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基于SOM的小城镇土地集约利用评价——以重庆市渝北区为例 被引量：7
1
作者 曹蕾 梁启学 +1 位作者 莫燕 李陶 《河北农业科学》 2008年第10期120-122,共3页
人工神经网络是一种具有学习、记忆、计算和仿真等功能的网络结构。以重庆市渝北区为研究区域,以各乡镇为评价样本,选取10个反映小城镇土地集约利用的指标,采用Matlab建立小城镇土地集约利用评价的SOM模型。结果表明:SOM模型预测精度很... 人工神经网络是一种具有学习、记忆、计算和仿真等功能的网络结构。以重庆市渝北区为研究区域,以各乡镇为评价样本,选取10个反映小城镇土地集约利用的指标,采用Matlab建立小城镇土地集约利用评价的SOM模型。结果表明:SOM模型预测精度很高,计算结果与实际情况相符。说明利用SOM模型来评判小城镇土地集约利用水平具有很好的实用价值。 展开更多
关键词 土地 集约利用 自组织特征映射网络 渝北区
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基于SOM聚类的可视化方法及应用研究 被引量：6
2
作者 刘芳 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2012年第4期1300-1303,1306,共5页
提出了用无监督的自组织映射方法对金融数据进行聚类,并用平行坐标和交互式的圆形平行坐标方法在二维平面上表示出来。用这种方法形成清晰的可视化聚类结果,不仅有效地总结了数据特征,还提高了聚类的可视效果,从而便于发现数据的变化趋势。
关键词 聚类 平行坐标 金融数据 可视化分析 自组织映射
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一种基于SOM单属性时态特征聚类的方法
3
作者 田密 孟志青 +2 位作者 李向军 彭丽芳 姜华 《西安文理学院学报（自然科学版）》 2006年第2期50-54,共5页
对单属性时态特征聚类进行了研究,提出了一种基于SOM网络(自组织特征映射)聚类提取单属性时态数据特征的方法,通过实验表明此算法是有效的.
关键词 数据挖掘 时态型 特征提取 som
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基于聚类算法的支持向量回归建模的新策略 被引量：1
4
作者 王玲 郭辉 穆志纯 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2006年第1期34-37,42,共5页
针对支持向量机对时变的样本集采用单一模型建模困难的问题,提出了一种新的学习策略.首先,使用自组织映射(SOM)神经网络和k-m eans聚类算法对初始样本集合进行聚类.然后,针对每个聚类数据集合,通过最优加权组合不同核函数的支持向量回... 针对支持向量机对时变的样本集采用单一模型建模困难的问题,提出了一种新的学习策略.首先,使用自组织映射(SOM)神经网络和k-m eans聚类算法对初始样本集合进行聚类.然后,针对每个聚类数据集合,通过最优加权组合不同核函数的支持向量回归模型建立最终的模型.实验表明,采用这种学习策略的建模精度要优于单一支持向量回归建模方法. 展开更多
关键词 自组织特征映射 K均值 聚类算法 加权 支持向量回归
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一种基于SOM和K-means的文档聚类算法 被引量：16
5
作者 杨占华 杨燕 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2006年第5期73-74,79,共3页
提出了一种把自组织特征映射SOM和K-means算法结合的聚类组合算法。先用SOM对文档聚类,然后以SOM的输出权值初始化K-means的聚类中心,再用K-means算法对文档聚类。实验结果表明,该聚类组合算法能改进文档聚类的性能。
关键词 自组织特征映射 K-MEANS 聚类 组合方法 文档聚类
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基于SOM网和K-means的聚类算法 被引量：6
6
作者 郭明 丁华福 《计算机与数字工程》 2008年第9期22-24,94,共4页
K-means算法因对初始中心依赖性而导致聚类结果可能陷入局部极小。而恰当的选取初始中心向量就成为改进K-means算法的关键所在。因此可以先通过SOM进行聚类,较快确定聚类范围,再将其结果作为K-means方法的初始中心向量加以使用。实验证... K-means算法因对初始中心依赖性而导致聚类结果可能陷入局部极小。而恰当的选取初始中心向量就成为改进K-means算法的关键所在。因此可以先通过SOM进行聚类,较快确定聚类范围,再将其结果作为K-means方法的初始中心向量加以使用。实验证明结合这两种算法能够弥补这两种方法的缺陷,较好改善聚类效果。 展开更多
关键词 自组织神经网络 K均值 聚类 组合聚类算法
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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
7
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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基于自组织算法的情感机器人追捕任务分配 被引量：6
8
作者 孙博寒 王浩 +2 位作者 方宝富 凌兆龙 林杰华 《机器人》 EI CSCD 北大核心 2017年第5期680-687,共8页
提出了基于自组织映射(self organizing map,SOM)神经网络的自组织算法,把任务分配融入网络训练过程中.通过竞争获胜函数值在网络训练(任务分配)中的决定作用,并结合算法自身任务分配的实时性,由各情感机器人根据情感等因素提供竞争获... 提出了基于自组织映射(self organizing map,SOM)神经网络的自组织算法,把任务分配融入网络训练过程中.通过竞争获胜函数值在网络训练(任务分配)中的决定作用,并结合算法自身任务分配的实时性,由各情感机器人根据情感等因素提供竞争获胜函数值,并对值进行强化学习调整.这样使情感直接有效地参与任务分配决策,优化了算法性能.最后,通过仿真实验验证了本文所提出算法的有效性,特别是随着情感机器人团队规模扩大,追捕时间会比现有算法缩短一半以上. 展开更多
关键词 自组织映射神经网络 情感机器人 任务分配 强化学习 竞争获胜函数
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基于小波分析和Kohonen神经网络的滚动轴承故障分析 被引量：3
9
作者 张梅军 石文磊 +1 位作者 赵亮 袁海龙 《解放军理工大学学报（自然科学版）》 EI 北大核心 2011年第2期161-164,共4页
为了对旋转机械中滚动轴承的运行状态进行故障监测和诊断,在对振动信号进行采集和处理的基础上,提出了小波变换与Kohonen神经网络(SOM)相结合的滚动轴承故障诊断新方法。运用该方法在滚动轴承实验台上进行实验,用小波分析提取振动信号... 为了对旋转机械中滚动轴承的运行状态进行故障监测和诊断,在对振动信号进行采集和处理的基础上,提出了小波变换与Kohonen神经网络(SOM)相结合的滚动轴承故障诊断新方法。运用该方法在滚动轴承实验台上进行实验,用小波分析提取振动信号的特征值后,应用SOM网络对数据进行分类得到各种故障类型的标准样本,通过故障样本与标准样本的对比与分析得出诊断结论。结果表明,该方法能够准确的识别和诊断出滚动轴承的运行状态和故障类型,适合滚动轴承故障诊断,具有一定的工程实用价值。 展开更多
关键词 故障诊断 小波分析 som网络 滚动轴承
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