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基于纹理分析的脂肪肝B超图像识别 被引量:19
1
作者 汪小毅 林江莉 +3 位作者 李德玉 汪天富 郑昌琼 程印蓉 《航天医学与医学工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第2期144-148,共5页
目的为B超诊断脂肪肝建立计算机辅助诊断手段。方法通过分析正常肝和脂肪肝B超图像的纹理特征 ,包括灰度共生矩阵的角二阶矩、熵和反差分矩统计特征 ,组成特征矢量 ,再用k 平均聚类算法和自组织特征映射人工神经网络算法对特征矢量进行... 目的为B超诊断脂肪肝建立计算机辅助诊断手段。方法通过分析正常肝和脂肪肝B超图像的纹理特征 ,包括灰度共生矩阵的角二阶矩、熵和反差分矩统计特征 ,组成特征矢量 ,再用k 平均聚类算法和自组织特征映射人工神经网络算法对特征矢量进行分类处理。结果k 平均聚类算法对正常肝的识别率为 63.6% ,对脂肪肝的识别正确率达 90 .9% ;自组织特征映射人工神经网络对正常肝的识别正确率达 84.8% ,对脂肪肝的识别正确率达 90 .9%。结论本文中建立的方法能较肉眼更精确地反映正常肝和脂肪肝B超图像的特征 ,如果再结合医生的临床经验能大大提高脂肪肝的诊断准确性。 展开更多
关键词 超声多普勒 脂肪肝 纹理分析 图像识别 自组织特征映射 算法
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基于自组织特征映射神经网络的聚类分析 被引量:10
2
作者 丁硕 常晓恒 巫庆辉 《信息技术》 2014年第6期18-21,共4页
在深入研究自组织特征映射(Self-organizing Feature Mapping,SOFM)神经网络的结构和聚类算法的基础上,阐述了SOFM网络的建立方法。以随机二维向量的聚类为例,利用所建立的SOFM网络模型对输入的随机二维向量进行聚类,并着重研究了输出... 在深入研究自组织特征映射(Self-organizing Feature Mapping,SOFM)神经网络的结构和聚类算法的基础上,阐述了SOFM网络的建立方法。以随机二维向量的聚类为例,利用所建立的SOFM网络模型对输入的随机二维向量进行聚类,并着重研究了输出层神经元拓扑结构、训练步数对聚类结果的影响以及在相同拓扑结构条件下,SOFM网络模型的权值向量的调整过程。仿真结果表明:在输出层神经元节点形式为六边型条件下,输出层神经元的个数越多,SOFM网络模型的聚类结果就越准确;在相同的拓扑结构条件下,训练步数越大,SOFM网络聚类结果越准确,但过大的训练步数对于聚类结果的影响甚微。 展开更多
关键词 自组织特征映射 人工神经网络 聚类 拓扑结构
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自组织特征映射网络在模式分类中的应用研究 被引量:4
3
作者 丁硕 常晓恒 巫庆辉 《科学技术与工程》 北大核心 2014年第5期266-269,275,共5页
为了研究自组织特征映射神经网络在对于二维向量进行模式分类时,网络结构的最优化问题,深入研究了SOFM神经网络的结构和算法,说明了SOFM网络的建立方法。以二维向量的模式分类为例,利用所建立的SOFM网络模型对输入的二维向量模式进行分... 为了研究自组织特征映射神经网络在对于二维向量进行模式分类时,网络结构的最优化问题,深入研究了SOFM神经网络的结构和算法,说明了SOFM网络的建立方法。以二维向量的模式分类为例,利用所建立的SOFM网络模型对输入的二维向量模式进行分类,研究了输出层节点形状和拓扑结构对分类结果的影响,测试了在不同的训练步数条件下,SOFM模型的权值向量的调整过程和分类效果。仿真结果表明:当网络的输出节点以二维平面形式输出时,长和宽不相等的矩形图的分类性能明显优于正方形图的分类性能,并且在输出节点形式相同的情况下,六边型拓扑结构分类精度明显优于栅格型拓扑结构的SOFM神经网络。 展开更多
关键词 自组织特征映射 人工神经网络 模式分类 拓扑函数 仿真
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基于竞争网络的语音激活检测研究 被引量:2
4
作者 柳燕 鲍长春 《信号处理》 CSCD 北大核心 2006年第1期57-60,共4页
本文提出了一种新的语音激活检测算法,这种方法基于竞争神经网络,主要应用了自组织特征映射网络并结合学习向量量化算法进行实现,并与其它神经网络算法进行了比较。该算法在多种噪声背景下具有较强的鲁棒性,仿真结果表明,这种基于竞争... 本文提出了一种新的语音激活检测算法,这种方法基于竞争神经网络,主要应用了自组织特征映射网络并结合学习向量量化算法进行实现,并与其它神经网络算法进行了比较。该算法在多种噪声背景下具有较强的鲁棒性,仿真结果表明,这种基于竞争神经网络的算法优于ITU—T G.729B建议的算法。 展开更多
关键词 语音激活检测 自组织特征映射网络 学习向量量化 竞争网络 神经网络
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一种基于人工神经网络的彩色地形图分层方法 被引量:2
5
作者 傅仲良 林宗坚 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 1995年第2期53-59,共7页
本文针对当前全要素地形图计算机扫描处理存在的困难,提出了一种基于Kohonen网络的彩色地形图的分层方法,并设计了一种结构聚类方法进行后处理以消除所产生的错分类。文中详细列出了试验的方法与结果。
关键词 特征映射 彩色分层 结构聚类 地形图 神经网络
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证券市场并购目标的财务特征分析和预测研究 被引量:2
6
作者 刘洪久 马卫民 胡彦蓉 《统计与信息论坛》 CSSCI 2010年第6期58-62,共5页
应用自组织映射神经网络(SOM)和Hopfield神经网络模型对上市公司并购目标公司进行了实证研究。SOM网络的聚类分析表明目标公司可分为6个类别,各类别之间差异较大,目标公司明显区别于非目标企业,在总体上具有盈利能力低、经营能力差、偿... 应用自组织映射神经网络(SOM)和Hopfield神经网络模型对上市公司并购目标公司进行了实证研究。SOM网络的聚类分析表明目标公司可分为6个类别,各类别之间差异较大,目标公司明显区别于非目标企业,在总体上具有盈利能力低、经营能力差、偿债能力较强的特点。Hopfield网络模型的预测结果显示,目标企业的平均预测准确率为80.69%,非目标企业的预测准确率为61.33%,由于并购交易发生受多种因素影响,财务指标与其它因素相结合方能提高模型预测的效果。 展开更多
关键词 并购 目标公司 财务特征 SOM网络 HOPFIELD网络
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数字图书馆中的智能推荐技术研究 被引量:2
7
作者 王正勤 牛永芹 颜莉莉 《图书情报工作》 CSSCI 北大核心 2011年第17期108-111,共4页
为构建一种精确性较高的智能信息技术模型,对蚁群算法、SOM网络进行分析与研究,并基于两者构建智能推荐技术,运用该技术完成模型的建立与更新。最后利用已建模型对目前较通用的读者原始流通信息记录进行测试,验证结果表明该技术的个性... 为构建一种精确性较高的智能信息技术模型,对蚁群算法、SOM网络进行分析与研究,并基于两者构建智能推荐技术,运用该技术完成模型的建立与更新。最后利用已建模型对目前较通用的读者原始流通信息记录进行测试,验证结果表明该技术的个性化信息服务的准确率较高,且具有较高理论意义与应用价值。 展开更多
关键词 蚁群算法 SOM神经网络 数据挖掘 数字图书馆
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中国近30年气候要素时空变化特征 被引量:60
8
作者 李爽 王羊 李双成 《地理研究》 CSCD 北大核心 2009年第6期1593-1605,共13页
利用1971-2000年中国603个气象站点逐日平均温度和降水量数据,借助ArcGIS空间分析工具,采用自组织特征映射模型(SOFM),对中国气候变化的时空特征进行分析。研究结果表明:近30年中国气候变化的总体特征以增温为主,增温增湿的地区面积... 利用1971-2000年中国603个气象站点逐日平均温度和降水量数据,借助ArcGIS空间分析工具,采用自组织特征映射模型(SOFM),对中国气候变化的时空特征进行分析。研究结果表明:近30年中国气候变化的总体特征以增温为主,增温增湿的地区面积最为广大;季节变化构型也以增温增湿为主,秋季略有异常;从年代际变化来看,1971-1980年间,中国的气候以降温为主,而从1981年开始的20年间,全国的气候变化转为增温占主导。SOFM网络分类结果可以描述为缓增温少降水、剧增温平降水、缓增温缓降水和剧增温剧降水等四种类型。 展开更多
关键词 气候变化 自组织特征映射模型 时空特征 中国
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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
9
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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自组织特征映射神经网络在测井岩性识别中的应用 被引量:44
10
作者 张治国 杨毅恒 夏立显 《地球物理学进展》 CSCD 北大核心 2005年第2期332-336,共5页
为了解决测井岩性识别问题,引入具有较强的聚类和容错能力的自组织特征映射(SOFM)神经网络.在说明SOFM网络的模型和算法的基础上,结合某地的实际测井资料,建立SOFM网络岩性识别模型,进行岩性识别的应用研究.结果表明,识别的准确率较高,... 为了解决测井岩性识别问题,引入具有较强的聚类和容错能力的自组织特征映射(SOFM)神经网络.在说明SOFM网络的模型和算法的基础上,结合某地的实际测井资料,建立SOFM网络岩性识别模型,进行岩性识别的应用研究.结果表明,识别的准确率较高,证明SOFM网络可以用于解决测井岩性识别问题,具有很好的应用前景. 展开更多
关键词 自组织特征映射 人工神经网络 测井资料 岩性识别
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基于聚类天气分型的KNN方法在风预报中的应用 被引量:28
11
作者 陈豫英 刘还珠 +4 位作者 陈楠 曾晓青 马金仁 刘迁迁 马筛艳 《应用气象学报》 CSCD 北大核心 2008年第5期564-572,共9页
以模式识别和相似预报思想为基础,建立基于自组织神经网络(SOM)的聚类天气分型和交叉验证的K最近邻域非参数估计仿真模型(KNN)。该模型首先以自组织神经网络技术对西北地区的高空流场和高度场进行聚类分型,针对不同天气形势下的历史样本... 以模式识别和相似预报思想为基础,建立基于自组织神经网络(SOM)的聚类天气分型和交叉验证的K最近邻域非参数估计仿真模型(KNN)。该模型首先以自组织神经网络技术对西北地区的高空流场和高度场进行聚类分型,针对不同天气形势下的历史样本,通过交叉检验,分别寻求各类天气型下的最佳K组合。为了验证聚类天气分型对KNN方法的影响,使用2003—2006年冬半年T213数值预报产品和宁夏日最大风速资料,同时建立了宁夏冬半年日最大风速≥6m/s天气分型和未分型的KNN预报模型,并对2007年1—5月进行了预报试验,预报评估结果表明:天气分型后的预报模型总体上降低了预报空报率,提高了预报准确率,特别是某些类天气型,提高幅度更大,为分类相似预报开拓了思路。 展开更多
关键词 自组织神经网络 聚类天气分型 交叉验证 K最邻近域 日最大风速预报
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自组织特征人工神经网络在庞泉沟自然保护区植物群落分类中的应用 被引量:23
12
作者 张金屯 杨洪晓 《生态学报》 CAS CSCD 北大核心 2007年第3期1005-1010,共6页
人工神经网络是较新的数学分析工具,其中的自组织特征映射网络(SOFM)具有较强的聚类功能。应用SOFM网络对庞泉沟自然保护区植物群落进行了分类研究。在讨论了SOFM网络的数学原理、聚类方法和步骤的前提下,分类过程在MATLAB(6.5)神经网... 人工神经网络是较新的数学分析工具,其中的自组织特征映射网络(SOFM)具有较强的聚类功能。应用SOFM网络对庞泉沟自然保护区植物群落进行了分类研究。在讨论了SOFM网络的数学原理、聚类方法和步骤的前提下,分类过程在MATLAB(6.5)神经网络工具箱(NNTool)中编程实现。结果将89个样方分为13个植物群落类型。分类结果符合植被实际,生态意义明确,表明SOFM网络可以很好地反映植物群落的生态关系,是非常有效的植物群落数量分类方法。 展开更多
关键词 神经网络 自组织 植被 数量分类
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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:19
13
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SOFM的区域界线划分方法 被引量:19
14
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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商业银行监管的SOM神经网络的分类方法 被引量:6
15
作者 熊熊 张维 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 2002年第6期26-32,73,共8页
商业银行非现场监管在整个商业银行监管体系中占有中枢神经的地位 .该文将商业银行非现场监管作为模式识别分类问题进行研究 ,提出了在商业银行监管中应用基于自组织特征映射神经网络的分类模型 .然后 ,以实际数据为基础进行了商业银行... 商业银行非现场监管在整个商业银行监管体系中占有中枢神经的地位 .该文将商业银行非现场监管作为模式识别分类问题进行研究 ,提出了在商业银行监管中应用基于自组织特征映射神经网络的分类模型 .然后 ,以实际数据为基础进行了商业银行分类识别 ,并进行了相应的分析 ,从而验证了模型的有效性 . 展开更多
关键词 商业银行 监管 SOM神经网络 分类方法 自组织特征映射
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一种基于自组织特征映射网络的聚类方法 被引量:9
16
作者 陈泯融 邓飞其 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2004年第12期1864-1866,共3页
针对传统聚类算法不能有效地处理大数据集和高维数据集的问题,提出了一种基于自组织特征映射网络的聚类方法。该方法能将任意维输入模式在输出层映射成一维或二维离散图形,并保持其拓扑结构不变,而且无需监督,能自动对输入模式进行聚类... 针对传统聚类算法不能有效地处理大数据集和高维数据集的问题,提出了一种基于自组织特征映射网络的聚类方法。该方法能将任意维输入模式在输出层映射成一维或二维离散图形,并保持其拓扑结构不变,而且无需监督,能自动对输入模式进行聚类。给出了应用该方法的具体步骤和加速自组织过程的若干改进方法,通过仿真实验证明该算法的有效性。 展开更多
关键词 聚类 数据挖掘 自组织特征映射 拓扑
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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
17
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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船舶实时远程故障诊断系统及其仿真 被引量:6
18
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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利用自组织特征映射神经网络进行可视化聚类 被引量:9
19
作者 白耀辉 陈明 《计算机仿真》 CSCD 2006年第1期180-183,共4页
自组织特征映射作为一种神经网络方法,在数据挖掘、机器学习和模式分类中得到了广泛的应用。它将高维输入空间的数据映射到一个低维、规则的栅格上,从而可以利用可视化技术探测数据的固有特性。该文说明了自组织特征映射神经网络的工作... 自组织特征映射作为一种神经网络方法,在数据挖掘、机器学习和模式分类中得到了广泛的应用。它将高维输入空间的数据映射到一个低维、规则的栅格上,从而可以利用可视化技术探测数据的固有特性。该文说明了自组织特征映射神经网络的工作原理和具体实现算法,同时利用一个算例展示了利用自组织特征映射进行聚类时的可视化特性,包括聚类过程的可视化和聚类结果的可视化,这也是自组织特征映射得到广泛应用的原因之一。 展开更多
关键词 聚类 自组织特征映射 神经网络 可视化
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基于SOM神经网络的五指山市森林健康评价 被引量:14
20
作者 楚春晖 佘济云 陈冬洋 《中南林业科技大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第10期69-73,共5页
SOM神经网络具有无样本自组织学习的功能,能从输入数据中寻找规律,使结果客观、真实。本研究采用1993-2008年五指山市四期一类调查数据,运用SOM神经网络分析森林动态变化,对五指山市森林健康进行评价,并探讨了森林健康等级与龄组和郁闭... SOM神经网络具有无样本自组织学习的功能,能从输入数据中寻找规律,使结果客观、真实。本研究采用1993-2008年五指山市四期一类调查数据,运用SOM神经网络分析森林动态变化,对五指山市森林健康进行评价,并探讨了森林健康等级与龄组和郁闭度之间的关系。结果表明:1993年五指山市森林健康水平较低,Ⅰ等质量占据绝对主导地位,随后森林质量逐步提高,至2008年,五指山市森林健康等级,Ⅲ、Ⅳ等占据主体,森林健康水平得到很大提高,同时在一定范围内,森林表现出小班龄组越大,郁闭度越大,健康等级越高。以上评价结果可为五指山市的森林可持续经营利用提供理论支撑。 展开更多
关键词 SOM 神经网络 森林 健康评价 五指山
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