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基于自组织映射-前馈神经网络和先知混合模型的短期负荷预测 被引量：1
1
作者 陈宇航 王渝红 +3 位作者 南璐 何川 王腾鑫 张敏 《现代电力》 北大核心 2025年第2期352-359,共8页
为提高电力系统短期负荷预测精度,充分挖掘历史数据中的多维度信息,更好地克服历史数据缺失带来的不利影响,提出一种基于自组织映射-前馈神经网络和先知混合模型的短期负荷预测方法。首先通过SOM神经网络对历史非功率数据聚类计算得到... 为提高电力系统短期负荷预测精度,充分挖掘历史数据中的多维度信息,更好地克服历史数据缺失带来的不利影响,提出一种基于自组织映射-前馈神经网络和先知混合模型的短期负荷预测方法。首先通过SOM神经网络对历史非功率数据聚类计算得到相似日集合,而后采用相似日数据对BP神经网络进行训练得到单点负荷值预测结果。其次,重点考虑历史数据的周期性和时序变化趋势,基于Prophet时序模型对历史负荷数据进行周期非线性拟合。通过历史数据拟合误差反馈,调整优化模型的关键超参数,最后基于误差倒数法组合得到短期负荷预测结果。以某地区电力负荷数据作为算例验证,结果表明所提的改进预测模型预测精度更高,且在克服历史数据缺失和拟合非工作日负荷曲线等方面具有优势。 展开更多
关键词 短期负荷预测 PROPHET 自组织映射-前馈 神经网络 时间序列
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基于自组织映射神经网络的淮河流域生态系统服务簇时空变化特征 被引量：10
2
作者 常耀文 吴迪 +3 位作者 李欢 刘霞 王蕴鹏 郭家瑜 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期4544-4557,共14页
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。量化了2000、2010、2020年淮河流域产水量(WY),水源涵养(WC),土壤保持(SC),生境质量(HQ),水质净化(WP),净初级生产力(NPP)和碳储量(CS)7种生态系统服务。并基于自组织映射神... 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。量化了2000、2010、2020年淮河流域产水量(WY),水源涵养(WC),土壤保持(SC),生境质量(HQ),水质净化(WP),净初级生产力(NPP)和碳储量(CS)7种生态系统服务。并基于自组织映射神经网络(SOFM)识别了生态系统服务簇,探讨了生态系统服务簇的时空变化特征。结果表明:(1)2000—2020年,WP,NPP与WC呈上升趋势,WC的增幅最大;CS与HQ呈下降趋势。淮河流域各生态系统服务具有时空异质性,生态系统服务高值区多位于西南部山区与东北部丘陵山地地区。(2)识别了5个生态系统服务簇:核心生态服务簇,WP服务簇,WY服务簇,NPP服务簇与生态过渡服务簇。核心生态服务簇与生态过渡服务簇的面积总体增加,流域西南部山区与东北部丘陵山地地区生态系统服务提升,2000—2020年,WY服务簇与NPP服务簇间的转移面积较大,WY服务簇面积减少达60.09%,NPP服务簇面积显著增加,2020年占整个流域面积的57.02%。研究结果不仅有助于清晰认识淮河流域生态系统服务簇的空间分布格局及动态变化,也为探索淮河流域可持续的生态系统管理与规划决策奠定了基础。 展开更多
关键词 生态系统服务 自组织映射神经网络(sofm) 生态系统服务簇 淮河流域 InVEST模型
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基于自组织映射神经网络的VANET组网算法 被引量：12
3
作者 吴怡 杨琼 +2 位作者 吴庆祥 沈连丰 林潇 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第12期136-145,共10页
研究了应用于汽车辅助驾驶、无人驾驶等智能交通领域的车辆组网方法,提出一种将自组织映射神经网络算法应用于车辆自组织网络进行车辆组网的算法,该算法根据车辆定时发出的消息中位置、行驶方向等信息对车辆按目的地、行驶方向的相似性... 研究了应用于汽车辅助驾驶、无人驾驶等智能交通领域的车辆组网方法,提出一种将自组织映射神经网络算法应用于车辆自组织网络进行车辆组网的算法,该算法根据车辆定时发出的消息中位置、行驶方向等信息对车辆按目的地、行驶方向的相似性进行组网,组网后的车辆主要接收并处理与之在同一个网络中的车辆的信息。理论分析和仿真结果表明,组网后的系统传输时延远低于未组网通信情况,吞吐量有显著提高。 展开更多
关键词 车辆自组织网络 自组织映射 神经网络 组网
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基于自组织特征映射神经网络的边坡稳定性评价 被引量：1
4
作者 李英 郄志红 +1 位作者 吴鑫淼 赵兰敏 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2006年第9期20-22,共3页
将自组织特征映射神经网络(SOFM)应用于边坡稳定性分析,建立了评价边坡稳定状态的SOFM网络模型,并以工程实例对网络进行了训练和检验,研究结果表明,SOFM网络性能良好、预测精度高、简单易行,是边坡稳定性评价的一种有效方法。
关键词 自组织特征映射神经网络(sofm) 边坡稳定 评价
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TGSOM:一种用于数据聚类的动态自组织映射神经网络 被引量：28
5
作者 王莉 王正欧 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第3期313-319,共7页
针对传统Kohonen自组织特征映射(SOFM)神经网络模型结构需预先指定的限制,提出一种新的树形动态自组织映射(TGSOM)神经网络,当用于数据挖掘时该网络以其生成速度快可视性好具有显著优越性。该文详尽描述了该网络模型的生成算法,研究了... 针对传统Kohonen自组织特征映射(SOFM)神经网络模型结构需预先指定的限制,提出一种新的树形动态自组织映射(TGSOM)神经网络,当用于数据挖掘时该网络以其生成速度快可视性好具有显著优越性。该文详尽描述了该网络模型的生成算法,研究了算法中扩展因子的作用。扩展因子与训练样本数据的维数无关,其作用是控制网络的生长,扩展因子可以反映数据聚类的精度,即扩展因子值的大小与聚类精度的高低成正比。在聚类的不同阶段使用大小不等的扩展因子还可以实现层次聚类。 展开更多
关键词 TGSOM 神经网络 数据聚类 数据挖掘 自组织特征映射 树形动态自组织映射
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基于自组织映射与概率神经网络的增量式学习算法 被引量：7
6
作者 戚湧 胡俊 於东军 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第1期1-6,共6页
为解决传统学习算法不能有效利用新可用数据这一不足,提出一种基于自组织映射(SOM)和概率神经网络(PNN)的增量式学习算法——增量式模块化自组织映射概率神经网络(IMSOMPNN)。使用模块化SOM对每类训练数据进行学习,以训练后SOM的原型向... 为解决传统学习算法不能有效利用新可用数据这一不足,提出一种基于自组织映射(SOM)和概率神经网络(PNN)的增量式学习算法——增量式模块化自组织映射概率神经网络(IMSOMPNN)。使用模块化SOM对每类训练数据进行学习,以训练后SOM的原型向量作为此类别的模式神经元来构建PNN。IMSOMPNN可以方便地实现对不同类型的新数据进行增量式学习,并且在进行增量学习时,不再需要利用到原始的训练数据,仅使用新的数据对已有模型进行局部调整;最后,IMSOMPNN还具有较强的抗噪能力。在UCI Landsat Satellite数据集上的实验验证了该文所述方法的有效性。 展开更多
关键词 自组织映射 概率神经网络 增量式学习 机器学习
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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
7
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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基于自组织映射神经网络的市场清算电价预测 被引量：7
8
作者 曾次玲 张步涵 谢培元 《继电器》 CSCD 北大核心 2005年第13期39-43,共5页
市场清算电价预测是电力市场中交易决策的基础。人工神经网络是电价预测较为理想的方法,但依然存在一些问题,如样本训练有时需要很长时间,存在收敛问题,特别是当样本特征量不明显的时候,这种现象更为突出。针对这一问题,利用自组织映射... 市场清算电价预测是电力市场中交易决策的基础。人工神经网络是电价预测较为理想的方法,但依然存在一些问题,如样本训练有时需要很长时间,存在收敛问题,特别是当样本特征量不明显的时候,这种现象更为突出。针对这一问题,利用自组织映射的聚类特性将历史数据进行特征分类和筛选处理,处理后形成的新数据用于训练三层BP神经网络,仿真结果表明,经过这种数据处理后,网络的收敛速度得到了显著提高,且预测效果良好。 展开更多
关键词 电力市场 电价预测 BP神经网络 自组织映射神经网络
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自组织映射神经网络用于暂态稳定性分析的研究 被引量：18
9
作者 周伟 陈允平 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2002年第15期33-38,共6页
对几种形式的自组织映射神经网络进行了集中介绍 ,并对自组织特征映射 (SOFM )神经网络和学习矢量量化 (LVQ)神经网络在电力系统暂态稳定模式识别中的应用性能进行比较。利用SOFM网络输出层聚类信息对不同ANN输入特征量的选取效果进行... 对几种形式的自组织映射神经网络进行了集中介绍 ,并对自组织特征映射 (SOFM )神经网络和学习矢量量化 (LVQ)神经网络在电力系统暂态稳定模式识别中的应用性能进行比较。利用SOFM网络输出层聚类信息对不同ANN输入特征量的选取效果进行了直观的比较。在这些比较的基础上 ,利用Kohonen网络“无监督聚类、有监督学习”的工作方式 ,给出一种基于Kohonen网络的复杂系统在线事故筛选和发电机功角预测方法。利用华中电网的数据对这种网络进行了大量的计算 。 展开更多
关键词 自组织映射 神经网络 暂态稳定性分析 模式识别 电力系统
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应用自组织特征映射神经网络技术实现分布式入侵检测 被引量：4
10
作者 杨森 姚光开 柴乔林 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2003年第8期54-57,共4页
文中描述了一种应用自组织特征映射神经网络技术构建的分布式入侵检测系统模型,介绍了自组织特征映射神经网络的学习算法、训练过程以及在线检测流程,具有良好的自组织、自适应的能力,为网络安全运行提供了一种入侵检测手段。
关键词 自组织特征映射 神经网络 入侵检测 分布式 自适应
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基于自组织映射神经网络模型的区域经济评价——以延安市为例 被引量：6
11
作者 郝俊卿 王雁林 《地域研究与开发》 CSSCI 北大核心 2005年第1期58-61,共4页
县域经济评价分类是区域经济发展研究中的重要课题。针对县域经济评价分类与其影响因素之间复杂的非线性关系,文章提出应用自组织映射神经网络模型来评价县域经济发展实力。以延安市为例,建立了实用的县域经济评价指标体系,应用建立的... 县域经济评价分类是区域经济发展研究中的重要课题。针对县域经济评价分类与其影响因素之间复杂的非线性关系,文章提出应用自组织映射神经网络模型来评价县域经济发展实力。以延安市为例,建立了实用的县域经济评价指标体系,应用建立的自组织映射神经网络模型进行了评价分类。针对分类结果,提出了延安市各县区县域经济协调发展的对策。 展开更多
关键词 区域经济 自组织映射神经网络模型 评价 延安市
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基于模糊自组织映射神经网络的故障诊断方法 被引量：4
12
作者 宋云雪 史永胜 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第14期98-99,共2页
在研究Kohonen自组织映射网络理论的基础上运用模糊理论方法建立了刹车系统模糊故障诊断模型。该模型只需选择足够的具有代表性的故障样本训练神经网络，将代表故障的信息输入给训练好的神经网络，根据神经网络的输出结果，就可以判断... 在研究Kohonen自组织映射网络理论的基础上运用模糊理论方法建立了刹车系统模糊故障诊断模型。该模型只需选择足够的具有代表性的故障样本训练神经网络，将代表故障的信息输入给训练好的神经网络，根据神经网络的输出结果，就可以判断发生故障的类型。该模型除能识别已训练过的故障，还能识别未训练过的故障，并且聚类能力强、速度快，因此很符合复杂系统的故障诊断。 展开更多
关键词 自组织映射 故障诊断 神经网络
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基于自组织映射神经网络的吉林省春夏期降水统计模拟研究 被引量：4
13
作者 吴香华 蒙芳秀 +3 位作者 熊萍萍 于华英 燕妮 刘伟奇 《大气科学学报》 CSCD 北大核心 2018年第6期829-837,共9页
利用1997—2015年吉林省春夏期(4—7月)逐日气象站地面观测资料,以气温、气压、相对湿度、水汽压、风速为协变量,建立各站点逐日降水量的基于自组织映射神经网络(Self-Organizing Maps,SOM)的统计预测模型;分析吉林省春夏期的主要天气模... 利用1997—2015年吉林省春夏期(4—7月)逐日气象站地面观测资料,以气温、气压、相对湿度、水汽压、风速为协变量,建立各站点逐日降水量的基于自组织映射神经网络(Self-Organizing Maps,SOM)的统计预测模型;分析吉林省春夏期的主要天气模态,研究逐日降水和天气模态之间的关系,并基于此关系提出逐日降水量的蒙特卡罗模拟方法。结果表明:SOM对天气模态的分型质量较好,邻近天气模态的累积概率分布较相似,距离较远的天气模态累计概率分布差异较大。各天气模态下无降水的概率与日降水量区间宽度的相关系数为-0. 94,显著性水平小于0. 01。基于降水量累积概率分布,20种天气模态被划分成4类,并与降水易发程度和逐日降水量完全对应。在此基础上,对吉林省24个站点逐日降水量进行蒙特卡罗模拟,并进行预测性能分析。平均绝对误差(Mean Absolute Error,MAE)和均方根误差(Root Mean Square Error,RM SE)的中位数分别为3. 12 mm和6. 13 mm,SBrier和Ssig分别为0. 06和0. 51,站点的逐日降水量预测性能整体较好。MAE和RMSE分布呈现东南大西北小,去除降水自然变异差异的影响,所有站点的误差都较小; SBrier和Ssig没有明显的空间分布特征。 展开更多
关键词 春夏期降水 自组织映射神经网络 天气模态 蒙特卡罗模拟
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基于自组织映射神经网络的蛋白质序列分析模型 被引量：3
14
作者 刘珑龙 马蒙 刘毛娟 《中国海洋大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2016年第7期130-135,共6页
为了对蛋白质序列进行更精确合理地相似性分析,本文将氨基酸的排列方式与其理化性质相结合,提出了一种基于自组织映射神经网络的聚类模型。首先,采用Wang和Wang的方法把蛋白质序列转化为一条5-字母序列,并将5个字母均匀分布在以原点为... 为了对蛋白质序列进行更精确合理地相似性分析,本文将氨基酸的排列方式与其理化性质相结合,提出了一种基于自组织映射神经网络的聚类模型。首先,采用Wang和Wang的方法把蛋白质序列转化为一条5-字母序列,并将5个字母均匀分布在以原点为圆心的单位圆周上,得到蛋白质序列的位置坐标x,y。然后,结合氨基酸的3个理化指标,进而用一个5-维向量来表示一个氨基酸。最后,运用自组织映射神经网络对不同的蛋白质向量进行聚类分析。本文最后的数值试验部分对9个不同物种的线粒体NADH脱氢酸的蛋白质序列进行了相似性分析,实验结果在一定程度上验证了模型的有效性。 展开更多
关键词 蛋白质序列 理化指标 自组织映射神经网络 相似性分析
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一个基于自组织特征映射网络的混合神经网络结构(英文) 被引量：4
15
作者 戴群 陈松灿 王喆 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第5期1329-1336,共8页
将ICBP网络模型引入BP-SOM(self-organizing feature maps)网络体系结构,并构建了一个基于SOM模型的集成型网络ICBP-SOM.BP-SOM是Ton Weijters提出的一种学习算法,它的目标是克服BP网络在特定类型的学习样本中存在的知识推广性方面的严... 将ICBP网络模型引入BP-SOM(self-organizing feature maps)网络体系结构,并构建了一个基于SOM模型的集成型网络ICBP-SOM.BP-SOM是Ton Weijters提出的一种学习算法,它的目标是克服BP网络在特定类型的学习样本中存在的知识推广性方面的严重缺陷.提出此集成型网络的动机是,利用BP-SOM良好的知识解释能力和ICBP网络良好的推广性和自适应性构造一个ICBP-SOM模型,它具有良好的知识表示能力和极具竞争力的推广性能.在6个基准数据集上的实验结果验证了这一集成型网络的可行性和有效性. 展开更多
关键词 神经网络 圆型反向传播网络 改进的圆型反向传播网络 自组织特征映射 BP—SOM 分类
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基于自组织特征映射神经网络的图像压缩 被引量：4
16
作者 朱翔 吴贻鼎 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第20期121-123,共3页
简要介绍了基于自组织特征映射（SOFM）神经网络的图像压缩的传统算法。通过对传统方法的优缺点分析，提出了一种新的简单的矢量量化压缩方法。新算法采用分类码书设计和残留编码，大大提高了图像的客观指标和主观视觉效果。实验表明此... 简要介绍了基于自组织特征映射（SOFM）神经网络的图像压缩的传统算法。通过对传统方法的优缺点分析，提出了一种新的简单的矢量量化压缩方法。新算法采用分类码书设计和残留编码，大大提高了图像的客观指标和主观视觉效果。实验表明此方法明显优于传统的SOFM算法，而且易于硬件实现。 展开更多
关键词 矢量量化 自组织特征映射 神经网络 分类码书 图像压缩
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2004年欧洲杯足球球队技战术能力评价的自组织特征映射神经网络模型的研究 被引量：6
17
作者 王铁生 钟平 《广州体育学院学报》 北大核心 2005年第3期64-66,91,共4页
通过对2004年欧洲杯足球赛16支球队的进球、射门、射门命中率、角球、控球、成功传球、抢断、被抢断、犯规、越位和失球等11项攻防技术指标进行主成分分析的基础上,确定球队技战术能力评价的综合指标。引入自组织特征映射神经网络模型,... 通过对2004年欧洲杯足球赛16支球队的进球、射门、射门命中率、角球、控球、成功传球、抢断、被抢断、犯规、越位和失球等11项攻防技术指标进行主成分分析的基础上,确定球队技战术能力评价的综合指标。引入自组织特征映射神经网络模型,提出了基于自组织特征映射网络的球队分类方法,该方法在无指导的情况下,通过对自组织学习,实现了合理、科学的球队分类。分类结果客观反映了2004年欧洲杯各队技战术的综合实力,揭示了世界足球运动的发展趋势,并探索出一种合理评价球队技战术水平的方法。 展开更多
关键词 足球 2004年欧洲杯 自组织特征映射 神经网络 攻防指标
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自组织特征映射神经网络用于语音识别的研究 被引量：3
18
作者 胡光锐 吴硕 《应用科学学报》 CAS CSCD 1997年第1期55-60,共6页
该文提出了一种优化的自组织学习算法。基于自组织特征映射（ＳＯＭ）神经网络和隐马尔柯夫模型（ＨＭＭ）法，组成了一种新的语音识别系统，该系统采用ＳＯＭ网络作为矢量量化器。ＳＯＭ网络经过优化的自组织学习算法训练后，再用Ｋ均... 该文提出了一种优化的自组织学习算法。基于自组织特征映射（ＳＯＭ）神经网络和隐马尔柯夫模型（ＨＭＭ）法，组成了一种新的语音识别系统，该系统采用ＳＯＭ网络作为矢量量化器。ＳＯＭ网络经过优化的自组织学习算法训练后，再用Ｋ均值聚类算法对其进行调整。实验结果表明，该文提出的语音识别方法确实能提高系统的识别率。 展开更多
关键词 语音识别 语音处理 神经网络 自组织特征映射
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基于征兆邻搜索优化聚类和自组织映射神经网络的多病害诊断 被引量：2
19
作者 张可 柴毅 匡金骏 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第1期215-222,共8页
复杂过程具有多样性的特点,常出现多种异常同时发生的情况。针对该问题,对异常过程中征兆的表现及其描述进行了分析,在已有自组织特征映射神经网络(SOM NN,Self-organizing Map Neural Networks)单一故障(病害)诊断的方法的基础上,提出... 复杂过程具有多样性的特点,常出现多种异常同时发生的情况。针对该问题,对异常过程中征兆的表现及其描述进行了分析,在已有自组织特征映射神经网络(SOM NN,Self-organizing Map Neural Networks)单一故障(病害)诊断的方法的基础上,提出了具有3级分析结构的SOM NN的多诊断模型。该模型以欧几里德距离作为主要判别条件对邻搜索方法进行优化和改进,在诊断过程中不用学习多病害样本。并在此基础上以农作物中具有代表性的番茄病害为例,提取病害征兆,建立病害与病害征兆之间的映射关系,完成了对病害征兆组合的分类,通过对实例的仿真,证明了该方法在多病害诊断上能获得良好的效果。 展开更多
关键词 多病害诊断 人工神经网络 自组织映射 邻搜索优化 聚类分析 番茄病害
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基于自组织特征映射神经网络的数字模式识别 被引量：3
20
作者 许新征 曾文华 《厦门大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2005年第3期333-336,共4页
在分析自组织特征映射(SOFM)神经网络基本学习算法的基础上,从提高算法收敛速度和性能出发,提出了一种改进算法:随机选择样本输入次序;根据实际应用并结合专家经验确定初始连接权值;采用高斯函数作为拓扑邻域函数;将算法分成排序和收敛... 在分析自组织特征映射(SOFM)神经网络基本学习算法的基础上,从提高算法收敛速度和性能出发,提出了一种改进算法:随机选择样本输入次序;根据实际应用并结合专家经验确定初始连接权值;采用高斯函数作为拓扑邻域函数;将算法分成排序和收敛两个阶段,并分别采用不同的学习率和邻域函数.采用改进后的SOFM算法对输入样本进行自组织聚类,再利用学习矢量量化(LVQ)算法解决样本分类中的交迭问题,提高了分类精度.仿真实验结果表明,该网络能够识别常用的数字(0～9)和英文字母,特别是在有噪声污染的情况下,可以获得较好的效果. 展开更多
关键词 自组织特征映射神经网络 数字模式识别 sofm算法 学习矢量量化 自组织聚类 随机选择 改进算法 收敛速度 学习算法 连接权值 经验确定 高斯函数 样本分类 噪声污染 英文字母 仿真实验 分类精度 学习率 再利用 邻域
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