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... 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。 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

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产品分类的自组织模型研究及应用 被引量：5

2

作者 张元鸣 肖刚 +2 位作者 单继宏 程振波 王昌建 《机械设计》 CSCD 北大核心 2003年第5期12-14,共3页

在分析产品分类方法现状基础上 ,指出目前孤立的产品分类方式将越来越不适应多样化产品的分类管理 ,必须有能根据不同需求进行动态分类的新方法。通过引入自组织理论 ,对产品分类重要性、规律及自组织方法进行了研究 ,提出了基于自组织... 在分析产品分类方法现状基础上 ,指出目前孤立的产品分类方式将越来越不适应多样化产品的分类管理 ,必须有能根据不同需求进行动态分类的新方法。通过引入自组织理论 ,对产品分类重要性、规律及自组织方法进行了研究 ,提出了基于自组织思想的产品分类模型 ,并将该模型成功地应用于定时器产品的网上分类管理 。 展开更多

关键词 产品分类 自组织 模型 定时器 动态分类

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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

3

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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无线传感器网络动态簇组织算法研究 被引量：10

4

作者 滑楠 史浩山 +1 位作者 吴健 王福豹 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2006年第2期26-30,共5页

在讨论簇组织问题域及其形式化描述的基础上,提出了一种动态簇组织算法,着重对算法的设计思想和工作过程,包括簇首选举与簇建立、簇重组与自愈机制,以及能量控制过程等,进行了分析和论述,并对参数设计进行了讨论。不基于节点时间同步的... 在讨论簇组织问题域及其形式化描述的基础上,提出了一种动态簇组织算法,着重对算法的设计思想和工作过程,包括簇首选举与簇建立、簇重组与自愈机制,以及能量控制过程等,进行了分析和论述,并对参数设计进行了讨论。不基于节点时间同步的簇选举和自愈机制,是算法的重要特点。 展开更多

关键词 算法 动态簇组织 自愈机制 能量控制 无线传感器网络

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基于OpenMP的遥感影像并行ISODATA聚类研究 被引量：11

5

作者 刘扬 王鹏 +4 位作者 杨瑞 左宪禹 张周威 吴晓洋 渠涧涛 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第7期238-243,250,共7页

针对传统影像分类算法执行效率较低,无法满足海量高分辨率遥感数据实时处理需求的问题,对资源三号卫星专题产品中遥感影像的迭代自组织数据分析算法进行分析与研究,设计一种基于OpenMP的并行ISODATA聚类算法(PIsodata Omp)。采用OpenMP... 针对传统影像分类算法执行效率较低,无法满足海量高分辨率遥感数据实时处理需求的问题,对资源三号卫星专题产品中遥感影像的迭代自组织数据分析算法进行分析与研究,设计一种基于OpenMP的并行ISODATA聚类算法(PIsodata Omp)。采用OpenMP技术优化ISODATA算法中的样本点聚类、聚类样本中心标准差计算,实现基于共享内存的单机多核并行化处理。实验结果表明,PIsodata Omp算法能在保证分类精度不变的情况下,明显提高资源三号卫星影像数据的处理速度。 展开更多

关键词 并行聚类 迭代自组织数据分析算法 OpenMP技术 遥感影像分类 多核处理

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基于RSOM树模型的机器学习原理与算法研究 被引量：11

6

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... 　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. 展开更多

关键词 模式识别 分类树 神经网络 SOM RSOM 机器学习

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Kohonen网络在烟叶动态分类中的应用 被引量：4

7

作者 贺英 冯天瑾 曹均阔 《中国海洋大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2004年第1期121-127,共7页

针对输入为高维化学指标数据的烟叶分类问题 ,提出 1种改进的 Kohonen自组织特征映射神经网络的聚类方法。在数据预处理时 ,加入了领域专家经验 ,对输入特征向量中的各个分量分配不同的分类参与度 ;用 Gauss邻域函数替代了标准 Kohonen... 针对输入为高维化学指标数据的烟叶分类问题 ,提出 1种改进的 Kohonen自组织特征映射神经网络的聚类方法。在数据预处理时 ,加入了领域专家经验 ,对输入特征向量中的各个分量分配不同的分类参与度 ;用 Gauss邻域函数替代了标准 Kohonen网络的方形邻域 ;在 2个学习阶段学习率和邻域宽度采用了不同的递减函数。通过应用证明了改进后的 Kohonen网络的收敛效果和聚类精度比 K- means聚类方法和标准的 Kohonen网络都有较大的提高。 展开更多

关键词 KOHONEN网络 烟叶动态分类 K-MEANS聚类算法 分类参与度 SOFM算法改进

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自组织递归区间二型模糊神经网络在动态时变系统辨识中的应用 被引量：9

8

作者 李迪 陈向坚 +2 位作者 续志军 杨帆 牛文达 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第6期1406-1413,共8页

针对动态时变系统辨识过程中存在噪声干扰的问题,本文将区间二型模糊集结合到递归神经网络中,提出了自组织递归区间二型模糊神经网络以增强动态时变系统的抗噪能力。该自组织递归区间二型模糊神经网络由前件和后件两部分构成:前件为区... 针对动态时变系统辨识过程中存在噪声干扰的问题,本文将区间二型模糊集结合到递归神经网络中,提出了自组织递归区间二型模糊神经网络以增强动态时变系统的抗噪能力。该自组织递归区间二型模糊神经网络由前件和后件两部分构成:前件为区间二型模糊集模型,用于将每个规则的激活强度反馈到自身构成内反馈回路,其参数学习采用梯度下降算法;后件为带有区间权值的Takagi-Sugeno-Kang(TSK)模型,其参数学习采用有序规则卡尔曼滤波算法,且网络初始规则数为零。所有规则均通过结构学习和前后件参数同时在线学习来产生,其网络结构学习采用的是在线区间二型模糊群集。为验证提出的神经网络的优越性,将其应用到单输入单输出动态时变系统的辨识中。实验结果表明,相对于前馈一型/二型模糊神经网络、递归一型模糊神经网络,该神经网络的辨识能力强,即使在存在白噪声的条件下,也能减小测试及训练误差。 展开更多

关键词 自组织递归区间 二型模糊神经网络 卡尔曼滤波 梯度下降法 噪声干扰 动态时变系统辨识

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基于免疫算法的自组织神经网络在效能评估中的应用 被引量：1

9

作者 李智生 李俊山 +1 位作者 赵欣 冯帆 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第23期6394-6397,共4页

针对自组织神经网络自身的局限,将免疫克隆选择算法的克隆和变异机制引入SOM的学习算法中,提出一种免疫自组织神经网络模型,并建立了模型的学习算法。该学习算法用免疫克隆选择算法的克隆算子和变异算子改进自组织神经网络中的邻域大小... 针对自组织神经网络自身的局限,将免疫克隆选择算法的克隆和变异机制引入SOM的学习算法中,提出一种免疫自组织神经网络模型,并建立了模型的学习算法。该学习算法用免疫克隆选择算法的克隆算子和变异算子改进自组织神经网络中的邻域大小和权值调整规则,使每个神经元的权值学习率和邻域大小随神经元的亲和力发生变化,从而克服了自组织神经网络分类效果受样本输入次序影响的弱点,且在很大概率上保证网络收敛到全局最优解。性能仿真结果说明该学习算法比自组织神经网络学习算法具有更好的分类准确性和泛化性能。将该模型应用雷达电子战装备的作战效能评估中,结果表明免疫自组织神经网络模型比自组织神经网络模型分类更合理。 展开更多

关键词 自组织神经网络 免疫算法 分类 效能评估

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结合SVD_TLS及EKF算法的动态自组织模糊神经网络在动态系统中的应用

10

作者 李云 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第B06期401-403,共3页

针对如何优化模糊神经网络的规则及如何合理地调整非线性参数及线性参数等问题,提出了将奇异值分解_总体最小二乘法(SVD_TLS)及扩展卡尔曼滤波(EKF)相结合的动态自组织模糊神经网络(STD_DSFNN)。首先给出了STD_DSFNN的结构及各层的含义... 针对如何优化模糊神经网络的规则及如何合理地调整非线性参数及线性参数等问题,提出了将奇异值分解_总体最小二乘法(SVD_TLS)及扩展卡尔曼滤波(EKF)相结合的动态自组织模糊神经网络(STD_DSFNN)。首先给出了STD_DSFNN的结构及各层的含义;其次,用EKF算法学习非线性参数,SVD_TLS算法学习线性参数的同时提取重要模糊规则;最后,通过典型的Machey-Glass时间序列预测实例验证SVD_TLS及EKF相结合的动态自组织模糊神经网络(STE_DSFNN),同时与DFNN、ANFIS及UKF_DFNN相对比,结果表明STE_DSFNN网络结构更紧凑,具有更好的泛化能力。 展开更多

关键词 奇异值分解_总体最小二乘法 扩展卡尔曼滤波 动态自组织模糊神经网络

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面向环境探测的多智能体自组织目标搜索算法 被引量：3

11

作者 吴莹莹 丁肇红 +2 位作者 刘华平 赵怀林 孙富春 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2020年第2期289-295,共7页

针对在复杂非结构化环境下如何协调多个无人机发现静态或动态目标的问题,建立了自组织目标搜索算法框架。结合磁探仪等效平均探测宽度模型,受昆虫协调方式和鸟群效应的生物机制启发,提出了基于仿生集群算法的无人机集群分布式目标搜索模... 针对在复杂非结构化环境下如何协调多个无人机发现静态或动态目标的问题,建立了自组织目标搜索算法框架。结合磁探仪等效平均探测宽度模型,受昆虫协调方式和鸟群效应的生物机制启发,提出了基于仿生集群算法的无人机集群分布式目标搜索模型;采用改进的自适应差分进化算法帮助无人机集群模型在环境中平衡勘探和探索,实现无人机群体的协同搜索优化。该自组织目标搜索算法旨在以最短时间实现跟踪目标数量的最大化。基于仿真平台的实验测试了该策略的性能,验证了算法对具有未知目标的非结构化复杂环境的适用性。 展开更多

关键词 自组织算法 目标搜索 差分进化 仿生集群 无人机 非结构化环境 鸟群效应 动态目标

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基于动态膜计算系统的自组织网络广播算法 被引量：1

12

作者 刘沙沙 窦全胜 伏开磊 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第5期1821-1824,共4页

应用仿生学原理设计了一种新型的广播算法——基于动态膜计算系统的广播算法,提出了动态膜计算系统,并给出了解决自组织网络中广播问题的规则集。系统中节点转播信息的优先权通过节点间距离及邻居个数确定,适合不同密度的网络;并根据信... 应用仿生学原理设计了一种新型的广播算法——基于动态膜计算系统的广播算法,提出了动态膜计算系统,并给出了解决自组织网络中广播问题的规则集。系统中节点转播信息的优先权通过节点间距离及邻居个数确定,适合不同密度的网络;并根据信息数与门限值的比较,取消部分节点的转播权,从而提高了可达率和转播节省率。仿真测试验证了此系统用于广播是可行的、高效的,为设计无线自组织网络中的广播算法提供了新思路。 展开更多

关键词 动态膜计算系统 动态规则集 自组织网络 广播算法 时间性能

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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

13

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... 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. 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

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基于自组织神经网络算法的重庆秋冬季空气污染与天气分型的关系 被引量：9

14

作者 胡春梅 陈道劲 +1 位作者 周国兵 邹倩 《气象》 CSCD 北大核心 2020年第9期1222-1234,共13页

为了了解重庆秋冬季节空气污染天气的环流特征,利用NCEP再分析资料对污染天气过程地面气压场应用自组织神经网络算法(SOM)进行天气分型,并经过主观对比分析,总结出3类典型天气型:均压型、低压型、高压底部型;其中均压型分为2小类:两冷... 为了了解重庆秋冬季节空气污染天气的环流特征,利用NCEP再分析资料对污染天气过程地面气压场应用自组织神经网络算法(SOM)进行天气分型,并经过主观对比分析,总结出3类典型天气型:均压型、低压型、高压底部型;其中均压型分为2小类:两冷锋间的均压场、弱高压区的均压场;高压底部型按冷高压中心位置分为3小类:北方高压型、西北高压型、东北高压型。比较分析发现高压底部型大气污染物浓度最高,空气污染最为严重。应用常规观测资料和L波段探空资料分析发现:各类污染天气型表现为地面静风频率高,近地层水平风速小;逆温出现概率高,大气层结稳定,大气边界层高度低等特点。从大尺度环流背景、动力、热力气象条件及后向轨迹模拟分析了3类典型污染天气过程形成原因,为重庆地区空气污染潜势预报及浓度预报提供参考依据。 展开更多

关键词 天气分型 自组织神经网络算法(SOM) 大气污染

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基于GA-ANN融合算法的棉田杂草特征降维及分类识别 被引量：8

15

作者 王淑芬 杨玲香 《河南农业科学》 CSCD 北大核心 2018年第2期148-154,160,共8页

准确识别杂草是智能化除草技术所要解决的关键问题,为了实现棉花田间杂草的特征降维及分类识别,提出了遗传算法(GA)融合人工神经网络(ANN)的算法。试验中共采集棉花和杂草样本195个,提取棉花和杂草的形状特征、4个方向灰度共生矩阵纹理... 准确识别杂草是智能化除草技术所要解决的关键问题,为了实现棉花田间杂草的特征降维及分类识别,提出了遗传算法(GA)融合人工神经网络(ANN)的算法。试验中共采集棉花和杂草样本195个,提取棉花和杂草的形状特征、4个方向灰度共生矩阵纹理特征、HSV空间颜色特征等21个参数。将21个特征参数按照一定顺序组成码串作为遗传个体,融合神经网络模式识别算法,以实现特征参数的有效降维。对利用降维后的优良特征参数组合、全部特征参数以及主成分分析方法(PCA)降维识别的准确率进行了对比,结果表明:利用融合算法降维得到的不同特征组合,可将特征参数维数保持在8~13维,有效降低了特征参数空间的复杂度;融合算法平均分类准确率稳定在98%左右,明显优于PCA分析法。对降维后的优良特征参数组合进行自组织特征映射网络训练(SOM),可视化拓扑结构图表明,降维后的优良特征组合对各个类别的影响呈现出独立性、可区分性的显著特点,宽长比、H三阶矩特征与棉花样本的分类准确率呈强相关性,H一阶矩、S三阶矩对苘麻、龙葵草、灰菜、田旋花样本的分类影响显著,而对棉花样本的分类准确率影响较弱。 展开更多

关键词 棉花 杂草 遗传算法 人工神经网络 自组织特征映射网络 降维分析 分类识别

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化工故障诊断中基于遗传算法优化的SOM网络

16

作者 王磊 黄道 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第31期188-190,共3页

针对自组织映射神经网络(SOM)启发式训练算法中的缺陷,采用遗传算法SOM中的权重失真指数(LWDI),形成基于遗传算法优化的SOM(GA-SOM)训练算法。将GA-SOM算法应用于化工过程故障诊断,以某工厂甲醇合成反应器故障数据样本为研究对象,研究... 针对自组织映射神经网络(SOM)启发式训练算法中的缺陷,采用遗传算法SOM中的权重失真指数(LWDI),形成基于遗传算法优化的SOM(GA-SOM)训练算法。将GA-SOM算法应用于化工过程故障诊断,以某工厂甲醇合成反应器故障数据样本为研究对象,研究结果表明,对比基本SOM算法,GA-SOM算法对故障数据能够得到较优的分类辨识结果,且该算法实现简单,便于工程应用,对甲醇合成生产中的故障诊断有非常显著的指导作用。 展开更多

关键词 自组织特征映射 遗传算法 故障分类 故障诊断 甲醇合成

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基于自组织特征映射的软土震陷动态分级

17

作者 李波 崔金涛 王威 《科学技术与工程》 北大核心 2022年第26期11316-11320,共5页

为解决软土震陷分级中存在的问题,基于以往研究,通过建立以自组织特征映射(self-organizing feature map,SOM)与动态分级控制(dynamic classification method,DT)为基础的耦合式分级模型,为软土震陷分级提供了一种新的思路。通过SOM方... 为解决软土震陷分级中存在的问题,基于以往研究,通过建立以自组织特征映射(self-organizing feature map,SOM)与动态分级控制(dynamic classification method,DT)为基础的耦合式分级模型,为软土震陷分级提供了一种新的思路。通过SOM方法进行仿真分析,筛选出具有关联性的影响因素,根据其相关性强弱,可剔除个别因素,保证各因素之间的独立性。再应用动态分级法对震陷分级控制进行研究,得到了不同分类数下的震陷分级。计算结果与模糊综合评判法进行了对比分析,其结果表明耦合式分析模型具有良好的分级效果。 展开更多

关键词 软土 震陷分级 自组织特征映射 动态分级法

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基于自组织神经网络的多传感器遥感图像融合技术

18

作者 刘和祥 冯新喜 王君 《传感器技术》 CSCD 北大核心 2004年第12期14-16,19,共4页

多传感器遥感图像融合是一种遥感信息综合分析与处理的技术,其研究正成为遥感学科领域的热门课题之一。利用自组织特征映射神经网络具有较好的聚类特性,对多源遥感图像进行高水平的分类与融合。通过对GMS 5卫星图像融合前后性质的比较... 多传感器遥感图像融合是一种遥感信息综合分析与处理的技术,其研究正成为遥感学科领域的热门课题之一。利用自组织特征映射神经网络具有较好的聚类特性,对多源遥感图像进行高水平的分类与融合。通过对GMS 5卫星图像融合前后性质的比较和融合质量的评估,不难发现:融合后的图像不论在视觉效果上还是在噪声特性上都有了很大的改善。 展开更多

关键词 多传感器 自组织特征映射神经网络 分类算法 图像融合

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