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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
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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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宝华玉兰生存群落的自组织特征映射网络排序与分类 被引量:5
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作者 王鹏程 杨国栋 +7 位作者 张晓晨 钟育谦 翟飞飞 张贵宝 邱靖 陈林 王贤荣 伊贤贵 《浙江农林大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期255-263,共9页
为了解国家Ⅱ级保护植物宝华玉兰Magnolia zenii的种群分布规律及其濒危原因,进一步揭示宝华玉兰野生种群与群落及环境之间的生态关系,应用自组织特征映射网络(SOM)对宝华玉兰生存群落进行了排序和分类,以期为保护和管理宝华玉兰种群野... 为了解国家Ⅱ级保护植物宝华玉兰Magnolia zenii的种群分布规律及其濒危原因,进一步揭示宝华玉兰野生种群与群落及环境之间的生态关系,应用自组织特征映射网络(SOM)对宝华玉兰生存群落进行了排序和分类,以期为保护和管理宝华玉兰种群野生种质资源提供理论依据和新的方法。结果如下:①群落结构分析表明,宝华玉兰天然更新缺乏,且紫楠Phoebe sheareri,建始槭Acer henryi等优势种占据了主要生存空间与资源,影响了宝华玉兰种群增长和发展,使其在群落中处于不稳定地位;②SOM将40个样方进行聚类分析,得到7个群落类型。不同群落类型之间的物种组成存在差异,界限清晰,排序结果与优势种实际分布情况吻合,说明SOM的分类结果具有合理性;③环境因子可视化分析揭示了宝华玉兰分布于坡度较缓的半阳坡,种群分布主要受到坡向和坡度2个环境因子的影响,由于宝华玉兰自身生长过程中对环境要求的特殊性和不适应性,造成了其濒危现状;④SOM具有高度非线性拟合的特点,且能够同时进行排序和分类,并将分类结果可视化,呈现样方之间的相似性,说明SOM应用于群落分类和排序,反映种群与群落及环境之间的生态关系是合适的。 展开更多
关键词 植物学 分类 排序 自组织特征映射网络 宝华玉兰
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自组织特征映射网络在芦芽山自然保护区青杄林分类和排序中的应用 被引量:8
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作者 李林峰 张金屯 +1 位作者 周兰 邵丹 《林业科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第5期1-7,共7页
采用自组织特征映射网络(SOM)对芦芽山自然保护区青杄林进行数量分类和排序。结果表明:SOM将60个森林样地划分为8个群落类型,各类型在排序图上都有其分布范围和界限,且群落结构、物种组成差异明显,说明分类和排序结果合理,可较好地揭示... 采用自组织特征映射网络(SOM)对芦芽山自然保护区青杄林进行数量分类和排序。结果表明:SOM将60个森林样地划分为8个群落类型,各类型在排序图上都有其分布范围和界限,且群落结构、物种组成差异明显,说明分类和排序结果合理,可较好地揭示群落间的生态关系;通过环境因子梯度的可视化方法,确定海拔、坡位和坡度是影响该地区青杄林生长和分布的主要因子,揭示群落、物种及植被分布和环境因子的关系。结果表明SOM网络适用于表征群落生态特征及探索群落和环境相互关系的研究,将其应用于自然保护方面,将有利于对不同植被类型进行分类和管理。 展开更多
关键词 芦芽山自然保护区 青杄林 自组织特征映射网络 分类 排序
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基于自组织特征映射网络的电能质量综合评估 被引量:8
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作者 付学谦 陈皓勇 蔡润庆 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第6期7-11,共5页
为支持未来市场的电能质量多级事务和电能质量综合管理,提出了一种基于自组织特征映射(SOFM)网络的电能质量综合评估新方法.文中介绍了SOFM网络的模型和原理,设计了SOFM法综合评估电能质量的模型,并以现有文献中的实例为样本,将该方法... 为支持未来市场的电能质量多级事务和电能质量综合管理,提出了一种基于自组织特征映射(SOFM)网络的电能质量综合评估新方法.文中介绍了SOFM网络的模型和原理,设计了SOFM法综合评估电能质量的模型,并以现有文献中的实例为样本,将该方法与目前几种常用的评估方法进行比较,结果表明文中所提方法适用于电能质量综合评估工作,并具有显著的实用性. 展开更多
关键词 自组织特征映射网络 电能质量 综合评估 等级
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一种量子自组织特征映射网络模型及聚类算法 被引量:13
5
作者 李盼池 李士勇 《量子电子学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第4期463-468,共6页
提出一种量子自组织特征映射网络模型及聚类算法。量子神经元的输入和权值均为量子比特,输出为实数,量子自组织特征映射网络由输入层和竞争层组成。首先将聚类样本转换成量子态形式并提交给输入层,完成聚类样本的输入;然后计算样本量子... 提出一种量子自组织特征映射网络模型及聚类算法。量子神经元的输入和权值均为量子比特,输出为实数,量子自组织特征映射网络由输入层和竞争层组成。首先将聚类样本转换成量子态形式并提交给输入层,完成聚类样本的输入;然后计算样本量子态与相应权值量子态的相似系数,提取聚类样本所隐含的模式特征,并对其进行自组织,在竞争层将聚类结果表现出来。采用量子门更新量子权值,分无监督和有监督两个阶段完成网络的训练。仿真实验结果表明该模型及算法明显优于普通自组织特征映射网络。 展开更多
关键词 量子光学 量子自组织特征映射网络 量子聚类算法 量子神经元
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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
6
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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用约束型自组织特征映射网络实现多井约束插值 被引量:3
7
作者 陆文凯 钟菁华 《测井技术》 CAS CSCD 2003年第3期203-206,共4页
提出了一种用神经网络实现多井约束插值的新方法。作为传统的自组织特征映射网络(Self Organizing FeatuereMap,SOFM)的一种推广形式,提出的约束型自组织特征映射(Constraint Self Organizing Featuere Map,CSOFM)对某些特定的输出节点... 提出了一种用神经网络实现多井约束插值的新方法。作为传统的自组织特征映射网络(Self Organizing FeatuereMap,SOFM)的一种推广形式,提出的约束型自组织特征映射(Constraint Self Organizing Featuere Map,CSOFM)对某些特定的输出节点及输出节点的排列方式加以约束,从而既保留了SOFM的长处(如自组织和拓扑映射),又克服其在处理多井的约束插值问题时存在的一些缺点(如网络规模过大,训练时间过长和归位问题)。对实际资料的处理表明,其方法能取得满意的结果。 展开更多
关键词 约束型 自组织特征 映射网络 多井约束插值 资料处理 油田开发后期
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基于自组织特征映射神经网络的聚类分析 被引量:10
8
作者 丁硕 常晓恒 巫庆辉 《信息技术》 2014年第6期18-21,共4页
在深入研究自组织特征映射(Self-organizing Feature Mapping,SOFM)神经网络的结构和聚类算法的基础上,阐述了SOFM网络的建立方法。以随机二维向量的聚类为例,利用所建立的SOFM网络模型对输入的随机二维向量进行聚类,并着重研究了输出... 在深入研究自组织特征映射(Self-organizing Feature Mapping,SOFM)神经网络的结构和聚类算法的基础上,阐述了SOFM网络的建立方法。以随机二维向量的聚类为例,利用所建立的SOFM网络模型对输入的随机二维向量进行聚类,并着重研究了输出层神经元拓扑结构、训练步数对聚类结果的影响以及在相同拓扑结构条件下,SOFM网络模型的权值向量的调整过程。仿真结果表明:在输出层神经元节点形式为六边型条件下,输出层神经元的个数越多,SOFM网络模型的聚类结果就越准确;在相同的拓扑结构条件下,训练步数越大,SOFM网络聚类结果越准确,但过大的训练步数对于聚类结果的影响甚微。 展开更多
关键词 自组织特征映射 人工神经网络 聚类 拓扑结构
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自组织特征映射网络在目标分类识别中的应用 被引量:1
9
作者 寇英信 王琳 全勇 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2009年第1期101-104,共4页
为了在日趋复杂的空战环境中准确分析出目标的类型,以达到辅助决策之目的,采用自组织特征映射网络来对目标进行分类识别。首先提取影响目标识别的类特征,然后对其预处理。在此基础上建立SOM网络目标识别模型,并利用SOM网络算法实施无监... 为了在日趋复杂的空战环境中准确分析出目标的类型,以达到辅助决策之目的,采用自组织特征映射网络来对目标进行分类识别。首先提取影响目标识别的类特征,然后对其预处理。在此基础上建立SOM网络目标识别模型,并利用SOM网络算法实施无监督的自组织学习。在学习的过程中,通过不断调节网络节点间的权向量,来实现目标聚类。最后,通过仿真验证了该方法在目标分类识别中的可行性和实用性。 展开更多
关键词 自组织特征映射网络 特征 识别 权向量 聚类
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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
10
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金银花分类研究 被引量:5
11
作者 申明金 《化学分析计量》 CAS 2013年第2期35-37,共3页
自组织特征映射神经网络(SOM)以无监督方式进行网络训练,具有自组织功能。网络通过自身训练,自动对输入模式进行分类。中药药用价值与其所含微量元素有直接的关系,药材分类是中药质量控制的重要方法。将金银花中微量元素含量作为网络输... 自组织特征映射神经网络(SOM)以无监督方式进行网络训练,具有自组织功能。网络通过自身训练,自动对输入模式进行分类。中药药用价值与其所含微量元素有直接的关系,药材分类是中药质量控制的重要方法。将金银花中微量元素含量作为网络输入,利用自组织特征映射神经网络对不同产地金银花进行分类。结果表明分类效果较好,符合生产实际。 展开更多
关键词 自组织特征映射神经网络 金银花 分类
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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
12
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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自组织特征映射网络在复杂油气层识别图版研制中的应用
13
作者 文环明 肖慈珣 +1 位作者 李薇 智刚 《测井技术》 CAS CSCD 2003年第1期47-50,89,共4页
自组织特征映射网络是一种非线性方法 ,主要用于无先验知识样本的聚类分析。首先利用该方法对有先验知识的学习样本进行聚类分析 ,并将学习样本映射到二维拓朴空间 (平面图 ) ,然后根据不同类型学习样本在拓朴空间的分布区域确定相应类... 自组织特征映射网络是一种非线性方法 ,主要用于无先验知识样本的聚类分析。首先利用该方法对有先验知识的学习样本进行聚类分析 ,并将学习样本映射到二维拓朴空间 (平面图 ) ,然后根据不同类型学习样本在拓朴空间的分布区域确定相应类型的判别界限。在复杂油气层识别图版的研制中 ,该方法比交会图法具有明显的优势 ,并在实际应用中取得显著效果。 展开更多
关键词 自组织特征映射网络 复杂油气层 识别 图版 测井解释
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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
14
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SOM神经网络的变电站高压电气设备自动检测方法研究
15
作者 冯永康 王梦欣 《通信电源技术》 2025年第3期82-84,共3页
当前变电站高压电气设备自动检测节点的部署一般采用定点形式,覆盖区域较小,导致错误检测次数增加,为此提出基于自组织映射(Self-Organizing Maps,SOM)神经网络的变电站高压电气设备自动检测方法。采用多点位的方式扩大自动检测的覆盖区... 当前变电站高压电气设备自动检测节点的部署一般采用定点形式,覆盖区域较小,导致错误检测次数增加,为此提出基于自组织映射(Self-Organizing Maps,SOM)神经网络的变电站高压电气设备自动检测方法。采用多点位的方式扩大自动检测的覆盖区域,实现对多点位自动检测节点的部署,构建SOM神经网络高压电气设备自动检测模型,将数据输入该模型从而得到相关的检测结果。测试结果表明,设计方法的错误检测次数较少,这表明该方法的稳定性与针对性更强,具有较高的实际的应用价值。 展开更多
关键词 自组织映射(som)神经网络 变电站 高压电气设备 自动检测 检测节点部署
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一种基于自组织特征映射的前馈式神经网络模型及其算法 被引量:1
16
作者 欧阳聪星 方正瑚 +1 位作者 陈抗生 乐光新 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第7期165-168,共4页
本文提出了一种基于自组织特征映射的前债式人工神经网络模型,介绍了其结构和算法.该模型基于自组织特征映射机理,用统计方法获得输入信号对不同模式类别的隶属程度,并由此进行模式分类判决计算.该神经网络模型还导出了“模式地形... 本文提出了一种基于自组织特征映射的前债式人工神经网络模型,介绍了其结构和算法.该模型基于自组织特征映射机理,用统计方法获得输入信号对不同模式类别的隶属程度,并由此进行模式分类判决计算.该神经网络模型还导出了“模式地形图”的概念,可以实现数据聚类分析的可视化.经计算机模拟验证,上述算法和概念是有效的. 展开更多
关键词 人工神经网络 模型 自组织特征映射 聚类分析
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自组织特征映射网络在水质分类中的应用 被引量:2
17
作者 刘飞 刘志斌 《露天采矿技术》 CAS 2007年第5期70-72,共3页
应用自组织特征映射网络对阜新新邱露天煤矿排土场附近于家沟地下水污染区的水质分类问题进行了研究,通过调用MATLAB中相关函数,在不同的训练步数下,对研究区17个采样点进行了不同精度的分类,确定出了污染范围。研究结果表明,于家沟地... 应用自组织特征映射网络对阜新新邱露天煤矿排土场附近于家沟地下水污染区的水质分类问题进行了研究,通过调用MATLAB中相关函数,在不同的训练步数下,对研究区17个采样点进行了不同精度的分类,确定出了污染范围。研究结果表明,于家沟地区的大部分地下水已受到严重污染,不可再饮用。分类结果与综合指数法、模糊综合评价、灰色关联分析等方法的分析结果基本一致,说明自组织特征映射网络应用于解决水质分类问题是可行的。 展开更多
关键词 自组织特征映射网络 训练步数 环境评价
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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
18
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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自组织特征映射神经网络在汛期分期中的应用
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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基于自组织特征映射的移动传感器网络控制
20
作者 赵晓萌 王朝立 《上海理工大学学报》 CAS 北大核心 2015年第3期251-256,共6页
针对概率型感知模型的移动传感器网络中覆盖区域为时变的情况,提出了一种基于自组织特征映射的实时覆盖算法.其中自组织特征映射依据实时采样的样本点来对覆盖目标区域进行拓扑映射,并依据多智能体系统中的一致性控制算法使移动传感器... 针对概率型感知模型的移动传感器网络中覆盖区域为时变的情况,提出了一种基于自组织特征映射的实时覆盖算法.其中自组织特征映射依据实时采样的样本点来对覆盖目标区域进行拓扑映射,并依据多智能体系统中的一致性控制算法使移动传感器载体形成预定编队,完成覆盖任务.最后通过实验仿真验证了该算法的优良性能. 展开更多
关键词 移动传感器网络 自组织特征映射 编队控制 时变覆盖区域
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