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基于SOFM神经网络的客运一体化枢纽分类北大核心CSCDCSTPCD
作者：曹守华袁振洲韩宝明李得伟
发表期刊：北京交通大学学报（自然科学版） 2008年6期
关键词：交通枢纽客运一体化自组织特征映射网络分类
摘要：分析了在大城市进行交通一体化枢纽建设的必要性,建立了反映客运交通枢纽一体化特性的指标体系,提出采用自组织特征映射(Self-Organizing Feature Map,SOFM)神经网络进行城市交通客运一体化枢纽分类的新方法.最后采用广州交通客运一体化枢纽为例,通过定量定性结合的方法,对客运一体化枢纽进行了分类.
关于自组织神经网络应用的综述
作者：王晓荣伦淑娴马欢门涛
发表期刊：福建电脑 2008年4期
关键词：人工神经网络自组织神经网络自组织特征映射网络
摘要：自组织神经网络(SOM)是人工神经网络中一个重要的类型,是一种无监督的聚类网络,已广泛应用于样本分类、样本排序和样本检测等方面.本文主要阐述自组织神经网络中的自组织特征映射网络模型(SOFM)及其改进模型在生产实践中的应用.
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北大核心CHSSCDCSCDCSTPCD
作者：张钦弟张金屯苏日古嘎张斌程佳佳田世广
发表期刊：生态学报 2011年11期
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
摘要：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…查看全部>>
自组织特征映射网络在复杂油气层识别图版研制中的应用CSCDCSTPCD
作者：文环明肖慈珣李薇智刚
发表期刊：测井技术 2003年1期
关键词：自组织特征映射网络复杂油气层识别图版测井解释
摘要：自组织特征映射网络是一种非线性方法,主要用于无先验知识样本的聚类分析.首先利用该方法对有先验知识的学习样本进行聚类分析,并将学习样本映射到二维拓朴空间(平面图),然后根据不同类型学习样本在拓朴空间的分布区域确定相应类型的判别界限.在复杂油气层识别图版的研制中,该方法比交会图法具有明显的优势,并在实际应用中取得显著效果.
煤泥浮选泡沫图像纹理特征的提取及泡沫状态的识别北大核心CSCDCSTPCD
作者：刘文礼路迈西王凡王勇
发表期刊：化工学报 2003年6期
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
摘要：用煤泥浮选泡沫数字图像获取系统获取了51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%.
自组织特征映射网络在水质分类中的应用
作者：刘飞刘志斌
发表期刊：露天采矿技术 2007年5期
关键词：自组织特征映射网络训练步数环境评价
摘要：应用自组织特征映射网络对阜新新邱露天煤矿排土场附近于家沟地下水污染区的水质分类问题进行了研究,通过调用MATLAB中相关函数,在不同的训练步数下,对研究区17个采样点进行了不同精度的分类,确定出了污染范围.研究结果表明,于家沟地区的大部分地下水已受到严重污染,不可再饮用.分类结果与综合指数法、模糊综合评价、灰色关联分析等方法的分析结果基本一致,说明自组织特征映射网络应用于解决水质分类问题是可行的.
一种基于高阶统计量的纹理图像识别新方法北大核心CSTPCD
作者：毕晓君静广宇
发表期刊：哈尔滨工程大学学报 2004年3期
关键词：高阶统计量纹理特征自组织特征映射网络
摘要：提出一种基于高阶统计量的纹理图像识别方法,可以识别多种纹理图像.在二阶统计特征基础上,引入高阶统计量作为纹理图像的特征参数,并与人工神经网络相结合,建立起基于15个纹理特征参数的自组织神经网络,进行自学习-训练,从而实现图像识别;对于未经训练的纹理图像,网络可自动进行学习,并存储网络权值.实验结果表明,该识别方法能有效提高纹理图像的正确识别率.
SOM网络模型在刑事案件并案侦查中的应用CSTPCD
作者：程琳
发表期刊：计算机与数字工程 2009年11期
关键词：自组织特征映射网络聚类串并案件
摘要：在公安信息化应用过程中,对于刑事案件信息系统数据的应用仅限于存储、查询、和检索,而对这些数据进行更深层次的挖掘必将有利于提高案件的侦破水平和破案效率.并案侦查是公安机关刑事案件侦查中的一种重要手段,文章针对刑事案件信息数据的特点,在对案件相关信息预处理的基础上,通过构建自组织特征映射神经网络,对相同或相似案件进行聚类分析,为刑侦人员串并案件提供了一种新的方法,同时也为公安机关进行案件分析、发布预警信息提供辅助参考依据.
基于自组织特征映射网络的气体识别方法研究CSCDCSTPCD
作者：曲建岭王磊杨建华高峰
发表期刊：测控技术 2000年3期
关键词：气体传感器阵列自组织特征映射网络模式识别人工嗅觉系统
摘要：针对气体传感器的交叉敏特性,提出将气体传感器阵列与模式识别技术相结合,形成人工嗅觉系统,用于气体的定性识别和定量检测.利用6个半导体气体传感器组成阵列,并结合自组织特征映射网络模式识别技术准确地识别了CO、H2、CH4等三种气体,说明人工嗅觉系统能够提高气体传感器的选择性,自组织特征映射网络应用于气体识别是可行的.
面向LDSS的回程配货网点SOFM选址建模方法CSTPCD
作者：张树山裴彬高大新董莹
发表期刊：沈阳工业大学学报 2010年3期
关键词：物流决策支持系统物流回程配货自组织特征映射网络选址系统规划仿真模型
摘要：针对我国第三方物流企业回程配送作业效率普遍不高的问题,从物流企业回程物流设施网络构建角度出发,运用人工神经网络自组织理论,分析了回程配货的特点,构建了回程配送网点SOFM选址模型.结合实例进行方法应用,运用Witness仿真软件对所建立的模型在有无回程配货网点的两种情景下进行仿真分析,验证了科学合理的回程配货网点可以支持企业提高运送效率并减少运作成本,具有一定的可行性,为构建LDSS提供了理论基础准备.

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