基于自组织映射和模糊隶属度的混合像元分解 被引量：4

1

作者 刘力帆 王斌 张立明 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第10期1307-1315,共9页

遥感图像中普遍存在着混合像元,将混合像元分解为端元和它们之间混合的丰度,对于高精度的地物识别和定量遥感具有重要意义.结合自组织映射神经网络和模糊理论中的模糊隶属度,提出一种新的多光谱和高光谱遥感图像混合像元分解的方法.首... 遥感图像中普遍存在着混合像元,将混合像元分解为端元和它们之间混合的丰度,对于高精度的地物识别和定量遥感具有重要意义.结合自组织映射神经网络和模糊理论中的模糊隶属度,提出一种新的多光谱和高光谱遥感图像混合像元分解的方法.首先对自组织映射神经网络进行有监督的训练,然后基于模糊模型对混合像元进行分解.其分解结果自动满足混合像元分解问题所要求的2个约束:丰度值非负约束及丰度值和为1约束.实验结果表明,该方法不仅适用于线性光谱混合的情况,也适用于非线性光谱混合的情况,能够获得较好的混合像元分解结果,同时具有较强的抗噪声能力. 展开更多

关键词 多光谱或高光谱遥感图像 混合像元分解 端元 丰度 自组织映射神经网络 模糊隶属度

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基于模糊神经网络的电力系统电压稳定评估 被引量：11

2

作者 崔峰 齐占庆 姜萌 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2009年第11期40-44,53,共6页

设计了一个多输入单输出的模糊神经网络,通过计算带静止无功补偿器电力系统的负荷能力极限,对系统的电压稳定性进行评估,有功与无功负载的不确定性、有功与无功发生器、母线电压以及SVC的参数都被考虑进来。首先,Kohonen自组织变换聚类... 设计了一个多输入单输出的模糊神经网络,通过计算带静止无功补偿器电力系统的负荷能力极限,对系统的电压稳定性进行评估,有功与无功负载的不确定性、有功与无功发生器、母线电压以及SVC的参数都被考虑进来。首先,Kohonen自组织变换聚类所有节点的有功和无功负荷来减少输入量个数,这样就限定了网络的大小减少了计算量。其次,采用一种混合非线性隶属度函数,将输入变量模糊化。最后,设计一个模糊输入的三层前馈神经网络进行训练评定电力系统的负荷能力裕度。 展开更多

关键词 电压稳定 模糊神经网络 负荷能力裕度 Kohonen自组织映射

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神经网络和模糊理论在短期负荷预测中的应用 被引量：11

3

作者 赵菁 许克明 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2010年第3期129-133,共5页

为提高短期负荷预测的精度,构建一种基于自组织特征映射神经网络和模糊理论的短期负荷预测方法。预测分两个阶段,先根据自组织特征映射神经网络聚类特性,进行第一阶段的负荷预测,在学习训练时,区别于普通的无监督竞争学习采用有监督竞... 为提高短期负荷预测的精度,构建一种基于自组织特征映射神经网络和模糊理论的短期负荷预测方法。预测分两个阶段,先根据自组织特征映射神经网络聚类特性,进行第一阶段的负荷预测,在学习训练时,区别于普通的无监督竞争学习采用有监督竞争的学习方式以缩短学习时间,提高学习精度。第一阶段预测出一个基本的负荷值后,在第二阶段利用模糊理论根据前一个时段的预测误差和误差变化对其进行校正。使用该方法不仅能预测工作日负荷还能预测休息日负荷,实例分析证明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 自组织特征映射 神经网络 有监督竞争学习 模糊理论 短期负荷预测

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基于SOFM网络的多层模糊关联规则挖掘算法 被引量：2

4

作者 李学俊 李龙澍 徐怡 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期81-85,共5页

为了表示复杂庞大的概念层次树,文中提出了一种更加通用的编码方案,将概念分层应用于模糊关联规则的挖掘.此外,为解决隶属度函数难以主观确定的问题,引入一种SOFM网络来确定样本数据的隶属度函数.基于改进的概念层次树的编码方案和SOFM... 为了表示复杂庞大的概念层次树,文中提出了一种更加通用的编码方案,将概念分层应用于模糊关联规则的挖掘.此外,为解决隶属度函数难以主观确定的问题,引入一种SOFM网络来确定样本数据的隶属度函数.基于改进的概念层次树的编码方案和SOFM网络,将模糊集引入关联规则挖掘中,设计了一种新的多层模糊关联规则挖掘算法.实验结果表明,该算法可以有效地挖掘出易于理解的、有意义的多层次模糊关联规则,具有很好的效率和伸缩性. 展开更多

关键词 自组织特征映射网络 概念分层 模糊集 关联规则

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基于模糊SOFM的网络入侵检测方法

5

作者 胡玉荣 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第11期155-156,159,共3页

针对目前入侵检测系统误报率过高、检测率不高和对未知入侵检测能力有限的缺陷,提出一种基于模糊SOFM的网络入侵检测方法,经训练后可形成一个稳定的神经网络系统,有效地识别网络正常行为和异常行为。采用KDD99数据集对系统进行实验,结... 针对目前入侵检测系统误报率过高、检测率不高和对未知入侵检测能力有限的缺陷,提出一种基于模糊SOFM的网络入侵检测方法,经训练后可形成一个稳定的神经网络系统,有效地识别网络正常行为和异常行为。采用KDD99数据集对系统进行实验,结果表明,系统在保持误报率低于3%的情况下,入侵检测率最高可以达到92%以上。 展开更多

关键词 入侵检测 神经网络 模糊技术 自组织特征映射

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基于模糊-粗糙集模型的一种归纳学习方法 被引量：12

6

作者 石峰 娄臻亮 +1 位作者 张永清 陆金桂 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第7期920-924,共5页

对传统粗糙集理论进行了扩展 ,提出了一种模糊 -粗糙集模型 .利用模糊集理论和 Koho-nen网络自组织映射算法对决策表的连续属性进行模糊化 ,并用模糊贴近度构造模糊相似矩阵 ,把普通粗糙集的不可分辨关系推广为模糊相似关系 .提出一种... 对传统粗糙集理论进行了扩展 ,提出了一种模糊 -粗糙集模型 .利用模糊集理论和 Koho-nen网络自组织映射算法对决策表的连续属性进行模糊化 ,并用模糊贴近度构造模糊相似矩阵 ,把普通粗糙集的不可分辨关系推广为模糊相似关系 .提出一种基于模糊 -粗糙集模型的归纳学习算法FRILA,此算法和决策树算法相比 ,具有得到的规则数目少、规则表示简单等优点 . 展开更多

关键词 模糊-粗糙集模型 归纳学习方法 模糊集 模糊相似关系 决策表 Kohonen网络自组织映射算法

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基于聚类分析的人工神经网络洪水预报模型研究 被引量：11

7

作者 尹雄锐 张翔 夏军 《四川大学学报（工程科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期34-40,共7页

应用模糊C均值(FCM)和自组织映射网络(SOM)两种方法将洪水流量过程线进行分解,并聚成不同的类别,结合多层前馈神经网络(MFN)建立了两个综合神经网络模型(FCMMFN和SOMMFN),进行洪水预报。在王家厂水库流域洪水预报的应用结果表明,两种聚... 应用模糊C均值(FCM)和自组织映射网络(SOM)两种方法将洪水流量过程线进行分解,并聚成不同的类别,结合多层前馈神经网络(MFN)建立了两个综合神经网络模型(FCMMFN和SOMMFN),进行洪水预报。在王家厂水库流域洪水预报的应用结果表明,两种聚类方法能够将流量过程分解为具有不同内在规律的若干过程,两种综合神经网络模型预报精度均优于单一的多层前馈网络模型,而且FCMMFN的精度高于SOMMFN。 展开更多

关键词 模糊C均值 自组织映射网络 洪水预报 聚类分析 人工神经网络

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基于FSOM的VoIP QoS反馈控制机制研究

8

作者 张武 王劲林 《高技术通讯》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第7期696-701,共6页

针对网络语音服务质量(VoIP QoS)问题展开了服务质量影响因素及相关评测方法的深入研究,提出了基于模糊自组织映射(FSOM)的VoIP QoS反馈控制算法。详细设计了反馈控制系统模型,其中引入了服务质量推理和活动会话再协商机制。搭建了研究... 针对网络语音服务质量(VoIP QoS)问题展开了服务质量影响因素及相关评测方法的深入研究,提出了基于模糊自组织映射(FSOM)的VoIP QoS反馈控制算法。详细设计了反馈控制系统模型,其中引入了服务质量推理和活动会话再协商机制。搭建了研究所需的实验环境,据此进行实验数据的获取和仿真结果的验证。实验结果表明,该机制有效地改善了网络语音的服务质量,可将其应用于网络多媒体服务质量控制等其他领域。 展开更多

关键词 网络语音(VoIP) 服务质量(QoS) 模糊自组织映射(fsom)网络 会话协商 会 话发起协议(SIP)

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TGFCM:基于模糊聚类的中文文本挖掘的新方法

9

作者 耿新青 王正欧 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第5期7-9,共3页

提出一种新的动态模糊聚类的方法,针对传统的模糊聚类需要预先确定聚类数的问题,提出采用动态自组织映射神经网络来确定聚类数,并通过文本向量空间模型和TF?IDF方法来确定文本的特征向量,再将动态自组织映射神经网络得到的聚类数,用模糊... 提出一种新的动态模糊聚类的方法,针对传统的模糊聚类需要预先确定聚类数的问题,提出采用动态自组织映射神经网络来确定聚类数,并通过文本向量空间模型和TF?IDF方法来确定文本的特征向量,再将动态自组织映射神经网络得到的聚类数,用模糊C均值算法(FCM)函数处理,得到聚类的结果。该算法同仅用动态自组织映射神经网络算法的运行结果相比,具有运行聚类结果精度高的优点,模糊聚类更适合处理语义的多样性和文本归属的模糊性,实验验证了算法的有效性。 展开更多

关键词 自组织映射网络 文本特征向量 模糊聚类 聚类数

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改进ANFIS对静压箱热误差建模研究

10

作者 钱雨鲲 李岩舟 +3 位作者 杨正昊 秦承斌 王佳宁 吴媚 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2024年第10期1778-1785,共8页

为了减小静压箱排气孔温度不均匀对薄膜拉伸加工时的影响,通过建立热误差模型,来分析静压箱在不同输入参数下排气孔的温场情况。采用SOM-GRA相结合的综合算法得出最优测温点,以保证输入模型的数据具有代表性,将测温点数量由20降至3。利... 为了减小静压箱排气孔温度不均匀对薄膜拉伸加工时的影响,通过建立热误差模型,来分析静压箱在不同输入参数下排气孔的温场情况。采用SOM-GRA相结合的综合算法得出最优测温点,以保证输入模型的数据具有代表性,将测温点数量由20降至3。利用ANFIS模型建立静压箱的热误差模型,并通过RF算法优化ANFIS中隶属度函数数量参数,将实验验证过的数值模拟数据作为输入的训练数据。预测结果表明较原ANFIS模型、BP模型和RBF模型MAE值分别下降了22.43%、59.97%和49.87%,该优化预测模型具有更高的精度。 展开更多

关键词 热误差模型 自组织映射网络 灰色关联分析 随机森林 自适应神经模糊推理系统

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中国全社会用电量增长主导因素辨识 被引量：13

11

作者 李智勇 陈志刚 +1 位作者 徐政 麻敏华 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2010年第23期30-35,共6页

目前负荷中长期预测时选取相关的社会经济指标没有统一的理论依据。文中将数据挖掘技术应用到电量增长的关联性分析中,从全国30个省(自治区、直辖市)的历史数据中选取25项相关指标,采用3种不同的隶属度函数进行赋值。在此基础上利用Apri... 目前负荷中长期预测时选取相关的社会经济指标没有统一的理论依据。文中将数据挖掘技术应用到电量增长的关联性分析中,从全国30个省(自治区、直辖市)的历史数据中选取25项相关指标,采用3种不同的隶属度函数进行赋值。在此基础上利用Apriori算法计算不同指标与用电量增长相关的模糊置信度,辨识出国内生产总值(GDP)、工业总产值、进出口总额、固定资产投资、居民人均可支配收入等与用电量增长较为相关的主导因素,并结合自组织映射神经网络获取中国用电量增长的一般性规律。该研究思路为年度负荷预测相关因素的选取提供新的策略。 展开更多

关键词 用电量 负荷预测 关联分析 数据挖掘 模糊关联规则 自组织映射神经网络

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