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自组织映射法在机械故障诊断中的应用
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作者 黄士涛 孙惠国 《郑州工业大学学报》 1998年第2期9-13,共5页
自组织映射法是由T.Kohonen提出的一种人工神经网络模式,它能把高维的信息数据以有序方式映射到低维的网络上,形成一种拓扑意义上的有序图。由于其有序性,使得信号空间图成为许多输入信息及其关系的群落图。每个图可用灰度... 自组织映射法是由T.Kohonen提出的一种人工神经网络模式,它能把高维的信息数据以有序方式映射到低维的网络上,形成一种拓扑意义上的有序图。由于其有序性,使得信号空间图成为许多输入信息及其关系的群落图。每个图可用灰度深浅不等的方块阴影图表示出来,这种可视的图形表示了机械运行的状态。人们可以非常直观地从图上判断机械运行状态,从而使得机械运行状态的监测和故障诊断更为简便。 展开更多
关键词 神经网络 自组织映射法 故障诊断 机械
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自组织映射节点定位算法中邻域函数的优化方法研究 被引量:3
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作者 陈晓辉 张银银 +1 位作者 付云霞 雷帮军 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第2期213-216,共4页
针对无线传感器网络全节点定位求精问题展开研究,应用自组织映射算法进行定位求精,提出一种优化领域函数,实现快速收敛的双向调整定位算法.利用传感器节点作为神经元节点,通过节点间距离相关度建立自组织神经元网络,通过双向调整邻域函... 针对无线传感器网络全节点定位求精问题展开研究,应用自组织映射算法进行定位求精,提出一种优化领域函数,实现快速收敛的双向调整定位算法.利用传感器节点作为神经元节点,通过节点间距离相关度建立自组织神经元网络,通过双向调整邻域函数实现算法对节点间距与测量距离误差的正负性的适应能力,达到收敛性、高定位精度性、快速性要求,最终实现传感器网络的自组织定位.应用MATLAB仿真对本文提出的算法与单向调整算法进行比较,本文提出的算法较大地提高了算法的收敛性和定位精度,较好地反映传感器节点的拓扑结构,且稳定性好. 展开更多
关键词 无线传感器网络 定位 自组织映射法 邻域函数
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基因表达模式分析及软件系统 被引量:4
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作者 谢建明 孙啸 +1 位作者 谢雪英 陆祖宏 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第2期201-204,共4页
研究和实现了 4种基因表达模式的聚类方法 ,开发了基因表达模式分析软件系统 .该软件包含了两两平均连锁聚类法、系统聚类法、自组织特征映射法和模糊聚类等聚类算法 ,其中模糊聚类算法是首次用于基因表达模式分析 .该软件同时具有数据... 研究和实现了 4种基因表达模式的聚类方法 ,开发了基因表达模式分析软件系统 .该软件包含了两两平均连锁聚类法、系统聚类法、自组织特征映射法和模糊聚类等聚类算法 ,其中模糊聚类算法是首次用于基因表达模式分析 .该软件同时具有数据过滤、多种相似性度量选择、聚类方法选择和结果可视化等功能 .对于同一组基因表达数据 ,可通过不同的聚类算法的组合 ,提供更多的基因分类信息 。 展开更多
关键词 基因表达模式 聚类分析 软件系统 模糊聚类 生物信息学软件 两两平均连锁聚类 系统聚类 自组织特征映射
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基于改进PCA-SOM的电静压伺服作动器油滤堵塞故障诊断 被引量:4
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作者 陈换过 刘培君 +1 位作者 俞杭 肖雪 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第7期799-805,共7页
针对电静压伺服作动器(EHA)的油滤堵塞故障,提出利用可调式球头油堵预置不同程度的油滤堵塞工况进行数据采集,并在传统自组织映射神经网络(SOM)的基础上,引入主成分分析(PCA)法,利用各元主成分贡献率对神经元竞争域值各维系数进行修订,... 针对电静压伺服作动器(EHA)的油滤堵塞故障,提出利用可调式球头油堵预置不同程度的油滤堵塞工况进行数据采集,并在传统自组织映射神经网络(SOM)的基础上,引入主成分分析(PCA)法,利用各元主成分贡献率对神经元竞争域值各维系数进行修订,提出了改进PCA-SOM神经网络对系统堵塞状态进行判识。研究结果表明,与传统SOM神经网络和PCA-SOM神经网络相比,改进PCA-SOM神经网络在提高聚类效果的同时,提高了模型的准确率和训练速度,在EHA的油滤堵塞故障诊断中有更好的适用性。 展开更多
关键词 电静压伺服作动器 改进主成分分析-自组织映射神经网络 油滤堵塞 故障诊断
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淮河流域河流水环境可恢复性评价
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作者 肖洋 张翔 +1 位作者 周秋红 朱才荣 《水资源保护》 CAS 2014年第3期50-55,共6页
针对水环境可持续利用中存在的水环境特征识别问题,开展水环境可恢复性研究。基于水环境可恢复性的定义及水环境可恢复性评价指标体系,选取其中12个指标,采用淮河流域2000—2009年10年数据资料,利用主成分分析法(PCA)得到影响淮河流域... 针对水环境可持续利用中存在的水环境特征识别问题,开展水环境可恢复性研究。基于水环境可恢复性的定义及水环境可恢复性评价指标体系,选取其中12个指标,采用淮河流域2000—2009年10年数据资料,利用主成分分析法(PCA)得到影响淮河流域水环境可恢复性的主要成分和各年的综合主成分值随时间变化情况;将水环境系统可恢复性分为弱、一般、强3个等级,利用自组织映射(SOM)神经网络法对归一化的正向样本数据进行分析,得到各年水环境系统可恢复性的强弱等级情况。结果表明,由PCA法得到的结果与SOM神经网络法的结果相一致,淮河流域从2000—2009年水环境可恢复性整体上呈现逐年增强的趋势,同时表明PCA和SOM神经网络法对水环境可恢复性评价是可行的。 展开更多
关键词 水环境 可恢复性 主成分分析 自组织映射神经网络 淮河流域
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