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中国可持续发展水平区域差异的人工神经网络判定 被引量：48
1
作者 李双成 《经济地理》 CSSCI 北大核心 2001年第5期523-526,共4页
本文在对目前区域可持续发展水平度量方法进行分析的基础上 ,提出以人工神经网络 (ANN)作为区分中国可持续发展水平区域差异的模型工具。构建了ANN模型分析中较为先进的自组织特征映射网络 (Self-Organiz ingMaps,SOFM) ,并以中国 31个... 本文在对目前区域可持续发展水平度量方法进行分析的基础上 ,提出以人工神经网络 (ANN)作为区分中国可持续发展水平区域差异的模型工具。构建了ANN模型分析中较为先进的自组织特征映射网络 (Self-Organiz ingMaps,SOFM) ,并以中国 31个省市 (自治区 ) 1996年的社会、经济、资源和环境状况作为待分样本 ,用SOFM进行了可持续发展区域差异的判定。网络运行结果表明 ,1996年中国可持续发展水平的区域差异可分成 5类 ,SOFM分类结果与专家的判断基本近似。可见 。 展开更多
关键词 中国 可持续发展 区域差异 人工神经网络 SOFM 自组织特征映射网络 拓扑结构
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基于改进BP-SVM-ELM与粒子化SOM-LSF的微电网光伏发电组合预测方法 被引量：56
2
作者 单英浩 付青 +1 位作者 耿炫 朱昌亚 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期3334-3342,共9页
针对微电网中光伏发电短期预测难度大的问题,从新的空间角度提出一种直接考虑微电源间能量关系的组合预测方法。使用思维进化算法优化BP神经网络、粒子群算法优化支持向量机和基于单隐层前馈网络极限学习机分别进行预测,方差-协方差权... 针对微电网中光伏发电短期预测难度大的问题,从新的空间角度提出一种直接考虑微电源间能量关系的组合预测方法。使用思维进化算法优化BP神经网络、粒子群算法优化支持向量机和基于单隐层前馈网络极限学习机分别进行预测,方差-协方差权值动态分配法来组合预测结果。并对单天预测和滚动预测,提出一种粒子化自组织特征映射网络相似日聚类,结合最小二乘法拟合等权平均输出的综合预测体系。实际实验表明,该方法具有互补性强、灵活度好和准确性高等优点,可为微电网优化调度提供技术参考。 展开更多
关键词 分布式能源 微电网 组合预测 思维进化算法 粒子群算法 极限学习机 自组织特征映射网络
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煤泥浮选泡沫图像纹理特征的提取及泡沫状态的识别 被引量：45
3
作者 刘文礼 路迈西 +1 位作者 王凡 王勇 《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第6期830-835,共6页
用煤泥浮选泡沫数字图像获取系统获取了 5 1幅煤泥精矿泡沫图像 ;引入了空间灰度相关矩阵和邻域灰度相关矩阵来提取泡沫的纹理特性 ,并提取基于这两种算法的一系列特征参数来描述泡沫的结构 ;分析了各泡沫特征参数随浮选时间 (泡沫纹理 ... 用煤泥浮选泡沫数字图像获取系统获取了 5 1幅煤泥精矿泡沫图像 ;引入了空间灰度相关矩阵和邻域灰度相关矩阵来提取泡沫的纹理特性 ,并提取基于这两种算法的一系列特征参数来描述泡沫的结构 ;分析了各泡沫特征参数随浮选时间 (泡沫纹理 )的变化关系 ,定性地指出了各泡沫特征参数与泡沫纹理的相关性 ;并利用自组织神经网络对煤泥浮选泡沫的状态进行了识别 ,分类识别的平均正确率达 76 .5 % . 展开更多
关键词 浮选泡沫 纹理 特征参数 模式识别 自组织特征映射网络
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影响嵌岩桩嵌岩段特性的特征参数分析 被引量：35
4
作者 刘兴远 郑颖人 《岩石力学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第3期383-386,共4页
以嵌岩桩嵌岩段承载力极限值估计的 BP网络模型为基础 ,提出了用自组织特征映射网络来分析问题的特征参数的方法 ,其分析结果与工程实践结果相一致 ;并给出了嵌岩桩嵌岩段极限承载力与各参数间的关系 。
关键词 特征参数 嵌岩桩 嵌岩段 自组织特征映射网络
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能源互联网供能质量综合评估 被引量：33
5
作者 付学谦 孙宏斌 +1 位作者 郭庆来 张秀容 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2016年第10期1-7,共7页
由于现有算法的限制和约束,面向电力系统的电能质量评估方法不适用于含多种分布式能源的能源互联网。为了得到能源互联网综合质量情况,需要提出面向多种分布式能源的综合评估方法。基于国家电能质量、室内空气质量和污染物排放标准,提... 由于现有算法的限制和约束,面向电力系统的电能质量评估方法不适用于含多种分布式能源的能源互联网。为了得到能源互联网综合质量情况,需要提出面向多种分布式能源的综合评估方法。基于国家电能质量、室内空气质量和污染物排放标准,提出了将动态权重函数、二维惩罚函数、突变决策理论和自组织特征映射网络用于能源互联网供能质量综合评估的应用思路。最后,采用2个算例验证了所提方法的有效性,并得到了能源互联网供能质量的综合指标数值和等级评估结果。 展开更多
关键词 能源互联网 供能质量 二维惩罚函数 动态权重函数 突变隶属函数 自组织特征映射网络 综合评估
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自组织特征映射神经网络原理和应用研究 被引量：24
6
作者 李春华 李宁 史培军 《北京师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2006年第5期543-547,共5页
根据耕地利用在经济、社会和生态方面面临的压力状况,以压力状态响应框架为基础,设计一套压力大小量化的指标体系,引入具有较强的聚类和容错能力的自组织特征映射(self-organizing mapping,SOM)神经网络模型,在说明SOM网络模型和算法的... 根据耕地利用在经济、社会和生态方面面临的压力状况,以压力状态响应框架为基础,设计一套压力大小量化的指标体系,引入具有较强的聚类和容错能力的自组织特征映射(self-organizing mapping,SOM)神经网络模型,在说明SOM网络模型和算法的基础上,应用SOM的聚类功能,以MATLAB语言构建SOM网络模型,对我国的31省市自治区耕地利用压力大小进行了分类,并结合相关文献的研究成果阐述耕地压力的地域差异原因.结果显示我国耕地压力的区域差异与经济地域差异有高度的一致性,表明经济发展是耕地压力的主要来源.选取大样本的神经网络训练得到的结果和现实的一致也表明,SOM模型是一种适用的耕地压力区域分类新方法. 展开更多
关键词 自组织特征映射网络 耕地压力分类 地域差异 中国
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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：23
7
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
原文传递
基于自组织特征映射网络的气体识别方法研究 被引量：5
8
作者 曲建岭 王磊 +1 位作者 杨建华 高峰 《测控技术》 CSCD 2000年第3期6-8,共3页
针对气体传感器的交叉敏特性 ,提出将气体传感器阵列与模式识别技术相结合 ,形成人工嗅觉系统 ,用于气体的定性识别和定量检测。利用 6个半导体气体传感器组成阵列 ,并结合自组织特征映射网络模式识别技术准确地识别了CO、H2 、CH4 等... 针对气体传感器的交叉敏特性 ,提出将气体传感器阵列与模式识别技术相结合 ,形成人工嗅觉系统 ,用于气体的定性识别和定量检测。利用 6个半导体气体传感器组成阵列 ,并结合自组织特征映射网络模式识别技术准确地识别了CO、H2 、CH4 等三种气体 ,说明人工嗅觉系统能够提高气体传感器的选择性 。 展开更多
关键词 气体传感器阵列 自组织特征映射网络 模式识别
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基于SOM和PCA的闽江流域地表水水质综合评价 被引量：16
9
作者 程学宁 卢毅敏 《水资源保护》 CAS CSCD 2017年第3期59-67,共9页
根据2014年1月至2015年11月闽江流域19个断面的水质月均值监测数据,采用自组织特征映射网络(SOM)和主成分分析(PCA)法研究了闽江流域水质时空变化特征,并用水质指数对闽江水质进行了综合评价。SOM分析将水质样本分为3个空间群组,其中水... 根据2014年1月至2015年11月闽江流域19个断面的水质月均值监测数据,采用自组织特征映射网络(SOM)和主成分分析(PCA)法研究了闽江流域水质时空变化特征,并用水质指数对闽江水质进行了综合评价。SOM分析将水质样本分为3个空间群组,其中水质变化周期分2个阶段:4—11月、12月至次年3月。PCA法分析表明,春冬季沙溪和富屯溪支流以及闽江下游福州城区河段营养盐水平偏高,在春夏季上游部分河段和下游闽江口有机污染水平偏高。水质指数评价结果显示,闽江流域整体水质较好,其中三大子流域及闽江下游水质评价从优至劣顺序为:富屯溪流域、建溪流域、沙溪流域、闽江下游流域。 展开更多
关键词 自组织特征映射网络 主成分分析 水质评价 地表水 闽江流域
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庞泉沟自然保护区华北落叶松林的自组织特征映射网络分类与排序 被引量：16
10
作者 张钦弟 张金屯 +3 位作者 苏日古嘎 张斌 程佳佳 田世广 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第11期2990-2998,共9页
自组织特征映射网络(SOM)是新近引入植物生态学的分析方法,对复杂问题和非线性问题具有较强的分析和求解能力。研究应用SOM分类和排序研究了庞泉沟自然保护区华北落叶松林。研究结果表明,SOM将120个样方分为7个植物群落类型,分类结果具... 自组织特征映射网络(SOM)是新近引入植物生态学的分析方法,对复杂问题和非线性问题具有较强的分析和求解能力。研究应用SOM分类和排序研究了庞泉沟自然保护区华北落叶松林。研究结果表明,SOM将120个样方分为7个植物群落类型,分类结果具有明确的生态意义;样方和物种在SOM训练图上呈现一定规律的分布;7个群落类型各有其分布范围和界限,揭示了群落间的生态关系。在此基础上,通过引入一种在SOM训练图上可视化环境因子梯度的方法,能够较好地完成样方、物种和环境因子相互关系的分析,揭示了海拔是影响该区华北落叶松林生长和分布的最主要因子。生态分析表明SOM分类和排序是一种有效的梯度分析方法,适用于表征生态特征和探索群落和环境相互关系的研究。 展开更多
关键词 庞泉沟自然保护区 华北落叶松林 自组织特征映射网络 分类 排序
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基于EEMD和SOM神经网络的水电机组故障诊断 被引量：16
11
作者 李辉 焦毛 +2 位作者 杨晓萍 白亮 罗兴锜 《水力发电学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第7期83-91,共9页
针对水电机组振动信号的非平稳性和特殊性,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)的奇异谱熵和自组织特征映射网络(SOM)相结合的故障诊断方法。首先采用EEMD对振动信号进行分解,得到本征模态函数(IMF);随后进行奇异谱分解,得到反映振动信... 针对水电机组振动信号的非平稳性和特殊性,提出一种基于集合经验模态分解(EEMD)的奇异谱熵和自组织特征映射网络(SOM)相结合的故障诊断方法。首先采用EEMD对振动信号进行分解,得到本征模态函数(IMF);随后进行奇异谱分解,得到反映振动信号的动态特征向量——奇异谱熵;最后将得到的特征向量输入经过训练的SOM神经网络中进行故障自动识别。结果表明:该方法可以准确地提取机组故障特征,具有更高的识别精度和更快的计算速度。 展开更多
关键词 水电机组 故障诊断 集合经验模态分解 自组织特征映射网络 奇异谱熵
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船舶实时远程故障诊断系统及其仿真 被引量：6
12
作者 邱赤东 任光 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2002年第10期1376-1379,共4页
介绍一种针对船舶机电控制设备的智能在线远程故障诊断系统,该系统建立在由INMARSAT-B卫星通讯系统 和INTERNET 组成数据传输通道的基础上,利用自组织特征映射网络完成连续属性值的聚类量化,采用粗糙集理论解决故障实时诊断专家系统的... 介绍一种针对船舶机电控制设备的智能在线远程故障诊断系统,该系统建立在由INMARSAT-B卫星通讯系统 和INTERNET 组成数据传输通道的基础上,利用自组织特征映射网络完成连续属性值的聚类量化,采用粗糙集理论解决故障实时诊断专家系统的决策规则推理。本系统中还引入了由航运指挥中心的专家组成的远程网络会诊,与智能在线诊断系统一起为远洋船舶提供强有力的技术支持,本系统已经在实验室条件下进行了仿真实验。 展开更多
关键词 船舶 实时远程故障诊断系统 仿真 粗糙集 自组织特征映射网络
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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
13
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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基于自组织特征映射网络-随机森林模型的滑坡易发性评价——以江西大余县为例 被引量：11
14
作者 何书 鲜木斯艳·阿布迪克依木 +1 位作者 胡萌 陈康 《中国地质灾害与防治学报》 CSCD 2022年第1期132-140,共9页
为深入探讨评价单元和非滑坡样本选取对滑坡易发性预测的影响,构建了一种基于自组织特征映射网络-随机森林模型的滑坡易发性评价模型。该模型针对栅格单元和斜坡单元在滑坡易发性评价中的不足,结合栅格单元和斜坡单元的相互关系,提出了... 为深入探讨评价单元和非滑坡样本选取对滑坡易发性预测的影响,构建了一种基于自组织特征映射网络-随机森林模型的滑坡易发性评价模型。该模型针对栅格单元和斜坡单元在滑坡易发性评价中的不足,结合栅格单元和斜坡单元的相互关系,提出了滑坡易发性指数的优化计算方法。在此基础上,基于随机森林Tree Bagger分类器构建滑坡易发性评价模型,通过对比分析自组织特征映射网络和随机方法选取非滑坡样本对评价结果的影响,探讨自组织特征映射网络、随机森林和自组织特征映射网络-随机森林三种评价模型的有效性;将评价模型应用于大余县滑坡易发性评价。结果显示,随机森林模型和自组织特征映射网络-随机森林模型的预测精度较高,分别达到91.19%和94.94%,成功率曲线的AUC值分别为0.822和0.849,表明自组织特征映射网络-随机森林模型具有更高的预测率和成功率,自组织特征映射网络聚类的预测精度虽然有限,但作为非滑坡样本的选择方法,能够有效提高随机森林模型的评价精度。 展开更多
关键词 斜坡单元 滑坡易发性 自组织特征映射网络 随机森林 非滑坡样本
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基于粒子群优化和SOM网络的聚类算法研究 被引量：9
15
作者 唐贤伦 仇国庆 +1 位作者 李银国 曹长修 《华中科技大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期31-33,37,共4页
利用改进的粒子群优化算法(PSO)的优化性能,结合SOM网络模型,提出了一种基于粒子群优化算法和SOM网络的聚类算法(PSO/SOM),使用PSO对SOM网络进行训练来代替SOM的启发式训练方法.将PSO/SOM算法用于对Wine和Iris等数据集进行模式聚类识别... 利用改进的粒子群优化算法(PSO)的优化性能,结合SOM网络模型,提出了一种基于粒子群优化算法和SOM网络的聚类算法(PSO/SOM),使用PSO对SOM网络进行训练来代替SOM的启发式训练方法.将PSO/SOM算法用于对Wine和Iris等数据集进行模式聚类识别,可以得到较优的聚类识别效果.相比标准SOM算法能有效提高网络映射的准确程度,降低网络的量化误差和拓扑误差,同时也降低了错聚率,实验结果验证了本算法的有效性. 展开更多
关键词 聚类 粒子群优化 自组织特征映射网络
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一种新的像素级多聚焦图像融合算法 被引量：10
16
作者 吴艳 刘重阳 廖桂生 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第12期2800-2804,共5页
该文在小波变换的基础上提出了一种将一维自组织特征映射(SOFM)网络和进化策略相结合的多聚焦图像融合算法。该方法对不同聚焦点的图像进行冗余小波分解,再分别将其各方向、各尺度的高频信息进行叠加,并在高频信息叠加层上提取反映图像... 该文在小波变换的基础上提出了一种将一维自组织特征映射(SOFM)网络和进化策略相结合的多聚焦图像融合算法。该方法对不同聚焦点的图像进行冗余小波分解,再分别将其各方向、各尺度的高频信息进行叠加,并在高频信息叠加层上提取反映图像清晰度差异的归一化特征图,依据此特征图,使用SOFM网络对原始图像像素进行分类,并利用进化策略对各类像素求出最优的融合系数。实验结果表明该算法比拉普拉斯变换法和小波变换法具有更好的融合效果。 展开更多
关键词 图像融合 小波分解 多聚焦 自组织特征映射网络 进化策略
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数字图像处理技术在煤泥浮选泡沫图像纹理特征的提取及识别上的应用 被引量：10
17
作者 刘文礼 路迈西 《选煤技术》 CAS 北大核心 2004年第4期78-81,共4页
将数字图像处理系统应用于煤泥浮选泡沫图像的特征提取和识别 ,引入了空间灰度相关矩阵和邻域灰度相关矩阵来提取泡沫的纹理特性 ,并提取基于这两种算法的一系列特征参数来描述泡沫的结构 ;分析了各泡沫特征参数随浮选时间 (泡沫纹理 )... 将数字图像处理系统应用于煤泥浮选泡沫图像的特征提取和识别 ,引入了空间灰度相关矩阵和邻域灰度相关矩阵来提取泡沫的纹理特性 ,并提取基于这两种算法的一系列特征参数来描述泡沫的结构 ;分析了各泡沫特征参数随浮选时间 (泡沫纹理 )的变化关系 ,定性地指出了各泡沫特征参数与泡沫纹理的相关性 ;并利用自组织神经网络对煤泥浮选泡沫的状态进行了识别 ,分类识别的平均正确率达 76 5 %。 展开更多
关键词 数字图像处理 煤泥 浮选泡沫 模式识别 自组织特征映射网络
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基于人工神经网络的生物组织质谱成像分类与识别方法 被引量：8
18
作者 熊行创 方向 +3 位作者 欧阳证 江游 黄泽建 张玉奎 《分析化学》 SCIE CAS CSCD 北大核心 2012年第1期43-49,共7页
生物组织质谱成像技术不仅能够展示组织的生物分子信息,而且能直观地显示分子空间分布,是当今生物质谱的研究热点。如何对生物组织质谱成像的数据进行基于生物分子的有效分类与识别是该领域关注的重要问题,特别对于病变组织与其邻近非... 生物组织质谱成像技术不仅能够展示组织的生物分子信息,而且能直观地显示分子空间分布,是当今生物质谱的研究热点。如何对生物组织质谱成像的数据进行基于生物分子的有效分类与识别是该领域关注的重要问题,特别对于病变组织与其邻近非病变组织的区分与识别和生物组织功能区域的划分与鉴定具有重要的意义。本研究开发出一种新的分类与识别方法。其流程是,首先进行质谱成像数据预处理,应用无监督的自组织特征映射网络区分组织样品区与非组织区域,提取组织区域的质谱数据,应用有监督的学习向量量化网络对已知类别数据进行学习训练,建立模型;应用模型对未知样品进行识别。应用本方法对6个膀胱癌患者的膀胱癌变组织与邻近非癌变组织的质谱成像数据进行分类与识别,结果显示,癌变组织判错率低于23.38%,而非癌变组织判错率低于9.08%,表现出较高的准确度;对3片邻近的小鼠大脑切片质谱成像数据进行白质与灰质区域划分,将中间的1片用于训练,两边的2片用于验证,结果显示,自组织特征映射网络的分类结果与学习向量量化网络的预测结果不一致率低于4%。本方法基于生物分子的质谱成像组织区域分类与识别,具有较高准确度和操作简便等优点,在临床医学研究领域有大规模的应用潜能。 展开更多
关键词 质谱成像 分类与识别 自组织特征映射网络 学习向量量化网络
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基于GA-ANN融合算法的棉田杂草特征降维及分类识别 被引量：8
19
作者 王淑芬 杨玲香 《河南农业科学》 CSCD 北大核心 2018年第2期148-154,160,共8页
准确识别杂草是智能化除草技术所要解决的关键问题,为了实现棉花田间杂草的特征降维及分类识别,提出了遗传算法(GA)融合人工神经网络(ANN)的算法。试验中共采集棉花和杂草样本195个,提取棉花和杂草的形状特征、4个方向灰度共生矩阵纹理... 准确识别杂草是智能化除草技术所要解决的关键问题,为了实现棉花田间杂草的特征降维及分类识别,提出了遗传算法(GA)融合人工神经网络(ANN)的算法。试验中共采集棉花和杂草样本195个,提取棉花和杂草的形状特征、4个方向灰度共生矩阵纹理特征、HSV空间颜色特征等21个参数。将21个特征参数按照一定顺序组成码串作为遗传个体,融合神经网络模式识别算法,以实现特征参数的有效降维。对利用降维后的优良特征参数组合、全部特征参数以及主成分分析方法(PCA)降维识别的准确率进行了对比,结果表明:利用融合算法降维得到的不同特征组合,可将特征参数维数保持在8~13维,有效降低了特征参数空间的复杂度;融合算法平均分类准确率稳定在98%左右,明显优于PCA分析法。对降维后的优良特征参数组合进行自组织特征映射网络训练(SOM),可视化拓扑结构图表明,降维后的优良特征组合对各个类别的影响呈现出独立性、可区分性的显著特点,宽长比、H三阶矩特征与棉花样本的分类准确率呈强相关性,H一阶矩、S三阶矩对苘麻、龙葵草、灰菜、田旋花样本的分类影响显著,而对棉花样本的分类准确率影响较弱。 展开更多
关键词 棉花 杂草 遗传算法 人工神经网络 自组织特征映射网络 降维分析 分类识别
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基于两种神经网络的SAR图像多尺度分割与分析 被引量：8
20
作者 权金娟 温显斌 +2 位作者 王春东 张桦 许学全 《光电子．激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第4期542-545,共4页
基于多尺度回归技术和神经网络提出两种合成孔径雷达(SAR)图像分割的新方法。首先利用多尺度自回归模型(MAR)来描述SAR图像不同尺度间的统计相依性,以此提取SAR图像的多尺度统计特征;然后分别构造自组织特征映射网络和概率神经网络,并... 基于多尺度回归技术和神经网络提出两种合成孔径雷达(SAR)图像分割的新方法。首先利用多尺度自回归模型(MAR)来描述SAR图像不同尺度间的统计相依性,以此提取SAR图像的多尺度统计特征;然后分别构造自组织特征映射网络和概率神经网络,并利用统计特征作为输入训练两种网络,实现SAR图像的分割。最后通过实验对这两种方法以及其他方法之间进行比较、分析,结果表明本文提出的两种方法的实验结果比较理想。 展开更多
关键词 多尺度 自组织特征映射网络 概率神经网络 SAR图像 分割
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