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基于聚类分析和支持向量机的滑坡易发性评价 被引量:142
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作者 黄发明 殷坤龙 +2 位作者 蒋水华 黄劲松 曹中山 《岩石力学与工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期156-167,共12页
在将支持向量机(support vector machine,SVM)等机器学习模型用于区域滑坡易发性评价时,大都随机或主观地选取非滑坡栅格单元,不能保证所选的非滑坡栅格单元是真正的"非滑坡"。为解决此问题,提出基于聚类分析和SVM的滑坡易发... 在将支持向量机(support vector machine,SVM)等机器学习模型用于区域滑坡易发性评价时,大都随机或主观地选取非滑坡栅格单元,不能保证所选的非滑坡栅格单元是真正的"非滑坡"。为解决此问题,提出基于聚类分析和SVM的滑坡易发性评价模型。该模型首先用自组织映射(self-organizing mapping,SOM)神经网络对滑坡易发性进行聚类分析;然后从极低易发区中选择非滑坡栅格单元,确保所选非滑坡栅格单元是高概率的"非滑坡";最后采用SVM模型基于已知滑坡、所选非滑坡和环境因子对滑坡易发性进行评价。将提出的SOM-SVM模型用于三峡库区万州区滑坡易发性评价,并将得到的易发性结果与随机选取非滑坡的单独SVM模型结果做对比。结果显示SOM-SVM模型具有比单独SVM模型更高的成功率和预测率,表明SOM神经网络能更准确地选取非滑坡栅格单元。 展开更多
关键词 边坡工程 滑坡易发性 非滑坡栅格单元 自组织映射神经网络 支持向量机
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火山岩岩性识别方法研究 被引量:62
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作者 周波 李舟波 潘保芝 《吉林大学学报(地球科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第3期394-397,共4页
岩性是测井储层评价的基础,在火山岩油藏的测井评价过程中,由于火山岩岩性定名方法的不统一以及岩性识别方法的不完善,使火山岩油藏的测井评价难以开展。采用国际地科联(IUGS)推荐的TAS图方法对火山岩岩样定名,并以此为基础,使用神经网... 岩性是测井储层评价的基础,在火山岩油藏的测井评价过程中,由于火山岩岩性定名方法的不统一以及岩性识别方法的不完善,使火山岩油藏的测井评价难以开展。采用国际地科联(IUGS)推荐的TAS图方法对火山岩岩样定名,并以此为基础,使用神经网络方法利用测井资料识别火山岩岩性。研究结果表明,利用传统的统计判别方法建立的测井资料与火山岩岩性的判别关系,识别符合率只有65%;而使用神经网络方法建立的判别关系,识别符合率可达81.8%。 展开更多
关键词 火山岩岩性 BP神经网络 som神经网络 岩性识别
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一种广义S变换及模糊SOM网络的电能质量多扰动检测和识别方法 被引量:58
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作者 尹柏强 何怡刚 朱彦卿 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第4期866-872,共7页
针对暂态电能质量电压多扰动信号的检测与分类问题,提出一种基于广义S变换及模糊SOM神经网络的暂态电能质量检测和识别方法。针对常见的电压多扰动信号,特别是两种扰动叠加的情况,采用广义S变换对扰动信号的时频特征进行提取,并取变换... 针对暂态电能质量电压多扰动信号的检测与分类问题,提出一种基于广义S变换及模糊SOM神经网络的暂态电能质量检测和识别方法。针对常见的电压多扰动信号,特别是两种扰动叠加的情况,采用广义S变换对扰动信号的时频特征进行提取,并取变换后的时间幅值平方和均值和特征频点作为神经网络的输入样本,采用模糊SOM神经网络进行训练,再用新的多扰动数据进行网络检验。仿真与实验结果表明,广义S变换能有效提高电能质量多扰动特征检测,模糊SOM神经网络能精确对其进行分类,该方法能够较好的解决电压多扰动叠加情况的定性和定量分类问题。 展开更多
关键词 电能质量检测 多扰动检测 S变换 广义S变换 som神经网络
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城市群空间联系能力与SOM神经网络分级研究——以辽中南城市群为例 被引量:55
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作者 陈园园 李宁 丁四保 《地理科学》 CSCD 北大核心 2011年第12期1461-1467,共7页
以辽中南城市群为例,通过经济联系强度模型、城市流模型和城市通达性模型,构建系列空间联系能力数理模型,定量分析辽中南城市群空间联系能力的空间分异特征。在此基础上构建了SOM神经网络分级模型,以评价辽中南城市群十个节点城市的空... 以辽中南城市群为例,通过经济联系强度模型、城市流模型和城市通达性模型,构建系列空间联系能力数理模型,定量分析辽中南城市群空间联系能力的空间分异特征。在此基础上构建了SOM神经网络分级模型,以评价辽中南城市群十个节点城市的空间联系能力。研究表明:①沈阳的经济联系总量最大,沈阳与其他城市的经济联系强度和沈阳距其铁路距离呈S形曲线关系。②依据城市流强度值的大小将辽中南城市群十个节点城市划分为高、中、低三个档次,大连的值最大,营口则显现出作为该城市群中部区域极点的潜力。③沈大高速公路集中了通达性处于前三位的三个城市,辽阳在城市通达性方面显现出显著的优势,四项通达性指标全位居第一。④从SOM神经网络的分级结果看,沈阳都作为独立的一级,表明沈阳的空间联系能力最强,体现了其中心性的地位。 展开更多
关键词 辽中南城市群 空间联系能力 通达性 som神经网络
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基于主成分分析的SOM神经网络在火山岩岩性识别中的应用 被引量:29
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作者 张莹 潘保芝 《测井技术》 CAS CSCD 北大核心 2009年第6期550-554,共5页
针对火山岩储层岩性识别难的问题,提出一种将主成分分析和SOM神经网络相结合对测井资料进行处理的岩性识别方法。主成分分析能较好地提取表征样本的少数几个独立的综合指标,从而能够消除神经网络输入间的相关性,降低神经网络的输入维数... 针对火山岩储层岩性识别难的问题,提出一种将主成分分析和SOM神经网络相结合对测井资料进行处理的岩性识别方法。主成分分析能较好地提取表征样本的少数几个独立的综合指标,从而能够消除神经网络输入间的相关性,降低神经网络的输入维数,简化网络结构,加速网络收敛速度,从整体上提高网络的性能。针对松辽盆地徐家围子地区内有薄片分析及全岩分析的325块岩样,单独使用主成分分析方法的岩性识别正确率为79.38%,单独使用自组织神经网络方法的岩性识别正确率为82.15%,结合上述2种方法的岩性识别正确率为87.38%。由此在实际处理20口井火山岩层段时,将原始测井数据通过主成分分析进行精简处理,然后再通过SOM神经网络进行识别分类,最终厚度符合率为85.2%,从而为利用常规测井资料识别火山岩岩性又提供一种有效方法。 展开更多
关键词 测井应用 主成分分析 som神经网络 火山岩 岩性识别
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基于SOM神经网络的白河林业局森林健康分等评价 被引量:22
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作者 施明辉 赵翠薇 +1 位作者 郭志华 刘世荣 《生态学杂志》 CAS CSCD 北大核心 2011年第6期1295-1303,共9页
将自组织特征映射(SOM)神经网络引入森林健康评价领域,与地理信息系统技术(GIS)相结合,基于森林经营小班尺度,对长白山白河林业局3个主要森林类型(阔叶混交林、针阔混交林、长白落叶松林)的森林健康状况进行定量评价,并分析了不同平均... 将自组织特征映射(SOM)神经网络引入森林健康评价领域,与地理信息系统技术(GIS)相结合,基于森林经营小班尺度,对长白山白河林业局3个主要森林类型(阔叶混交林、针阔混交林、长白落叶松林)的森林健康状况进行定量评价,并分析了不同平均年龄段、不同平均树高、不同郁闭度森林小班的健康状况。结果表明:SOM神经网络是自动化定量评价森林健康的一个较先进的方法,其用于森林健康分等评价的最大优点是不需要知道分等类别的先验知识,不需要事先人为确定分等评价因素指标的权重,能有效地克服主观因素的干扰,使分等结果更加客观准确;不同森林类型健康等级状况的比例排序为阔叶混交林Ⅲ>Ⅱ>Ⅰ>Ⅳ>Ⅴ,针阔混交林Ⅱ>Ⅳ>Ⅰ>Ⅲ>Ⅴ,长白落叶松林Ⅰ>Ⅱ>Ⅲ>Ⅴ>Ⅳ;相对来说,森林小班平均年龄越大、平均树高越高、郁闭度越高,呈健康状况的小班比例也越高。以上评价结果可为白河林业局的森林可持续经营和多功能利用提供理论支撑。 展开更多
关键词 som神经网络 森林健康评价 白河林业局 GIS
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神经网络在矿井突水水源判别中的应用 被引量:21
7
作者 吴岩 余智超 《工矿自动化》 2011年第10期60-62,共3页
提出了一种采用改进的SOM神经网络对矿井突水水源进行判别的方法。该方法把水质中的Na+、K+、Ca2+、Mg2+、Cl-、SO24-和HCO-3等7种离子的含量作为判断因素,结合改进的SOM神经网络模型,对20个水源样品进行分类。实验结果表明,该方法的误... 提出了一种采用改进的SOM神经网络对矿井突水水源进行判别的方法。该方法把水质中的Na+、K+、Ca2+、Mg2+、Cl-、SO24-和HCO-3等7种离子的含量作为判断因素,结合改进的SOM神经网络模型,对20个水源样品进行分类。实验结果表明,该方法的误判率为0,能够准确地判别矿井突水水源。 展开更多
关键词 矿井突水 水源判别 som神经网络 BP神经网络
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基于贝叶斯网络的水电机组振动故障诊断研究 被引量:20
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作者 刘东 王昕 +2 位作者 黄建荧 张晓静 肖志怀 《水力发电学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期112-120,共9页
水电站的状态监测系统积累了大量的监测数据,但由于现场专家缺乏,目前这些数据没有得到很好的利用,如何挖掘这些数据并结合专家经验对水电机组进行故障诊断是本文研究的重点。本文提出了一种基于贝叶斯网络的水电机组振动故障诊断模型... 水电站的状态监测系统积累了大量的监测数据,但由于现场专家缺乏,目前这些数据没有得到很好的利用,如何挖掘这些数据并结合专家经验对水电机组进行故障诊断是本文研究的重点。本文提出了一种基于贝叶斯网络的水电机组振动故障诊断模型。根据专家经验获得贝叶斯网络结构和部分节点参数,通过SOM神经网络对数据信号进行离散化处理,利用EM算法参数学习获得其他节点的概率分布,搭建基于贝叶斯网络的子系统模型,并将子系统模型整合成完整的系统模型。文章最后通过设计试验,验证了所建模型诊断结果的正确性和合理性。 展开更多
关键词 水电机组 振动 故障诊断 贝叶斯网络 som神经网络 EM算法
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基于改进的SOM神经网络在水质评价分析中的应用 被引量:20
9
作者 雷璐宁 石为人 范敏 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第11期2379-2383,共5页
随着人们对水资源环境的日益重视,各种水质评价方法层出不穷。传统的水质评价方法多采用精确的数学模型进行描述,无法很好的反映水环境中存在的复杂非线性关系,从而影响整体评价结果。因此,本文提出采用一种改进的自组织特征映射神经网... 随着人们对水资源环境的日益重视,各种水质评价方法层出不穷。传统的水质评价方法多采用精确的数学模型进行描述,无法很好的反映水环境中存在的复杂非线性关系,从而影响整体评价结果。因此,本文提出采用一种改进的自组织特征映射神经网络(SOM)方法来进行水质评价,利用SOM神经网络能在无监督、无先验知识的状态下对样本进行自组织、自学习,实现对样本的评价与分类这一特点。通过引入主成分分析,解决SOM神经网络处理高维和相关性强的指标时出现的问题,提高网络收敛速度和聚类准确性。仿真结果表明:改进后的SOM神经网络能够直观准确地评价水体质量,反映水质整体状况。 展开更多
关键词 水质评价 自组织特征映射 som神经网络 主成分分析
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基于小波包与SOM神经网络的截齿磨损状态识别 被引量:19
10
作者 张强 顾颉颖 +2 位作者 刘峻铭 刘志恒 田莹 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第7期2077-2083,共7页
为实现采煤机截割过程中截齿磨损状态的实时在线监测,采用声发射传感器对不同磨损程度截齿截割时的声发射信号进行采集,采用小波包分析方法分析声发射信号不同频带能量的变化规律,建立能量值的样本空间,构建基于SOM神经网络的截齿磨损... 为实现采煤机截割过程中截齿磨损状态的实时在线监测,采用声发射传感器对不同磨损程度截齿截割时的声发射信号进行采集,采用小波包分析方法分析声发射信号不同频带能量的变化规律,建立能量值的样本空间,构建基于SOM神经网络的截齿磨损识别模型,实现对截齿不同磨损状态的在线监测。通过随机测试实验对截齿磨损状态识别模型进行验证,结果表明,基于小波包分析与SOM神经网络的截齿预测磨损状态识别模型识别精度较高,测试样本识别精度约95%。研究结果为准确识别截齿的磨损状态、提高采煤机的工作效率提供一种重要的技术手段。 展开更多
关键词 采煤机 截齿磨损 声发射信号 小波包分解 som神经网络 识别
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基于人工神经网络的多模型综合预报方法 被引量:10
11
作者 路志英 赵智超 +2 位作者 郝为 林孔元 刘还珠 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2004年第4期50-51,88,共3页
根据天气系统非线性变化及天气变化受大气多种内外因素综合影响的特点,文中提出了用ANN的前馈网络(BP算法)串入竞争自组织映射网络(SOM网络)方法对同一预报量进行不同结构类型的MOS模型、动力诊断模型和人工智能模型的综合预报。利用这... 根据天气系统非线性变化及天气变化受大气多种内外因素综合影响的特点,文中提出了用ANN的前馈网络(BP算法)串入竞争自组织映射网络(SOM网络)方法对同一预报量进行不同结构类型的MOS模型、动力诊断模型和人工智能模型的综合预报。利用这一系统对样本进行了先聚类后训练的预报。结果表明,BP+SOM网络实现多模型(异型)综合预报系统具有很好的应用前景。 展开更多
关键词 综合预报 前馈神经网络 som神经网络
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基于BP和SOM神经网络相结合的地震预测研究 被引量:18
12
作者 蔡润 武震 +1 位作者 云欢 郭鹏 《四川大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期307-315,共9页
地震预测由于其产生原因的复杂性,一直是世界公认的难题.本文提出一种将多层前馈神经网络(BP网络)和自组织特征映射神经网络(SOM网络)相结合的方法并应用到地震震级的预测中,首先利用自组织特征映射神经网络对地震的原始数据进行聚类预... 地震预测由于其产生原因的复杂性,一直是世界公认的难题.本文提出一种将多层前馈神经网络(BP网络)和自组织特征映射神经网络(SOM网络)相结合的方法并应用到地震震级的预测中,首先利用自组织特征映射神经网络对地震的原始数据进行聚类预处理,使具有内在规律的样本点集中在一起,之后利用BP神经网络对样本数据进行学习和预测,结果表明,相比直接利用BP神经网络预测结果,增加SOM聚类处理过程能有效的减小预测误差.说明此方法可以有效的汇总出与地震关系密切的因素,也表明SOM对相关震级参数分类的有效性,对利用模糊预测方法来实现震级的预测是一种有效的辅助手段. 展开更多
关键词 BP神经网络 自组织特征映射神经网络 震级 地震预测
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基于SOM神经网络的高校图书馆个性化推荐服务系统构建 被引量:18
13
作者 刘爱琴 李永清 《图书馆论坛》 CSSCI 北大核心 2018年第4期95-102,共8页
资源分类不合理、资源检索机制不完善是高校图书馆数字化建设中的重要问题。文章基于SO M神经网络聚类算法无参数、精准度高和客观性强的特点,首先对山西大学图书馆用户Web访问行为进行聚类和优化分析。其次,基于用户分析结果的输出,将... 资源分类不合理、资源检索机制不完善是高校图书馆数字化建设中的重要问题。文章基于SO M神经网络聚类算法无参数、精准度高和客观性强的特点,首先对山西大学图书馆用户Web访问行为进行聚类和优化分析。其次,基于用户分析结果的输出,将用户个人特征信息、用户行为数据以及文献数据库等相关数据资源进行筛选整合,形成可靠性和可用性更高的关联数据集,并结合语义检索和属性值匹配等技术,构建高校图书馆用户个性化推荐服务系统。最后对系统进行有效性验证,实现了图书馆内部主题推荐、图书推荐和专家推荐三个子系统的协同。通过用户与文献资源特征的相关性计算,进一步识别用户的兴趣点和所在聚类集。 展开更多
关键词 som神经网络 聚类分析 个性化推荐 关联数据集
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汽轮发电机多故障诊断的SOM神经网络方法 被引量:16
14
作者 张彼德 欧健 +2 位作者 孙才新 王柯柯 潘凌 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期36-38,共3页
汽轮发电机组的振动故障具有多样性的特点,经常出现多种故障同时发生的情况。传统的BP神经网络方法可对单一故障有效诊断,若要对多故障进行诊断,则需对各种多故障样本进行学习,使输入空间在训练过程中被样本空间完全覆盖,将大大增加样... 汽轮发电机组的振动故障具有多样性的特点,经常出现多种故障同时发生的情况。传统的BP神经网络方法可对单一故障有效诊断,若要对多故障进行诊断,则需对各种多故障样本进行学习,使输入空间在训练过程中被样本空间完全覆盖,将大大增加样本空间及学习训练负担,同时网络归纳、联想能力随之大幅度下降,诊断难以实施。因此,将自组织特征映射 (SOM)神经网络应用于汽轮发电机组的振动多故障诊断,用单一故障样本对网络进行训练,根据输出神经元在输出层的位置对多故障进行判断。经实例分析证明,该方法可对多故障进行有效诊断。 展开更多
关键词 汽轮发电机组 振动多故障 som神经网络
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滚动轴承振动诊断的SOM神经网络方法 被引量:18
15
作者 吴涛 原思聪 +2 位作者 孟欣 张满意 刘道华 《机械设计与制造》 北大核心 2010年第1期198-200,共3页
归纳和总结了SOM神经网络多参数诊断法的实施步骤,阐述了轴承故障与振动信号之间的关系以及SOM神经网络的工作原理和实现过程,通过试验研究,提取了反映滚动轴承故障类型的振动信号的特征参数,以构建训练神经网络的特征向量,利用MATLAB ... 归纳和总结了SOM神经网络多参数诊断法的实施步骤,阐述了轴承故障与振动信号之间的关系以及SOM神经网络的工作原理和实现过程,通过试验研究,提取了反映滚动轴承故障类型的振动信号的特征参数,以构建训练神经网络的特征向量,利用MATLAB 7.0人工神经网络工具箱(ANN)模拟和仿真SOM神经网络,然后用训练后的SOM神经网络对故障模式进行识别。 展开更多
关键词 振动 滚动轴承 故障诊断 som神经网络
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提高预测精度的ELMAN和SOM神经网络组合 被引量:11
16
作者 王杰 闫东伟 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2004年第12期1943-1945,共3页
针对预测样本数量有限的问题,提出了对训练样本和要预测的样本先聚类、后分别训练和预测的方法。利用网络特性,对复杂信息进行预先分类,使后续信息处理和映射更精确迅速,采用ELMAN神经网络和SOM神经网络的组合提高预测精度。通过对天气... 针对预测样本数量有限的问题,提出了对训练样本和要预测的样本先聚类、后分别训练和预测的方法。利用网络特性,对复杂信息进行预先分类,使后续信息处理和映射更精确迅速,采用ELMAN神经网络和SOM神经网络的组合提高预测精度。通过对天气和疾病的预测仿真实验表明,该方法增强了网络的局部泛化能力,预测精度高于BP网络和单一采用EMAN网络或SOM网络的精度。 展开更多
关键词 ELMAN神经网络 som神经网络 聚类 预测
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SOM神经网络和C-均值法在负荷分类中的应用 被引量:15
17
作者 王文生 王进 王科文 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2011年第4期36-39,共4页
负荷时变性和分散性已经成为制约负荷模型推广应用的主要因素,而负荷特性分类则是解决这个问题的有效途径。文中提出基于SOM神经网络的C-均值聚类算法的新的负荷分类方法:以负荷模型参数作为负荷动态特性分类特征向量,应用SOM神经网络... 负荷时变性和分散性已经成为制约负荷模型推广应用的主要因素,而负荷特性分类则是解决这个问题的有效途径。文中提出基于SOM神经网络的C-均值聚类算法的新的负荷分类方法:以负荷模型参数作为负荷动态特性分类特征向量,应用SOM神经网络对初始训练样本进行分类,将获得的聚类数目和各类中心点作为C-均值算法的初始输入进一步聚类。最后通过动模实验的分类结果表明该方法可自动获取分类数,应用于负荷特性分类研究中具有较强的实用性和有效性。 展开更多
关键词 电力系统 负荷建模 负荷特性分类 自组织特征映射 som神经网络 C-均值法
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组合人工神经网络模型预测海水腐蚀速度的研究 被引量:13
18
作者 孔涛 王佳 钟莲 《腐蚀科学与防护技术》 CAS CSCD 北大核心 2008年第1期58-61,共4页
针对误差反传(BP)人工神经网络在海水腐蚀预测建模中的样本数量有限和隐含层单元数难以确定的问题,提出了结合使用自组织特征映射(SOM)网络和径向基函数(RBF)人工神经网络方法预测海水腐蚀速度.首先采用SOM对样本进行分类,再使用RBF进... 针对误差反传(BP)人工神经网络在海水腐蚀预测建模中的样本数量有限和隐含层单元数难以确定的问题,提出了结合使用自组织特征映射(SOM)网络和径向基函数(RBF)人工神经网络方法预测海水腐蚀速度.首先采用SOM对样本进行分类,再使用RBF进行样本训练和建模,并对A3钢和16Mn钢的海水腐蚀速度进行了预测.结果表明,该方法能够增强了网络局部泛化能力,提高了预测精度和计算速度. 展开更多
关键词 som神经网络 RBF神经网络 海水腐蚀 预测
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新发展格局下人民币国际化的空间布局研究——以“一带一路”沿线国家为例 被引量:14
19
作者 程贵 李杰 《金融经济学研究》 CSSCI 北大核心 2021年第2期52-66,共15页
在新发展格局下,人民币国际化是顺应中国经济在全球范围布局供应链、优化价值链和产业链的重要举措。构建人民币国际化空间布局理论框架,以"一带一路"沿线国家为样本,运用SOM神经网络聚类分析与因子分析法,分析人民币国际化... 在新发展格局下,人民币国际化是顺应中国经济在全球范围布局供应链、优化价值链和产业链的重要举措。构建人民币国际化空间布局理论框架,以"一带一路"沿线国家为样本,运用SOM神经网络聚类分析与因子分析法,分析人民币国际化空间布局影响因素在沿线国家所呈现出的聚类特征与差异,研究表明,人民币国际化布局在整体上呈现出自东向西、由近及远的聚类特点,在"一带一路"沿线国家形成核心区、扩展区、辐射区与外围区;影响布局的因素随着空间距离扩大呈现出逐渐弱化的趋势。建议加强人民币国际化空间布局顶层设计,结合"一带一路"沿线国家特点,因地制宜、分类推进人民币国际化空间布局,完善人民币国际化空间布局配套改革。 展开更多
关键词 人民币国际化 “一带一路” som神经网络 因子分析
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基于灰度共生矩阵与SOM神经网络的树皮纹理特征识别 被引量:14
20
作者 李可心 戚大伟 +1 位作者 牟洪波 倪海明 《森林工程》 2017年第3期24-27,共4页
黄檗、水曲柳、胡桃楸3种林木的树皮提取物作为名贵中药的植物来源。通过环剥再生技术采集树皮,在保证经济需要的同时有效地保护了林木。但3种林木树皮纹理相近且不易区分,现场采集给林业工作者带来困难。因此通过图像处理技术解决这一... 黄檗、水曲柳、胡桃楸3种林木的树皮提取物作为名贵中药的植物来源。通过环剥再生技术采集树皮,在保证经济需要的同时有效地保护了林木。但3种林木树皮纹理相近且不易区分,现场采集给林业工作者带来困难。因此通过图像处理技术解决这一难题具有实际意义。采集3种林木树皮图像各300幅,共计900幅,对图像分别进行ROI(感兴趣区域)截取、直方图均衡,构造d=2;g=128;θ=0°、45°、90°、135°的灰度共生矩阵,提取14个特征参数;通过数字特征分析,筛选出8个特征值;应用SOM(Self Organizing Maps)神经网络对大量林区树皮图像进行参数验证。得到由角二阶矩、熵、相关性、方差、聚类阴影、和熵、聚类阴影构成的参数集有效,识别精度83.33%。证明该方法可以很好地区分黄檗、水曲柳、胡桃楸3种林木。 展开更多
关键词 树皮纹理 灰度共生矩阵 S0M神经网络
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