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基于自组织映射优化k均值聚类合成少数类算法及应用
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作者 罗博炜 谭家驹 冯纪强 《广西大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第3期679-689,共11页
针对金融数据高度不平衡使信贷违约预警模型训练和评估的复杂度大大增加的特点,为了改进重采样方法,运用自组织映射(SOM)神经网络来优化k均值聚类合成少数类(k-Means-SMOTE)算法,通过自组织映射神经网络识别和分析不平衡数据集的结构特... 针对金融数据高度不平衡使信贷违约预警模型训练和评估的复杂度大大增加的特点,为了改进重采样方法,运用自组织映射(SOM)神经网络来优化k均值聚类合成少数类(k-Means-SMOTE)算法,通过自组织映射神经网络识别和分析不平衡数据集的结构特征,将高维数据有效地映射至低维空间。在此基础上,结合k-Means算法进行数据聚类,以识别少数类样本的潜在群集,从而更准确地确定过采样的焦点区域。最后运用SMOTE技术对这些焦点区域进行过采样,增加少数类样本数量的同时保持数据的原始特征分布,从而减少过拟合的风险。在Bank marketing、Credit_Fraud等多个经典的真实金融数据集上的实验证明,该方法能够通过增加聚类稳定性来提升传统过采样算法的质量,在提升模型性能的同时降低算法复杂度。 展开更多
关键词 自组织映射神经网络 聚类算法 k均值聚类合成少数类过采样方法 信贷违约预警
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基于自组织映射的升金湖湿地生态服务簇功能空间分区研究
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作者 洪安东 《山东林业科技》 2025年第2期18-25,32,共9页
随着城市化和经济的快速发展,湿地生态系统受到严重威胁,其生态服务功能也因此受到影响。生态系统服务簇的识别是区域生态系统服务管理与优化的关键。本研究通过解译2000、2010和2020年升金湖湿地的TM遥感影像数据,结合InVEST模型和R语... 随着城市化和经济的快速发展,湿地生态系统受到严重威胁,其生态服务功能也因此受到影响。生态系统服务簇的识别是区域生态系统服务管理与优化的关键。本研究通过解译2000、2010和2020年升金湖湿地的TM遥感影像数据,结合InVEST模型和R语言工具,测算湿地净初级生产力(NPP)、碳储量、生境质量和产水量的时空变化特征。利用自组织映射神经网络(SOFM)识别生态系统服务簇,并进行功能分区。研究发现,2000—2020年间,升金湖湿地的林地和旱地面积显著减少,而草滩地、水田、泥滩地和建设用地面积显著增加。NPP和产水量呈增加趋势,生境质量和碳储量呈下降趋势。通过SOFM识别出4类生态系统服务簇:关键协同区、碳储-NPP协同区、生境保护关键区和城镇发展核心区。该研究通过识别和分区生态系统服务簇,可以实现湿地保护与经济开发的协调发展,为湿地的生态系统服务优化及可持续管理提供了重要的理论支持和实际指导意义。 展开更多
关键词 升金湖湿地 生态系统服务功能 自组织映射(som) 生境质量 服务簇
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基于自组织映射(SOM)算法的地下水污染源反演 被引量:3
3
作者 郑哪 江思珉 +3 位作者 刘金炳 程璐 王智源 栗现文 《安全与环境工程》 CAS CSCD 北大核心 2021年第3期220-227,共8页
根据污染物浓度监测数据进行地下水污染源反演是一类典型的地下水逆问题,通过对地下水污染源位置与强度的确定有助于提高地下水污染治理与修复的效果。提出一种基于自组织映射(SOM)算法的地下水污染溯源模型的替代模型的构建方法,并通... 根据污染物浓度监测数据进行地下水污染源反演是一类典型的地下水逆问题,通过对地下水污染源位置与强度的确定有助于提高地下水污染治理与修复的效果。提出一种基于自组织映射(SOM)算法的地下水污染溯源模型的替代模型的构建方法,并通过数值算例研究了SOM替代模型中训练数据样本数目和神经元数目的最优组合,以得到能够准确地表征地下水污染源强信息与观测数据之间联系的最优替代模型。算例研究结果表明:基于SOM算法的替代模型作为一种快速反演算法,在应用于地下水污染源反演问题时能有效减少计算量,并能以较高的精度对地下水污染源进行快速识别,具有良好的稳定性和鲁棒性。 展开更多
关键词 自组织映射(som) 地下水污染源反演 替代模型 逆问题
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图像矢量量化──频率敏感自组织特征映射算法 被引量:21
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作者 黎洪松 全子一 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 1995年第2期59-64,共6页
用神经网络实现图像矢量量化是一种非常有效的方法。本文在分析自组织特征映射(SOFM)算法的基础上,提出了一种频率敏感自组织特征映射(FSOFM)算法,并对网络学习训练参数的优化进行了探讨。实验表明,FSOFM算法优于... 用神经网络实现图像矢量量化是一种非常有效的方法。本文在分析自组织特征映射(SOFM)算法的基础上,提出了一种频率敏感自组织特征映射(FSOFM)算法,并对网络学习训练参数的优化进行了探讨。实验表明,FSOFM算法优于SOFM算法。 展开更多
关键词 矢量量化 图像编码 自组织特征映射算法 神经网络
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基于遗传算法和自组织特征映射网络的文本聚类方法 被引量:10
5
作者 覃晓 元昌安 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第3期757-760,共4页
自组织映射(SOM)算法作为一种聚类和高维可视化的无监督学习算法,为进行中文Web文档聚类提供了有力的手段。但是SOM算法天然存在着对网络初始权值敏感的缺陷,从而影响聚类质量。为此,引进遗传算法对SOM网络加以优化。提出了以遗传算法优... 自组织映射(SOM)算法作为一种聚类和高维可视化的无监督学习算法,为进行中文Web文档聚类提供了有力的手段。但是SOM算法天然存在着对网络初始权值敏感的缺陷,从而影响聚类质量。为此,引进遗传算法对SOM网络加以优化。提出了以遗传算法优化SOM网络的文本聚类算法(GSTCA);进行了对比实验,实验表明,改进后的算法GSTCA比SOM算法在Web中文文档聚类中具有更高的准确率,其F-measure值平均提高了14%,同时,实验还表明,GSTCA算法对网络初始权值是不敏感的,从而提高了算法的稳定性。 展开更多
关键词 自组织特征映射 遗传算法 文本聚类
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一种量子自组织特征映射网络模型及聚类算法 被引量:13
6
作者 李盼池 李士勇 《量子电子学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第4期463-468,共6页
提出一种量子自组织特征映射网络模型及聚类算法。量子神经元的输入和权值均为量子比特,输出为实数,量子自组织特征映射网络由输入层和竞争层组成。首先将聚类样本转换成量子态形式并提交给输入层,完成聚类样本的输入;然后计算样本量子... 提出一种量子自组织特征映射网络模型及聚类算法。量子神经元的输入和权值均为量子比特,输出为实数,量子自组织特征映射网络由输入层和竞争层组成。首先将聚类样本转换成量子态形式并提交给输入层,完成聚类样本的输入;然后计算样本量子态与相应权值量子态的相似系数,提取聚类样本所隐含的模式特征,并对其进行自组织,在竞争层将聚类结果表现出来。采用量子门更新量子权值,分无监督和有监督两个阶段完成网络的训练。仿真实验结果表明该模型及算法明显优于普通自组织特征映射网络。 展开更多
关键词 量子光学 量子自组织特征映射网络 量子聚类算法 量子神经元
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基于最小规则自组织映射的入侵检测算法 被引量:3
7
作者 张亦辉 刘振栋 单东方 《济南大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2021年第1期10-15,共6页
为了解决入侵检测模型中海量数据处理问题,降低计算复杂度,提高检测精度,提出基于最小规则自组织映射的入侵检测算法;通过在真实的入侵检测数据集上进行仿真实验,将该算法与普通椭圆补丁算法、简单矩形补丁算法以及决策树算法进行对比... 为了解决入侵检测模型中海量数据处理问题,降低计算复杂度,提高检测精度,提出基于最小规则自组织映射的入侵检测算法;通过在真实的入侵检测数据集上进行仿真实验,将该算法与普通椭圆补丁算法、简单矩形补丁算法以及决策树算法进行对比。结果表明,该算法在检测精度、稳定性和计算时间方面优于对比算法,验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 网络安全 入侵检测算法 自组织映射
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基于自组织特征映射聚类的协同过滤推荐算法 被引量:1
8
作者 高琳琦 李从东 《天津大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第B06期279-282,共4页
个性化推荐系统是电子商务系统的一个重要研究内容,计算顾客之间的相似性或顾客聚类是产生良好推荐的关键.通过分析个性化推荐的应用特征,即顾客评分数据稀疏及其影响;在开放的电子商务环境中,新顾客不断加入和顾客偏好的迁移,使顾客... 个性化推荐系统是电子商务系统的一个重要研究内容,计算顾客之间的相似性或顾客聚类是产生良好推荐的关键.通过分析个性化推荐的应用特征,即顾客评分数据稀疏及其影响;在开放的电子商务环境中,新顾客不断加入和顾客偏好的迁移,使顾客簇不断发生变化,提出了一种基于自组织特征映射聚类的协同过滤推荐算法,对高堆稀疏的样本进行动态聚类.它具有下列特点:①在自组织特征映射聚类中,引入抑制函数,使其能够适应顾客评分数据的稀疏性;②设置神经元的分裂和合并过程,使其能够满足顾客聚类的动态变化.通过实验分析,表明该算法能够适应顾客评分数据稀疏和顾客聚类的动态变化特征,从而提高推荐质量. 展开更多
关键词 协同过滤 推荐算法 聚类分析 自组织特征映射
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图像矢量量化的等误差自组织特征映射算法 被引量:3
9
作者 陈善学 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2004年第9期1189-1191,共3页
提出了一种使各区域子误差相等的矢量量化算法,算法利用小波变换后各子带间的相关性,合理构造矢量。采用最优矢量量化器设计原则,使用改进的自组织特征映射算法生成码书。学习过程中,通过调整各子区域的误差,使之趋于相等,改善总的期望... 提出了一种使各区域子误差相等的矢量量化算法,算法利用小波变换后各子带间的相关性,合理构造矢量。采用最优矢量量化器设计原则,使用改进的自组织特征映射算法生成码书。学习过程中,通过调整各子区域的误差,使之趋于相等,改善总的期望误差,获得更接近全局最优的码书。实验表明,这种算法获得的码本优于其它几种算法。 展开更多
关键词 小波变换 矢量量化 等误差原则 自组织特征映射算法
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基于自组织映射遗传算法的水库多目标优化调度研究 被引量:2
10
作者 王渤权 王丽萍 +2 位作者 李传刚 马源 张验科 《水电能源科学》 北大核心 2015年第12期59-62,共4页
为了弥补遗传算法易陷入局部解的缺陷,使该算法产生的非劣解更好更均匀地靠近非劣解前沿,并且使多目标调度结果更贴近真实情况,将自组织映射和遗传算法相结合,应用到以发电和供水为目标的水库多目标调度中,并分别与NSGA2算法、主要目标... 为了弥补遗传算法易陷入局部解的缺陷,使该算法产生的非劣解更好更均匀地靠近非劣解前沿,并且使多目标调度结果更贴近真实情况,将自组织映射和遗传算法相结合,应用到以发电和供水为目标的水库多目标调度中,并分别与NSGA2算法、主要目标法进行比较分析,验证该算法的合理性与优越性。结果表明,自组织映射遗传算法能在满足约束条件的情况下,使发电供水两目标调度的非劣解更好地向非劣解前沿靠近,给出的实时供水方案更符合实际情况。 展开更多
关键词 自组织映射 遗传算法 水库多目标调度 发电量 供水量
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结合自组织映射网络及三角形算法的星图识别方法 被引量:1
11
作者 刘烟 席红霞 +4 位作者 曹珺 曲海波 宋崇金 陈丽 安俊洁 《中国空间科学技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期1-10,共10页
三角形方法是最经典且应用最广的星图识别方法之一,但是存在搜索范围大、匹配冗余、抗噪能力弱等问题。将神经网络技术应用到星图识别过程中,结合自组织映射网络(SOM)优秀的分类能力和三角形算法可靠的角距匹配能力,提出了一种新的识别... 三角形方法是最经典且应用最广的星图识别方法之一,但是存在搜索范围大、匹配冗余、抗噪能力弱等问题。将神经网络技术应用到星图识别过程中,结合自组织映射网络(SOM)优秀的分类能力和三角形算法可靠的角距匹配能力,提出了一种新的识别方法。该方法基于邻近星的分布来构建每颗导航星的特征向量,将其作为SOM网络的输入向量,通过训练得到具有分类识别功能的网络及相应的三角形库。识别阶段,输入待识别星的特征向量,网络输出识别类,在该类对应的三角形库中应用三角形算法查找匹配三角形,完成星图识别。试验发现该方法减小三角形搜索范围、实现快速匹配的同时,提高了识别系统的抗噪能力,在全天识别过程中平均识别时间低于5ms,识别率在噪声标准差为0.025时仍高达99%。 展开更多
关键词 恒星敏感器 星图识别 神经网络 自组织映射网络 三角形算法
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面向配电网大数据的自组织映射知识融合算法 被引量:6
12
作者 王鑫 赵龙 +3 位作者 张淑娟 汪玉 秦丹丹 孙伟 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2022年第5期620-624,653,共6页
知识融合是知识图谱技术的关键环节,而在配电网大数据应用中,多维、异构的数据特性使传统机器学习算法较难满足知识融合的准确性和实时性。文章提出一种面向大数据环境,基于自组织映射(self-organizing map,SOM)神经网络的低复杂度、无... 知识融合是知识图谱技术的关键环节,而在配电网大数据应用中,多维、异构的数据特性使传统机器学习算法较难满足知识融合的准确性和实时性。文章提出一种面向大数据环境,基于自组织映射(self-organizing map,SOM)神经网络的低复杂度、无监督式知识融合算法。该算法通过同构数据间的数据聚类、异构数据间的本体映射以及多维数据间的自组织迭代,有效融合关联知识并保障一定的实时性要求。该算法在国网安徽省电力公司配电网知识图谱系统中进行了试点应用,通过与传统无监督学习算法的比较分析,证明了该算法在多维异构数据环境中的有效性。 展开更多
关键词 知识融合 大数据 自组织映射(som)神经网络 配电网 知识图谱
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基于频率敏感三维自组织映射的立体视频视差估计算法
13
作者 任云 程福林 黎洪松 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第5期252-255,共4页
传统基于块的立体视频视差估计算法计算复杂、效率较低,难于以硬件实现。为此,提出一种基于三维自组织映射的视差模式识别算法。根据图像块均值的大小,为视差序列建立高、底亮度模式库,输入块根据均值大小在不同的库中匹配模式块,从而... 传统基于块的立体视频视差估计算法计算复杂、效率较低,难于以硬件实现。为此,提出一种基于三维自组织映射的视差模式识别算法。根据图像块均值的大小,为视差序列建立高、底亮度模式库,输入块根据均值大小在不同的库中匹配模式块,从而实现视差估计。在模式库训练时引入频率敏感方法,以提高矢量利用率,减少死神经元,降低获胜矢量响应频率。实验结果表明,与基于块的视差估计算法相比,该算法的视差预测图像的平均峰值信噪比提高了1.78 dB。 展开更多
关键词 视差估计 自组织映射算法 聚类算法 视差模式识别 立体视频编码
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多固定翼无人机的任务分配和路径规划算法
14
作者 郭家赫 高岳林 柳迎春 《太原理工大学学报》 北大核心 2025年第2期348-355,共8页
【目的】多固定翼无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)的任务分配和路径规划问题中,将固定翼UAV简单地视为质点,未考虑自身航向角、初始和终止速度向量等问题。针对多固定翼UAV任务规划问题,将改进的蚁群算法(Ant Colony Optimization,... 【目的】多固定翼无人机(Unmanned Aerial Vehicle,UAV)的任务分配和路径规划问题中,将固定翼UAV简单地视为质点,未考虑自身航向角、初始和终止速度向量等问题。针对多固定翼UAV任务规划问题,将改进的蚁群算法(Ant Colony Optimization,ACO)和自组织映射(Self-Organizing Map,SOM)算法相结合,提出ACO-SOM算法应用于多无人机系统。【方法】通过SOM进行任务分配,引入蚁群状态转移概率方法,调整SOM获胜神经元的权值,使得固定翼UAV按照最优Dubins路线依次到达各个目标点。根据巡航能力和运动学约束合理分配任务,构造多目标优化函数,实现多固定翼UAV的协同执行任务能力。【结果】分别在障碍物、不同起落点场景下对ACO-SOM算法进行仿真验证,实验结果表明,该方法能使多固定翼UAV合理任务分配并规划出最优路径,具有较高的避障和规划能力。 展开更多
关键词 任务分配 路径规划 固定翼无人机 自组织映射 蚁群算法 Dubins曲线
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SOM神经网络算法的研究与进展 被引量:80
15
作者 杨占华 杨燕 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第16期201-202,228,共3页
自组织映射(Self-organizingMaps,SOM)算法是一种无导师学习方法,具有良好的自组织、可视化等特性,已经得到了广泛的应用和研究。该文系统地介绍了SOM算法的产生背景、基本算法。同时对SOM算法的参数设置和其不足进行了分析。重点归纳... 自组织映射(Self-organizingMaps,SOM)算法是一种无导师学习方法,具有良好的自组织、可视化等特性,已经得到了广泛的应用和研究。该文系统地介绍了SOM算法的产生背景、基本算法。同时对SOM算法的参数设置和其不足进行了分析。重点归纳了其发展过程中的各种改进算法,并对其研究热点及应用领域作了简要的综述,最后展望了该算法的发展方向。 展开更多
关键词 神经网络 自组织映射(som) 改进算法 无导师学习 神经元
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基于自组织映射的手写数字识别的并行实现 被引量:9
16
作者 王一木 潘赟 +2 位作者 龙彦辰 严晓浪 宦若虹 《浙江大学学报(工学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期742-747,共6页
针对自组织映射(SOM)神经网络算法实现复杂的问题,提出SOM算法的简化方案及并行硬件电路架构.经典SOM算法中,权值更新函数须使用浮点数乘法、开方以及指数等运算,硬件并行实现十分困难.传统的SOM简化方法的聚类准确率不高,面对手写数字... 针对自组织映射(SOM)神经网络算法实现复杂的问题,提出SOM算法的简化方案及并行硬件电路架构.经典SOM算法中,权值更新函数须使用浮点数乘法、开方以及指数等运算,硬件并行实现十分困难.传统的SOM简化方法的聚类准确率不高,面对手写数字识别这类复杂应用,传统方法的识别率十分有限.提出的SOM简化算法可以在保证系统聚类准确率的同时,除去权值更新函数中的复杂运算,易于硬件的全并行实现.基于提出的SOM简化算法及并行电路架构,实现的手写数字识别系统的工作频率为50 MHz,单次输入的学习时间仅需200ns,实时处理性能可达400MCUPS.识别系统针对MNIST样本库的识别准确率超过81%,与经典SOM算法的准确率持平,明显优于其他SOM简化方法. 展开更多
关键词 自组织映射(som) 手写数字识别 并行实现 现场可编程门阵列(FPGA)
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三维荧光结合自组织映射神经网络考察自来水厂有机物去除效果 被引量:7
17
作者 杜尔登 郭迎庆 +2 位作者 孙悦 高乃云 王利平 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2012年第7期1846-1851,共6页
三维荧光光谱在水体监测和水处理领域日益引起广大研究者的关注。自组织映射神经网络(SOM网络)作为一种非监督、自学习的神经网络,具有自稳定性高、抗噪声能力强等特点。使用SOM网络对某自来水厂处理流程中水样的荧光光谱进行解析,可以... 三维荧光光谱在水体监测和水处理领域日益引起广大研究者的关注。自组织映射神经网络(SOM网络)作为一种非监督、自学习的神经网络,具有自稳定性高、抗噪声能力强等特点。使用SOM网络对某自来水厂处理流程中水样的荧光光谱进行解析,可以将三维荧光光谱聚类成三类,分别对应为络氨酸类蛋白有机物、色氨酸类蛋白有机物、紫外富里酸类物质。整个自来水处理工艺能够有效的去除水体中的有机物,其中络氨酸类、色氨酸类、紫外富里酸类物质的去除率分别为84.6%,79.9%,69.1%。研究结果表明,SOM网络可以作为一种有效的水体荧光光谱分析工具,有助于优化水处理工艺参数,提高水处理工艺性能、以及自来水厂的监测和管理。 展开更多
关键词 自来水处理 三维荧光(3D-EEM) 自组织映射神经网络(som) 有机物去除
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一种基于SOM和PAM的聚类算法 被引量:8
18
作者 张钊 王锁柱 张雨 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第6期1400-1402,共3页
提出了一种基于自组织映射(SOM)算法和围绕中心点的划分(PAM)算法相结合的SOM-PAM聚类算法。该算法首先利用SOM算法对数据集进行“粗聚类”并得到簇数k;然后,根据簇数k再利用PAM算法对“粗聚类”结果进行聚类并得到最终聚类结果。通过... 提出了一种基于自组织映射(SOM)算法和围绕中心点的划分(PAM)算法相结合的SOM-PAM聚类算法。该算法首先利用SOM算法对数据集进行“粗聚类”并得到簇数k;然后,根据簇数k再利用PAM算法对“粗聚类”结果进行聚类并得到最终聚类结果。通过实验表明,SOM-PAM算法具有比SOM算法更高的聚类效率和更好的聚类质量。 展开更多
关键词 聚类 自组织映射算法 围绕中心点的划分算法
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基于结构可增长自组织特征映射图的地图绘制 被引量:3
19
作者 阮晓钢 徐绍敏 李欣源 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期81-84,98,共5页
针对机器人环境识别问题,研究其工作环境描述与实现过程,提出一种环境拓扑地图建立的新方法。该方法以自组织特征映射图的工作算法为基础,提出GSOM(Growing Self-organizing Map)算法,该算法具有增长特性,通过不断增加新的神经元实现网... 针对机器人环境识别问题,研究其工作环境描述与实现过程,提出一种环境拓扑地图建立的新方法。该方法以自组织特征映射图的工作算法为基础,提出GSOM(Growing Self-organizing Map)算法,该算法具有增长特性,通过不断增加新的神经元实现网络规模的增长,从而满足描述环境特征的需要,建立环境拓扑地图;仿真试验表明GSOM算法的正确性,可以在样本数未知情况下,确定描述环境特征的最优SOM神经元数量,以少数SOM图神经元分布描述具有大量特征信息的环境结构,建立更能准确描述环境的拓扑地图。 展开更多
关键词 自组织特征映射图(som) 神经元 拓扑地图 地图绘制
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国外灰色文献领域研究态势分析——基于自组织映射的文本挖掘方法 被引量:3
20
作者 闵超 赵宇翔 孙建军 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2015年第10期1111-1120,共10页
为了解灰色文献在国外的研究状况,并为我国科技信息工作提供参考,利用文本挖掘技术对296篇专业会议论文进行定量分析。以论文摘要为语料,建立向量空间模型(VSM),利用自组织映射(SOM)技术和系统聚类方法,将文档、主题逐步聚类... 为了解灰色文献在国外的研究状况,并为我国科技信息工作提供参考,利用文本挖掘技术对296篇专业会议论文进行定量分析。以论文摘要为语料,建立向量空间模型(VSM),利用自组织映射(SOM)技术和系统聚类方法,将文档、主题逐步聚类,得出国外灰色文献的主要研究群体、研究主题、研究方法和应用领域。结果表明,①国外灰色文献在国家层面和机构层面拥有稳定的研究群体;②文献服务、电子灰色文献(e—GL)和知识库等方向是重点的研究主题;③文献计量方法尤其是引文分析方法是灰色文献的主要研究手段;④国外灰色文献在科技、经济、环境、教育和公共卫生等领域的研究和利用较为频繁。研究结果能够为我国科技信息工作,尤其是灰色文献信息资源的开发利用提供参考。 展开更多
关键词 自组织映射(som) 国外灰色文献 知识发现 文本挖掘 主题聚类
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