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图像矢量量化──频率敏感自组织特征映射算法被引量：20: 1; 作者黎洪松全子一《通信学报》 EI CSCD 北大核心 1995年第2期59-64,共6页; 用神经网络实现图像矢量量化是一种非常有效的方法。本文在分析自组织特征映射（ＳＯＦＭ）算法的基础上，提出了一种频率敏感自组织特征映射（ＦＳＯＦＭ）算法，并对网络学习训练参数的优化进行了探讨。实验表明，ＦＳＯＦＭ算法优于... 展开更多; 关键词矢量量化图像编码自组织特征映射算法神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种改进的自组织特征映射算法: 2; 作者黎洪松《中国民航学院学报》 2006年第1期36-38,共3页; 针对SOM算法用于训练生成矢量量化码书存在的不足,提出了一种基于频率敏感的自组织特征映射算法(FSOM),并应用到图像矢量量化中。实验表明,与SOM算法相比,FSOM算法具有更好的聚类特性和峰峰信噪比(PSNR),是一种有效的码书设计算法。; 关键词自组织神经网络自组织特征映射算法矢量量化图像编码; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于映射图与界面视觉要素排序的激光全息投影人机动态交互: 3; 作者张颖《设计艺术研究》 2024年第1期51-55,共5页; 针对人机动态交互界面任务执行中,界面感知元素检测过程一旦失真,存在耗时较长、操作准确率较低的问题,提出基于映射图与界面视觉要素的激光全息投影人机动态交互方法。利用自组织特征映射算法生成映射图,通过迭代学习提取目标特征;结... 展开更多; 关键词激光全息投影人机动态交互 JAVA语言目标检测算法自组织特征映射算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

两种神经网络模型在材料领域中的应用: 4; 作者朱伟龚红英 +3 位作者张质良娄臻亮刘晖周士侃《材料导报》 EI CAS CSCD 2003年第11期1-4,共4页; 简要介绍了基于BP反向误差传播算法和自组织特征映射算法的神经网络模型的基本原理和在材料领域中的应用。; 关键词 BP反向误差传播算法自组织特征映射算法神经网络模型材料性能检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名图像矢量量化──频率敏感自组织特征映射算法被引量：20: 1; 作者黎洪松全子一; 机构北京邮电大学; 出处《通信学报》 EI CSCD 北大核心 1995年第2期59-64,共6页; 基金 "八五"攻关资助; 文摘用神经网络实现图像矢量量化是一种非常有效的方法。本文在分析自组织特征映射（ＳＯＦＭ）算法的基础上，提出了一种频率敏感自组织特征映射（ＦＳＯＦＭ）算法，并对网络学习训练参数的优化进行了探讨。实验表明，ＦＳＯＦＭ算法优于ＳＯＦＭ算法。; 关键词矢量量化图像编码自组织特征映射算法神经网络; Keywords vector quantization image coding self-organizing feature maps neural network; 分类号 TN919.8 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种改进的自组织特征映射算法: 2; 作者黎洪松; 机构中国民用航空学院空中交通管理学院; 出处《中国民航学院学报》 2006年第1期36-38,共3页; 文摘针对SOM算法用于训练生成矢量量化码书存在的不足,提出了一种基于频率敏感的自组织特征映射算法(FSOM),并应用到图像矢量量化中。实验表明,与SOM算法相比,FSOM算法具有更好的聚类特性和峰峰信噪比(PSNR),是一种有效的码书设计算法。; 关键词自组织神经网络自组织特征映射算法矢量量化图像编码; Keywords self-organizing neural network self-organizing feature map vector quantization image coding; 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

题名基于映射图与界面视觉要素排序的激光全息投影人机动态交互: 3; 作者张颖; 机构文华学院; 出处《设计艺术研究》 2024年第1期51-55,共5页; 基金湖北省教育厅科学研究计划项目(B2022376) 湖北省自然科学基金项目(YZ200814)。; 文摘针对人机动态交互界面任务执行中,界面感知元素检测过程一旦失真,存在耗时较长、操作准确率较低的问题,提出基于映射图与界面视觉要素的激光全息投影人机动态交互方法。利用自组织特征映射算法生成映射图,通过迭代学习提取目标特征;结合感知元素重要度指标和人机交互界面感知强度,通过自动标注为视觉感知元素排序编号,构建人机动态交互界面优化模式,设计激光全息投影人机动态交互界面。测试结果表明,所提方法应用下,被标记的目标视觉元素特征点经过更新后,布局完整、有序,感知强度指数误差控制在1-5之间,交互任务执行耗时均在12.5s以内,操作准确率平均值为92%,解决了激光全息投影人机动态交互优化问题。; 关键词激光全息投影人机动态交互 JAVA语言目标检测算法自组织特征映射算法; Keywords laser holographic projection human-computer dynamic interaction Java language target detection algorithm self-organizing feature mapping algorithm; 分类号 TN248 [电子电信—物理电子学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名两种神经网络模型在材料领域中的应用: 4; 作者朱伟龚红英张质良娄臻亮刘晖周士侃; 机构上海交通大学塑性成形工程系; 出处《材料导报》 EI CAS CSCD 2003年第11期1-4,共4页; 文摘简要介绍了基于BP反向误差传播算法和自组织特征映射算法的神经网络模型的基本原理和在材料领域中的应用。; 关键词 BP反向误差传播算法自组织特征映射算法神经网络模型材料性能检测; Keywords neural network,BP neural network model,Kohonen selforganizing feature map neural network model; 分类号 TB302 [一般工业技术—材料科学与工程] TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 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	图像矢量量化──频率敏感自组织特征映射算法	黎洪松全子一	《通信学报》 EI CSCD 北大核心	1995	20	在线阅读下载PDF 职称材料
2	一种改进的自组织特征映射算法	黎洪松	《中国民航学院学报》	2006	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于映射图与界面视觉要素排序的激光全息投影人机动态交互	张颖	《设计艺术研究》	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	两种神经网络模型在材料领域中的应用	朱伟龚红英张质良娄臻亮刘晖周士侃	《材料导报》 EI CAS CSCD	2003	0	在线阅读下载PDF 职称材料