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基于PSO+SOM神经网络的无人机装备故障智能诊断研究
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作者 沈延安 陈强 杨克泉 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第1期152-159,168,共9页
针对当前无人机装备故障人工诊断效率低、智能诊断方法少、故障识别正确率低以及SOM神经网络收敛速度慢等问题,提出一种基于PSO+SOM神经网络的故障智能诊断方法。通过改进PSO算法优化SOM神经网络和对比PSO、GA、ACO对SOM神经网络的改进... 针对当前无人机装备故障人工诊断效率低、智能诊断方法少、故障识别正确率低以及SOM神经网络收敛速度慢等问题,提出一种基于PSO+SOM神经网络的故障智能诊断方法。通过改进PSO算法优化SOM神经网络和对比PSO、GA、ACO对SOM神经网络的改进效果,以及比较LVQ、BP、传统SOM、PSO+SOM神经网络的故障诊断效果,结果表明PSO+SOM神经网络的故障诊断模型具有适度值小、判别时间短、迭代次数少、准确率高、收敛速度快的优点,为实现无人机装备故障智能诊断提供一种高效的方法。 展开更多
关键词 无人机 som神经网络 PSO算法 智能化 故障诊断
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一种广义S变换及模糊SOM网络的电能质量多扰动检测和识别方法 被引量:61
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作者 尹柏强 何怡刚 朱彦卿 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期866-872,共7页
针对暂态电能质量电压多扰动信号的检测与分类问题,提出一种基于广义S变换及模糊SOM神经网络的暂态电能质量检测和识别方法。针对常见的电压多扰动信号,特别是两种扰动叠加的情况,采用广义S变换对扰动信号的时频特征进行提取,并取变换... 针对暂态电能质量电压多扰动信号的检测与分类问题,提出一种基于广义S变换及模糊SOM神经网络的暂态电能质量检测和识别方法。针对常见的电压多扰动信号,特别是两种扰动叠加的情况,采用广义S变换对扰动信号的时频特征进行提取,并取变换后的时间幅值平方和均值和特征频点作为神经网络的输入样本,采用模糊SOM神经网络进行训练,再用新的多扰动数据进行网络检验。仿真与实验结果表明,广义S变换能有效提高电能质量多扰动特征检测,模糊SOM神经网络能精确对其进行分类,该方法能够较好的解决电压多扰动叠加情况的定性和定量分类问题。 展开更多
关键词 电能质量检测 多扰动检测 S变换 广义S变换 som神经网络
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汽轮发电机多故障诊断的SOM神经网络方法 被引量:16
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作者 张彼德 欧健 +2 位作者 孙才新 王柯柯 潘凌 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期36-38,共3页
汽轮发电机组的振动故障具有多样性的特点,经常出现多种故障同时发生的情况。传统的BP神经网络方法可对单一故障有效诊断,若要对多故障进行诊断,则需对各种多故障样本进行学习,使输入空间在训练过程中被样本空间完全覆盖,将大大增加样... 汽轮发电机组的振动故障具有多样性的特点,经常出现多种故障同时发生的情况。传统的BP神经网络方法可对单一故障有效诊断,若要对多故障进行诊断,则需对各种多故障样本进行学习,使输入空间在训练过程中被样本空间完全覆盖,将大大增加样本空间及学习训练负担,同时网络归纳、联想能力随之大幅度下降,诊断难以实施。因此,将自组织特征映射 (SOM)神经网络应用于汽轮发电机组的振动多故障诊断,用单一故障样本对网络进行训练,根据输出神经元在输出层的位置对多故障进行判断。经实例分析证明,该方法可对多故障进行有效诊断。 展开更多
关键词 汽轮发电机组 振动多故障 som神经网络
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城市群空间联系能力与SOM神经网络分级研究——以辽中南城市群为例 被引量:57
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作者 陈园园 李宁 丁四保 《地理科学》 CSCD 北大核心 2011年第12期1461-1467,共7页
以辽中南城市群为例,通过经济联系强度模型、城市流模型和城市通达性模型,构建系列空间联系能力数理模型,定量分析辽中南城市群空间联系能力的空间分异特征。在此基础上构建了SOM神经网络分级模型,以评价辽中南城市群十个节点城市的空... 以辽中南城市群为例,通过经济联系强度模型、城市流模型和城市通达性模型,构建系列空间联系能力数理模型,定量分析辽中南城市群空间联系能力的空间分异特征。在此基础上构建了SOM神经网络分级模型,以评价辽中南城市群十个节点城市的空间联系能力。研究表明:①沈阳的经济联系总量最大,沈阳与其他城市的经济联系强度和沈阳距其铁路距离呈S形曲线关系。②依据城市流强度值的大小将辽中南城市群十个节点城市划分为高、中、低三个档次,大连的值最大,营口则显现出作为该城市群中部区域极点的潜力。③沈大高速公路集中了通达性处于前三位的三个城市,辽阳在城市通达性方面显现出显著的优势,四项通达性指标全位居第一。④从SOM神经网络的分级结果看,沈阳都作为独立的一级,表明沈阳的空间联系能力最强,体现了其中心性的地位。 展开更多
关键词 辽中南城市群 空间联系能力 通达性 som神经网络
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基于小波包与SOM神经网络的截齿磨损状态识别 被引量:19
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作者 张强 顾颉颖 +2 位作者 刘峻铭 刘志恒 田莹 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第7期2077-2083,共7页
为实现采煤机截割过程中截齿磨损状态的实时在线监测,采用声发射传感器对不同磨损程度截齿截割时的声发射信号进行采集,采用小波包分析方法分析声发射信号不同频带能量的变化规律,建立能量值的样本空间,构建基于SOM神经网络的截齿磨损... 为实现采煤机截割过程中截齿磨损状态的实时在线监测,采用声发射传感器对不同磨损程度截齿截割时的声发射信号进行采集,采用小波包分析方法分析声发射信号不同频带能量的变化规律,建立能量值的样本空间,构建基于SOM神经网络的截齿磨损识别模型,实现对截齿不同磨损状态的在线监测。通过随机测试实验对截齿磨损状态识别模型进行验证,结果表明,基于小波包分析与SOM神经网络的截齿预测磨损状态识别模型识别精度较高,测试样本识别精度约95%。研究结果为准确识别截齿的磨损状态、提高采煤机的工作效率提供一种重要的技术手段。 展开更多
关键词 采煤机 截齿磨损 声发射信号 小波包分解 som神经网络 识别
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SOM神经网络改进及在遥感图像分类中的应用 被引量:18
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作者 任军号 吉沛琦 耿跃 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第3期1170-1172,1182,共4页
针对自组织特征神经网络自身算法的特点和缺陷,采用遗传算法对网络进行改进,形成了基于遗传算法的自组织特征神经网络,并从输入向量、竞争层神经元数量设置和初始权向量设定三方面,结合遥感图像的特性对自组织特征映射网络遥感图像分类... 针对自组织特征神经网络自身算法的特点和缺陷,采用遗传算法对网络进行改进,形成了基于遗传算法的自组织特征神经网络,并从输入向量、竞争层神经元数量设置和初始权向量设定三方面,结合遥感图像的特性对自组织特征映射网络遥感图像分类的方法进行了改进。将该方法应用于选择西安地区的ETM+卫星遥感图像进行分类实验。结果表明,基于遗传算法的自组织特征映射网络使得遥感图像的分类精度更高,且该算法实现简单,具有一定的工程应用价值。 展开更多
关键词 分类 自组织特征映射 神经网络 遗传算法 遥感图像
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基于改进的SOM神经网络在水质评价分析中的应用 被引量:20
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作者 雷璐宁 石为人 范敏 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第11期2379-2383,共5页
随着人们对水资源环境的日益重视,各种水质评价方法层出不穷。传统的水质评价方法多采用精确的数学模型进行描述,无法很好的反映水环境中存在的复杂非线性关系,从而影响整体评价结果。因此,本文提出采用一种改进的自组织特征映射神经网... 随着人们对水资源环境的日益重视,各种水质评价方法层出不穷。传统的水质评价方法多采用精确的数学模型进行描述,无法很好的反映水环境中存在的复杂非线性关系,从而影响整体评价结果。因此,本文提出采用一种改进的自组织特征映射神经网络(SOM)方法来进行水质评价,利用SOM神经网络能在无监督、无先验知识的状态下对样本进行自组织、自学习,实现对样本的评价与分类这一特点。通过引入主成分分析,解决SOM神经网络处理高维和相关性强的指标时出现的问题,提高网络收敛速度和聚类准确性。仿真结果表明:改进后的SOM神经网络能够直观准确地评价水体质量,反映水质整体状况。 展开更多
关键词 水质评价 自组织特征映射 som神经网络 主成分分析
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基于小波包与SOM神经网络的传感器故障诊断 被引量:9
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作者 李娟娟 孟国营 +1 位作者 谢广明 贾一凡 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第7期1035-1039,共5页
研究传感器实时故障诊断问题。首先采用MATLAB2015仿真得到传感器各种典型工作状态下的运行数据样本;其次将这些故障样本作3层小波包分解,分别求出第3层小波包基对应的各频率段的能量,利用这些能量值与正常工作时各频段的能量值之比构... 研究传感器实时故障诊断问题。首先采用MATLAB2015仿真得到传感器各种典型工作状态下的运行数据样本;其次将这些故障样本作3层小波包分解,分别求出第3层小波包基对应的各频率段的能量,利用这些能量值与正常工作时各频段的能量值之比构造出传感器故障诊断的特征向量;最后构建基于3×3的SOM神经网络的传感器故障诊断算法。测试证明了所提算法的有效性和准确性。 展开更多
关键词 传感器 小波包变换 som神经网络 故障样本 故障诊断
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基于增量式GHSOM神经网络模型的入侵检测研究 被引量:82
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作者 杨雅辉 黄海珍 +2 位作者 沈晴霓 吴中海 张英 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第5期1216-1224,共9页
传统的网络入侵检测方法利用已知类型的攻击样本以离线的方式训练入侵检测模型,虽然对已知攻击类型具有较高的检测率,但是不能识别网络上新出现的攻击类型.这样的入侵检测系统存在着建立系统的速度慢、模型更新代价高等不足,面对规模日... 传统的网络入侵检测方法利用已知类型的攻击样本以离线的方式训练入侵检测模型,虽然对已知攻击类型具有较高的检测率,但是不能识别网络上新出现的攻击类型.这样的入侵检测系统存在着建立系统的速度慢、模型更新代价高等不足,面对规模日益扩大的网络和层出不穷的攻击,缺乏自适应性和扩展性,难以检测出网络上新出现的攻击类型.文中对GHSOM(Growing Hierarchical Self-Organizing Maps)神经网络模型进行了扩展,提出了一种基于增量式GHSOM神经网络模型的网络入侵检测方法,在不破坏已学习过的知识的同时,对在线检测过程中新出现的攻击类型进行增量式学习,实现对入侵检测模型的动态扩展.作者开发了一个基于增量式GHSOM神经网络模型的在线网络入侵检测原型系统,在局域网环境下开展了在线入侵检测实验.实验结果表明增量式GHSOM入侵检测方法具有动态自适应性,能够实现在线检测过程中对GHSOM模型的动态更新,而且对于网络上新出现的攻击类型,增量式GHSOM算法与传统GHSOM算法的检测率相当. 展开更多
关键词 增量式学习 生长型分层自组织映射 入侵检测 神经网络 信息安全 网络安全
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SOM神经网络和C-均值法在负荷分类中的应用 被引量:15
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作者 王文生 王进 王科文 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2011年第4期36-39,共4页
负荷时变性和分散性已经成为制约负荷模型推广应用的主要因素,而负荷特性分类则是解决这个问题的有效途径。文中提出基于SOM神经网络的C-均值聚类算法的新的负荷分类方法:以负荷模型参数作为负荷动态特性分类特征向量,应用SOM神经网络... 负荷时变性和分散性已经成为制约负荷模型推广应用的主要因素,而负荷特性分类则是解决这个问题的有效途径。文中提出基于SOM神经网络的C-均值聚类算法的新的负荷分类方法:以负荷模型参数作为负荷动态特性分类特征向量,应用SOM神经网络对初始训练样本进行分类,将获得的聚类数目和各类中心点作为C-均值算法的初始输入进一步聚类。最后通过动模实验的分类结果表明该方法可自动获取分类数,应用于负荷特性分类研究中具有较强的实用性和有效性。 展开更多
关键词 电力系统 负荷建模 负荷特性分类 自组织特征映射 som神经网络 C-均值法
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基于SOM神经网络的凝汽器故障诊断研究 被引量:11
11
作者 马永光 殷喆 马良玉 《华北电力大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2006年第4期5-8,共4页
应用自组织特征映射(SOM)神经网络实现凝汽器的故障诊断。介绍了SOM网络的结构和学习算法;总结了凝汽器的故障集、征兆集和故障特征数据。在MATLAB环境下给出了凝汽器故障诊断的具体实例,表明该方法是一种可行有效的凝汽器故障诊断方法。
关键词 凝汽器系统 故障诊断 som神经网络
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基于SOM-BP复合神经网络的边坡稳定性分析 被引量:14
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作者 赵胜利 吴雅琴 +2 位作者 刘燕 刘永建 白永兵 《河北农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第3期105-108,共4页
针对边坡稳定影响因素所具有的随机性、不确定性等特点,采用SOM与BP复合神经网络模型,共同描述边坡稳定性程度及影响因素之间的复杂非线性映射,用来解决边坡稳定性预测问题,实例证明,该模型具有较高分析准确率,有较强的工程应用价值。
关键词 som-BP神经网络 边坡稳定性 预测
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基于SOM神经网络的品牌丑闻微博传播分类预测研究 被引量:10
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作者 杨于峰 余伟萍 田盼 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2013年第10期23-28,12,共7页
作为重要的社会化媒体,微博凭借其社会性、媒体性、广泛参与性和快速传播4大特性已成为网络舆论的主要载体。针对品牌丑闻事件在微博上的传播进行研究,选取了29个近年来在微博上有明显传播特征的品牌丑闻事件作样本,以两小时为间隔搜集... 作为重要的社会化媒体,微博凭借其社会性、媒体性、广泛参与性和快速传播4大特性已成为网络舆论的主要载体。针对品牌丑闻事件在微博上的传播进行研究,选取了29个近年来在微博上有明显传播特征的品牌丑闻事件作样本,以两小时为间隔搜集事件爆出后的一周时间内的微博博文数量,记录丑闻事件传播动态变化,并运用神经网络SOM模型方法对博文的数量变化进行聚类,得到微博上品牌丑闻事件传播的五种类型:对数型、缓坡型、突变型、长坡型及堤坝型,并在Matlab软件中用指数拟合的方法对数据做预测分析。企业了解丑闻事件在微博上的不同传播类型及各自的特点,对于其在快速预测和有效应对丑闻事件以及品牌危机时,具有很好的参考和借鉴价值。 展开更多
关键词 品牌丑闻 微博 舆情监测 som神经网络 聚类 指数拟合
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一种基于SOM的中文Web文档层次聚类方法 被引量:14
14
作者 陈福集 杨善林 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2002年第2期173-176,共4页
近年来Internet迅猛发展 ,网上的信息急剧膨胀 ,如何高效、高质量地检索到用户所感兴趣的中文信息资源 ,是当前我国Internet资源发现的热点问题之一。本文将神经网络聚类方法之一SOM(Self OrganizingMap ,自组织特征映射 )的思想和方法... 近年来Internet迅猛发展 ,网上的信息急剧膨胀 ,如何高效、高质量地检索到用户所感兴趣的中文信息资源 ,是当前我国Internet资源发现的热点问题之一。本文将神经网络聚类方法之一SOM(Self OrganizingMap ,自组织特征映射 )的思想和方法引入中文Web搜索引擎 ,首先探讨了其网络模型和算法 ,而后提出一种聚类用户所感兴趣的中文Web文档的层次聚类方法 。 展开更多
关键词 自组织特征映射 神经网络 层次聚类方法 中文WEB文档 因特网 som
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基于核Batch SOM聚类优化的语义Web服务发现机制研究 被引量:6
15
作者 陈蕾 杨庚 +1 位作者 张迎周 陈燕俐 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第6期1307-1313,共7页
如何快速、准确和高效地发现满足用户需求的Web服务已成为制约服务发展的瓶颈之一。该文针对现有Web服务发现机制中存在的效率低下和查准率不高的两个主要问题,提出了一个基于核Batch SOM神经网络聚类优化的语义Web服务发现框架。该框... 如何快速、准确和高效地发现满足用户需求的Web服务已成为制约服务发展的瓶颈之一。该文针对现有Web服务发现机制中存在的效率低下和查准率不高的两个主要问题,提出了一个基于核Batch SOM神经网络聚类优化的语义Web服务发现框架。该框架分别在服务表示阶段引入WordNet和隐含语义索引技术对Web服务进行语义扩展和概念语义空间降维;在服务分类阶段利用核机学习理论改进一类适用于Web服务分类的核Batch SOM神经网络算法;在服务匹配阶段提出一种基于核余弦相似性测度的Web服务匹配算法。最后,真实Web服务数据集上的实验结果验证了所提出方法的可行性。 展开更多
关键词 WEB服务发现 自组织映射神经网络 WORDNET 隐含语义索引 相似性度量
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提高预测精度的ELMAN和SOM神经网络组合 被引量:11
16
作者 王杰 闫东伟 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2004年第12期1943-1945,共3页
针对预测样本数量有限的问题,提出了对训练样本和要预测的样本先聚类、后分别训练和预测的方法。利用网络特性,对复杂信息进行预先分类,使后续信息处理和映射更精确迅速,采用ELMAN神经网络和SOM神经网络的组合提高预测精度。通过对天气... 针对预测样本数量有限的问题,提出了对训练样本和要预测的样本先聚类、后分别训练和预测的方法。利用网络特性,对复杂信息进行预先分类,使后续信息处理和映射更精确迅速,采用ELMAN神经网络和SOM神经网络的组合提高预测精度。通过对天气和疾病的预测仿真实验表明,该方法增强了网络的局部泛化能力,预测精度高于BP网络和单一采用EMAN网络或SOM网络的精度。 展开更多
关键词 ELMAN神经网络 som神经网络 聚类 预测
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基于SOM神经网络的新化县森林健康评价 被引量:8
17
作者 刘晓农 宋亚斌 邢元军 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第4期21-26,共6页
运用主成分分析法、定量和定性相结合的方法构建了新化县森林健康评价指标体系,基于SOM神经网络构建了新化县森林健康评价模型,对新化县森林进行健康评价,利用GIS技术对健康评价结果和森林属性进行了数据对比分析,结果表明:新化县森林... 运用主成分分析法、定量和定性相结合的方法构建了新化县森林健康评价指标体系,基于SOM神经网络构建了新化县森林健康评价模型,对新化县森林进行健康评价,利用GIS技术对健康评价结果和森林属性进行了数据对比分析,结果表明:新化县森林的总体健康水平不高,主要以较健康状态为主;森林的健康状况存在明显的空间分布特征,森林的健康状况与人为干扰程度存在明显的相关关系;结合森林起源、林种、龄组、主要优势树种和森林健康等级空间分布进行了对比分析,得出了新化县森林起源、林种、龄组和主要优势树种健康状况的现状和成因。 展开更多
关键词 森林健康评价 主成分分析 som神经网络 新化县
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有监督SOM神经网络在入侵检测中的应用 被引量:15
18
作者 赵建华 李伟华 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第12期110-111,114,共3页
为提高自组织特征映射(SOM)神经网络的分类性能,提出一种有监督SOM神经网络(SSOM)。在输入层和竞争层的基础上增加输出层,根据输入样本的不同预测类别,选取不同的公式调整权值,并训练网络。通过2个权值的组合,实现对样本类别的回归和统... 为提高自组织特征映射(SOM)神经网络的分类性能,提出一种有监督SOM神经网络(SSOM)。在输入层和竞争层的基础上增加输出层,根据输入样本的不同预测类别,选取不同的公式调整权值,并训练网络。通过2个权值的组合,实现对样本类别的回归和统计。基于KDD CUP99入侵检测数据集的实验结果表明,与其他SOM网络相比,SSOM具有更好的分类性能和更高的入侵检测率。 展开更多
关键词 自组织特征映射 神经网络 有监督自组织特征映射 机器学习 回归 入侵检测
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基于灰度共生矩阵与SOM神经网络的树皮纹理特征识别 被引量:14
19
作者 李可心 戚大伟 +1 位作者 牟洪波 倪海明 《森林工程》 2017年第3期24-27,共4页
黄檗、水曲柳、胡桃楸3种林木的树皮提取物作为名贵中药的植物来源。通过环剥再生技术采集树皮,在保证经济需要的同时有效地保护了林木。但3种林木树皮纹理相近且不易区分,现场采集给林业工作者带来困难。因此通过图像处理技术解决这一... 黄檗、水曲柳、胡桃楸3种林木的树皮提取物作为名贵中药的植物来源。通过环剥再生技术采集树皮,在保证经济需要的同时有效地保护了林木。但3种林木树皮纹理相近且不易区分,现场采集给林业工作者带来困难。因此通过图像处理技术解决这一难题具有实际意义。采集3种林木树皮图像各300幅,共计900幅,对图像分别进行ROI(感兴趣区域)截取、直方图均衡,构造d=2;g=128;θ=0°、45°、90°、135°的灰度共生矩阵,提取14个特征参数;通过数字特征分析,筛选出8个特征值;应用SOM(Self Organizing Maps)神经网络对大量林区树皮图像进行参数验证。得到由角二阶矩、熵、相关性、方差、聚类阴影、和熵、聚类阴影构成的参数集有效,识别精度83.33%。证明该方法可以很好地区分黄檗、水曲柳、胡桃楸3种林木。 展开更多
关键词 树皮纹理 灰度共生矩阵 S0M神经网络
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基于SOM神经网络和支持向量机的方言辨识 被引量:7
20
作者 朱颖 钱盛友 赵新民 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第22期200-201,205,共3页
建立了一个基于SOM神经网络和支持向量机(SVM)的汉语方言辨识系统。该系统以湖南方言作为研究对象,借助SOM神经网络对不同方言的MFCC特征参量进行聚类,并用SVM作为最终的决策辨识器。实验结果表明:该系统与传统系统相比实时性和辨识率较... 建立了一个基于SOM神经网络和支持向量机(SVM)的汉语方言辨识系统。该系统以湖南方言作为研究对象,借助SOM神经网络对不同方言的MFCC特征参量进行聚类,并用SVM作为最终的决策辨识器。实验结果表明:该系统与传统系统相比实时性和辨识率较好,特别适用于信噪比低的情况。 展开更多
关键词 方言辨识 som神经网络 支持向量机
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