并研制了可对被测食物进行无损检测的电子鼻系统。系统主要由采样模块、控制模块和上位机组成,并采用主成分分析(PCA)和学习矢量量化(LVQ)混合神经网络模... 为了对食物品质进行非接触式评价,采用6种费加罗金属氧化物半导体传感器阵列设计并研制了可对被测食物进行无损检测的电子鼻系统。系统主要由采样模块、控制模块和上位机组成,并采用主成分分析(PCA)和学习矢量量化(LVQ)混合神经网络模式识别算法对气体"指纹信息"数据库进行分析。实验结果表明,利用该电子鼻系统可以对5种不同的食用酱进行检测,并且具有对未知酱品进行识别的功能。 展开更多

关键词 传感器阵列 主成分分析 学习矢量量化 混合神经网络 电子鼻

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基于NMF和LVQ神经网络的人脸识别 被引量：1

5

作者 嵇新浩 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2009年第2期147-150,共4页

提出一种新颖的基于LVQ网络的人脸识别方法.以NMF提取人脸子空间特征,使用LVQ网络对人脸进行分类.LVQ网络结构简单,但却表现出比BP神经网络更强的有效性和鲁棒性.实验结果表明,提出的算法利用较少样本数据即可快速地进行人脸识别.

关键词 人脸识别 学习矢量量化 神经网络 分类

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LVQ神经网络用于海上小目标检测

6

作者 彭岁阳 罗鹏飞 《雷达与对抗》 2006年第2期28-32,共5页

舰载(或岸基)雷达对海面小目标检测是一个重要而困难的课题。最大幅度极点检测(ARLPM)是目前实用性较强的一种方法,特别是在短时检测方面有着不错的效果。本文在AR-LPM的基础上提取了最大幅度极点的两个目标特征———频率和谱宽,然后... 舰载(或岸基)雷达对海面小目标检测是一个重要而困难的课题。最大幅度极点检测(ARLPM)是目前实用性较强的一种方法,特别是在短时检测方面有着不错的效果。本文在AR-LPM的基础上提取了最大幅度极点的两个目标特征———频率和谱宽,然后采用学习矢量量化(LVQ)神经网络进行目标检测。该方法有强大的非线性运算和相似特征聚类功能,不仅简单易行,还具备一定的自适应性。最后本文利用真实海杂波数据对该方法作了实验,通过比较表明,LVQ神经网络检测优于原方法。 展开更多

关键词 海杂波 AR模型 最大幅度极点检测 学习矢量量化神经网络

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基于神经网络的智能下肢假肢自适应控制 被引量：8

7

作者 马玉良 徐文良 +2 位作者 孟明 罗志增 杨家强 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第7期1373-1376,1381,共5页

下肢假肢的膝关节是一种具有高度非线性、时变、强耦合的阻尼系统,传统控制方法很难达到良好控制效果.针对这一问题,提出将神经网络(NN)应用于下肢假肢控制.以学习矢量量化(LVQ)神经网络为基础,提出神经网络模型参考自适应控制方法.该... 下肢假肢的膝关节是一种具有高度非线性、时变、强耦合的阻尼系统,传统控制方法很难达到良好控制效果.针对这一问题,提出将神经网络(NN)应用于下肢假肢控制.以学习矢量量化(LVQ)神经网络为基础,提出神经网络模型参考自适应控制方法.该方法通过选择适当的参考模型和自适应算法,利用参考模型输出与实际系统输出之间的误差信号,由自适应算法计算当前的控制量以控制智能下肢假肢,达到自适应控制的目的.该方法不需要进行性能指标的变换,容易实现且自适应速度快,仿真结果表明了该方法的有效性. 展开更多

关键词 智能下肢假肢 自适应控制 学习矢量量化(lvq) 神经网络(NN) 参考模型

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一种适于函数逼近的混合RBF专家网络快速算法 被引量：2

8

作者 倪效勇 王典洪 张红剑 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2008年第2期17-20,共4页

提出一种适于函数逼近的RBF混合专家网络快速算法。算法采用快速近邻法的思想,将样本集分级分解为不同子集,依靠测试样本集的误差估计,获得每个专家网络的网络结构;门网采用学习矢量量化神经网络,根据空间距离最近的原则,得到系统输出... 提出一种适于函数逼近的RBF混合专家网络快速算法。算法采用快速近邻法的思想,将样本集分级分解为不同子集,依靠测试样本集的误差估计,获得每个专家网络的网络结构;门网采用学习矢量量化神经网络,根据空间距离最近的原则,得到系统输出。仿真结果表明了算法的有效性。 展开更多

关键词 函数逼近 混合专家网络 误差估计 学习矢量量化

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PCA-LVQ法及其在RS-FTIR大气环境监测数据处理中的应用 被引量：1

9

作者 胡兰萍 葛存旺 +1 位作者 陈婷婷 史传国 《应用化学》 CAS CSCD 北大核心 2007年第12期1364-1367,共4页

将主成分分析(PCA)用于遥感傅里叶变换红外光谱(Remote Sensing Fourier Transform Infrared:RS-FTIR)的特征提取,结合学习矢量量化(LVQ)神经网络,实现了PCA-LVQ对大气中的8组分混合体系进行快速定性分析的建模方法。并与单纯的LVQ神经... 将主成分分析(PCA)用于遥感傅里叶变换红外光谱(Remote Sensing Fourier Transform Infrared:RS-FTIR)的特征提取,结合学习矢量量化(LVQ)神经网络,实现了PCA-LVQ对大气中的8组分混合体系进行快速定性分析的建模方法。并与单纯的LVQ神经网络、反向传播人工神经网络(BP-ANN)得到的结果进行了比较。PCA-LVQ显示出较好的处理数据的能力,它不仅提高了运算速度,而且提高了模型的预测准确度,分类精度达到91.7%。PCA-LVQ的这一预测精度及运算速度,足以满足遥感傅里叶变换红外光谱对大气中有毒气体的实时、在线监测的需要。 展开更多

关键词 主成分分析 学习矢量量化神经网络 反向传播人工神经网络 多组分分析 环境监测

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广义LVQ算法及其在遥感影像分类中的应用研究

10

作者 刘伟 崔宝侠 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第7期1201-1203,共3页

在比较了学习矢量量化(LVQ)算法和广义学习矢量量化(GLVQ)算法的基础上,建立了基于GLVQ的遥感影像分类模型。以实际土地覆盖分类为例,通过与传统统计方法和LVQ分类器比较,GLVQ分类器具有分类正确率高,收敛速度快,适应范围广等优点。

关键词 遥感影像分类 学习矢量量化(lvq) 广义学习矢量量化(Glvq)

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基于人工神经网络的太阳能电池片表面质量检测系统 被引量：11

11

作者 伍李春 刘明周 +2 位作者 蒋倩男 葛茂根 凌琳 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2017年第9期1176-1180,1192,共6页

针对依赖人工进行太阳能电池片表面质量检测时效率和精度低的问题,文章提出了基于机器视觉以及人工神经网络的太阳能电池片表面质量检测方法。将表面缺陷分为外形缺陷、颜色缺陷、裂纹以及丝印线路缺陷4类,基于模板匹配检测外形缺陷,基... 针对依赖人工进行太阳能电池片表面质量检测时效率和精度低的问题,文章提出了基于机器视觉以及人工神经网络的太阳能电池片表面质量检测方法。将表面缺陷分为外形缺陷、颜色缺陷、裂纹以及丝印线路缺陷4类,基于模板匹配检测外形缺陷,基于HIS空间下的颜色直方图检测颜色缺陷;针对细微性缺陷容易受噪声影响的特点,利用2类人工神经网络进行断栅检测,并对这2类神经网络进行比较。大量实验结果验证了上述方法能够准确、快速地检测出太阳能电池片表面缺陷。 展开更多

关键词 缺陷检测 机器视觉 人工神经网络 正则化径向基函数(RBF)网络 学习向量化(lvq)网络

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基于PCA-LVQ的专业可持续发展综合分类研究

12

作者 谢颖 朱远胜 +1 位作者 姚雪存 马维聪 《浙江纺织服装职业技术学院学报》 2018年第4期84-91,共8页

提出将PCA及LVQ网络用于专业可持续发展分类应用研究,通过多种调研形式获取专业发展的21项指标,首先对比使用标准正交归一化方法和min-max归一化方法对原始的样本进行归一化,再利用PCA算法解除样本特征的相关性,实现数据的降维。最后利... 提出将PCA及LVQ网络用于专业可持续发展分类应用研究,通过多种调研形式获取专业发展的21项指标,首先对比使用标准正交归一化方法和min-max归一化方法对原始的样本进行归一化,再利用PCA算法解除样本特征的相关性,实现数据的降维。最后利用LVQ神经网络对已经降维的数据进行学习,并得到学习结果,最后利用学习得到的权值矩阵对新的样本进行识别,判断专业发展水平。 展开更多

关键词 主成分分析 学习矢量量化网络 专业可持续发展

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基于EEMD-LVQ的机电作动器故障诊断方法

13

作者 王晓明 付继伟 +2 位作者 韩松 白云鹤 李少石 《导弹与航天运载技术（中英文）》 CSCD 北大核心 2023年第5期1-7,共7页

针对传统基于集合经验模态分解算法在故障特征区分性和LVQ算法在训练效率和稳定性方面存在的问题,提出一种基于集合经验模态分解-学习矢量量化网络(Ensemble Empirical Mode Decomposition,Learning Vector Quantization,EEMD-LVQ)的机... 针对传统基于集合经验模态分解算法在故障特征区分性和LVQ算法在训练效率和稳定性方面存在的问题,提出一种基于集合经验模态分解-学习矢量量化网络(Ensemble Empirical Mode Decomposition,Learning Vector Quantization,EEMD-LVQ)的机电作动器(Electro-mechanicalActuator,EMA)的故障诊断方法。首先,通过EEMD算法对信号进行分解并计算能量分布向量,并利用相关系数筛选特征实现降维,增强故障特征向量的区分性;然后,利用经过余弦衰减算法优化的LVQ神经网络对故障特征向量集进行训练和检测,从而获得诊断结果。实际EMA数据的试验验证和对比分析证明了提出的故障诊断方法可提高LVQ算法的训练效率,并且可以兼顾后期的稳定性。 展开更多

关键词 机电作动器 故障诊断 集合经验模态分解 学习矢量量化网络

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舰船目标识别的神经网络方法

14

作者 朱庆明 《现代电子》 1995年第4期45-52,共8页

本文综述了神经网络用于雷达舰船目标识别目前所作的研究。对三种完全不同的神经网络结构(反向传播前馈网络、Kohonen监视学习矢量量化网络及Simpson模糊极小-极大神经网络)进行了研究和比较。三种网络情况下都将改进过的傅里叶离散Mel... 本文综述了神经网络用于雷达舰船目标识别目前所作的研究。对三种完全不同的神经网络结构(反向传播前馈网络、Kohonen监视学习矢量量化网络及Simpson模糊极小-极大神经网络)进行了研究和比较。三种网络情况下都将改进过的傅里叶离散Mellin变换形式的预处理用作特征矢量的提取方法,特征矢量不受雷达扫描角影响。并根据模拟和实际数据进行了分类试验,结果表明分类精度达到93％。 展开更多

关键词 舰船 目标识别 学习矢量量化 雷达 神经网络

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基于肌电信号的人手运动状态的辨识 被引量：7

15

作者 李醒飞 朱嘉 +2 位作者 杨晶晶 张国雄 卢志扬 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第2期166-169,共4页

研究的目的在于利用人体前臂的肌电信号进行人手动作模式的识别。根据采集的肌电信号,判断动作始末状态并对该肌电信号进行小波降噪预处理,利用小波变换的高频细节系数极值构造特征矢量,经过学习矢量量化(LVQ)神经网络训练,能够有效地... 研究的目的在于利用人体前臂的肌电信号进行人手动作模式的识别。根据采集的肌电信号,判断动作始末状态并对该肌电信号进行小波降噪预处理,利用小波变换的高频细节系数极值构造特征矢量,经过学习矢量量化(LVQ)神经网络训练,能够有效地识别握拳、展拳、手腕内旋和手腕外旋4种动作模式。和前馈型神经网络比较,LVQ神经网络具有更高的识别准确率和更稳定的再现性。 展开更多

关键词 EMGs 小波变换 学习矢量量化网络(lvq) 神经网络

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基于工况识别的PHEB能量管理策略研究 被引量：3

16

作者 尹安东 张黎明 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第2期145-150,共6页

为提高插电式混合动力客车(plug-in hybrid electric bus,PHEB)的燃油经济性,文章提出了一种基于工况识别的PHEB能量管理策略。首先运用主成分分析(principal component analysis,PCA)和模糊C均值聚类法构建代表性城市工况;然后基于学... 为提高插电式混合动力客车(plug-in hybrid electric bus,PHEB)的燃油经济性,文章提出了一种基于工况识别的PHEB能量管理策略。首先运用主成分分析(principal component analysis,PCA)和模糊C均值聚类法构建代表性城市工况;然后基于学习向量量化(learning vector quantization,LVQ)神经网络进行工况识别,并根据改进动态规划(dynamic programming,DP)算法提炼出全局最优能量分配规则,对能量管理策略进行优化;最后基于AMESim和Simulink建立PHEB整车和能量管理策略仿真模型,并在构建的合肥市代表性城市工况下进行仿真分析。仿真结果表明,该文提出的能量管理策略比电量消耗-电量维持(CD-CS)能量管理策略的燃油经济性提高了5.2%。 展开更多

关键词 插电式混合动力客车(PHEB) 能量管理策略 行驶工况 学习向量量化(lvq)神经网络 动态规划(DP)算法

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