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产品形态审美综合评价的非线性信息动力学模型 被引量:24
1
作者 周爱民 苏建宁 +3 位作者 阎树田 欧阳晋焱 石程 郁王白云 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第15期150-159,共10页
为了客观、定量地评价产品形态美度,从系统演化的角度,提出了一种审美综合评价的模型.依据形式美学与完形心理学原理,构建出由15个产品形态美度指标组成的评价体系,获得系统演化的信息体;基于最大流原理建立了产品形态审美综合评价的非... 为了客观、定量地评价产品形态美度,从系统演化的角度,提出了一种审美综合评价的模型.依据形式美学与完形心理学原理,构建出由15个产品形态美度指标组成的评价体系,获得系统演化的信息体;基于最大流原理建立了产品形态审美综合评价的非线性信息动力学模型,各美度指标通过自组织进化得到合适的权值,使系统趋于稳定,从而实现产品形态美度的综合评价.运用自组织特征映射网络实现模型的模拟,对九个汽车前脸样本进行审美综合评价实例研究,结果与网络大数据对比分析,验证了模型的有效性. 展开更多
关键词 产品形态 美度 综合评价 最大流原理 自组织特征映射网络
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基于SOFM的区域界线划分方法 被引量:19
2
作者 郝成元 吴绍洪 李双成 《地理科学进展》 CSCD 北大核心 2008年第5期121-127,共7页
区域分异研究是人们对地理环境认知深度和自然地理研究水平的重要标志之一,划定分区界线就成为一项迫切而意义重大的工作,尤其是在气候复杂、地貌多样的我国西南高原、山地组合区。云南省南部地区由于多季风系统和大地形作用的影响,气... 区域分异研究是人们对地理环境认知深度和自然地理研究水平的重要标志之一,划定分区界线就成为一项迫切而意义重大的工作,尤其是在气候复杂、地貌多样的我国西南高原、山地组合区。云南省南部地区由于多季风系统和大地形作用的影响,气候复杂多样。雨季,温暖湿润的西南夏季风给研究区西部带来大量降水,东部雨量少;干季,整个研究区主要在西风南支急流控制之下,天气晴朗、少雨,同时也使得植被种类及盖度差别较大。基于研究区30个气象台站的海拔高度、多年平均气温和降水、风速、活动积温、潜在蒸散以及MODIS-EVI等数据,利用神经网络技术构建了非线性分类器,即自组织特征映射模型(SOFM),对所有气象台站进行了聚类研究。结果显示,哀牢山成为阻挡北来冷空气进入西南山地的屏障,是我国冬季东北风和夏季西南风的分界线,因此也成为研究区东、西两类气候的分界线。SOFM网络应用于地形复杂、地貌多样的生态地理区域分异研究,基本能反映不同区域之间界线两侧的相似性和差异性,能够揭示一个由量变到质量过程的连续性,不失为一种较好的综合自然地理区划方法。 展开更多
关键词 SOFM 区域分异 气候复杂性 哀牢山 “阻隔”作用
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乡村地域系统韧性类型识别与驱动机制研究——以豫东平原区商丘市睢阳区为例 被引量:9
3
作者 耿艺伟 李效顺 +3 位作者 陈伟强 刘希朝 陈姜全 季海涛 《地理科学进展》 CSSCI CSCD 北大核心 2023年第9期1755-1768,共14页
科学探究乡村地域系统韧性对于重构乡村发展路径与乡村振兴具有重要意义。论文构建“要素支撑力—结构抵抗力—功能适应力”分析框架,以豫东平原区商丘市睢阳区为例,挖掘乡村地域系统韧性特征,进而建立“数理—机理”融合的乡村地域系... 科学探究乡村地域系统韧性对于重构乡村发展路径与乡村振兴具有重要意义。论文构建“要素支撑力—结构抵抗力—功能适应力”分析框架,以豫东平原区商丘市睢阳区为例,挖掘乡村地域系统韧性特征,进而建立“数理—机理”融合的乡村地域系统韧性适应性类型识别定位方法,甄别系统韧性类型,并借助地理探测器探究影响乡村地域系统韧性驱动机制。结果表明:(1)乡村地域系统韧性、要素支撑力、结构抵抗力和功能适应力指数空间分异明显,存在显著正向聚集性,其中要素支撑力正向空间聚集性最为显著。(2)类型识别发现,优势发展型行政村30个,规模占比为9.74%;稳健提升型行政村67个,规模占比为21.86%;整治改善型行政村88个,规模占比为30.32%;传统控制型行政村118个,规模占比为38.08%。(3)商丘市睢阳区乡村地域系统韧性强弱是由多个驱动因素共同作用的结果,其中,政策扶持力度、人均收入和区位优势度是主导因子。同时,在外源扰动和内核驱动的双重作用下,乡村地域系统韧性通过政策调控机制、内生动力机制、区位催化机制和生态约束机制四维驱动差异引致乡村发展路径分化。 展开更多
关键词 乡村地域系统韧性 适应性循环理论 自组织映射特征算法 豫东平原区
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自组织双重空间聚类算法的城市扩张结构分析应用 被引量:8
4
作者 焦利民 张欣 毛立凡 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2015年第6期638-643,共6页
双重空间聚类是能顾及空间连续性和属性相似性的空间数据分析,而常规空间聚类算法难以同时顾及2方面的约束条件。本文采用自组织双重空间聚类算法,对城市扩张结构分析进行了研究。通过改造自组织特征映射的最佳匹配神经元搜索的算法机制... 双重空间聚类是能顾及空间连续性和属性相似性的空间数据分析,而常规空间聚类算法难以同时顾及2方面的约束条件。本文采用自组织双重空间聚类算法,对城市扩张结构分析进行了研究。通过改造自组织特征映射的最佳匹配神经元搜索的算法机制,在空间域和属性域进行迭代聚类搜索,实现了自组织双重空间聚类。以武汉市扩张斑块的位置信息和扩张程度指数为输入数据,使用自组织双重空间聚类算法,实现了城市扩张动态结构的识别。自组织双重空间聚类算法使得聚类结果,既在空间域上连续,又在属性域上相近,算法过程具有自组织性,减少了人为影响。 展开更多
关键词 自组织特征映射 双重空间聚类 城市扩张 景观扩张指数 空间组团
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基于多维自组织特征映射的聚类算法研究 被引量:8
5
作者 江波 张黎 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第6期181-182,185,共3页
作为神经网络的一种方法,自组织特征映射在数据挖掘、模式分类和机器学习中得到了广泛应用。本文详细讨论了自组织特征映射的聚类算法的工作原理和具体实现算法。通过系统仿真实验分析,SOFMF算法很好地克服了许多聚类算法存在的问题,在... 作为神经网络的一种方法,自组织特征映射在数据挖掘、模式分类和机器学习中得到了广泛应用。本文详细讨论了自组织特征映射的聚类算法的工作原理和具体实现算法。通过系统仿真实验分析,SOFMF算法很好地克服了许多聚类算法存在的问题,在时间复杂度上具有良好的性能。 展开更多
关键词 组织特征映射 聚类 数据挖掘 神经网络
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基于多分辨率标准差及自组织映射网络的电能质量扰动分类识别 被引量:5
6
作者 张凯 关根志 +1 位作者 龙望成 刘功能 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2008年第8期41-45,共5页
基于小波多分辨率分析和自组织映射网络,提出了一种电力系统电能质量扰动问题的分类识别方法。在多分辨率分析中,利用小波方程和尺度方程可以对信号进行多层分解。对各层信号进行统计分析得到标准差,相当于对分解后的信号进行了特征提取... 基于小波多分辨率分析和自组织映射网络,提出了一种电力系统电能质量扰动问题的分类识别方法。在多分辨率分析中,利用小波方程和尺度方程可以对信号进行多层分解。对各层信号进行统计分析得到标准差,相当于对分解后的信号进行了特征提取,可以反映信号的离散度并作为各层的特征值,且特征明显、数值量小。对得到的特征值,采用自组织映射网络进行聚类分析,就可以实现电能质量扰动类别的智能判断。仿真结果表明该方法判别精度高、速度快,可供电能质量问题的监测分析参考。 展开更多
关键词 电能质量 扰动 多分辨率分析 小波 标准差 自组织映射
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基于改进SOFM的矢量量化图像压缩 被引量:2
7
作者 王茂芝 郭彬 徐文皙 《成都理工大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2007年第6期648-652,共5页
在介绍矢量量化和自组织特征映射神经网络的基础上,针对基于自组织特征映射神经网络的矢量量化算法,在初始码书生成、获胜神经元搜索策略以及调整获胜码字及其拓扑领域权值等方面进行改进。实验结果表明改进算法具有合理性和有效性。
关键词 自组织特征映射 矢量量化 码书 图像压缩
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基于电网运行数据集的发电机励磁系统调差系数优化整定 被引量:4
8
作者 刘柏林 徐兴伟 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2017年第2期508-513,共6页
提出了基于电网运行数据集的发电机励磁系统调差系数优化整定方法。通过自组织映射神经网络对电网运行方式数据进行聚类,利用电网运行数据集得到电网典型运行方式及出现概率,并在此基础上分析发电机励磁系统调差系数不同定值方案对电网... 提出了基于电网运行数据集的发电机励磁系统调差系数优化整定方法。通过自组织映射神经网络对电网运行方式数据进行聚类,利用电网运行数据集得到电网典型运行方式及出现概率,并在此基础上分析发电机励磁系统调差系数不同定值方案对电网运行的影响,对发电机励磁系统调差系数进行优化整定。将所提方法应用于吉林省电网,仿真结果表明,该方法充分考虑了负荷变化特征和可再生能源发电运行特性,能有效降低电网有功损耗,提高电网电压水平,减小电压波动。 展开更多
关键词 自组织特征映射 励磁系统调差系数 电网运行数据集
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一种改进的等误差自组织特征映射矢量量化算法 被引量:4
9
作者 陈善学 杜峰 吴立彬 《重庆邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2011年第2期155-160,共6页
为了改善矢量量化的码书性能和提高神经网络的学习效率,在分析等误差自组织特征映射算法(equidistortion self-organizing feature mapping,EDSOFM)的基础上,提出了一种改进算法。改进算法将模糊神经网的隶属度函数引入到竞争学习算法中... 为了改善矢量量化的码书性能和提高神经网络的学习效率,在分析等误差自组织特征映射算法(equidistortion self-organizing feature mapping,EDSOFM)的基础上,提出了一种改进算法。改进算法将模糊神经网的隶属度函数引入到竞争学习算法中,有效地提高了学习收敛速度。针对原算法搜索获胜码字时计算量较大的问题,改进算法通过不等式判决的方法,快速排除了大量的不匹配码字。实验结果表明,改进算法使码书设计的计算量得到明显的减少,而且码书的性能得到了提高。 展开更多
关键词 矢量量化 自组织特征映射 等误差原则 模糊神经网 快速搜索
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量子自组织特征映射神经网络
10
作者 叶梓 《福建电脑》 2024年第1期21-26,共6页
自组织特征映射是典型的无监督神经网络算法。它运用竞争学习策略实现数据分类。然而当网络中神经元个数为多项式时,自组织特征映射算法训练容易受到计算力挑战。为了降低算法训练的时间复杂度,本文提出了一个量子经典混合的自组织特征... 自组织特征映射是典型的无监督神经网络算法。它运用竞争学习策略实现数据分类。然而当网络中神经元个数为多项式时,自组织特征映射算法训练容易受到计算力挑战。为了降低算法训练的时间复杂度,本文提出了一个量子经典混合的自组织特征映射神经网络算法,利用量子叠加性和量子纠缠性对经典算法进行加速。在神经网络训练过程中,算法利用量子相位估计和Grover搜索算法并行实现相似度计算和标签提取。理论分析表明,本文提出的量子算法相比于经典算法在数据维度上具有指数加速。 展开更多
关键词 量子神经网络 量子相位估计 Grover搜索算法 自组织特征映射
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基于灰色关联分析的SOM神经网络在葡萄分类中的应用 被引量:2
11
作者 侯淼 刘陈帅 王保荣 《智能计算机与应用》 2017年第6期42-46,共5页
随着葡萄酒需求的大量增加,葡萄酒的质量受到了越来越多的关注。一般地,葡萄酒质量采用感官品尝的结果来评定,但是却经常受到多种因素的影响,同时葡萄酒的质量又没有统一的标准,因此葡萄酒的质量评价体系的建立亟待解决,而酿酒葡萄的质... 随着葡萄酒需求的大量增加,葡萄酒的质量受到了越来越多的关注。一般地,葡萄酒质量采用感官品尝的结果来评定,但是却经常受到多种因素的影响,同时葡萄酒的质量又没有统一的标准,因此葡萄酒的质量评价体系的建立亟待解决,而酿酒葡萄的质量直接决定了葡萄酒的品级。为了得到较好的葡萄酒先要对葡萄进行筛选。基于葡萄的理化指标较多,用灰色关联分析对数据进行初步处理,提取出影响葡萄质量的数个主要理化指标,再运用数据挖掘中的SOM神经网络技术对葡萄进行聚类分析。仿真结果表明:SOM神经网络能够直观准确地将原27类葡萄样品分为7类,且每一类中的葡萄样品均有一定的相似性。 展开更多
关键词 灰色关联分析 SOM神经网络 聚类分析 自组织特征映射
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自组织特征映射神经网络的聚类特性在语音矢量量化快速搜索中的应用 被引量:2
12
作者 姚天任 王大有 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 1992年第5期70-75,共6页
本文讨论了自组织特征映射人工神经网络在语音矢量量化中应用时所涉及的两个重要问题,即码本训练和码本搜索的问题。根据语音反射系数的特点,提出了训练中初始码本的选择原则和实用训练算法。利用特征映射网络的聚类特性和语音相邻帧间... 本文讨论了自组织特征映射人工神经网络在语音矢量量化中应用时所涉及的两个重要问题,即码本训练和码本搜索的问题。根据语音反射系数的特点,提出了训练中初始码本的选择原则和实用训练算法。利用特征映射网络的聚类特性和语音相邻帧间的相关性,提出了码本搜索的两种快速算法——子域搜索法和邻域搜索法。大量实验结果表明,这两种快速搜索方法相结合,搜索时间减少为常用的LBG全搜索算法的1/4或1/10,同时保持精度不下降。本文提出的方法已在一种极低数据率的声码器中得到成功应用。 展开更多
关键词 神经网络 矢量量化 语音处理
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一种改进的自组织特征映射图像压缩算法 被引量:1
13
作者 王瑶 梁科 《无线电工程》 2006年第12期18-20,共3页
为改善矢量量化的码书性能,提高神经网络的学习效率,在分析Kohonen自组织特征映射算法的基础上,提出一种改进的自组织特征映射算法,并应用到图像的矢量量化中。新算法引入失真敏感参数,并对网络学习参数进行了优化。实验表明,在压缩比为... 为改善矢量量化的码书性能,提高神经网络的学习效率,在分析Kohonen自组织特征映射算法的基础上,提出一种改进的自组织特征映射算法,并应用到图像的矢量量化中。新算法引入失真敏感参数,并对网络学习参数进行了优化。实验表明,在压缩比为51.2时,新算法恢复图像的峰峰信噪比达到34.66dB,较Kononen自组织特征映射算法提高3.57dB。 展开更多
关键词 自组织特征映射 自组织神经网络 图像编码 矢量量化
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南麂岛木麻黄生存群落空间分布及其环境解释 被引量:2
14
作者 孔景 季芯悦 +2 位作者 王鹏程 杨国栋 俞元春 《生态与农村环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第7期882-889,共8页
木麻黄(Casuarina equisetifolia)是南麂岛主要保护树种之一。为论证南麂岛防护林建设规划,了解不同环境因子对木麻黄群落的影响,设置了24个群落样方,采用自组织特征映射网络模型(SOM)、多元回归树(MRT)等方法对南麂岛主要防护林树种—... 木麻黄(Casuarina equisetifolia)是南麂岛主要保护树种之一。为论证南麂岛防护林建设规划,了解不同环境因子对木麻黄群落的影响,设置了24个群落样方,采用自组织特征映射网络模型(SOM)、多元回归树(MRT)等方法对南麂岛主要防护林树种——木麻黄的生存群落进行排序和分类。结果表明:(1)基于所选取的24个样方,木麻黄群落可被分为4种群落类型,不同分析方法得到的结果基本一致;(2)木麻黄生存群落与土壤含水量和土壤有机质之间的关系密切,表明木麻黄作为防风林树种,对保持水土、防风固沙和改善土壤结构非常重要;(3)SOM和MRT 2种分析方法相结合可以用于植物物种与环境因子之间相关性研究。 展开更多
关键词 南麂岛 木麻黄 环境因子 自组织特征映射网络
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自组织特征映射神经网络在岩爆分级预测中的应用
15
作者 付自国 李化 +2 位作者 邓建辉 陈菲 王佳信 《地下空间与工程学报》 CSCD 北大核心 2023年第1期334-342,共9页
岩爆是地下工程一种常见的动力灾害。为了提高岩爆预测精度和探究岩爆参数之间的潜在关系,本文借签一种自组织特征映射神经网络(SOFM),构建了岩爆烈度分级预测的无监督学习模型。结合国内外岩爆判据,选取围岩最大切应力、单轴抗压强度... 岩爆是地下工程一种常见的动力灾害。为了提高岩爆预测精度和探究岩爆参数之间的潜在关系,本文借签一种自组织特征映射神经网络(SOFM),构建了岩爆烈度分级预测的无监督学习模型。结合国内外岩爆判据,选取围岩最大切应力、单轴抗压强度、单轴抗拉强度、应力系数、脆性系数及弹性能量指数6个参数作为评价指标。将46个典型的岩爆案例输入到竞争层为2×2拓扑结构的SOFM模型中进行训练。结果表明:SOFM模型具有可靠的聚类能力,其正判率为90%;与现有的有监督学习模型进行了比较,验证了本文建立的SOFM模型的优越性;最后,对SOFM聚类结果分析发现,脆性系数对轻微、中等及强岩爆的影响权重均较大,选取的6个评价指标对强岩爆和中等岩爆区分并不明显。 展开更多
关键词 岩爆分级 自组织特征映射 神经网络 预测
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一种基于改进的SOFM神经网络的图像无损压缩方法 被引量:1
16
作者 陈善学 王佳果 +1 位作者 彭娟 张本强 《电信科学》 北大核心 2011年第7期86-89,共4页
在介绍矢量量化和自组织特征映射神经网(SOFM)的基础上,针对SOFM算法的特点对其进行了几个方面的改进,提高了SOFM网络的性能。采用改进后的基于SOFM的矢量量化技术对图像进行无损压缩编码,码书设计时间减少了约70%,图像效果、编码质量... 在介绍矢量量化和自组织特征映射神经网(SOFM)的基础上,针对SOFM算法的特点对其进行了几个方面的改进,提高了SOFM网络的性能。采用改进后的基于SOFM的矢量量化技术对图像进行无损压缩编码,码书设计时间减少了约70%,图像效果、编码质量均有所提高,实验结果表明了本算法的压缩比比传统的差值编码(DPCM)无损压缩最高可提升40%,证明了算法的有效性。 展开更多
关键词 自组织特征映射 矢量量化 码书设计 无损压缩
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低失真敏感测量度图像编码方法研究 被引量:1
17
作者 张翼飞 高彦卿 《科技通报》 北大核心 2014年第2期194-196,共3页
传统的自组织神经网络系统进行图像量化处理和编码中,算法对于码书初始值选择具有较强的敏感性,从而导致该量化编码算法对训练序列具有较大的依赖性。为此提出基于自组织神经映射网络系统的低失真敏感测量度图像编码图像量化编码方案,... 传统的自组织神经网络系统进行图像量化处理和编码中,算法对于码书初始值选择具有较强的敏感性,从而导致该量化编码算法对训练序列具有较大的依赖性。为此提出基于自组织神经映射网络系统的低失真敏感测量度图像编码图像量化编码方案,主要是针对初始码书的较强敏感性而改进的,以便改进码书的性能和训练效率。改进的方法中通过设置一个响应的频率计数器。由失真的敏感参数对失真测度进行调整,有效降低失真程度,从而减少了已被用作响应码氏的码氏再度成为响应码氏的概率,实现了对码书性能和数量之间的矛盾进行有效地平衡折中。训练效果和仿真结果表明,方法改进效果明显,其峰值信噪比相比提高了3.75 dB,图像还原效果真实有效,能有效适用于对图像向量量化和编码。 展开更多
关键词 自组织特征映射 敏感性 向量量化 图像编码
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基于无导师神经网络的薄荷植物分类识别
18
作者 黄劲潮 《龙岩学院学报》 2015年第5期67-72,共6页
选取薄荷属植物类别区分的一些强相关属性作为训练组,采用无导师学习神经网络中的竞争神经网络与自组织特征映射(SOFM)神经网络对薄荷属植物进行分类和识别,在保证准确度的同时对先前采用有导师学习神经网络的不足起到了补充.
关键词 无导师学习神经网络 竞争 自组织特征映射 薄荷属 分类识别
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基于自组织特征映射网络的采煤机故障诊断
19
作者 常莹莹 林园园 徐彤 《山东煤炭科技》 2022年第12期187-189,192,共4页
针对采煤机日常运行中各类故障难以诊断的问题,以MG300/700-WD型交流电牵引采煤机为研究对象,通过提取采煤机的故障特征信息,并结合相关样本数据,提出了一种基于自组织特征映射(SOM)网络的采煤机故障诊断模型。经Matlab仿真测试,采用SO... 针对采煤机日常运行中各类故障难以诊断的问题,以MG300/700-WD型交流电牵引采煤机为研究对象,通过提取采煤机的故障特征信息,并结合相关样本数据,提出了一种基于自组织特征映射(SOM)网络的采煤机故障诊断模型。经Matlab仿真测试,采用SOM网络进行采煤机故障诊断具有一定的可行性和实用性。 展开更多
关键词 自组织特征映射 采煤机 故障诊断 故障特征
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基于自组织特征映射神经网络的地图压缩
20
作者 顾强 赵百林 陆钰 《影像技术》 CAS 2009年第4期24-27,34,共5页
本文在介绍自组织特征映射(SOFM)神经网络的基础上,针对基于自组织特征映射神经网络的矢量量化算法,提出使用该算法对彩色地图进行压缩。实验表明此方法对地图具有明显的压缩效果,对其色彩进行了优化。压缩后地图的细节有一定损失,但不... 本文在介绍自组织特征映射(SOFM)神经网络的基础上,针对基于自组织特征映射神经网络的矢量量化算法,提出使用该算法对彩色地图进行压缩。实验表明此方法对地图具有明显的压缩效果,对其色彩进行了优化。压缩后地图的细节有一定损失,但不影响地图的判读。 展开更多
关键词 地图压缩 矢量量化 自组织特征映射 分类码书
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