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自组织神经网络在火成岩岩性识别中的应用 被引量：24
1
作者 张平 潘保芝 +2 位作者 张莹 王鹏 董瑞新 《石油物探》 EI CSCD 北大核心 2009年第1期53-56,共4页
火成岩储层岩性复杂,识别难度大,当已知地层信息较少时,传统的交会图和有监督神经网络(如BP神经网络)等方法在识别岩性时会受到一定限制。为此,基于自组织神经网络(SOM网络)的结构和原理,在松辽盆地南部利用实际测井资料建立了火成岩样... 火成岩储层岩性复杂,识别难度大,当已知地层信息较少时,传统的交会图和有监督神经网络(如BP神经网络)等方法在识别岩性时会受到一定限制。为此,基于自组织神经网络(SOM网络)的结构和原理,在松辽盆地南部利用实际测井资料建立了火成岩样本数据集;利用SOM网络对样本数据集进行了训练,得到了数据集的聚类结果;讨论了SOM网络的标准化方式、结构参数和测井曲线对聚类结果的影响,认为利用正态标准化方法、选择合适的结构参数和测井曲线,以样本数据集的聚类结果作为分类基础,对火成岩井段测井资料进行了岩性识别,获得了较好的效果。 展开更多
关键词 火成岩储层 自组织神经网络 结构参数 测井资料 岩性识别
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基于核函数的SOM网络流量分类方法 被引量：5
2
作者 胡婷 王勇 陶晓玲 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2011年第4期1195-1198,共4页
由于网络流量数据高度非线性,传统的自组织映射(self-organizing maps,SOM)网络对此分类的鲁棒性和可靠性较差,提出了一种基于核函数的SOM(kernel SOM,KSOM)网络流量分类方法。该方法用核函数代替原始数据在特征空间中映射值的内积,使... 由于网络流量数据高度非线性,传统的自组织映射(self-organizing maps,SOM)网络对此分类的鲁棒性和可靠性较差,提出了一种基于核函数的SOM(kernel SOM,KSOM)网络流量分类方法。该方法用核函数代替原始数据在特征空间中映射值的内积,使输入空间中复杂的流量样本结构在特征空间中得到简化,实现对有多个统计特征属性的网络流量在应用层的分类。实验结果表明,KSOM能识别新应用类型的流量,较传统的SOM更适合对网络流量进行分类,其分类准确率高于NB方法。 展开更多
关键词 自组织映射网络 核函数 非线性 网络流量 分类
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基于KPCA和SOM网络的电子鼻大闸蟹新鲜度评价 被引量：5
3
作者 朱培逸 顾晓云 +2 位作者 杜洁 徐本连 鲁明丽 《食品工业》 CAS 北大核心 2017年第2期200-203,共4页
针对大闸蟹新鲜度无损检测试验中,对于活体大闸蟹体内存在复杂、多变的生理指标,导致难以获得准确的辨识结果。通过自制的电子鼻系统采集大闸蟹活体算法的气味信息,采用KPCA算法获取样本的获取大闸蟹样本的二维特征信息,再利用自组织特... 针对大闸蟹新鲜度无损检测试验中,对于活体大闸蟹体内存在复杂、多变的生理指标,导致难以获得准确的辨识结果。通过自制的电子鼻系统采集大闸蟹活体算法的气味信息,采用KPCA算法获取样本的获取大闸蟹样本的二维特征信息,再利用自组织特征映射网络(SOM)实现对大闸蟹新鲜度的评价,并与理化指标挥发性盐基氮进行比较。试验结果表明,基于SOM网络的大闸蟹新鲜度判别的准确度可达到92%,且电子鼻各传感器的变化规律与理化指标判断结果基本一致,因此采用电子鼻技术的大闸蟹新鲜度无损检测是可行的。 展开更多
关键词 大闸蟹 新鲜度 电子鼻 自组织特征映射网络
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一种基于多层SOFM网络的星图识别方法
4
作者 何爱香 朱云华 安凯 《上海航天》 北大核心 2007年第2期25-29,共5页
提出了一种基于自组织特征映射(SOFM)神经网络的星图识别算法。用基于支持向量机(SVM)的动态阈值选取算法选取导航星构建导航星库,将一多层多个并联SOFM子网的识别系统用于星图识别。给出了方法的流程。仿真结果表明,SOFM网络可提取星... 提出了一种基于自组织特征映射(SOFM)神经网络的星图识别算法。用基于支持向量机(SVM)的动态阈值选取算法选取导航星构建导航星库,将一多层多个并联SOFM子网的识别系统用于星图识别。给出了方法的流程。仿真结果表明,SOFM网络可提取星图中的复杂特征识别导航星。与传统三角形算法相比,该识别算法的识别准确率、鲁棒性和实时性更优,有一定的实用价值。 展开更多
关键词 星图识别 自组织特征映射网络 三角形算法 输入样本 层次结构
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基于SOM网络的随机映射文本降维方法 被引量：2
5
作者 钱晓东 王正欧 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2004年第5期56-58,61,共4页
文中针对在文本处理的高维矢量环境中Kohonen自组织特征映射神经网络的计算瓶颈问题进行分析,引入RM(随机映射)方法并进行相应的理论分析,在此基础上提出可以运用RM方法有效并且可控地解决上述计算瓶颈问题,降低了文本处理环境中Kohone... 文中针对在文本处理的高维矢量环境中Kohonen自组织特征映射神经网络的计算瓶颈问题进行分析,引入RM(随机映射)方法并进行相应的理论分析,在此基础上提出可以运用RM方法有效并且可控地解决上述计算瓶颈问题,降低了文本处理环境中Kohonen神经网络的规模和时间、空间代价。文章通过实验证明了上述方法的有效性和正确性,从而达到提高自组织理论对于文本处理的实时性和实际可行性的目的,并对其进一步应用进行展望。 展开更多
关键词 文本处理 随机映射 自组织神经网络
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改进的SOFM及其在矢量量化中的应用 被引量：7
6
作者 段勇 徐心和 崔宝侠 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第3期718-721,共4页
根据等失真(Equidistortion)理论提出了一种基于改进的自组织特征映射(SOFM)神经网络的矢量量化方法,该算法将失真敏感机制引入神经网络的竞争学习过程。通过调整码字的部分失真来指导神经网络的学习,以使得所设计的码书平均失真最小。... 根据等失真(Equidistortion)理论提出了一种基于改进的自组织特征映射(SOFM)神经网络的矢量量化方法,该算法将失真敏感机制引入神经网络的竞争学习过程。通过调整码字的部分失真来指导神经网络的学习,以使得所设计的码书平均失真最小。同时把矢量量化应用于图像的小波变换域,根据图像小波变换高频系数的空间分布特点来组织码书,从而进一步提高码书的质量和适应性。通过实验对算法的性能进行了分析,证明了算法的有效性。 展开更多
关键词 部分失真 矢量量化 竞争学习 自组织特征映射神经网络 小波变换
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