ES-SOFM混合模型及其在水环境评价中的应用 被引量：4

1

作者 许世刚 高新陵 《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2002年第5期53-55,共3页

提出一种基于进化策略 (EvolutionaryStrategy ,ES)和自组织特征映射 (Self OrganizingFeatureMap ,SOFM)神经网络的混合模型进行水环境评价的新方法 .把SOFM网络嵌入到ES中 ,根据SOFM网络的运行状态构造ES的适应性函数 ,利用ES的强搜... 提出一种基于进化策略 (EvolutionaryStrategy ,ES)和自组织特征映射 (Self OrganizingFeatureMap ,SOFM)神经网络的混合模型进行水环境评价的新方法 .把SOFM网络嵌入到ES中 ,根据SOFM网络的运行状态构造ES的适应性函数 ,利用ES的强搜索能力克服SOFM网络对初始权向量和样本输入次序敏感的弱点 .在水环境评价中的应用效果表明 。 展开更多

关键词 ES-sofm混合模型 水环境评价 自组织特征映射 适应性 聚类 水质评价

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基于SOFM神经网络的客运一体化枢纽分类 被引量：1

2

作者 曹守华 袁振洲 +1 位作者 韩宝明 李得伟 《北京交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第6期47-51,共5页

分析了在大城市进行交通一体化枢纽建设的必要性,建立了反映客运交通枢纽一体化特性的指标体系,提出采用自组织特征映射(Self-Organizing Feature Map,SOFM)神经网络进行城市交通客运一体化枢纽分类的新方法.最后采用广州交通客运一体... 分析了在大城市进行交通一体化枢纽建设的必要性,建立了反映客运交通枢纽一体化特性的指标体系,提出采用自组织特征映射(Self-Organizing Feature Map,SOFM)神经网络进行城市交通客运一体化枢纽分类的新方法.最后采用广州交通客运一体化枢纽为例,通过定量定性结合的方法,对客运一体化枢纽进行了分类. 展开更多

关键词 交通枢纽 客运一体化 自组织特征映射网络 分类

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基于SOFM网络的山东省水资源承载力评价

3

作者 王艳 曹俊茹 吴佩林 《安徽农业科学》 CAS 北大核心 2009年第33期16494-16495,16530,共3页

水资源承载能力与评价指标组成了一个复杂的非线性系统,评价的难点在于确定各评价指标的权值。结合地理信息系统(GIS)和人工神经网络(ANN)技术,提出对水资源承载力进行评价的一种新方法;根据构建的水资源承载力评价指标体系,以山东省为... 水资源承载能力与评价指标组成了一个复杂的非线性系统,评价的难点在于确定各评价指标的权值。结合地理信息系统(GIS)和人工神经网络(ANN)技术,提出对水资源承载力进行评价的一种新方法;根据构建的水资源承载力评价指标体系,以山东省为例,利用自组织神经网络模型(SOFM)对水资源承载力进行了评价。结果表明,山东省17地市水资源承载力可划分为5类,模拟结果比较理想。 展开更多

关键词 人工神经网络(ANN) 自组织神经网络(sofm) 水资源承载力 评价 山东省

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基于SOFM网络的雷达装备智能故障诊断

4

作者 朱家元 刘庆华 刘根 《空军雷达学院学报》 2010年第3期167-169,共3页

针对雷达装备故障特征,采用自组织映射(SOFM)神经网络构建雷达装备故障诊断模型,通过网络学习,获得可视拓扑映射图,并采用映射图对典型雷达电子装备故障进行了诊断.结果表明:该故障诊断模型具有较高的诊断准确度,具有故障诊断可视化,为... 针对雷达装备故障特征,采用自组织映射(SOFM)神经网络构建雷达装备故障诊断模型,通过网络学习,获得可视拓扑映射图,并采用映射图对典型雷达电子装备故障进行了诊断.结果表明:该故障诊断模型具有较高的诊断准确度,具有故障诊断可视化,为雷达装备故障诊断研究提供了新的有效方法. 展开更多

关键词 神经网络 自组织特征映射 雷达装备 故障诊断

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基于GIS和模糊SOFM模型的省级尺度土地类型划分研究——以河南省为例 被引量：10

5

作者 刘亚男 吴克宁 +1 位作者 李晓亮 李潇 《中国土地科学》 CSSCI CSCD 北大核心 2021年第11期112-122,共11页

研究目的:延续且深入国内分级尺度土地类型研究,在研究思路和研究方法上为新时期土地类型划分研究提供借鉴。研究方法:基于主控因素、相对稳定因素及动态因素的研究思路,采用三级分类层次,构建省级尺度土地类型划分指标体系,运用模糊SOF... 研究目的:延续且深入国内分级尺度土地类型研究,在研究思路和研究方法上为新时期土地类型划分研究提供借鉴。研究方法:基于主控因素、相对稳定因素及动态因素的研究思路,采用三级分类层次,构建省级尺度土地类型划分指标体系,运用模糊SOFM模型和GIS技术,以河南省为实证案例进行土地类型划分。研究结果:(1)可将河南省划分为39个土地类,3333个土地型,4015个土地组,类型结果能反映河南省地域分异规律;(2)分类结果与传统图层叠置法划分结果在空间上存在较高一致性。研究结论:基于GIS和模糊SOFM模型对省级尺度土地类型划分具有有效性。 展开更多

关键词 土地类型 省级尺度 模糊理论 自组织神经网络模型 河南省

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基于SOFM神经网络的SAR图像目标识别 被引量：2

6

作者 刘伟伟 胡兴平 +1 位作者 卢晓敏 宋慧娟 《现代防御技术》 北大核心 2016年第4期56-60,共5页

在SAR图像的识别中,传统的识别方法必须提前知道所有目标的类别,不能对任意的目标进行识别。通过分析SAR图像的特点,选取了一组由Hu不变矩和由三角函数生成法导出的5个新的不变矩组成的特征向量。利用自组织特征映射(SOFM)神经网络对目... 在SAR图像的识别中,传统的识别方法必须提前知道所有目标的类别,不能对任意的目标进行识别。通过分析SAR图像的特点,选取了一组由Hu不变矩和由三角函数生成法导出的5个新的不变矩组成的特征向量。利用自组织特征映射(SOFM)神经网络对目标进行了聚类分析。实验表明,选取的特征向量能够较准确地描述目标,且SOFM神经网络能够自适应,自组织地对目标进行聚类。同时,用测试图像对训练好的网络进行了测试,得到了较为理想的识别效果。 展开更多

关键词 自组织特征映射神经网络 目标识别 合成孔径雷达 不变矩 聚类分析 特征提取

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基于SOFM方法的安徽省矿产资源开发主体功能区划研究 被引量：1

7

作者 李臻 陈义华 +3 位作者 陈从喜 李政 任升莲 任芳语 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第1期111-117,共7页

文章选择安徽省主要的矿产资源分布区,构建矿产资源开发功能区划指标体系,并通过自组织特征映射(self-organizing feature map,SOFM)网络方法对指标数据进行聚类,根据各聚类结果的区域特征,对安徽省矿产资源开发功能区进行研究。结果表... 文章选择安徽省主要的矿产资源分布区,构建矿产资源开发功能区划指标体系,并通过自组织特征映射(self-organizing feature map,SOFM)网络方法对指标数据进行聚类,根据各聚类结果的区域特征,对安徽省矿产资源开发功能区进行研究。结果表明:安徽省矿产资源分布显著集中,矿产资源富集区主要分布在皖江及皖北地区;安徽省整体生态环境较好,研究区内80.77%的县区生态环境适宜进行适度开发;矿产资源较丰富的县区内生态环境适宜开发,而生态环境指数较高的县区矿产资源匮乏,表明安徽省矿产资源开发与生态保护不存在根本冲突。研究结果解释了安徽省矿产资源空间分布规律,可为分区制定差别化管理政策提供理论依据,对安徽省矿产资源可持续发展规划有一定的参考价值。 展开更多

关键词 矿产资源开发 主体功能区划 自组织特征映射(sofm)网络 空间开发格局

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结肠压力数据的自组织聚类分析 被引量：7

8

作者 迟冬祥 颜国正 +4 位作者 王文兴 林良明 张根福 史熠 宋安 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第2期277-280,共4页

结肠测压对结肠运动障碍疾病 ,如慢传输型便秘 (Slow Transit Constipation,STC)的诊断有较高的价值 ,但由于它是介入性检查 ,实施起来很不方便 .为此 ,对实际采集的结肠压力信号进行特征提取 ,采用自组织特征映射的方法进行结肠压力信... 结肠测压对结肠运动障碍疾病 ,如慢传输型便秘 (Slow Transit Constipation,STC)的诊断有较高的价值 ,但由于它是介入性检查 ,实施起来很不方便 .为此 ,对实际采集的结肠压力信号进行特征提取 ,采用自组织特征映射的方法进行结肠压力信号的自聚类和识别 .结果表明 ,这种方法可以区分正常与异常的结肠压力信号 ,与初始的医疗诊断相符合 ,可以作为判断肠道运动性能的辅助诊断手段 ,为根据结肠压力信号进一步识别肠道的动力性能、诊断 STC奠定了基础 . 展开更多

关键词 结肠压力信号 自组织特征映射 聚类分析

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结构自适应自组织神经网络的研究 被引量：14

9

作者 吴郢 阎平凡 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第7期55-58,共4页

针对Ｋｏｈｏｎｅｎ的自组织特征映射（ＳＯＦＭ）神经网络的不足，本文把进化计算的思想用于神经网络的结构寻优之中，提出了一种结构自适应的自组织神经网络（ＳＡＳＯＮＮ）模型．ＳＡＳＯＮＮ基于把每个神经元看成是一个进化群体中... 针对Ｋｏｈｏｎｅｎ的自组织特征映射（ＳＯＦＭ）神经网络的不足，本文把进化计算的思想用于神经网络的结构寻优之中，提出了一种结构自适应的自组织神经网络（ＳＡＳＯＮＮ）模型．ＳＡＳＯＮＮ基于把每个神经元看成是一个进化群体中的一个个体的观点，构造了神经元生长（ｇｒｏｗｉｎｇ）和删除（ｐｒｕｎｉｎｇ）的准则和方法，使得ＳＯＦＭ中的神经元欠利用，神经网络映射欠准确。 展开更多

关键词 自组织特征映射 sofm 神经网络 结构自适应

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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

10

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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迷彩设计中背景图像聚类方法的比较分析 被引量：12

11

作者 喻钧 初苗 +1 位作者 田少辉 胡志毅 《应用科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第5期475-479,共5页

迷彩设计中,通过对目标背景的图像信息进行归类处理,利用图像分割技术获取背景斑点,然后设计出与背景亮度和纹理相协调的迷彩图案.目前,最常用的图像分割方法是均值聚类法,由于它直接利用灰度信息以致分割的细节不明显,容易导致模拟背... 迷彩设计中,通过对目标背景的图像信息进行归类处理,利用图像分割技术获取背景斑点,然后设计出与背景亮度和纹理相协调的迷彩图案.目前,最常用的图像分割方法是均值聚类法,由于它直接利用灰度信息以致分割的细节不明显,容易导致模拟背景纹理失真.针对它的不足,提出了采用基于自组织特征映射(selforganizing feature map, SOFM)神经网络的分割方法对背景进行聚类分割.该方法将整幅图像作为神经网络的输入,聚类分割后的颜色作为输出,按照自组织特征映射网络的学习过程,使用其函数进行迭代运算直至学习停止.比较实验结果表明,SOFM方法能更好地保留图像的细节纹理,得到较为理想的设计效果. 展开更多

关键词 迷彩设计 图像分割 均值聚类 自组织特征映射

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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

12

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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一种用于雷达信号分选的改进型神经网络 被引量：4

13

作者 程柏林 朱元清 马晓岩 《空军雷达学院学报》 2005年第2期18-20,共3页

基于雷达信号分选的应用需求,对传统自组织特征映射(SOFM)神经网络进行了分析,提出一种结构自调整的改进型SOFM神经网络,并进行了分选仿真.结果表明,该网络能够通过增加或删减输出神经元的数目,自动调整神经网络的规模使其与实际输入模... 基于雷达信号分选的应用需求,对传统自组织特征映射(SOFM)神经网络进行了分析,提出一种结构自调整的改进型SOFM神经网络,并进行了分选仿真.结果表明,该网络能够通过增加或删减输出神经元的数目,自动调整神经网络的规模使其与实际输入模式的类别数目相适应,从而取得了较好的雷达信号分选效果. 展开更多

关键词 sofm神经网络 结构自调整 雷达信号分选

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基于区域特征光谱的高光谱图像神经网络分类方法研究

14

作者 陶鹏 范宁军 谌德荣 《电子器件》 CAS 2008年第4期1331-1334,1337,共5页

通过分析在无人工选择训练样本条件下,图像光谱噪声对高光谱图像SOFM神经网络分类的影响,针对分类结果中产生的麻点现象,论文提出了通过提取区域特征光谱以抑制图像噪声,并给出了相似度阈值选取的方法;在此基础上提出了基于区域特征光... 通过分析在无人工选择训练样本条件下,图像光谱噪声对高光谱图像SOFM神经网络分类的影响,针对分类结果中产生的麻点现象,论文提出了通过提取区域特征光谱以抑制图像噪声,并给出了相似度阈值选取的方法;在此基础上提出了基于区域特征光谱的高光谱图像SOFM神经网络分类方法,通过对具有不同地物分布特点的高光谱数据进行仿真,结果表明:在无人工选择训练样本的条件下,与传统SOFM网络分类方法相比较,本文提出的方法显著抑制了麻点现象,分类结果更加合理。 展开更多

关键词 高光谱图像 区域特征光谱 sofm分类

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基于自组织特征映射网络的心电信号矢量量化 被引量：1

15

作者 张浙亮 吕维雪 《中国生物医学工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第1期97-103,共7页

矢量量化（ＶｅｃｔｏｒＱｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ）是一种重要的数据编码方法，其关键是码本设计和检索方法。然而，通常的码本聚类生成算法所用的局部信息，不能很好表现信号特征。由Ｋｏｈｏｎｅｎ提出的自组织特征映射（Ｓｅｌｆ... 矢量量化（ＶｅｃｔｏｒＱｕａｎｔｉｚａｔｉｏｎ）是一种重要的数据编码方法，其关键是码本设计和检索方法。然而，通常的码本聚类生成算法所用的局部信息，不能很好表现信号特征。由Ｋｏｈｏｎｅｎ提出的自组织特征映射（ＳｅｌｆＯｒｇａｎｉｚｉｎｇＦｅａｔｕｒｅＭａｐ，ＳＯＦＭ）具有自组织聚类特性，可直接用于码本设计，并较著名的ＬＢＧ算法有许多良好特性。本文在简略描述自组织特征映射网络特点后，主要论述一种新改进算法并将其运用于心电信号压缩。从压缩结果来看，ＳＯＦＭ法适用于多种心电波形压缩任务；对于基线波动严重的波形，效果可较好；对规则波形如Ｔ１００等却不很理想，Ｓ波处有失真。 展开更多

关键词 心电信号 自组织特征映射 矢量量化 数据压缩

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