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空间和属性双重约束下的自组织空间聚类研究 被引量:14
1
作者 焦利民 洪晓峰 刘耀林 《武汉大学学报(信息科学版)》 EI CSCD 北大核心 2011年第7期862-866,共5页
形式化定义了双重聚类的聚类准则及其判定方法,提出了双重聚类的两步法求解思路和自组织双重聚类算法。通过实例验证了该算法的可行性,自组织双重聚类可以发现非空间属性的聚集、延伸等空间分布特征,可以发现任意复杂形状的聚类,并降低... 形式化定义了双重聚类的聚类准则及其判定方法,提出了双重聚类的两步法求解思路和自组织双重聚类算法。通过实例验证了该算法的可行性,自组织双重聚类可以发现非空间属性的聚集、延伸等空间分布特征,可以发现任意复杂形状的聚类,并降低了人为影响。 展开更多
关键词 空间聚类 空间和属性约束 双重聚类 自组织网络 属性距离
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Multi-AUV SOM task allocation algorithm considering initial orientation and ocean current environment 被引量:9
2
作者 Da-qi ZHU Yun QU Simon X.YANG 《Frontiers of Information Technology & Electronic Engineering》 SCIE EI CSCD 2019年第3期330-341,共12页
There is an ocean current in the actual underwater working environment. An improved self-organizing neural network task allocation model of multiple autonomous underwater vehicles(AUVs) is proposed for a three-dimensi... There is an ocean current in the actual underwater working environment. An improved self-organizing neural network task allocation model of multiple autonomous underwater vehicles(AUVs) is proposed for a three-dimensional underwater workspace in the ocean current. Each AUV in the model will be competed, and the shortest path under an ocean current and different azimuths will be selected for task assignment and path planning while guaranteeing the least total consumption. First, the initial position and orientation of each AUV are determined. The velocity and azimuths of the constant ocean current are determined. Then the AUV task assignment problem in the constant ocean current environment is considered. The AUV that has the shortest path is selected for task assignment and path planning. Finally, to prove the effectiveness of the proposed method, simulation results are given. 展开更多
关键词 Autonomous UNDERWATER vehicles self-organizing neural networks Azimuths OCEAN current
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人工神经网络的建设工期定额地域分类 被引量:5
3
作者 张云波 胡云昌 《华侨大学学报(自然科学版)》 CAS 2004年第3期270-274,共5页
对影响建设工程工期的因素进行分析 .根据各地区不同的自然建设条件 ,对全国 31个省的省会城市的自然条件列为输入矢量 .应用自组织竞争网络的聚类功能、Matlab 6 .1软件编程和 2~ 9类区分法 ,分别划分出建设工期定额的地域类别 .通过... 对影响建设工程工期的因素进行分析 .根据各地区不同的自然建设条件 ,对全国 31个省的省会城市的自然条件列为输入矢量 .应用自组织竞争网络的聚类功能、Matlab 6 .1软件编程和 2~ 9类区分法 ,分别划分出建设工期定额的地域类别 .通过对计算成果的分析 ,提出按 4类划分建设工程工期定额的地域分类方法 .它能区分不同地区自然建设条件的差异 。 展开更多
关键词 自组织神经网络 工期定额 地域类别 聚类分析
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一种与文本有关的说话人识别系统设计与实现 被引量:3
4
作者 王晶晶 陈中柱 +1 位作者 薛文涛 江红英 《计算机仿真》 CSCD 2004年第6期185-186,194,共3页
该文设计并实现了一种基于小波变换和线性预测的语音信号特征提取方法 (DWT -LPC)和自组织神经网络的与文本有关的说话人识别系统。该系统包括端点检测、特征提取、说话人识别、网络训练和神经网络参数五部分 ,结构简单 ,实时性能好 ,... 该文设计并实现了一种基于小波变换和线性预测的语音信号特征提取方法 (DWT -LPC)和自组织神经网络的与文本有关的说话人识别系统。该系统包括端点检测、特征提取、说话人识别、网络训练和神经网络参数五部分 ,结构简单 ,实时性能好 ,并且网络训练所需数据少。用MATLAB对说话人识别系统进行仿真实验 ,选择由元音、轻辅音和浊辅音组成的本文 ,经过测试 ,识别率达 98.5 %。 展开更多
关键词 说话人识别系统 小波变换 线性预测 DWT—LPC 自组织神经网络
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一种基于自组织神经网络的语音识别系统 被引量:2
5
作者 贺金戈 胡桂明 黄海英 《电声技术》 2006年第7期56-59,共4页
建立了一种基于自组织神经网络的语音识别系统。对语音信号进行了预处理,提取了语音信号的线性预测系数、线性预测倒谱系数和Mel倒谱特征系数,建立了基于自组织神经网络的识别判决模型。深入分析和改进了自组织神经网络的分类聚类能力,... 建立了一种基于自组织神经网络的语音识别系统。对语音信号进行了预处理,提取了语音信号的线性预测系数、线性预测倒谱系数和Mel倒谱特征系数,建立了基于自组织神经网络的识别判决模型。深入分析和改进了自组织神经网络的分类聚类能力,通过加强训练和设定阈值函数的方法,有效地确定了边界神经元的归属,划分出了合理的输出模式类。验证了自组织神经网络适合于处理孤立词语音识别,并具有快速性和结构简单等特征。MATLAB仿真实验表明,语音识别率达到96%。 展开更多
关键词 语音特征提取 自组织神经网络 分类聚类 边界神经元
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基于PCA-K-means和PCA-SOM神经网络的葡萄酒分类 被引量:2
6
作者 霍双红 胡红萍 +1 位作者 白艳萍 王建中 《数学的实践与认识》 北大核心 2016年第17期168-173,共6页
针对葡萄酒物理和化学数据成分冗余,提出了两种葡萄酒分类的算法,分别是主成分分析K均值和主成分分析自组织神经网络算法.这两种算法对葡萄酒的物理化学成分进行了主成分分析,提取了主要的影响因素,将输入维数降低,再利用K均值和自组织... 针对葡萄酒物理和化学数据成分冗余,提出了两种葡萄酒分类的算法,分别是主成分分析K均值和主成分分析自组织神经网络算法.这两种算法对葡萄酒的物理化学成分进行了主成分分析,提取了主要的影响因素,将输入维数降低,再利用K均值和自组织神经网络算法分别对葡萄酒进行分类和比较.实验结果表明,PCA-K-means和PCA-SOM都具有较高的准确率,都有一定的使用价值和可操作性,并且PCA-K-means算法优于其它的算法. 展开更多
关键词 主成分分析 K-平均算法 自组织神经网络
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聚类分析技术在航天复合材料粘接质量敲击检测中的应用 被引量:2
7
作者 刘钊 李艳军 +2 位作者 张祥林 许振腾 樊喜刚 《飞机设计》 2017年第2期40-43,共4页
粘接类复合材料在航天领域得到应用广泛,但是粘接质量的判断一直是航天复合材料发展的一个重要课题。敲击检测在应用于复合材料粘接质量的检测时,受复合材料自身特性的影响较小,因此受到越来越多的关注;但是,敲击检测方法的数据处理问... 粘接类复合材料在航天领域得到应用广泛,但是粘接质量的判断一直是航天复合材料发展的一个重要课题。敲击检测在应用于复合材料粘接质量的检测时,受复合材料自身特性的影响较小,因此受到越来越多的关注;但是,敲击检测方法的数据处理问题一直没有得到解决,因此这也制约了其进一步发展。本文以敲击检测的数据处理为出发点,提出了聚类分析技术用以解决这一难题。经过选取数据样本进行验证,发现基于自组织竞争神经网络的聚类分析技术,可以很好地解决敲击检测的数据处理问题。 展开更多
关键词 聚类分析 自组织神经网络 复合材料 敲击检测 数据分析
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自组织神经网络在流域土壤水分含量空间模式识别中的应用 被引量:1
8
作者 张翔 胡贤群 +1 位作者 黄卡 王晓妮 《中国农村水利水电》 北大核心 2007年第7期14-16,21,共4页
由于土壤水分含量受众多因素的影响,空间变异性很大,给土壤水分含量空间分布的研究带来了很大的困难。空间模式识别是处理土壤水分含量空间数据的方法之一,能够分析得到土壤水分含量空间数据的聚类结果。基于自组织特征映射和自适应共... 由于土壤水分含量受众多因素的影响,空间变异性很大,给土壤水分含量空间分布的研究带来了很大的困难。空间模式识别是处理土壤水分含量空间数据的方法之一,能够分析得到土壤水分含量空间数据的聚类结果。基于自组织特征映射和自适应共振理论的自组织神经网络模型在空间数据模式识别中得到广泛应用,针对澳大利亚tar-rawarra试验流域土壤水分含量的观测数据,应用自组织神经网络,建立动态土壤水分含量的空间模式识别模型,并用半变异函数对识别结果进行检验,实例研究表明该方法是一种行之有效的方法。 展开更多
关键词 土壤水分含量 自组织神经网络 空间模式识别
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边坡影响因素的自组织神经网络归类处理
9
作者 刘思思 《企业技术开发》 2005年第11期35-36,54,共3页
文章根据自组织神经网络的基本原理,结合55个边坡实例,应用matlab进行编程,建立了边坡影响因素分类处理的神经网络模型,并运用该模型对不同的边坡进行了分类,分类结果提高了神经网络的边坡指标数据的学习效率,从而证明了自组织神经网络... 文章根据自组织神经网络的基本原理,结合55个边坡实例,应用matlab进行编程,建立了边坡影响因素分类处理的神经网络模型,并运用该模型对不同的边坡进行了分类,分类结果提高了神经网络的边坡指标数据的学习效率,从而证明了自组织神经网络对提高用于预测边坡稳定性神经网络性能的有效性。 展开更多
关键词 自组织神经网络 指标 归类
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基于自组织人工神经网络的尾水管压力脉动分析方法
10
作者 赵林明 刘莉 蔡晓磊 《中国农村水利水电》 北大核心 2010年第2期144-146,共3页
水轮机尾水管中涡带引起的压力脉动,对水轮机的稳定运行有重要的影响。在对尾水管压力脉动检测信号进行小波分析的基础上,采用自组织人工神经神经网络,对尾水管压力脉动状态进行识别。实例分析结果表明,基于自组织人工神经网络的尾水管... 水轮机尾水管中涡带引起的压力脉动,对水轮机的稳定运行有重要的影响。在对尾水管压力脉动检测信号进行小波分析的基础上,采用自组织人工神经神经网络,对尾水管压力脉动状态进行识别。实例分析结果表明,基于自组织人工神经网络的尾水管压力脉动状态的识别方法,在样本数目比较少的情况下,能够获得满意的结果,可以应用于水轮机的运行状态分析中。 展开更多
关键词 尾水管 压力脉动 自组织神经网络 聚类分析
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一种基于自组织过程神经网络的动态样本半监督学习算法
11
作者 王丹丹 刘显德 《智能计算机与应用》 2011年第3期85-86,90,共3页
针对时变信号模式分类和未标记样本信息的有效利用问题,提出了一种基于自组织过程神经网络的动态样本半监督学习算法。根据获得的已标记和未标记的过程函数样本信号,分别构建基于竞争学习规则和有教师示教方法的自组织过程神经网络模型... 针对时变信号模式分类和未标记样本信息的有效利用问题,提出了一种基于自组织过程神经网络的动态样本半监督学习算法。根据获得的已标记和未标记的过程函数样本信号,分别构建基于竞争学习规则和有教师示教方法的自组织过程神经网络模型,利用该网络的自组织特性,实现动态样本的分类标识。文中分析了算法的信息处理机制,给出了具体的实现步骤。以油田开发水淹状况判别为例,实验结果验证了方法的有效性。 展开更多
关键词 动态样本集合 半监督学习 自组织神经网络 学习算法
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基于自组织小波小脑模型关节控制器的不确定非线性系统鲁棒自适应终端滑模控制 被引量:15
12
作者 张强 于宏亮 +1 位作者 许德智 于美娟 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期387-397,共11页
针对一类不确定非线性系统的跟踪控制问题,在考虑建模误差、参数不确定和外部干扰情况下,以良好的跟踪性能及强鲁棒性为目标,提出基于自组织小脑模型(self-organizing wavelet cerebellar model articulation controller,SOWCMAC)的鲁... 针对一类不确定非线性系统的跟踪控制问题,在考虑建模误差、参数不确定和外部干扰情况下,以良好的跟踪性能及强鲁棒性为目标,提出基于自组织小脑模型(self-organizing wavelet cerebellar model articulation controller,SOWCMAC)的鲁棒自适应积分末端(terminal)滑模控制策略.首先,将小脑模型、自组织神经网络和小波函数各自优势相结合,给出一种SOWCMAC,以保证干扰估计方法具有快速学习能力和更好的泛化能力.其次,设计两种改进的terminal滑模面构造方法,并分别给出各自的收敛时间.然后,基于SOWCMAC和改进的积分terminal滑模面,给出不确定非线性系统鲁棒自适应非奇异terminal控制器的设计过程,其中通过构造自适应鲁棒项抑制干扰估计误差对系统跟踪性能的影响,并利用Lyapunov理论证明闭环系统的稳定性.最后,将该方法应用于近空间飞行器姿态的控制仿真实验,结果表明所提出方法有效性. 展开更多
关键词 TERMINAL滑模控制 自适应控制 有限时间收敛 小脑模型 自组织神经网络
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模糊自组织神经网络在航空发动机故障诊断中的应用 被引量:21
13
作者 蒋东翔 王风雨 +1 位作者 周明 倪维斗 《航空动力学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第1期80-82,共3页
介绍了模糊自组织神经网络在航空发动机故障诊断中的应用方法 ,并通过实例验证了该方法在发动机故障分类中的实用性。该方法具有结构算法简单、无监督自学习和侧向联想等功能。它有很好的应用前景 ,可以广泛应用于发动机的故障诊断。
关键词 航空发动机 故障诊断 自组织神经网络 模糊诊断
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用自组织神经网络自动识别岩相 被引量:17
14
作者 薛林福 潘保芝 《长春科技大学学报》 CSCD 1999年第2期144-148,共5页
BP神经网络技术以其强大的学习能力已广泛应用于许多领域,取得了很好效果。但当不具备已知样本时,该技术很难应用。本文采用改进的自组织神经网络,对测井资料进行自动岩相识别,并在松辽盆地进行了实际应用。通过与已知资料对比,... BP神经网络技术以其强大的学习能力已广泛应用于许多领域,取得了很好效果。但当不具备已知样本时,该技术很难应用。本文采用改进的自组织神经网络,对测井资料进行自动岩相识别,并在松辽盆地进行了实际应用。通过与已知资料对比,证实该方法是一种有效的岩相自动识别方法,具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 自组织神经网络 岩相 自动识别 测井资料 油气层
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基于自组织神经网络的居民区域旅游影响感知研究--以安徽省灵璧县为例 被引量:14
15
作者 涂玮 刘庆友 金丽娇 《旅游学刊》 CSSCI 北大核心 2008年第9期28-34,共7页
本文以旅游资源型小城镇安徽省灵璧县为例,以居民对旅游影响的感知、态度为基础,利用自组织神经网络方法,对居民旅游影响感知进行分类研究,并对分类结果进行深入剖析。通过分类研究,把握旅游地居民感知特征,为旅游地的可持续发展、旅游... 本文以旅游资源型小城镇安徽省灵璧县为例,以居民对旅游影响的感知、态度为基础,利用自组织神经网络方法,对居民旅游影响感知进行分类研究,并对分类结果进行深入剖析。通过分类研究,把握旅游地居民感知特征,为旅游地的可持续发展、旅游规划提供依据。同时作者将分类结果与前人对不同发展阶段旅游地的分类结果进行比较分析,验证了旅游地发展阶段理论,证实了神经网络方法在居民旅游影响感知分类研究中的适用性,促进了旅游学科与更多方法的融合。 展开更多
关键词 自组织神经网络 居民 旅游影响感知
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基于分布式神经网络模型的高炉炉温预测建模 被引量:14
16
作者 崔桂梅 程史 《钢铁研究学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第6期27-30,共4页
高炉炼铁通常采用铁水Si含量间接反映炉温的变化,模型预测精度低。以影响炉温的6个变量为输入变量,采用基于自组织的分布式RBF神经网络模型分别对铁水温度和铁水Si含量建立预测模型,先用自组织神经网络划分输入输出样本空间,然后对每个... 高炉炼铁通常采用铁水Si含量间接反映炉温的变化,模型预测精度低。以影响炉温的6个变量为输入变量,采用基于自组织的分布式RBF神经网络模型分别对铁水温度和铁水Si含量建立预测模型,先用自组织神经网络划分输入输出样本空间,然后对每个子空间建立RBF神经网络子网模型,再使用子网模型对测试样本集的同一个样本点进行预测,并以测试样本点对每一子空间的隶属度为权值,对子网预测值进行加权求和,得到最终预测值。对比使用同一输入变量数据的铁水温度和铁水Si含量的预测模型命中率,研究表明,高炉铁水温度的命中率更高,具有更好的炉温预测效果。 展开更多
关键词 铁水温度预测 铁水Si含量预测 分布式建模 自组织神经网络 RBF神经网络
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利用波形分析技术半定量预测塔中碳酸盐岩储层 被引量:14
17
作者 孙勤华 刘晓梅 +1 位作者 刘建新 张继娟 《岩性油气藏》 CSCD 2010年第1期101-103,108,共4页
针对塔中地区碳酸盐岩储层类型多、非均质性强的特点,利用地震波形变化特征,半定量地识别和预测了优质储层的分布。文章论述了该技术的基本原理、实现过程以及关键参数选择的原则。通过井-震标定建立了储层段地震响应的模式,分析了不同... 针对塔中地区碳酸盐岩储层类型多、非均质性强的特点,利用地震波形变化特征,半定量地识别和预测了优质储层的分布。文章论述了该技术的基本原理、实现过程以及关键参数选择的原则。通过井-震标定建立了储层段地震响应的模式,分析了不同品质储层的地震波形特征;利用自组织神经网络逐道进行了目的层段地震道波形聚类;结合钻井标定最终实现了碳酸盐岩储层的半定量化评价。根据预测结果部署了2口井,钻探结果与预测结果吻合较好。 展开更多
关键词 波形分析 半定量预测 自组织神经网络 碳酸盐岩储层 塔中地区
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基于集成智能方法的电力短期负荷预测 被引量:13
18
作者 张群洪 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2013年第2期354-362,共9页
将自组织(SOM)和反向传播(BP)两种神经网络结合起来,并使用模糊理论,建立了一种基于集成智能方法的日负荷预测智能模型,该模型首先利用SOM网络的竞争学习能力将历史数据分成若干类别从而找出与预测日同类型的预测类别.然后,把温度、日... 将自组织(SOM)和反向传播(BP)两种神经网络结合起来,并使用模糊理论,建立了一种基于集成智能方法的日负荷预测智能模型,该模型首先利用SOM网络的竞争学习能力将历史数据分成若干类别从而找出与预测日同类型的预测类别.然后,把温度、日类型等不确定性扰动因素分离出去,利用BP算法的非线性函数逼近功能,完成电力负荷的基本分量部分的预测工作.在处理温度、天气情况、日类型等不确定因素对负荷的影响时,采用模糊逻辑理论对负荷基本分量进行修正.提出了一种基于进化树的自组织神经网络算法(SOETA),该算法是一种无监督基于二叉树的自组织特征映射网络模型,采用进化思想进行无监督学习,具有灵活的拓扑结构和精确的模式识别.本文以2007年厦门市的电力负荷数据为例,试验结果表明,SOETA+BP+模糊理论的预测精度最优,有效提高了电力短期负荷预测精度. 展开更多
关键词 短期负荷预测 自组织神经网络 进化树 集成方法
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基于自组织神经网络的超声心脏图象分割 被引量:8
19
作者 汪天富 郑昌琼 +1 位作者 李德玉 郑翊 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2000年第3期356-358,360,共4页
关键词 自组织神经网络 图象分割 超声图象 心脏图象
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地震属性在天然气水合物识别中的应用 被引量:13
20
作者 吕琳 王明君 范继璋 《地球物理学进展》 CSCD 北大核心 2011年第2期596-601,共6页
地震属性包含了大量的地质特征,对天然气水合物矿体识别起着重要作用.在对天然气水合物进行识别时,如何选取适用于工区的地震属性和分类方法是解决问题的关键.本文对神狐地区地震数据进行了优化处理,提取了15种地震属性.通过自组织神经... 地震属性包含了大量的地质特征,对天然气水合物矿体识别起着重要作用.在对天然气水合物进行识别时,如何选取适用于工区的地震属性和分类方法是解决问题的关键.本文对神狐地区地震数据进行了优化处理,提取了15种地震属性.通过自组织神经网络分析技术对地震属性数据所反映的地质特征进行自动识别和分类,与实际测井数据进行反复对比,获得了工区水合物的识别图和雕刻图.研究结果与已知的钻井区域进行反复对比和综合分析,发现自组织神经网络在水合物识别研究中起了良好的作用. 展开更多
关键词 天然气水合物 地震属性 自组织神经网络
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