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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: 1; 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... 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种高效的自组织特征映射图的初始化方法被引量：2: 2; 作者张群洪陈崇成《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第3期128-131,共4页; 自组织特征映射图算法(SOFM,self-organizing Feature Map)在模式识别中有着广泛的应用。本文首先讨论了网络结构的初始化设置对自组织特征映射图构造的影响以及加速SOFM网络学习训练过程的主要方法,然后提出一种从边界到中心的自组织... 展开更多; 关键词自组织特征映射图初始化方法加快SOFM学习过程; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种桌面机器人及其自主地图绘制算法被引量：3: 3; 作者阮晓钢邢雪涛 +1 位作者李欣源徐绍敏《控制工程》 CSCD 北大核心 2010年第6期856-860,共5页; 利用嵌入式技术设计了一种桌面机器人系统,机器人体积不到200 cm3,系统利用全局摄像机采集图像,通过无线通信组件对机器人定位导航,从而进行面向地图绘制的智能行为研究;从桌面机器人系统采集到地图信息,并生成神经网络训练样本,利用可... 展开更多; 关键词嵌入式桌面机器人自组织特征映射图(SOM) 神经网络拓扑地图地图绘制; 在线阅读下载PDF 职称材料

变速条件下流体动压效应稳健性分析被引量：1: 4; 作者张泽斌景世钊 +1 位作者袁少朋石明辉《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1219-1228,共10页; 以油膜作为中间介质,对于高速旋转机械传动系统的可靠性、稳定性的提升有显著优势。而高速轴承-转子系统在加工制造和运行过程中,不可避免地存在影响系统承载性能的不确定性因素,影响油膜形状,导致承载性能发生变化,实际工作性能偏离设... 展开更多; 关键词稳健设计 KRIGING模型 PARETO前沿自组织映射图滑动轴承最优性分析; 在线阅读下载PDF 职称材料

SOM和小波对比度在密写中的应用: 5; 作者张佳佳盘宏斌黄辉先《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第13期173-174,185,共3页; 为了提供较大的秘密信息嵌入量和保持较好的载密图像质量,提出了一种基于自组织特征映射神经网络和小波对比度的图像密写。该方法先将载体图像分成固定大小的小块,对每一小块进行小波一级分解后计算小波对比度。然后,利用自组织特征映... 展开更多; 关键词密写自组织映射图小波; 在线阅读下载PDF 职称材料

融合SORM背景模型和DTCNN阈值模型的运动目标检测被引量：3: 6; 作者贾丽娟《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第1期220-224,共5页; 为降低动态背景对运动目标检测性能的影响,提出一种运动目标检测方法。该方法融合自组织视网膜映射图(SORM)背景模型和离散时间卷积神经网络(DTCNN)阈值模型。依据SORM构建背景模型,结合运动目标检测要求,改进DTCNN算法,构建阈值模型,... 展开更多; 关键词目标检测背景模型阈值模型自组织视网膜映射图神经网络动态背景; 在线阅读下载PDF 职称材料

旋翼翼型高维多目标气动优化设计被引量：5: 7; 作者宋超周铸 +1 位作者李伟斌罗骁《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期95-105,共11页; 先进旋翼翼型设计是典型的多设计点、多目标优化问题,常规优化方法已无法满足翼型高维多目标优化设计的要求。基于分解的多目标优化算法(MOEA/D),建立了考虑高低速升阻特性、力矩特性、阻力发散特性等的旋翼翼型高维多目标优化设计方法... 展开更多; 关键词旋翼翼型高维多目标气动优化基于分解的多目标优化算法(MOEA/D) 自组织图映射(SOM); 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于结构可增长自组织特征映射图的地图绘制被引量：3: 1; 作者阮晓钢徐绍敏李欣源; 机构北京工业大学电控学院人工智能与机器人研究所; 出处《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第1期81-84,98,共5页; 基金国家自然科学基金课题(60375017) 北京市人才强教计划项目(05002011200506) 高等学校博士学科点专项科研基金(20050005002); 文摘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。; 关键词自组织特征映射图(SOM) 神经元拓扑地图地图绘制; Keywords self-organizing map neuron topologic map mapping; 分类号 TP24 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种高效的自组织特征映射图的初始化方法被引量：2: 2; 作者张群洪陈崇成; 机构福建省空间信息工程研究中心; 出处《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第3期128-131,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(60602052) 福建省重点科技项目(2005H086); 文摘自组织特征映射图算法(SOFM,self-organizing Feature Map)在模式识别中有着广泛的应用。本文首先讨论了网络结构的初始化设置对自组织特征映射图构造的影响以及加速SOFM网络学习训练过程的主要方法,然后提出一种从边界到中心的自组织特征映射图初始化方法,该方法形成的自组织特征映射图能够真实地表示输入样本内在关系,大大减少学习训练次数,从而有效改进了传统的SOFM算法。; 关键词自组织特征映射图初始化方法加快SOFM学习过程; Keywords Self-organizing feature map, Initialization scheme, Accelerate learning phase; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] S762 [农业科学—森林保护学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种桌面机器人及其自主地图绘制算法被引量：3: 3; 作者阮晓钢邢雪涛李欣源徐绍敏; 机构北京工业大学人工智能与机器人研究所; 出处《控制工程》 CSCD 北大核心 2010年第6期856-860,共5页; 基金国家"863计划"项目(2007AA04Z226) 国家自然科学基金资助项目(60774077) +1 种基金北京市人才强教计划项目; 文摘利用嵌入式技术设计了一种桌面机器人系统,机器人体积不到200 cm3,系统利用全局摄像机采集图像,通过无线通信组件对机器人定位导航,从而进行面向地图绘制的智能行为研究;从桌面机器人系统采集到地图信息,并生成神经网络训练样本,利用可增长自组织特征映射图GSOM(Growing Self-organizing Map)的地图绘制算法,通过不断增加新的神经元实现网络规模的增长,从而生成以少数SOM图神经元分布描述环境特征信息的拓扑地图;在机器人系统上进行了基于GSOM模型的自主地图的绘制实验,并利用所得拓扑地图进行了准确的机器人导航实验。实验结果表明基于GSOM的自主地图绘制方法可行,机器人系统表现出类似生物的自主智能行为。该方法可以应用于大环境下机器人的自主地图测绘与导航。; 关键词嵌入式桌面机器人自组织特征映射图(SOM) 神经网络拓扑地图地图绘制; Keywords embedded desktop robot self-organizing map neural network topologic map mapping; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名变速条件下流体动压效应稳健性分析被引量：1: 4; 作者张泽斌景世钊袁少朋石明辉; 机构郑州大学机械与动力工程学院; 出处《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1219-1228,共10页; 基金国家自然科学基金(12272354) 河南省自然科学基金(222300420547) 河南省高等学校重点科研项目计划(20A460004)。; 文摘以油膜作为中间介质,对于高速旋转机械传动系统的可靠性、稳定性的提升有显著优势。而高速轴承-转子系统在加工制造和运行过程中,不可避免地存在影响系统承载性能的不确定性因素,影响油膜形状,导致承载性能发生变化,实际工作性能偏离设计目标。以高速动压油膜为研究对象,为掌握几何参数和转速对油膜承载性能波动的影响,进行稳健优化和分析,提取油膜性能稳健优化结果的特征区域。针对传动系统的不同需求,采用计算流体力学方法求解不同转速下的动压滑动轴承油膜压力场,进而求解其主要性能指标:承载力和摩擦功耗。建立研究目标的Kriging近似模型,并在样本点临近区域选择稳健目标计算的子空间,计算目标均值和方差。利用非支配排序遗传算法(NSGA-II)求解不同目标组合的Pareto最优解集。结合自组织映射图(SOM)方法进行相关性分析,提取设计目标与几何参数、转速之间的相关性特征,分析最优特征区域中偏心率对目标稳健性的影响,最终确定稳健性好的特征区域,并选择个别结果进行仿真计算验证。结果表明:所提出的最优性分析方法能够清晰展现出稳健最优性区域在设计空间中的分布情况,便于降低几何参数和转速的波动对油膜性能的影响;所提方法能提升优化设计结果的可实现性,有效促进理论设计与工程实际的衔接。; 关键词稳健设计 KRIGING模型 PARETO前沿自组织映射图滑动轴承最优性分析; Keywords robust design Kriging model Pareto front self-organizing maps slide bearing optimality analysis; 分类号 TH117 [机械工程—机械设计及理论]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名SOM和小波对比度在密写中的应用: 5; 作者张佳佳盘宏斌黄辉先; 机构湘潭大学信息工程学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第13期173-174,185,共3页; 基金湖南省教育厅项目(No.08C876); 文摘为了提供较大的秘密信息嵌入量和保持较好的载密图像质量,提出了一种基于自组织特征映射神经网络和小波对比度的图像密写。该方法先将载体图像分成固定大小的小块,对每一小块进行小波一级分解后计算小波对比度。然后,利用自组织特征映射神经网络将小块分为三类。最后,采用模算子技术嵌入秘密信息。实验结果表明,与WCL算法相比,该算法有更大的嵌入量并保持了良好的载密图像质量。; 关键词密写自组织映射图小波; Keywords steganographic method Sell-Organizing Maps（SOM） wavelet; 分类号 TP309.2 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名融合SORM背景模型和DTCNN阈值模型的运动目标检测被引量：3: 6; 作者贾丽娟; 机构西北民族大学数学与计算机科学学院; 出处《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第1期220-224,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(61163066 60902074); 文摘为降低动态背景对运动目标检测性能的影响,提出一种运动目标检测方法。该方法融合自组织视网膜映射图(SORM)背景模型和离散时间卷积神经网络(DTCNN)阈值模型。依据SORM构建背景模型,结合运动目标检测要求,改进DTCNN算法,构建阈值模型,在检测运动目标的过程中降低噪声干扰,自适应更新SORM和DTCNN模型中的相关参数,以适应场景变化。实验结果表明,与经典的高斯混合模型、自组织背景差分和增长自组织映射图方法相比,该方法的目标检测性能更好,尤其是对动态背景的适应能力更强。; 关键词目标检测背景模型阈值模型自组织视网膜映射图神经网络动态背景; Keywords object detection background model threshold model Self-organizing Retinotopic Maps（SORM） neural netw ork dynamic background; 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

题名旋翼翼型高维多目标气动优化设计被引量：5: 7; 作者宋超周铸李伟斌罗骁; 机构中国空气动力研究与发展中心计算空气动力研究所; 出处《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期95-105,共11页; 文摘先进旋翼翼型设计是典型的多设计点、多目标优化问题,常规优化方法已无法满足翼型高维多目标优化设计的要求。基于分解的多目标优化算法(MOEA/D),建立了考虑高低速升阻特性、力矩特性、阻力发散特性等的旋翼翼型高维多目标优化设计方法,并采用高精度kriging模型以提高优化设计效率。针对旋翼内段、中段翼型进行了5个设计目标的全局优化设计,采用自组织图映射(SOM)方法对最优Pareto解集进行了聚类分析。典型翼型CFD结果分析表明,中段翼型低速力矩系数幅值减小约50.7%,高速最大升力系数提高约6.5%,最大升阻比提高约7.7%,同时阻力发散特性得到改善,内段翼型同样取得了良好的多目标优化效果。研究表明,MOEA/D算法对高维多目标气动优化设计问题具有很好的适应性,能有效提升旋翼高低速气动性能设计的能力。; 关键词旋翼翼型高维多目标气动优化基于分解的多目标优化算法(MOEA/D) 自组织图映射(SOM); Keywords rotor airfoil many-objective aerodynamic optimization multi-objective evolutionary algorithm based on decomposition(MOEA/D) self-organizing mapping(SOM); 分类号 V221.52 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]; 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	基于结构可增长自组织特征映射图的地图绘制	阮晓钢徐绍敏李欣源	《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2008	3	在线阅读下载PDF 职称材料
2	一种高效的自组织特征映射图的初始化方法	张群洪陈崇成	《计算机科学》 CSCD 北大核心	2008	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	一种桌面机器人及其自主地图绘制算法	阮晓钢邢雪涛李欣源徐绍敏	《控制工程》 CSCD 北大核心	2010	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	变速条件下流体动压效应稳健性分析	张泽斌景世钊袁少朋石明辉	《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2024	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	SOM和小波对比度在密写中的应用	张佳佳盘宏斌黄辉先	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2009	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	融合SORM背景模型和DTCNN阈值模型的运动目标检测	贾丽娟	《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心	2016	3	在线阅读下载PDF 职称材料
7	旋翼翼型高维多目标气动优化设计	宋超周铸李伟斌罗骁	《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2022	5	在线阅读下载PDF 职称材料