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基于潜在语义索引和自组织映射网的检索结果聚类方法被引量：4: 1; 作者陈毅恒秦兵 +2 位作者刘挺王平李生《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2009年第7期1176-1183,共8页; 随着互联网的不断发展和数据量的不断增加,搜索引擎的作用日益明显,用户更多地依靠搜索引擎来查找需要的信息.利用潜在语义索引(LSI)理论和自组织映射神经网络(SOM)理论,提出了一种文本聚类的新方法——LSOM.该方法应用SOM网络来实现检... 展开更多; 关键词检索结果聚类潜在语义索引自组织映射网标签边界划分; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于自组织特征映射网的彩色图像二值化方法被引量：4: 2; 作者方敏叶锋刘泓《信号处理》 CSCD 2003年第1期11-14,共4页; 本文提出一种基于自组织特征映射网(SOFM)的彩色图像二值化方法。使用彩色像素的RGB值训练网络权值,找到图像的目标类RGB中心和背景类RGB中心,再利用竞争取胜的机制处理每一个像素使其二值化。为了减少算法处理的数据量,采用决策表属性... 展开更多; 关键词数字图像处理彩色图像二值化方法自组织特征映射网图像分析特征提取模式识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于自组织特征映射网的灰度图像二值化方法被引量：1: 3; 作者方敏叶锋《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 2001年第6期1087-1090,共4页; 文章提出了一种基于自组织特征映射网 ( SOF M)的灰度图像二值化方法 ,通过像素灰度值对网络的训练找到图像的目标类灰度中心和背景类灰度中心 ,再利用竞争取胜的机制处理每一个像素使其二值化。实例验证了这种方法处理受噪声污染的一... 展开更多; 关键词二值化整体阈值 SOFM 自组织特征映射网灰度图像数字图像处理像素灰度值; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于SOM-SVM频谱感知算法被引量：4: 4; 作者翟旭平孟田杨兵兵《电子测量技术》 2016年第10期76-80,共5页; 频谱感知技是认知无线电中的关键技术。本文提出了利用SOM-SVM模型进行频谱分类的方法。SOMSVM模型是利用SOM的聚类特点,将含有相同特征的输入样本聚集在一起,并把离聚类中心较远的输入样本舍去。经过20%的样本压缩后,将含有代表性的小... 展开更多; 关键词频谱感知认知无线电支持向量机自组织映射网; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于潜在语义索引和自组织映射网的检索结果聚类方法被引量：4: 1; 作者陈毅恒秦兵刘挺王平李生; 机构哈尔滨工业大学计算机学院信息检索研究室; 出处《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2009年第7期1176-1183,共8页; 基金国家自然科学基金项目(60675034) 国家"八六三"高技术研究发展计划基金项目(2008AA01Z144)~~; 文摘随着互联网的不断发展和数据量的不断增加,搜索引擎的作用日益明显,用户更多地依靠搜索引擎来查找需要的信息.利用潜在语义索引(LSI)理论和自组织映射神经网络(SOM)理论,提出了一种文本聚类的新方法——LSOM.该方法应用SOM网络来实现检索结果文本聚类,不必预先给定类别个数,具有聚类灵活和精度高等特点;同时,该方法应用LSI理论来建立向量空间模型,在词条的权重中引入了语义关系,对于高维的文本特征向量,消减原词条矩阵中包含的噪声,提高聚类速度.LSOM使用一种新的类别标签提取方法,并将提取的标签用于解决SOM基本类划分问题,算法在类别标签和聚类效果评价指标上都比已有的算法有所提高.; 关键词检索结果聚类潜在语义索引自组织映射网标签边界划分; Keywords search result clustering LSI SOM label boundary detection; 分类号 TP391.2 [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

题名基于自组织特征映射网的彩色图像二值化方法被引量：4: 2; 作者方敏叶锋刘泓; 机构合肥工业大学电气与自动化工程学院; 出处《信号处理》 CSCD 2003年第1期11-14,共4页; 基金安徽省自然科学基金资助项目项目编号:01042310; 文摘本文提出一种基于自组织特征映射网(SOFM)的彩色图像二值化方法。使用彩色像素的RGB值训练网络权值,找到图像的目标类RGB中心和背景类RGB中心,再利用竞争取胜的机制处理每一个像素使其二值化。为了减少算法处理的数据量,采用决策表属性简化方法对图像的颜色特征:进行简化。由于算法直接利用彩色图像的原始特征信息,二值化过程不受灰度化算法的影响。应用实例证明了本文的算法具有好的效果。; 关键词数字图像处理彩色图像二值化方法自组织特征映射网图像分析特征提取模式识别; Keywords image processing binary conversion SOFM neural network; 分类号 TN911.73 [电子电信—通信与信息系统] TP391.41 [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

题名基于自组织特征映射网的灰度图像二值化方法被引量：1: 3; 作者方敏叶锋; 机构合肥工业大学电气与自动化工程学院; 出处《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 2001年第6期1087-1090,共4页; 文摘文章提出了一种基于自组织特征映射网 ( SOF M)的灰度图像二值化方法 ,通过像素灰度值对网络的训练找到图像的目标类灰度中心和背景类灰度中心 ,再利用竞争取胜的机制处理每一个像素使其二值化。实例验证了这种方法处理受噪声污染的一些质量中等和质量较差的灰度图有较好的二值化效果。; 关键词二值化整体阈值 SOFM 自组织特征映射网灰度图像数字图像处理像素灰度值; Keywords binary conversion global threshold self organization feature method(SOFM); 分类号 TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于SOM-SVM频谱感知算法被引量：4: 4; 作者翟旭平孟田杨兵兵; 机构上海大学特种光纤与光接入网重点实验室; 出处《电子测量技术》 2016年第10期76-80,共5页; 基金国家自然科学基金(61171085)资助项目; 文摘频谱感知技是认知无线电中的关键技术。本文提出了利用SOM-SVM模型进行频谱分类的方法。SOMSVM模型是利用SOM的聚类特点,将含有相同特征的输入样本聚集在一起,并把离聚类中心较远的输入样本舍去。经过20%的样本压缩后,将含有代表性的小样本再送入SVM进行训练。本文的样本集通过实验平台采集,验证了基于支持向量机的频谱感知方法在实际数据测试条件下也能取得很好的感知性能。仿真结果表明,SOM-SVM模型在低信噪比下,频谱检测率接近100%,检测错误率也得到了很好的改善。; 关键词频谱感知认知无线电支持向量机自组织映射网; Keywords spectrum sensing cognitive radio support vector machine self organizing maps; 分类号 TN929.5 [电子电信—通信与信息系统]; 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	基于潜在语义索引和自组织映射网的检索结果聚类方法	陈毅恒秦兵刘挺王平李生	《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心	2009	4	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于自组织特征映射网的彩色图像二值化方法	方敏叶锋刘泓	《信号处理》 CSCD	2003	4	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于自组织特征映射网的灰度图像二值化方法	方敏叶锋	《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD	2001	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于SOM-SVM频谱感知算法	翟旭平孟田杨兵兵	《电子测量技术》	2016	4	在线阅读下载PDF 职称材料