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简化粒子群优化结合SOM的网络入侵检测方法 被引量：3
1
作者 王红梅 《微型电脑应用》 2018年第5期29-31,39,共4页
针对互联网规模的不断扩大,网络服务更容易向入侵者和攻击者暴露信息,且攻击手段日趋复杂,提出了简化粒子群优化(SPSO)结合自组织映射(SOM)的网络入侵检测方法。根据特征判别力,使用PCA方法进行选择特征,生成非相关性特征过滤数据集噪... 针对互联网规模的不断扩大,网络服务更容易向入侵者和攻击者暴露信息,且攻击手段日趋复杂,提出了简化粒子群优化(SPSO)结合自组织映射(SOM)的网络入侵检测方法。根据特征判别力,使用PCA方法进行选择特征,生成非相关性特征过滤数据集噪声和低方差值特征。通过SOM与高斯混合模型(GAMM)混合方法来模拟正常模式与异常模式,测量每个网络单元的激活概率以检测所有高频率攻击的精确值,并运用概率SOM均值对特征空间进行分类,在此过程中,运用简化粒子群优化(SPSO)算法从分类搜索当前解的邻域内找到更优的解。基于KDDCUP99数据集搭建仿真测试平台,实验结果表明,提出的方法对常见的网络攻击表现出了良好的性能,具有更高的入侵检测准确率(ACC)。 展开更多
关键词 自组织映射 入侵检测系统 简化粒子群优化 KDDCUP99 高斯混合模型
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基于模糊自组织映射网络聚类的案例库维护 被引量：1
2
作者 庞雅思 褚学宁 程辉 《机械设计与研究》 CSCD 北大核心 2009年第2期86-89,共4页
针对CBR系统案例库的冗余问题,提出了一个基于自组织映射网络(Self-Organizing Map,SOM)聚类技术的案例库维护方法,首先利用自组织映射网络的可视化特性显示输入数据的大致分布,预估聚类个数,然后利用模糊自组织映射聚类算法对案例库案... 针对CBR系统案例库的冗余问题,提出了一个基于自组织映射网络(Self-Organizing Map,SOM)聚类技术的案例库维护方法,首先利用自组织映射网络的可视化特性显示输入数据的大致分布,预估聚类个数,然后利用模糊自组织映射聚类算法对案例库案例进行聚类,最后在聚类基础上构建准案例库。并将该方法应用于水平定向钻产品的案例库维护,结果表明,准案例库规模比原案例库小,同时可以代表原案例库,达到案例库维护目的。 展开更多
关键词 基于案例的推理 案例库维护 聚类 自组织映射网络
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基于SOM和PSO的云计算异构资源聚类MPI并行算法 被引量：2
3
作者 邢永峰 《计算机测量与控制》 北大核心 2014年第8期2523-2525,2549,共4页
针对云计算环境下大量用户请求同时到来造成的短暂峰值,使得用户的QOS服务需求不能得到有效保证,设计了一种基于MPI并行计算模型和SOM的异构资源聚类方法;首先,设计了一种改进的MPI的树状层次结构模型,然后,定义了基于SOM自组织映射的... 针对云计算环境下大量用户请求同时到来造成的短暂峰值,使得用户的QOS服务需求不能得到有效保证,设计了一种基于MPI并行计算模型和SOM的异构资源聚类方法;首先,设计了一种改进的MPI的树状层次结构模型,然后,定义了基于SOM自组织映射的资源聚类算法,为了提高资源聚类精度,将PSO算法用于SOM的参数优化中,使得SOM在初始时刻就具有一个较好的连接结构;最后,为了充分满足用户请求的QOS需求,将MPI树状层次结构与基于PSO的SOM资源聚类算法相结合,并提出了具体的基于MPI的SOM资源聚类算法;为了验证文中方法,在Matlab仿真环境中进行测试,实验结果表明文中方法聚类精度为100%,且与其它方法比较,具有较高的聚类精度和较少的执行时间,是一种云计算环境下的可行资源聚类方法。 展开更多
关键词 云计算 并行算法 自组织映射 粒子群
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基于神经网络的机器人位姿逆解 被引量：5
4
作者 张伟 《机器人》 EI CSCD 北大核心 1997年第2期151-154,160,共5页
本文运用神经网络求解机器人运动学位姿逆解，突破了文献局限于研究位置逆解的状况，首次实现自组织神经网络求解机器人姿态逆解．通过深入分析基于Ｋｏｈｏｎｅｎ网络原理和Ｗｉｄｒｏｗ－Ｈｏｆ误差修正的Ｍ．Ｒ．Ｓ自组织神经网络及... 本文运用神经网络求解机器人运动学位姿逆解，突破了文献局限于研究位置逆解的状况，首次实现自组织神经网络求解机器人姿态逆解．通过深入分析基于Ｋｏｈｏｎｅｎ网络原理和Ｗｉｄｒｏｗ－Ｈｏｆ误差修正的Ｍ．Ｒ．Ｓ自组织神经网络及机器人运动学特性，创新了自组织神经网络训练算法并建立了一类工业机器人位姿逆解的神经网络方法． 展开更多
关键词 神经网络 机器人 运动学逆解
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基于自组织神经网络的分簇成链协议 被引量：3
5
作者 肖婧 郑更生 +1 位作者 方勇 陈蒂 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第7期148-151,共4页
针对无线传感器网络的能量损耗问题,提出一种基于自组织神经网络的分簇成链路由协议RBCSC。该协议借鉴经典低功耗自适应集簇分层型(LEACH)协议的算法,采用自组织神经网络进行分簇,并运用贪婪算法成链。仿真实验结果表明,与LEACH协议相比... 针对无线传感器网络的能量损耗问题,提出一种基于自组织神经网络的分簇成链路由协议RBCSC。该协议借鉴经典低功耗自适应集簇分层型(LEACH)协议的算法,采用自组织神经网络进行分簇,并运用贪婪算法成链。仿真实验结果表明,与LEACH协议相比,RBCSC协议可减少网络节点能耗,延长网络生存周期。 展开更多
关键词 低功耗自适应集簇分层型协议 自组织映射 分簇 生存周期 贪婪算法 无线传感器网络
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基于寻优算法的改进自组织映射研究 被引量：2
6
作者 李峰 孙立镌 张嘉晶 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第13期134-136,141,共4页
为加快自组织映射的学习速度,提出一个改进的自组织映射(SOM)算法。该算法将类似模拟退火过程应用于SOM学习算法中,动态调整学习参数来优化神经元的运动,并且在损耗值达到一定阈值的情况下提前停止自组织映射聚类,保证输入数据与映射规... 为加快自组织映射的学习速度,提出一个改进的自组织映射(SOM)算法。该算法将类似模拟退火过程应用于SOM学习算法中,动态调整学习参数来优化神经元的运动,并且在损耗值达到一定阈值的情况下提前停止自组织映射聚类,保证输入数据与映射规则的快速学习与较好性能。在提高学习速度的前提下,达到输入到输出的图形一致性。在不同大容量数据集的测试结果表明,该算法与原始SOM算法及其改进算法相比,在收敛速度上可以提高一倍左右,精度上较标准SOM提高50%左右。 展开更多
关键词 自组织映射 模拟退火 量化误差 损耗值 神经元 增益函数
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基于模拟退火改进的自组织映射网络聚类 被引量：1
7
作者 赵文均 何先波 《西安文理学院学报（自然科学版）》 2022年第2期53-57,共5页
自组织映射网络(SOM)具有良好的自组织性和可视化等特征,因此常被用于无监督聚类中.传统的SOM网络在聚类时容易受控制参数和数据集输入顺序的影响,导致聚类的过度拟合和死节点的出现.自组织特征映射网络邻域调整过程中引入模拟退火算法... 自组织映射网络(SOM)具有良好的自组织性和可视化等特征,因此常被用于无监督聚类中.传统的SOM网络在聚类时容易受控制参数和数据集输入顺序的影响,导致聚类的过度拟合和死节点的出现.自组织特征映射网络邻域调整过程中引入模拟退火算法,以一定的概率激活邻域外节点,有效避免网络的过度拟合和死节点的出现.在数据集上的实验证明,引入模拟退火算法SOM网络在一定程度上要优于原始算法. 展开更多
关键词 SOM SA 模拟退火 邻域 聚类算法
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SOM-BP复合神经网络在不接地IT系统对地绝缘故障相判别中的应用 被引量：1
8
作者 张明远 杨涛 +2 位作者 慕洪胜 刘洋 马睿 《船电技术》 2016年第12期28-32,36,共6页
分析了不接地IT系统故障前后对地电压变化量随接地电阻的变化过程,得出了故障前后系统对地电压变化量与故障相别的关系。对地电压变化量最大相的相位滞后相或者超前相为故障相,N线发生故障时系统对地电压变化量较小。结合SOM神经网络和B... 分析了不接地IT系统故障前后对地电压变化量随接地电阻的变化过程,得出了故障前后系统对地电压变化量与故障相别的关系。对地电压变化量最大相的相位滞后相或者超前相为故障相,N线发生故障时系统对地电压变化量较小。结合SOM神经网络和BP神经网络的优点,提出了基于SOM-BP复合神经网络的故障相判别方法。利用实际工程试验数据进行了测试,结果表明SOM-BP复合神经网络经训练后能够准确判断故障相别。 展开更多
关键词 不接地IT系统 对地绝缘故障 故障相判别 自组织映射神经网络 误差反向传播神经网络 复合神经网络
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映射分析中的自组织方法在烃类检测中的应用
9
作者 曹思远 蔡志光 梁春生 《石油勘探与开发》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2002年第5期53-55,共3页
自组织分析是在自组织映射神经网络基础上发展的一种新的非监督聚类和数据分析方法 ,其核心是将神经网络学习所用原数据体映射为自组织映射密度图。在自组织映射密度图上 ,原空间中具有较大的相似性的数据样本被映射到同一个位置或相近... 自组织分析是在自组织映射神经网络基础上发展的一种新的非监督聚类和数据分析方法 ,其核心是将神经网络学习所用原数据体映射为自组织映射密度图。在自组织映射密度图上 ,原空间中具有较大的相似性的数据样本被映射到同一个位置或相近的两个位置。勘探早期可用于约束储集层预测的井很少 ,借助于原数据体中存在的聚类关系 ,利用自组织分析技术对数据体隐含的油气信息进行聚类分析 ,有助于提高钻井成功率。 展开更多
关键词 映射分析 自组织方法 烃类检测 应用 油藏 聚类 地震勘探
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基于SOM网络的三维人脸表情识别
10
作者 李淑红 尹小娟 句全 《郑州轻工业学院学报（自然科学版）》 CAS 2013年第5期70-73,共4页
针对二维人脸表情数据所含信息量有限,在光照、姿态变化的情况下识别性能较差等缺点,提出了基于SOM网络的三维人脸表情识别方法.该方法用均值和方差来描述人脸表面的凸凹情况,以此作为进一步描述人脸表情变化的特征数据.仿真实验结果表... 针对二维人脸表情数据所含信息量有限,在光照、姿态变化的情况下识别性能较差等缺点,提出了基于SOM网络的三维人脸表情识别方法.该方法用均值和方差来描述人脸表面的凸凹情况,以此作为进一步描述人脸表情变化的特征数据.仿真实验结果表明,采用SOM网络的分类效果和识别效果,均优于AdaBoost算法. 展开更多
关键词 三维人脸表情识别 形状描述 自组织神经网络
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激光诱导击穿光谱在地质录井岩性快速识别中的应用 被引量：47
11
作者 陈兴龙 董凤忠 +8 位作者 陶国强 李油建 佘明军 付洪波 倪志波 王静鸽 贺文干 汤玉泉 饶瑞中 《中国激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第12期237-242,共6页
激光诱导击穿光谱(LIBS)已经被证明是极具潜力的物质定性、定量分析工具之一。将激光诱导击穿光谱结合自组织映射神经网络技术,引入到石油勘探录井领域,对五类岩心样品(火山灰岩、泥岩、页岩、砂岩、白云岩)进行了岩性自动分类,为以后... 激光诱导击穿光谱(LIBS)已经被证明是极具潜力的物质定性、定量分析工具之一。将激光诱导击穿光谱结合自组织映射神经网络技术,引入到石油勘探录井领域,对五类岩心样品(火山灰岩、泥岩、页岩、砂岩、白云岩)进行了岩性自动分类,为以后在录井现场实现岩性在线快速识别奠定基础。使用构造特征变量和主成分分析两种方法对原始光谱进行特征提取,相应的特征参量和主成分分别作为自组织映射神经网络的输入变量。两种输入方式下,神经网络对全部44块岩心样品岩性分类的准确率分别为75%和86%。其中以主成分作为网络输入变量,对火山灰岩、砂岩、白云岩的分类准确率可达100%。实验分析表明:在进一步提高对泥岩和页岩的区分能力后,LIBS有望成为录井领域新的岩性快速识别技术。 展开更多
关键词 激光光学 激光诱导击穿光谱 自组织映射 特征变量 主成分分析 岩性分类
原文传递
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
12
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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自组织特征映射神经网络原理和应用研究 被引量：24
13
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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上海电网需求侧负荷模式的组合识别模型 被引量：30
14
作者 赵岩 李磊 +4 位作者 刘俊勇 刘友波 胥威汀 侯贺飞 姚珺玉 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第1期145-151,共7页
区别于传统按行业分类的需求侧负荷分析方法,利用自组织映射神经网络、K-means、模糊C均值、ID3决策树等数学工具构建了基于聚类、分类技术与决策树结构分析的负荷模式组合识别模型,并对上海电网需求侧负荷进行了特征指标计算、类别判... 区别于传统按行业分类的需求侧负荷分析方法,利用自组织映射神经网络、K-means、模糊C均值、ID3决策树等数学工具构建了基于聚类、分类技术与决策树结构分析的负荷模式组合识别模型,并对上海电网需求侧负荷进行了特征指标计算、类别判断与挖掘、聚类评判、分类知识解释等综合分析。根据上海电网14个行业357个用户的日负荷数据集进行算例分析,指出了上海电网需求侧负荷类型、行业分布、关键指标等模式特点,验证了该模型的正确性、有效性与工程适用性。 展开更多
关键词 上海电网 自组织映射网络 负荷模式 负荷特性 组合识别模型 数据挖掘
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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
15
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
基于时间序列的深度学习光伏发电模型研究 被引量：21
16
作者 刘倩 胡强 +1 位作者 杨凌帆 周杭霞 《电力系统保护与控制》 CSCD 北大核心 2021年第19期87-98,共12页
为了减少光伏系统接入电网产生的不利影响,并对预测光伏功率输出进行研究,提出了一种基于数据中潜在季节类别的混合深度学习模型。整个模型分为三个阶段,即聚类、训练和预测。在聚类阶段,采用相关分析和自组织映射来选择历史数据中相关... 为了减少光伏系统接入电网产生的不利影响,并对预测光伏功率输出进行研究,提出了一种基于数据中潜在季节类别的混合深度学习模型。整个模型分为三个阶段,即聚类、训练和预测。在聚类阶段,采用相关分析和自组织映射来选择历史数据中相关性最高的因素。在训练阶段,将卷积神经网络、长短期记忆神经网络和注意力机制相结合,以构建用于预测的混合深度学习模型。在预测阶段,按测试集的月份选择分类的预测模型。实验结果表明,该实验方法在7.5 min内的间隔预测中具有较高的准确性。 展开更多
关键词 光伏发电 光伏功率预测 季节类别 自组织映射 深度学习 注意力机制
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自组织映射(SOM)聚类算法的研究 被引量：16
17
作者 余健 郭平 《现代计算机》 2007年第3期7-8,33,共3页
通过自组织映射神经网络实现的聚类算法能将任意维数的输入信号模式转变为一维或二维的离散映射,以拓扑有序的方式自适应实现这个变换。介绍自组织映射聚类算法的原理,通过实验进行仿真,结果表明自组织映射聚类算法是可行有效的。
关键词 自组织映射 SOM 神经网络 聚类算法
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基于多元统计分析的闽江水质时空变化特征 被引量：19
18
作者 程学宁 汤云 卢毅敏 《水资源与水工程学报》 2016年第6期89-94,共6页
为全面评估闽江水质状况,识别水质时空变化特征,采用自组织映射神经网络(SOM)聚类对其19个监测断面8项水质指标进行时空聚类,并通过主成分分析(PCA)方法识别时空维度中主要污染物,分析时空背景下的闽江水质变化特征。分析结果显示:SOM... 为全面评估闽江水质状况,识别水质时空变化特征,采用自组织映射神经网络(SOM)聚类对其19个监测断面8项水质指标进行时空聚类,并通过主成分分析(PCA)方法识别时空维度中主要污染物,分析时空背景下的闽江水质变化特征。分析结果显示:SOM网络将闽江水质变化周期划分为4月至11月和12月至次年3月2个时段,前时段水质优于后时段。将流域19个断面聚类为S1、S2和S3三类,S1代表闽江三大支流上游区域,水质优良;S2代表各支流中下游区域,作为主要的农林生产基地,水质主要受非点源污染影响;S3代表闽江下游区域,水质主要受城市生活污水和工业废水影响。PCA解析表明闽江中下游水质主要受氮磷控制。 展开更多
关键词 自组织特征映射神经网络 聚类分析 时空分析 水质变化 闽江
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基于SOFM的区域界线划分方法 被引量：19
19
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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基于MODIS数据的水体提取算法研究与实现 被引量：14
20
作者 张倩 李国庆 于文洋 《南水北调与水利科技》 CAS CSCD 2009年第3期51-54,共4页
MODIS遥感数据以其自身特点已被广泛应用于洪水灾害监测。根据MODIS数据的特点以及水体的波谱特性,分别采用了归一化植被指数法、谱间关系法和自组织神经网络算法进行了水体提取试验研究,并对比分析了三种方法的优缺点,以及用C语言对这... MODIS遥感数据以其自身特点已被广泛应用于洪水灾害监测。根据MODIS数据的特点以及水体的波谱特性,分别采用了归一化植被指数法、谱间关系法和自组织神经网络算法进行了水体提取试验研究,并对比分析了三种方法的优缺点,以及用C语言对这三种算法进行实现。 展开更多
关键词 MODIS 水体提取 归一化植被指数法 谱间关系法 自组织神经网络算法
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