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Neural network-based matrix effect correction in EDXRF analysis 被引量:4
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作者 TUO Xianguo CHENG Bo MU Keliang LI Zhe 《Nuclear Science and Techniques》 SCIE CAS CSCD 2008年第5期278-281,共4页
In this paper we discuss neural network-based matrix effect correction in energy dispersive X-ray fluorescence (EDXRF) analysis,with detailed algorithm to classify the samples.The method can correct the matrix effect ... In this paper we discuss neural network-based matrix effect correction in energy dispersive X-ray fluorescence (EDXRF) analysis,with detailed algorithm to classify the samples.The method can correct the matrix effect effectively through classifying the samples automatically,and influence of X-ray absorption and enhancement by major elements of the samples is reduced.Experiments for the complex matrix effect correction in EDXRF analysis of samples in Pangang showed improved accuracy of the elemental analysis result. 展开更多
关键词 能量耗散X射线荧光分析 神经网络 聚类分析 基体效应 烧结矿物
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煤、铁资源开发与南水入冀下百泉泉域岩溶地下水地球化学过程及水质评价
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作者 董东林 张陇强 +1 位作者 张恩雨 傅培祺 《煤炭学报》 北大核心 2025年第1期623-644,共22页
南水入冀新水情下,百泉泉域地下水环境发生改变,岩溶地下水地球化学过程有待查明。综合利用数值模拟、机器学习(自组织聚类)和同位素(δD和δ^(18)O)等方法系统揭示了矿业活动与南水入冀下百泉泉域岩溶地下水地球化学过程,并基于熵变权... 南水入冀新水情下,百泉泉域地下水环境发生改变,岩溶地下水地球化学过程有待查明。综合利用数值模拟、机器学习(自组织聚类)和同位素(δD和δ^(18)O)等方法系统揭示了矿业活动与南水入冀下百泉泉域岩溶地下水地球化学过程,并基于熵变权水质指数(Entropy-weighted water quality index,EWQI)进行了水质分级评价。南水入冀后,百泉泉域岩溶地下水位整体抬升。时间上,呈现出既有年际动态变化又有年内季节变化特征。空间上,补给区表现为剧变型,而径流、排泄区呈缓变型。地下水降落漏斗主要分布在泉域东南部的煤、铁矿密集区。泉域岩溶地下水呈弱碱性,水化学类型以Ca-HCO_(3)型和Ca-SO_(4)型为主导。主要阴阳离子质量浓度遵循ρ(HCO_(3)^(-))>ρ(SO_(4)^(2-))>ρ(Cl^(-))和ρ(Ca^(2+))>ρ(Mg^(2+))>ρ(Na^(+))>ρ(K^(+))的顺序。各离子沿着径流路径呈现出逐渐增大的空间分布特征。岩溶地下水化学成分主要受岩石(方解石、白云石和石膏)风化溶解和反向阳离子交换作用主导。人为活动对泉域岩溶地下水系统中的SO_(4)^(2-)和NO_(3)^(-)质量浓度有一定程度影响。岩溶地下水来源于大气降水,并且在入渗前发生了二次蒸发作用,氘盈余值在径流过程中有所降低。水质评价结果表明,岩溶地下水质量整体优于第四系地下水,分别有50%的岩溶水和37.5%的第四系水样满足饮用目的。TDS、ρ(SO_(4)^(2-))和ρ(NO_(3)^(-))是影响泉域地下水水质的关键指标。引起泉域岩溶地下水系统水质恶化的潜在人类活动主要包括矿山排水、农业灌溉和城市污水排放。通过水质分级评价,提出了泉域地下水环境保护措施。研究结果将有助于为百泉泉域岩溶地下水资源的供水安全和地下水环境保护治理提供参考。 展开更多
关键词 百泉泉域 南水入冀 自组织映射神经网络 水文地球化学 熵变权水质指数
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基于自组织映射神经网络的VANET组网算法 被引量:12
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作者 吴怡 杨琼 +2 位作者 吴庆祥 沈连丰 林潇 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第12期136-145,共10页
研究了应用于汽车辅助驾驶、无人驾驶等智能交通领域的车辆组网方法,提出一种将自组织映射神经网络算法应用于车辆自组织网络进行车辆组网的算法,该算法根据车辆定时发出的消息中位置、行驶方向等信息对车辆按目的地、行驶方向的相似性... 研究了应用于汽车辅助驾驶、无人驾驶等智能交通领域的车辆组网方法,提出一种将自组织映射神经网络算法应用于车辆自组织网络进行车辆组网的算法,该算法根据车辆定时发出的消息中位置、行驶方向等信息对车辆按目的地、行驶方向的相似性进行组网,组网后的车辆主要接收并处理与之在同一个网络中的车辆的信息。理论分析和仿真结果表明,组网后的系统传输时延远低于未组网通信情况,吞吐量有显著提高。 展开更多
关键词 车辆自组织网络 自组织映射 神经网络 组网
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基于SOM分析的重金属和有机农药对发光细菌急性毒性效应
4
作者 刘信勇 朱利明 +6 位作者 陈珊 郭芳 邹曦 刘洋洋 常志兵 张晓敏 肖新宗 《水生态学杂志》 北大核心 2025年第3期22-31,共10页
系统评估污染物急性毒性,为水污染控制和环境管理提供技术支持。选取10种重金属化合物和10种有机农药作为研究对象,采用ISO推荐的费氏弧菌(Vibrio fischeri)发光抑制法,评估污染物的急性毒性,利用自组织映射神经网络(SOM)分析不同污染... 系统评估污染物急性毒性,为水污染控制和环境管理提供技术支持。选取10种重金属化合物和10种有机农药作为研究对象,采用ISO推荐的费氏弧菌(Vibrio fischeri)发光抑制法,评估污染物的急性毒性,利用自组织映射神经网络(SOM)分析不同污染物的毒性效应。结果表明,不同重金属和农药对发光细菌的急性毒性存在较大差异。根据半抑制效应浓度(EC_(50))值,确定重金属毒性大小排序如下:二氯化汞>硝酸铅>硫酸锌>酒石酸锑钾>氯化铁>氯化镉>硫酸铜>氯化镍>重铬酸钾>氯化锰,其中二氯化汞(EC_(50)=0.37 mg/L)毒性最强,氯化锰(EC_(50)=257.48mg/L)最弱;有机农药毒性大小排序如下:吡虫啉>烟嘧磺隆>啶虫脒>甲霜灵>草甘膦>三唑酮>氟氯氰菊酯>敌百虫>芸苔素内酯>阿特拉津,其中吡虫啉(EC_(50)=9.36 mg/L)毒性最强,阿特拉津(EC_(50)=6044.52 mg/L)毒性最弱。SOM分析表明,毒性较强的污染物(如二氯化汞、吡虫啉)在映射图中聚集于高毒性区域,其EC_(50)值分布范围相近(0.37~30.5mg/L),表明其对发光细菌的毒性机制可能具有相似性;而低毒性污染物(如阿特拉津、敌百虫、芸苔素内酯酯)则分布于另一区域,EC_(50)值跨度较大(2244.92~6044.52 mg/L),毒性差异显著。此外,部分重金属与农药因潜在相似的作用机制或代谢途径呈现邻近分布。研究揭示了重金属与农药对发光细菌的毒性作用规律,证实了SOM在毒性分类与机制探索中的有效性,可为环境化学品的生物毒性测试、突发污染事件的应急监测及生态风险管理提供重要参考依据。 展开更多
关键词 发光细菌 急性毒性 重金属 有机农药 自组织映射神经网络
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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
5
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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融合SOM神经网络与K-means聚类算法的用户信用画像研究 被引量:2
6
作者 罗博炜 罗万红 谭家驹 《铁路计算机应用》 2024年第7期14-19,共6页
为提高现阶段基于K-Means聚类算法的用户信用画像模型的准确性和实时性,提出一种融合自组织映射(SOM,Self-Organizing Map)神经网络与K-Means聚类算法的改进方法。通过SOM对用户数据进行降维和特征提取,直接获得最优聚类数目后再用K-Me... 为提高现阶段基于K-Means聚类算法的用户信用画像模型的准确性和实时性,提出一种融合自组织映射(SOM,Self-Organizing Map)神经网络与K-Means聚类算法的改进方法。通过SOM对用户数据进行降维和特征提取,直接获得最优聚类数目后再用K-Means算法进行聚类分析。通过真实在线借贷平台数据对所提方法进行验证,结果表明,该方法可提升用户信用画像分析的质量,更好地满足金融数据分析中对实时管理和风险控制的要求,为金融机构提供精准的决策支持。 展开更多
关键词 用户信用画像 SOM神经网络 K-MEANS聚类算法 时间复杂度 风险控制
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基于SSOM的流动单元划分方法及生产应用——以渤海湾盆地F油田古近系沙三中亚段湖底浊积水道为例
7
作者 王亚 刘宗宾 +2 位作者 路研 王永平 刘超 《岩性油气藏》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期160-169,共10页
在储层构型级次划分的基础上,归纳总结了渤海湾盆地F油田古近系沙三中亚段湖底浊积水道各级渗流屏障与构型界面的关系,并采用监督模式下的自组织映射神经网络算法开展流动单元定量评价,明确了构型模式控制下的流动单元分布规律。研究结... 在储层构型级次划分的基础上,归纳总结了渤海湾盆地F油田古近系沙三中亚段湖底浊积水道各级渗流屏障与构型界面的关系,并采用监督模式下的自组织映射神经网络算法开展流动单元定量评价,明确了构型模式控制下的流动单元分布规律。研究结果表明:(1)渤海湾盆地F油田沙三中亚段储层可划分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ、Ⅳ等4类流动单元。(2)基于SSOM算法的流动单元识别结果表现出较高的预测准确率,其中,256组训练样本的整体回判准确率为82.81%,110组测试样本的识别准确率为80.91%,能够满足地质油藏研究的需求。(3)垂向上,不同类型的单一水道内部发育的流动单元类型不同,造成流动单元垂向分布的差异性。Ⅰ类、Ⅱ类优质流动单元发育在浊积水道体系演化的中期,主要分布在二类单一水道;Ⅲ类、Ⅳ类流动单元发育在浊积水道体系演化的早期和晚期,其中,Ⅲ类流动单元分布广泛,在一类、二类、三类单一水道均有分布,Ⅳ类流动单元发育在一类、三类单一水道。侧向上,受水道体系不同沉积演化阶段的影响,流动单元的侧向分割方式不同。流动单元与非渗透层接触样式发育在浊积水道体系早期沉积旋回中,接触界面明显,属于一类水道沉积砂体;流动单元间的相互接触样式则发育在水道体系中晚期沉积旋回中,属于二类、三类水道沉积砂体。(4)平面上,受单一水道侧向迁移和垂向加积作用的影响,复合水道内部流动单元平面展布差异性明显。Ⅲ类流动单元在单砂体内部广泛发育,井间连续性好,在浊积主水道、浊积水道及水道漫溢沉积砂体处均有发育;渗流能力较好的Ⅰ类、Ⅱ类流动单元分布局限、连续性差,仅在浊积水道主流线方向及主水道砂体处有分布,呈不连续的点状或带状分布;Ⅳ类流动单元呈环带状分布在Ⅲ类流动单元的外缘,在浊积水道漫溢沉积砂体处发育。 展开更多
关键词 SSOM算法 浊积水道 储层构型 流动单元 自组织映射神经网络 监督模式 沙三中亚段 古近系 渤海湾盆地
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基于 DLBSOM 的水下机器人集群任务分配与路径规划
8
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... 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。 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
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SOM人工神经网络在客机零部件故障诊断中的应用研究 被引量:8
9
作者 吴海桥 刘毅 +1 位作者 丁运亮 张祥伟 《南京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第1期31-34,共4页
现代客机在使用过程中不可避免地会发生各种故障 ,故障诊断对保证飞行安全十分重要 ,本文将基于概率的数学方法与专家经验相结合对其进行故障诊断。Kohonen的自组织特征映射 (Self-organizing map,SOM)人工神经网络在输出上可反映出输... 现代客机在使用过程中不可避免地会发生各种故障 ,故障诊断对保证飞行安全十分重要 ,本文将基于概率的数学方法与专家经验相结合对其进行故障诊断。Kohonen的自组织特征映射 (Self-organizing map,SOM)人工神经网络在输出上可反映出输入学习样本的概率密度分布 ,且无需知道样本的概率分布的先验知识 ,兼具函数逼近功能。本文将 SOM引入这一领域 ,用于计算飞机零部件发生故障的概率 ,以及实现数学方法计算结果与专家经验的结合 ,实际应用说明了该方法的可行性。 展开更多
关键词 SOM人工神经网络 客机 故障诊断 概率计算 函数逼近 自组织特征映射
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基于SOFM神经网络的边坡稳定性评价 被引量:22
10
作者 薛新华 张我华 刘红军 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第8期2236-2240,共5页
针对边坡工程稳定性分析中参数的不确定性,在分析自组织特征映射神经网络(SOFM)基本学习算法的基础上,从提高算法收敛速度和性能出发,将自组织特征映射神经网络基本学习算法加以改进,据此建立了评价边坡稳定状态的SOFM神经网络模型。然... 针对边坡工程稳定性分析中参数的不确定性,在分析自组织特征映射神经网络(SOFM)基本学习算法的基础上,从提高算法收敛速度和性能出发,将自组织特征映射神经网络基本学习算法加以改进,据此建立了评价边坡稳定状态的SOFM神经网络模型。然后用收集到的边坡稳定工程实例作为样本,对该模型进行训练和检验,并与BP神经网络判别结果对比。结果表明,SOFM神经网络性能良好、预测精度高,是边坡稳定性评价的一种有效方法。 展开更多
关键词 自组织特征映射 神经网络 边坡稳定 评价
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用神经网络进行散乱点的区域分割 被引量:12
11
作者 史桂蓉 邢渊 张永清 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第7期1093-1096,共4页
点云的区域分割实质上是根据点的局部几何特性的相似性对点进行分类 ,利用自组织特征映射神经网络 (SOFM)方法可以实现无监督的特征聚类 .使用 SOFM进行反向工程中点云的区域分割 ,选用数据点的坐标、法向量六维向量作为 SOFM的输入 ,... 点云的区域分割实质上是根据点的局部几何特性的相似性对点进行分类 ,利用自组织特征映射神经网络 (SOFM)方法可以实现无监督的特征聚类 .使用 SOFM进行反向工程中点云的区域分割 ,选用数据点的坐标、法向量六维向量作为 SOFM的输入 ,通过改进 SOFM的学习算法 ,加入输入权和距离权 ,加速了分割的速度和正确性 .利用 SOFM方法实现点云分割具有以下优点 :不必限定面的类型 ;用户可以控制分区的个数 ;可以处理噪声数据 . 展开更多
关键词 自组织特征映射 神经网络 数据分割 反向工程 点云 区域分割 学习算法 CAD
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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
12
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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基于人工神经网络的岩石含油气性评价方法 被引量:8
13
作者 刘勇健 沈军 +1 位作者 刘义建 王琳 《石油实验地质》 CAS CSCD 北大核心 2000年第3期276-279,共4页
神经网络计算法是模拟人体经络系统活动的机理来研究事物的新方法。本文运用T .Kohonen提出的SOM自组织人工神经网络模型 ,以准噶尔盆地的彩南油田一主力油层为例 ,建立起岩石含油气性评价的人工神经网络模型。实例研究表明 ,人工神经... 神经网络计算法是模拟人体经络系统活动的机理来研究事物的新方法。本文运用T .Kohonen提出的SOM自组织人工神经网络模型 ,以准噶尔盆地的彩南油田一主力油层为例 ,建立起岩石含油气性评价的人工神经网络模型。实例研究表明 ,人工神经网络法性能良好 。 展开更多
关键词 自组织 含油气性 人工神经网络 岩石 评价方法
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SOM-BP神经网络在机械故障诊断中的应用研究 被引量:8
14
作者 罗亮 李国璋 +2 位作者 杨权 贾志杰 滕飞 《车用发动机》 北大核心 2008年第2期72-75,共4页
从信息融合的角度出发,以自组织特征映射网络SOM和误差反向传播网络BP为理论基础,提出了SOM-BP神经网络模型,引用某内燃机燃油系统故障及其相关参数作为训练样本建立诊断模型。通过仿真试验,验证了SOM-BP神经网络在机械故障诊断中的正... 从信息融合的角度出发,以自组织特征映射网络SOM和误差反向传播网络BP为理论基础,提出了SOM-BP神经网络模型,引用某内燃机燃油系统故障及其相关参数作为训练样本建立诊断模型。通过仿真试验,验证了SOM-BP神经网络在机械故障诊断中的正确性和精确性。 展开更多
关键词 自组织映射 神经网络 故障诊断
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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
15
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... 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。 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
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基于神经网络的不规则件排样技术 被引量:3
16
作者 翟红岩 苏传生 +1 位作者 张莹 史俊友 《青岛科技大学学报(自然科学版)》 CAS 2009年第4期357-360,共4页
提出一种利用人工神经网络求解不规则件排样问题的方法。对于二维不规则零件在排样区域上的优化排列,采用自组织特征映射模型(SOM)和Hopfield人工神经网络相结合的方法,寻找排样件在排样时的最优位置及各自的旋转角度,实现了二维不规则... 提出一种利用人工神经网络求解不规则件排样问题的方法。对于二维不规则零件在排样区域上的优化排列,采用自组织特征映射模型(SOM)和Hopfield人工神经网络相结合的方法,寻找排样件在排样时的最优位置及各自的旋转角度,实现了二维不规则件自动排样,得到满意的优化排样结果,实例证明了该算法的有效性和实用性。 展开更多
关键词 自组织特征映射模型 Hopfield人工神经网络 不规则件 优化排样
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自组织神经树用于3-甲基芬太尼衍生物构效关系的研究 被引量:3
17
作者 方建慧 陆文聪 +2 位作者 丁益民 阎立诚 陈念贻 《高等学校化学学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 1996年第8期1280-1284,共5页
用自组织神经树方法研究3-甲基芬太尼衍生物的镇痛活性与其结构特征参数间的非线性关系,结果表明:该网络性能良好、识别成功率高,可望成为药物构效关系研究的有效辅助手段。
关键词 甲基 芬太尼衍生物 构效关系 自组织神经树
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基于聚类分析的人工神经网络洪水预报模型研究 被引量:11
18
作者 尹雄锐 张翔 夏军 《四川大学学报(工程科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第3期34-40,共7页
应用模糊C均值(FCM)和自组织映射网络(SOM)两种方法将洪水流量过程线进行分解,并聚成不同的类别,结合多层前馈神经网络(MFN)建立了两个综合神经网络模型(FCMMFN和SOMMFN),进行洪水预报。在王家厂水库流域洪水预报的应用结果表明,两种聚... 应用模糊C均值(FCM)和自组织映射网络(SOM)两种方法将洪水流量过程线进行分解,并聚成不同的类别,结合多层前馈神经网络(MFN)建立了两个综合神经网络模型(FCMMFN和SOMMFN),进行洪水预报。在王家厂水库流域洪水预报的应用结果表明,两种聚类方法能够将流量过程分解为具有不同内在规律的若干过程,两种综合神经网络模型预报精度均优于单一的多层前馈网络模型,而且FCMMFN的精度高于SOMMFN。 展开更多
关键词 模糊C均值 自组织映射网络 洪水预报 聚类分析 人工神经网络
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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
19
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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自组织神经影射网络排序及其在植物群落分析中的应用 被引量:7
20
作者 张金屯 孟东平 席跃翔 《北京林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第1期1-5,共5页
自组织神经影射网络(SOFM)对复杂问题和非线性问题具有较强的分析和解决功能,其特征完全适合植物群落的排序研究。该文介绍了SOFM的基本原理和排序分析过程及方法,并应用SOFM网络排序对太行山中段植物群落进行了排序分析。其计算过程在M... 自组织神经影射网络(SOFM)对复杂问题和非线性问题具有较强的分析和解决功能,其特征完全适合植物群落的排序研究。该文介绍了SOFM的基本原理和排序分析过程及方法,并应用SOFM网络排序对太行山中段植物群落进行了排序分析。其计算过程在Matlab 6.5神经网络工具箱中实现。结果将68个样方排列在SOFM拓扑空间,排序轴反映了明确的生态梯度,能够反映植物群落间的生态关系,生态意义明确,符合植被实际,表明SOFM网络是有效的植物群落排序方法。在SOFM排序过程中也很容易进行聚类,有利于群落分类和排序的结合。 展开更多
关键词 自组织神经影射网络 植被 数量方法 梯度分析 排序 太行山
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