自组织特征映射相关论文
针对地震信号中存在大量环境噪声的问题，基于天然地震事件和人工爆破事件建立初始数据集，利用集合经验模态分解（EEMD）技术对波形信号进......
路径跟踪是智能汽车发展的基础技术之一,智能汽车在跟踪路径行驶过程中由于行驶环境复杂多变,对车辆横向稳定性形成巨大挑战。本文......
为了在多维聚类分析中运用有效的深度特征选择方法排除冗余和无关的特征属性,学习数据元素的非线性关系提取最佳特征,提出一种降噪......
为解决低压配电网络户变关系不准确带来的台区线损统计、排查困难等问题,根据电力大数据技术,提出了基于变压器低压侧和用户侧电压......
聚类是数据挖掘中重要的研究课题.本文根据使用神经网络进行数据挖掘的具体步骤,首先对自组织神经网络在数据挖掘中的应用作了深入......
会议
设备性能退化评估研究对指导设备维护、避免恶性事故的发生有重要的意义.本文提出一种基于多Agent的设备性能退化评估模型,并对子......
介绍了图像数据融合技术,阐述了自组织特征映射神经网络模型,即Kohonen网络,它可模拟大脑的侧向抑制功能,只靠输入网络的模式特征......
基于我国自动站与CMORPH降水产品融合的逐时降水资料和NCEP再分析资料,利用自组织特征映射方法对2008-2014年大别山地区极端降水天......
本文利用SOM神经网络的自组织特征,对“delicious”网站的典型标签族进行分类,从而识别社会化标注系统中标签的语义维度,为信息用......
针对泌阳坳陷安棚油田下第三系致密砂岩储层低孔、低渗、高含水饱和度所造成储产层与非储产层在测井曲线上不易识别的特点，选用了自......
传统的岩性识别技术主要基于统计学理论，如贝叶斯方法、回归方法等，近年来人工神经网络方法如反向传播算法（ Ｂａｃｋ － Ｐｒｏｐａｇａｔｉｏｎ ， Ｂ－ Ｐ） 也应用于岩性识......
利用有机质与其主要影响因子的空间相关性改善有机质制图预测精度对确保土壤可持续利用和进一步掌握碳循环过程至关重要。由于......
随着计算机网络尤其是Internet技术的迅速发展，网络在我们日常的生活、学习和工作中发挥着越来越重要的作用。而在网络迅速增长的同......
图像去噪声是图象处理在图象处理中的一个十分重要的课题，为人们广泛研究。小波分析是局部化时频分析，是分析非平稳信号的有力工具，利......
高光谱遥感作为一种新型遥感技术在军用和民用的多个领域中发挥着重要的作用。高光谱数据具有波段数目众多、各波段相关性强、运算......
学位
随着无线网络技术的快速发展,认知无线电关键技术研究取得了显著进展。然而,对认知无线电知识挖掘和学习推理模型的研究仍处于起步......
在该论文中,研究者主要研究了采用自组织特征映射SOFM实现矢量量化的方法,另外 还将该方法与"基于图像的视点合成"插补算法相结合......
针对数据挖掘聚类算法,本文着重讨论研究了两种数据聚类算法:基于粒子群优化的自组织特征映射神经网络聚类算法(PSOSOM)和基于遗传......
测量雷达装备呈现出高度自动化、信息化、系统化和智能化的发展趋势,其系统的复杂性也越来越高,设备的维护难度也越来越大,对其进......
图象处理技术包括图象复原、图象压缩、图象分割、图象增强等一系列分支，目前它在遥感、字符识别、射线底片等众多领域得到迅速应用......
遥感是一种远离目标,通过非直接接触而判定、测量、并分析目标性质的技术,它实现了空间(或地表)图像信息的采集、处理、识别和分类......
随着现代社会竞争的日趋激烈,竞争情报系统的作用日显突出,该课题在对竞争情报及其理论进行详细研究的基础上,根据客户对竞争情报......
随着机群系统规模的扩大,可靠性问题已成为制约机群系统应用的重要障碍.目前,针对机群系统可靠性的相关研究主要分为两类.一类以部......
入侵检测技术是一种主动保护网络资源免受黑客攻击的安全技术.该文首先讲述了入侵检测技术的发展状况和关键技术,对现有系统进行了......
近年来，入侵检测技术飞速发展，成为网络安全的重要保护措施。 入侵检测的智能性逐渐成为研究的热点。人工神经网络具有自组织、自......
电子政务就是政府机构运用现代信息、通信以及网络等技术,对政府组织结构和工作流程进行改革与创新,实现提高效率、降低成本、改进......
近年来，数据挖掘的研究得到了快速发展，数据挖掘的成果已经广泛地被运用到了许多行业。时态数据挖掘是数据挖掘研究的一个重要的组成......
随着监控视频数据的日益增长，人工分析视频的方式耗费人力的同时也增加了安全保障的成本，越来越不能满足实际需要。此时，智能化的视频......
随着信息技术的发展,以电子形式存在的文本信息已经成为人们主要的信息来源。人们迫切需要能够快速、有效地发现资源和知识的工具......
由于自组织映射(Self-Organizing Feature Maps, SOM)算法和粒子群优化(Particle Swarming Optimizing, PSO)算法拥有着概念简明、......
近年来,随着计算机技术的发展应用,很多研究开始利用计算机来辅助医生进行观察,从而得到比较客观的观察结果,给医生提供可靠的数据......
在人类的各种运动控制任务中,语音生成任务恐怕是最为复杂的。在当前真正具有生物学意义的语音生成和获取神经网络模型中,DIVA模型......
在互联网的发展日益渗透到生活各个领域的时代,社交网络已经与现实交际圈越来越相似,甚至已经无法分割,这也逐渐成为人们日常交际......
传统基于“人工特征提取+浅层分类器识别”的联合收割机故障预警方法对专业知识和领域专家经验依赖性较强,逐渐难以满足现代自动化......
由于复杂的工业过程数据具有高维属性、非线性和含噪声等特点,通常难以对其进行准确地分类和识别,为此本文提出了 一种基于自组织......
将自组织特征映射网络和支持向量机进行优选组合，建立煤与瓦斯突出危险性预测的SOM—SVM模型，充分利用非监督学习算法SOM的数据压缩......
针对榆林东北部地区新石器时代的环境宜居性分布规律进行研究,通过SOFM神经网络模型对研究区聚落等级进行划分,结合地形高程、坡度......
为了解决动态虚拟企业中订单任务的分类问题,在分析SOFM网络学习算法的基础上,以提高算法的收敛速度和分类精度为出发点,研究了对S......
拓展并运用自组织特征映射(Self-Organizing Feature Map,SOFM)模型,从消费角度研究了中国城镇居民嵌入式碳足迹(Embedded Carbon ......
根据轴承－转子系统摩擦学设计的需要，研究了从大量仿真计算数据中获取设计知识的方法，并采用自组织特征映射神经网络，对输入样本进行了......
