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基于结构可增长自组织特征映射图的地图绘制
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作者
阮晓钢
徐绍敏
李欣源
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第1期81-84,98,共5页
针对机器人环境识别问题,研究其工作环境描述与实现过程,提出一种环境拓扑地图建立的新方法。该方法以自组织特征映射图的工作算法为基础,提出GSOM(Growing Self-organizing Map)算法,该算法具有增长特性,通过不断增加新的神经元实现网...
针对机器人环境识别问题,研究其工作环境描述与实现过程,提出一种环境拓扑地图建立的新方法。该方法以自组织特征映射图的工作算法为基础,提出GSOM(Growing Self-organizing Map)算法,该算法具有增长特性,通过不断增加新的神经元实现网络规模的增长,从而满足描述环境特征的需要,建立环境拓扑地图;仿真试验表明GSOM算法的正确性,可以在样本数未知情况下,确定描述环境特征的最优SOM神经元数量,以少数SOM图神经元分布描述具有大量特征信息的环境结构,建立更能准确描述环境的拓扑地图。
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关键词
自组织特征映射图(SOM)
神经元
拓扑地图
地图绘制
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职称材料
题名
基于结构可增长自组织特征映射图的地图绘制
被引量：
3
1
作者
阮晓钢
徐绍敏
李欣源
机构
北京工业大学电控学院人工智能与机器人研究所
出处
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第1期81-84,98,共5页
基金
国家自然科学基金课题(60375017)
北京市人才强教计划项目(05002011200506)
高等学校博士学科点专项科研基金(20050005002)
文摘
针对机器人环境识别问题,研究其工作环境描述与实现过程,提出一种环境拓扑地图建立的新方法。该方法以自组织特征映射图的工作算法为基础,提出GSOM(Growing Self-organizing Map)算法,该算法具有增长特性,通过不断增加新的神经元实现网络规模的增长,从而满足描述环境特征的需要,建立环境拓扑地图;仿真试验表明GSOM算法的正确性,可以在样本数未知情况下,确定描述环境特征的最优SOM神经元数量,以少数SOM图神经元分布描述具有大量特征信息的环境结构,建立更能准确描述环境的拓扑地图。
关键词
自组织特征映射图(SOM)
神经元
拓扑地图
地图绘制
Keywords
self-organizing map
neuron
topologic map
mapping
分类号
TP24 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于结构可增长自组织特征映射图的地图绘制
阮晓钢
徐绍敏
李欣源
《系统仿真学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
3
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