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基于多重信息融合分析的图书动态自组织分类算法: 1; 作者窦淑庆刘思豆《现代电子技术》北大核心 2025年第11期169-173,共5页; 为提高图书资源管理的智能化水平以及个性化服务的精准度,文中提出一种基于深度学习和多重信息融合分析的图书馆动态自组织分类算法。在构建数据感知与处理基本架构的基础上,引入深度学习算法对各类数据中的海量信息进行快速分析与感知... 展开更多; 关键词图书资源管理智能化水平个性化服务深度学习多重信息融合分析动态自组织分类算法数据分类准确率; 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: 2; 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

基于 DLBSOM 的水下机器人集群任务分配与路径规划: 3; 作者刘强刘西军薛阳《中国海洋平台》 2024年第2期72-81,共10页; 为保证多自主水下机器人(Multiple Autonomous Underwater Vehicle,MAUV)在多目标冲突条件下执行探测任务,提出一种双层生物自组织映射(Double Layer Bio-inspired Self-Organism Map,DLBSOM)算法完成自适应正向-反向初始任务分配。针... 展开更多; 关键词多自主水下机器人动态任务重分配路径规划 DLBSOM算法 TUBNN模型协同探测; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于RSOM树模型的机器学习原理与算法研究被引量：11: 4; 作者夏胜平张乐锋 +3 位作者虞华张静胡卫东郁文贤《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第5期939-944,共6页; 　机器学习和识别可归结于一个高速、有效地搜索非常大的样本空间问题,以实现对训练和识别样本的最佳拟合.对于复杂背景的模式样本集,同类型样本的独立同分布(i.i.d)特性通常难以保证,统计理论无法有效应用.本文将层次化思想和自组织映... 展开更多; 关键词模式识别分类树神经网络 SOM RSOM 机器学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

供水管网漏损影响因子相关性特征模拟与动态分级控制被引量：5: 5; 作者刘晓然王威 +1 位作者杨谆甄纪亮《西安建筑科技大学学报（自然科学版）》北大核心 2019年第3期440-446,共7页; 针对供水管道漏损问题,基于以往研究,首先通过自组织网络(SOM)对样本漏损因素间的关联特征进行了仿真分析;其次应用动态分级方法(DT)对管网漏损分类分级控制进行了研究,得到了不同分类数下的管道漏损分级;最终将动态分级方法与系统聚类... 展开更多; 关键词供水管道漏损控制动态分级方法自组织网络仿真模拟; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于多重信息融合分析的图书动态自组织分类算法: 1; 作者窦淑庆刘思豆; 机构唐山学院图书馆汉阳大学传播与文化学院; 出处《现代电子技术》北大核心 2025年第11期169-173,共5页; 基金河北省自然科学基金项目(F2020203014) 2023河北省社会科学发展研究项目(20230203026)。; 文摘为提高图书资源管理的智能化水平以及个性化服务的精准度,文中提出一种基于深度学习和多重信息融合分析的图书馆动态自组织分类算法。在构建数据感知与处理基本架构的基础上,引入深度学习算法对各类数据中的海量信息进行快速分析与感知,同时对感知后的数据进行动态分类,从而实现大规模数据的智能化处理。基于深度学习算法,引入多重信息融合技术,对各类数据的多种信息进行有效识别与融合,实现对读者行为和偏好的精准捕捉,为图书资源的优化管理提供了技术解决方案。为了验证所提方法的正确性和有效性,设计了数值实验进行测试。实验结果表明,所提方法的数据分类准确率可达99.10%,能够满足大型图书馆的智能化数据管理与分类需求。; 关键词图书资源管理智能化水平个性化服务深度学习多重信息融合分析动态自组织分类算法数据分类准确率; Keywords book resource management intelligence level personalized service deep learning multiple information fusion analysis dynamic self⁃organizing classification algorithm data classification accuracy rate; 分类号 TN919-34 [电子电信—通信与信息系统] TP311 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]; 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: 2; 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

题名基于 DLBSOM 的水下机器人集群任务分配与路径规划: 3; 作者刘强刘西军薛阳; 机构浙江华东测绘与工程安全技术有限公司中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司; 出处《中国海洋平台》 2024年第2期72-81,共10页; 文摘为保证多自主水下机器人(Multiple Autonomous Underwater Vehicle,MAUV)在多目标冲突条件下执行探测任务,提出一种双层生物自组织映射(Double Layer Bio-inspired Self-Organism Map,DLBSOM)算法完成自适应正向-反向初始任务分配。针对受洋流和单体AUV有限能耗影响的MAUV探测任务容易出现的无效任务分配问题,引入一种带有能量激活函数的任务重分配策略来优化任务。建立任务紧迫性生物启发神经网络(Task Urgency Bio-inspired Neural Network,TUBNN)模型描述受洋流影响的水下环境,引入基于模糊互补判断矩阵的距离和供能强度因子,以说明洋流和任务重分配轨迹距离的相互影响。当AUV进入以目标为中心的预警范围时,通过调整AUV的速度实现对目标的精细探测。结合AUV转弯半径数据和非线性运动学方程,对路径进行平滑处理,使其符合水下机器人的运动学约束。最终通过仿真试验验证该方法的可行性和有效性。; 关键词多自主水下机器人动态任务重分配路径规划 DLBSOM算法 TUBNN模型协同探测; Keywords Multiple Autonomous Underwater Vehicle(MAUV) dynamic task reassignment path planning Double Layer Bio-inspired self-organism Map(DLBSOM)algorithm Task Urgency Bio-inspired Neural Network(TUBNN)model collaborative detection; 分类号 TP242 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置] TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于RSOM树模型的机器学习原理与算法研究被引量：11: 4; 作者夏胜平张乐锋虞华张静胡卫东郁文贤; 机构国防科学技术大学电子科学与工程学院ATR重点实验室; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第5期939-944,共6页; 基金国家863计划(No.2003AA134030) 国防科技预研项目(No.Y018-6/Q200210); 文摘　机器学习和识别可归结于一个高速、有效地搜索非常大的样本空间问题,以实现对训练和识别样本的最佳拟合.对于复杂背景的模式样本集,同类型样本的独立同分布(i.i.d)特性通常难以保证,统计理论无法有效应用.本文将层次化思想和自组织映射(SOM)神经网络相结合,采用递归实现技术实现了一种高效、高容量,能够自适应增长的模式分类树(RSOM树)生长方法,用于模式识别和机器学习的基本建模.通过对大量公用数据集的测试以及在实际的雷达目标识别系统中应用,方法有效性得到了证明.; 关键词模式识别分类树神经网络 SOM RSOM 机器学习; Keywords algorithms classification (of information) Database systems Mathematical models Neural networks Pattern recognition Radar target recognition Recursive functions self organizing maps Trees (mathematics); 分类号 TP8 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名供水管网漏损影响因子相关性特征模拟与动态分级控制被引量：5: 5; 作者刘晓然王威杨谆甄纪亮; 机构北京建筑大学理学院北京工业大学建筑与城市规划学院; 出处《西安建筑科技大学学报（自然科学版）》北大核心 2019年第3期440-446,共7页; 基金北京市自然科技基金项目(8194058) 北京市优秀人才培养资助基金项目(2016000020124G036) +1 种基金北京市教育委员会科技计划一般基金项目(KM201810016018); 文摘针对供水管道漏损问题,基于以往研究,首先通过自组织网络(SOM)对样本漏损因素间的关联特征进行了仿真分析;其次应用动态分级方法(DT)对管网漏损分类分级控制进行了研究,得到了不同分类数下的管道漏损分级;最终将动态分级方法与系统聚类分析方法所得计算结果进行对比分析,结果表明动态分级方法在城市供水管道漏损控制方面研究的可行性,为城市供水管道漏损控制提供了新的方法与思路.; 关键词供水管道漏损控制动态分级方法自组织网络仿真模拟; Keywords water supply pipe leakage control dynamic classification method self-organizing networks simulation; 分类号 TU991 [建筑科学—市政工程] X913.4 [环境科学与工程—安全科学]; 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	基于多重信息融合分析的图书动态自组织分类算法	窦淑庆刘思豆	《现代电子技术》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	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
3	基于 DLBSOM 的水下机器人集群任务分配与路径规划	刘强刘西军薛阳	《中国海洋平台》	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于RSOM树模型的机器学习原理与算法研究	夏胜平张乐锋虞华张静胡卫东郁文贤	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2005	11	在线阅读下载PDF 职称材料
5	供水管网漏损影响因子相关性特征模拟与动态分级控制	刘晓然王威杨谆甄纪亮	《西安建筑科技大学学报（自然科学版）》北大核心	2019	5	在线阅读下载PDF 职称材料