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3D Ice Shape Description Method Based on BLSOM Neural Network
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作者 ZHU Bailiu ZUO Chenglin 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI CSCD 2024年第S01期70-80,共11页
When checking the ice shape calculation software,its accuracy is judged based on the proximity between the calculated ice shape and the typical test ice shape.Therefore,determining the typical test ice shape becomes t... When checking the ice shape calculation software,its accuracy is judged based on the proximity between the calculated ice shape and the typical test ice shape.Therefore,determining the typical test ice shape becomes the key task of the icing wind tunnel tests.In the icing wind tunnel test of the tail wing model of a large amphibious aircraft,in order to obtain accurate typical test ice shape,the Romer Absolute Scanner is used to obtain the 3D point cloud data of the ice shape on the tail wing model.Then,the batch-learning self-organizing map(BLSOM)neural network is used to obtain the 2D average ice shape along the model direction based on the 3D point cloud data of the ice shape,while its tolerance band is calculated using the probabilistic statistical method.The results show that the combination of 2D average ice shape and its tolerance band can represent the 3D characteristics of the test ice shape effectively,which can be used as the typical test ice shape for comparative analysis with the calculated ice shape. 展开更多
关键词 icing wind tunnel test ice shape batch-learning self-organizing map neural network 3D point cloud
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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
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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
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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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基于核Batch SOM聚类优化的语义Web服务发现机制研究 被引量:6
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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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一种基于属性约简和SOM的客户细分方法
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作者 郑永前 于胜男 王永生 《工业工程》 北大核心 2011年第2期31-36,共6页
客户细分是保险行业进行差异化营销的基础。由于知识冗余的存在,采用传统的聚类方法进行客户细分存在细分质量低的问题。为有效进行客户细分,提出基于属性约简和SOM的聚类模型。应用属性约简规则处理数据可有效识别冗余知识,找出关键属... 客户细分是保险行业进行差异化营销的基础。由于知识冗余的存在,采用传统的聚类方法进行客户细分存在细分质量低的问题。为有效进行客户细分,提出基于属性约简和SOM的聚类模型。应用属性约简规则处理数据可有效识别冗余知识,找出关键属性;将关键属性作为SOM神经模型的输入,提高客户细分质量。以H保险公司作为实例,使用该模型进行客户细分,通过聚类结果比较,证明方法有效。 展开更多
关键词 属性简约 聚类分析 自组织映射神经网络 客户细分
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基于SOM映射网络的人群流量预测在节能照明中的应用
6
作者 邬斗雪 徐峻峰 《建筑节能》 CAS 2017年第11期95-97,105,共4页
通常比较常见的照明控制都是事先设定好的时间控制模式,不可调节且也不能满足精细化控制以及智能化的要求。运用SOM自组织映射网络将人流量历史数据进行特征提取并分类,再将各类数据结果运用BP神经元网络方法进行预测,并将预测结果结合... 通常比较常见的照明控制都是事先设定好的时间控制模式,不可调节且也不能满足精细化控制以及智能化的要求。运用SOM自组织映射网络将人流量历史数据进行特征提取并分类,再将各类数据结果运用BP神经元网络方法进行预测,并将预测结果结合照度需求,不同等级人群流量给予不同等级的照度输出,最后在节能方面也与传统照明方式做了对比。实验结果表明,SOM-BP神经元算法预测下的短期人流量预测数据比BP算法精度更高,结合照明调节后在节能方面具有更好的效果,为照明系统提供了新的节能方案。 展开更多
关键词 节能照明 人流量预测 自组织特征映射网络som BP神经元网络
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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
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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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基于足底压力信息的跌倒姿态聚类识别方法 被引量:4
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作者 陈洪波 高青 +2 位作者 冯涛 朱振朋 刘喻 《电子技术应用》 北大核心 2016年第5期113-115,119,共4页
为了进一步提高基于足底压力传感器的老年跌倒检测系统的识别率,以及准确地判断人体跌倒方向,提出了利用自组织映射神经网络(SOM)和足底压力传感信息对人体动作进行聚类分析的方法。为了验证SOM方法的识别效果,采取包含跌倒在内的13类... 为了进一步提高基于足底压力传感器的老年跌倒检测系统的识别率,以及准确地判断人体跌倒方向,提出了利用自组织映射神经网络(SOM)和足底压力传感信息对人体动作进行聚类分析的方法。为了验证SOM方法的识别效果,采取包含跌倒在内的13类常见动作的130个样本对训练好的SOM网络进行测试。测试结果表明,系统灵敏度、特异度及准确度分别为92.5%、93.3%、93.1%,其结果均优于常用的阈值法。综上,SOM方法对人体跌倒姿态识别具有较高的可靠性和准确度。 展开更多
关键词 自组织映射神经网络 聚类分析 足底压力传感信息 人体跌倒姿态识别
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乳腺肿瘤超声图像中感兴趣区域的自动检测 被引量:10
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作者 苏燕妮 汪源源 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第2期178-184,共7页
由于斑点噪声、伪影以及病灶形状多变的影响,乳腺肿瘤超声图像中肿瘤区域的自动检测以及病灶的边缘提取比较困难,已有的方法主要是由医生先手工提取感兴趣区域(ROI)。本研究提出一种乳腺肿瘤超声图像中感兴趣区域自动检测的方法,选用超... 由于斑点噪声、伪影以及病灶形状多变的影响,乳腺肿瘤超声图像中肿瘤区域的自动检测以及病灶的边缘提取比较困难,已有的方法主要是由医生先手工提取感兴趣区域(ROI)。本研究提出一种乳腺肿瘤超声图像中感兴趣区域自动检测的方法,选用超声图像的局部纹理、局部灰度共生矩阵以及位置信息作为特征,采用自组织映射神经网络进行分类,自动识别乳腺肿瘤区域。对包含168幅乳腺肿瘤超声图像的数据库进行识别的结果表明:该方法自动识别ROI的准确率达到86.9%,可辅助医生提取肿瘤的实际边缘以及进一步诊断。 展开更多
关键词 乳腺肿瘤 超声图像 感兴趣区域 自动检测 自组织映射神经网络
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一种基于成长型神经网络的曲面重建快速算法 被引量:2
10
作者 王世东 张佑生 +1 位作者 偶春生 谢颖 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2006年第8期984-987,共4页
文章使用成长型神经网络来实现曲面的快速重建,在重建过程中采用线性组合的方式分裂节点;使用一种简化的方法计算节点的Voronoi区域面积,以用来分配新增节点的计数器值;最后对生成的曲面进一步综合优化。实验结果表明,使用该算法能够快... 文章使用成长型神经网络来实现曲面的快速重建,在重建过程中采用线性组合的方式分裂节点;使用一种简化的方法计算节点的Voronoi区域面积,以用来分配新增节点的计数器值;最后对生成的曲面进一步综合优化。实验结果表明,使用该算法能够快速获得形状良好的曲面。 展开更多
关键词 神经网络 自组织映射 成长型神经网络
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用自组织图方法选择电动车电池堆的锂电池(英文) 被引量:8
11
作者 Paolo Raspa Leonardo Frinconi +5 位作者 Adriano Mancini Matteo Cavalletti Sauro Longhi Luca Fulimeni Paolo Bellesi Roberto Isidori 《汽车安全与节能学报》 CAS 2011年第2期157-164,共8页
电动车储存系统的一个挑战性问题是如何有效使用多层锂电池。由于产品的限制,在使用中会使电池不平衡,从而降低了电池堆的可用电量。为了生成均匀的电池堆,运用自组织图神经网络方法(SOM),开发了一种对于同源电池的选择与分类的方法。在... 电动车储存系统的一个挑战性问题是如何有效使用多层锂电池。由于产品的限制,在使用中会使电池不平衡,从而降低了电池堆的可用电量。为了生成均匀的电池堆,运用自组织图神经网络方法(SOM),开发了一种对于同源电池的选择与分类的方法。在FAAM的实验室中,搜集了测试过的LiFePO4电池的实验数据。选择中考虑的实验数据和辨识特征有:放电电压、开路电压、总容量,以及Randle等效电路模式得来的辨识参数。以每一组备选电池的充电状态(SOV)作为聚群判据,以便找到能给出电池均匀性最好结果的方法。模拟中考察了实验的电动车负荷剖面。结果表明:相比于随机的选择,在电池堆平衡的条件下,本文选用的所有方法都能使SOV变量大幅降低。基于容量和放电电压的方法给出了其中的最佳结果。 展开更多
关键词 电动车 电池选择 聚群 锂电池分类 自组织图(som) 神经网络方法
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面向配电网大数据的自组织映射知识融合算法 被引量:6
12
作者 王鑫 赵龙 +3 位作者 张淑娟 汪玉 秦丹丹 孙伟 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2022年第5期620-624,653,共6页
知识融合是知识图谱技术的关键环节,而在配电网大数据应用中,多维、异构的数据特性使传统机器学习算法较难满足知识融合的准确性和实时性。文章提出一种面向大数据环境,基于自组织映射(self-organizing map,SOM)神经网络的低复杂度、无... 知识融合是知识图谱技术的关键环节,而在配电网大数据应用中,多维、异构的数据特性使传统机器学习算法较难满足知识融合的准确性和实时性。文章提出一种面向大数据环境,基于自组织映射(self-organizing map,SOM)神经网络的低复杂度、无监督式知识融合算法。该算法通过同构数据间的数据聚类、异构数据间的本体映射以及多维数据间的自组织迭代,有效融合关联知识并保障一定的实时性要求。该算法在国网安徽省电力公司配电网知识图谱系统中进行了试点应用,通过与传统无监督学习算法的比较分析,证明了该算法在多维异构数据环境中的有效性。 展开更多
关键词 知识融合 大数据 自组织映射(som)神经网络 配电网 知识图谱
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基于自组织特征映射神经网络的河北省土壤水资源分区研究
13
作者 张宽义 杨路华 +1 位作者 夏辉 高惠嫣 《节水灌溉》 北大核心 2009年第12期29-31,共3页
土壤水资源分区是土壤水资源评价和开发利用的前提,河北省地形地貌复杂、植被种类繁多,综合考虑影响土壤水资源的各类因素,选取了地形地貌、土壤类型、干旱指数及植被条件4个评价指标,应用自组织特征映射神经网络对河北省土壤水资源进... 土壤水资源分区是土壤水资源评价和开发利用的前提,河北省地形地貌复杂、植被种类繁多,综合考虑影响土壤水资源的各类因素,选取了地形地貌、土壤类型、干旱指数及植被条件4个评价指标,应用自组织特征映射神经网络对河北省土壤水资源进行了分区,将河北省土壤水资源分为8区。其结果表明自组织特征映射神经网络能够对样本进行无监督的自动分类,保持其拓扑结构不变,具有自组织、自适应能力,且具有较强的容错能力,对河北省土壤水资源分区取得了较好的结果。 展开更多
关键词 土壤水资源 分区指标 自组织特征映射神经网络
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