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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
1
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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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
2
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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基于自组织特征映射神经网络的医学图像分割技术 被引量:3
3
作者 田炜 周明全 耿国华 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2008年第1期28-29,35,共3页
采用一维自组织特征映射神经网络对医学图像进行聚类分析,实现对不同组织的自动分割。避免了直接使用灰度门限分割方法由于门限值选择不当所导致的分割结果有失准确性的缺点。试验结果表明,利用该方法能够较好地保证分割结果的准确性和... 采用一维自组织特征映射神经网络对医学图像进行聚类分析,实现对不同组织的自动分割。避免了直接使用灰度门限分割方法由于门限值选择不当所导致的分割结果有失准确性的缺点。试验结果表明,利用该方法能够较好地保证分割结果的准确性和完整性。 展开更多
关键词 自组织特征映射神经网络 医学图像分割 聚类分析 分类
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使用自组织特征映射神经网络对湖泊水生态功能分区 被引量:5
4
作者 田艺苑 孙立鑫 杨薇 《北京师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2021年第1期159-165,共7页
以白洋淀淀区为研究案例,在水文、气象、水化学、水生态以及人类活动干扰多要素基础上,耦合生态系统服务空间分布,形成水生态分区指标体系框架,通过自组织特征映射(self-organizing feature map,SOFM)神经网络,并将案例区划分为核心湿... 以白洋淀淀区为研究案例,在水文、气象、水化学、水生态以及人类活动干扰多要素基础上,耦合生态系统服务空间分布,形成水生态分区指标体系框架,通过自组织特征映射(self-organizing feature map,SOFM)神经网络,并将案例区划分为核心湿地保护区、湿地生态缓冲区、入淀河流缓冲区和生态屏障区4类水生态功能区域,面积分别为9763.81、9538.59、5953.15和5417.53 hm^(2),分别占白洋淀淀区面积的31.83%、31.10%、19.41%、17.66%.分区结果体现了一定的层次结构与空间特征差异,可为未来科学识别不同区域压力源、淀区精准修复以及差别化水质管理提供科学的数据支撑. 展开更多
关键词 生态功能分区 自组织特征映射神经网络 生态系统服务 白洋淀
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自组织特征映射神经网络原理和应用研究 被引量:24
5
作者 李春华 李宁 史培军 《北京师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2006年第5期543-547,共5页
根据耕地利用在经济、社会和生态方面面临的压力状况,以压力状态响应框架为基础,设计一套压力大小量化的指标体系,引入具有较强的聚类和容错能力的自组织特征映射(self-organizing mapping,SOM)神经网络模型,在说明SOM网络模型和算法的... 根据耕地利用在经济、社会和生态方面面临的压力状况,以压力状态响应框架为基础,设计一套压力大小量化的指标体系,引入具有较强的聚类和容错能力的自组织特征映射(self-organizing mapping,SOM)神经网络模型,在说明SOM网络模型和算法的基础上,应用SOM的聚类功能,以MATLAB语言构建SOM网络模型,对我国的31省市自治区耕地利用压力大小进行了分类,并结合相关文献的研究成果阐述耕地压力的地域差异原因.结果显示我国耕地压力的区域差异与经济地域差异有高度的一致性,表明经济发展是耕地压力的主要来源.选取大样本的神经网络训练得到的结果和现实的一致也表明,SOM模型是一种适用的耕地压力区域分类新方法. 展开更多
关键词 自组织特征映射网络 耕地压力分类 地域差异 中国
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基于自组织特征映射神经网络的河北省土壤水资源分区研究
6
作者 张宽义 杨路华 +1 位作者 夏辉 高惠嫣 《节水灌溉》 北大核心 2009年第12期29-31,共3页
土壤水资源分区是土壤水资源评价和开发利用的前提,河北省地形地貌复杂、植被种类繁多,综合考虑影响土壤水资源的各类因素,选取了地形地貌、土壤类型、干旱指数及植被条件4个评价指标,应用自组织特征映射神经网络对河北省土壤水资源进... 土壤水资源分区是土壤水资源评价和开发利用的前提,河北省地形地貌复杂、植被种类繁多,综合考虑影响土壤水资源的各类因素,选取了地形地貌、土壤类型、干旱指数及植被条件4个评价指标,应用自组织特征映射神经网络对河北省土壤水资源进行了分区,将河北省土壤水资源分为8区。其结果表明自组织特征映射神经网络能够对样本进行无监督的自动分类,保持其拓扑结构不变,具有自组织、自适应能力,且具有较强的容错能力,对河北省土壤水资源分区取得了较好的结果。 展开更多
关键词 土壤水资源 分区指标 自组织特征映射神经网络
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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
7
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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基于自组织特征映射神经网络的图像压缩 被引量:4
8
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
9
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
10
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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自组织特征映射神经网络在厄尔尼诺事件检验中的应用 被引量:1
11
作者 林玎 刘伟 张治国 《吉林大学学报(地球科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第4期609-612,共4页
对厄尔尼诺事件多因素成因进行了分析。利用自组织特征映射(SOFM)神经网络方法对1973~1994年的全球7级以上地震次数、日食条件、海温距平数据建立了SOFM网络检验模型。对1995~2000年厄尔尼诺事件进行了检验,检验的准确率为83.3%。
关键词 自组织特征映射 人工神经网络 厄尔尼诺 日食 海温 地震
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基于自组织特征映射神经网络的零件加工尺寸类型识别 被引量:2
12
作者 黄美发 张晶 匡兵 《工程设计学报》 CSCD 北大核心 2008年第5期341-346,共6页
提出一种基于自组织特征映射神经网络(SOFM)的零件加工尺寸类型识别方法.首先从三维CAD软件中获取包含零件特征数据的XML文件,并从文件中提取相应的加工特征及尺寸.然后以零件加工特征作为SOFM的输入层的神经元,经处理后作为SOFM的输入... 提出一种基于自组织特征映射神经网络(SOFM)的零件加工尺寸类型识别方法.首先从三维CAD软件中获取包含零件特征数据的XML文件,并从文件中提取相应的加工特征及尺寸.然后以零件加工特征作为SOFM的输入层的神经元,经处理后作为SOFM的输入向量,利用SOFM自学习和自组织能力对输入向量进行训练.训练好的网络可以实现对零件加工尺寸类型进行较好的识别.最后通过对某零件的尺寸类型识别,验证了所提方法对平面、内孔、外圆和定位四类典型加工尺寸类型识别的有效性. 展开更多
关键词 自组织特征映射 加工尺寸类型 可扩展标记语言
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自组织特征映射神经网络的改进及应用研究 被引量:7
13
作者 梁斌梅 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第31期134-137,共4页
为了提高自组织特征映射(SOM)神经网络学习速度及分类精度,对初始连接权值及竞争层神经元数的确定方法进行改进。提出用聚类方法确定初始权值的新方法,还提出了采用聚类数与邻域之和确定竞争层神经元数的方法,并给出了改进后的SOM分类... 为了提高自组织特征映射(SOM)神经网络学习速度及分类精度,对初始连接权值及竞争层神经元数的确定方法进行改进。提出用聚类方法确定初始权值的新方法,还提出了采用聚类数与邻域之和确定竞争层神经元数的方法,并给出了改进后的SOM分类算法。将改进的SOM网络用于储粮害虫分类,采用留一方法进行分类验证实验。仿真结果表明,改进后的SOM网络在学习速度和分类精度方面都有明显提高,证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 自组织映射 神经网络 分类 聚类 储粮害虫
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基于自组织特征映射神经网络的点云数据分区 被引量:3
14
作者 刘雪梅 董文胜 +1 位作者 张树生 洪歧 《华北水利水电学院学报》 2004年第2期59-62,共4页
自组织特征映射神经网络SOFM可以实现无监督的特征聚类.利用SOFM实现逆向工程中点云数据分区,通过改进SOFM网络初始权值方法以及引进能量函数控制迭代次数,提高了SOFM的分区效率.利用SOFM方法实现点云数据分区具有较强的容错性能,对测... 自组织特征映射神经网络SOFM可以实现无监督的特征聚类.利用SOFM实现逆向工程中点云数据分区,通过改进SOFM网络初始权值方法以及引进能量函数控制迭代次数,提高了SOFM的分区效率.利用SOFM方法实现点云数据分区具有较强的容错性能,对测量数据点无任何要求.实例运行结果验证了此方法的可行性. 展开更多
关键词 自组织特征映射 神经网络 数据分区 逆向工程
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自组织特征映射神经网络权值的实现
15
作者 肖军 吴杰 尹新 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 1997年第12期1-3,11,共4页
本文根据自组织特征映射神经网络学习算法,提出了其权值的CMOS实现电路。该电路结构简单,动态范围宽,易于集成实现。学习速度可达50万次每秒。用CMOS1.2μ工艺实现电路的PSPICE5.0仿真,表明该电路具有较好的... 本文根据自组织特征映射神经网络学习算法,提出了其权值的CMOS实现电路。该电路结构简单,动态范围宽,易于集成实现。学习速度可达50万次每秒。用CMOS1.2μ工艺实现电路的PSPICE5.0仿真,表明该电路具有较好的工作性能。 展开更多
关键词 神经网络 自组织特征映射 学习算法
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自组织特征映射神经网络及其在地层压力剖面聚类中的应用
16
作者 赵仕波 肖思和 张志华 《成都理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 1998年第S1期89-93,26,共6页
文章分析了Kohonen的自组织特征映射神经网络的基本特征,讨论了实际应用的技术问题,并给出了算法。将该方法应用于川东地区地层压力剖面分类,结果令人满意。
关键词 自组织特征映射 近邻 聚类 地层压力
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基于自组织特征映射神经网络的储粮害虫分类方法研究
17
作者 梁斌梅 《安徽农业科学》 CAS 北大核心 2009年第32期16156-16158,共3页
提出了基于自组织特征映射(SOM)神经网络的害虫分类方法。该方法能将任意维输入模式在输出层映射成一维或二维离散图形,并保持其拓扑结构不变,而且无需监督,可实现对输入模式自动分类。分析了SOM网络基本工作原理,并将之用于害虫分类模... 提出了基于自组织特征映射(SOM)神经网络的害虫分类方法。该方法能将任意维输入模式在输出层映射成一维或二维离散图形,并保持其拓扑结构不变,而且无需监督,可实现对输入模式自动分类。分析了SOM网络基本工作原理,并将之用于害虫分类模型的建立中。结果表明,该方法能有效地对害虫进行分类,比BP神经网络分类精确度高、分类结果的可解释性更好。 展开更多
关键词 自组织特征映射 神经网络 储粮害虫 分类
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基于自组织特征映射神经网络的土壤分类 被引量:6
18
作者 张彦成 段禅伦 《计算机工程与科学》 CSCD 2008年第10期113-115,共3页
人工神经网络中的自组织特征映射网络具有较强的聚类功能,将自组织特征映射神经网络模型应用于土壤分类,提取影响土壤分类的七个理化因子,根据19个土壤样本建立神经网络,最后验证10个土壤样本的分类结果是否正确。分析结果表明,这种方... 人工神经网络中的自组织特征映射网络具有较强的聚类功能,将自组织特征映射神经网络模型应用于土壤分类,提取影响土壤分类的七个理化因子,根据19个土壤样本建立神经网络,最后验证10个土壤样本的分类结果是否正确。分析结果表明,这种方法是十分有效和方便的。同时,本文对分类结果进行分析和讨论,指出利用该模型强大的学习功能及很好的自适应性、自组织性和鲁棒性可以为土壤分类提供一种快速、准确的信息处理手段。 展开更多
关键词 土壤分类 自组织特征映射 人工神经网络
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自组织特征映射神经网络在汛期分期中的应用 被引量:1
19
作者 黄亚 侯贵兵 +2 位作者 宫博亚 易灵 李媛媛 《人民黄河》 CAS 北大核心 2020年第S02期43-45,共3页
以潘家口水库为例,利用具有聚类功能的自组织特征映射人工神经网络对潘家口水库汛期进行分期,并与有关的分析结果进行比较。结果表明:基于自组织特征映射人工神经网络的潘家口水库汛期分期成果与目前相关研究成果相吻合,表明该方法应用... 以潘家口水库为例,利用具有聚类功能的自组织特征映射人工神经网络对潘家口水库汛期进行分期,并与有关的分析结果进行比较。结果表明:基于自组织特征映射人工神经网络的潘家口水库汛期分期成果与目前相关研究成果相吻合,表明该方法应用于汛期分期具有一定的合理性。自组织特征映射人工神经网络可以很好地反映、提取分期数据间的复杂信息,计算量小,主观影响小,是高效便捷的汛期分期方法。 展开更多
关键词 自组织特征映射 神经网络 汛期分期 潘家口水库
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自组织特征映射神经网络识别珠江口夏季水质空间格局 被引量:1
20
作者 杨志浩 吴梅林 吴鹏 《生态科学》 CSCD 2015年第3期20-25,共6页
通过建立珠江口2009年夏季水质综合评价的自组织特征映射网络模型,探索了珠江口不同河段水质状况。结果表明,利用自组织特征映射网络人工神经网络可以直观清晰地对珠江口海域水质空间进行分类。珠江口海域水质可分为三大类,第一类为受... 通过建立珠江口2009年夏季水质综合评价的自组织特征映射网络模型,探索了珠江口不同河段水质状况。结果表明,利用自组织特征映射网络人工神经网络可以直观清晰地对珠江口海域水质空间进行分类。珠江口海域水质可分为三大类,第一类为受到人类活动影响显著的广州河段区域;第二类为内伶仃洋海域,该区域主要受到咸淡水混合的影响;第三类为主要受到外海水交换影响的外伶仃洋海域。结果阐明人工神经网络模型能为珠江口环境保护与生物资源可持续利用提供科学的决策依据。 展开更多
关键词 自组织特征映射网络 珠江口 水质 空间分布
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