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基于MATLAB的SOM网络的干旱聚类分析北大核心CSCDCSTPCD
作者：刘鑫迟道才吴萍
发表期刊：沈阳农业大学学报 2008年1期
关键词：SOM网络聚类分析Matlab
摘要：基于自组织特征映射网络的聚类分析广泛应用于各种聚类分析领域,尝试将此网络应用于干旱特征的聚类分析,使用软件MATLAB7.1对所设计的网络进行学习和训练,经过6000次训练,最终实现了干旱类型的聚类,误差也达到精度要求,所建模型经测试,可以用于分类的预测.SOM网络可以很好地反映和提取气象样本中复杂的信息,分类效果较好,可以在干旱分类中广泛应用.
考虑风电机组调控潜力的交直流有功功率协调控制策略CSTPCD
作者：熊浩葛亚明黄曲粲杨丽曹帅王博仑周霞丁苍璧
发表期刊：南方电网技术 2023年8期
关键词：直流换相失败交直流协调控制风电调控潜力SOM网络
摘要：在含高比例新能源送端电网经交直流混联外送系统中,换相失败将引起交直流混联系统潮流转移,并导致交流传输系统出现过载现象,因此提出了一种考虑风电机组调控潜力的交直流有功协调控制策略.首先,基于K-means聚类算法的风电机组工作状态判别模型对其工作状态进行分类,采集特征数据训练自组织映射神经(SOM)网络,采用最小量化误差(MQE)评估风电机组调控潜力;其次,通过调节直流传输功率的方法抑制直流连续换相失败,并基于风电机组主动功率控制原理降…查看全部>>
飞机故障诊断专家系统的软件实现北大核心CSCDCSTPCD
作者：张祥伟丁运亮刘毅夏庆凡
发表期刊：计算机应用研究 2002年6期
关键词：基于事例的推理SOM网络故障诊断专家系统
摘要：首先提出了开发飞机故障诊断专家系统的必要性,并简要说明了笔者所研制的软件的知识基础和设计与实现方法;介绍了基于事例的推理(Case-Based Reasoning,CBR)的优越性,重点说明了该软件中事例的来源和事例库的构造;并详细介绍了自组织特征映射网络(Self Organizing Map,SOM),以及其在该软件中的实现算法和程序结构简图;最后分析了该软件广泛的应用前景.
自组织竞争人工神经网络在土壤分类中的应用北大核心CSCDCSTPCD
作者：付强王志良梁川
发表期刊：水土保持通报 2002年1期
关键词：SOM网络土壤分类
摘要：利用自组织特征映射网络(SOM网络)的聚类功能,应用MATLAB 5.3软件编程 ,对三江平原地区的21个土壤采样进行了分类,并与有关文献的模糊聚类分析结果进行了比较,指出SOM网络可以很好地反映、提取土壤样本间复杂的信息,分类效果较好,可以在土壤分类中应用.
采用SOM的发输电系统可靠性综合评估快速算法北大核心CSCD
作者：张瑞华宋云亭陈曦
发表期刊：中国电力 2005年6期
关键词：SOM网络发输电系统可靠性评估状态筛选蒙特卡罗仿真
摘要：针对目前发输电系统可靠性综合评估算法中蒙特卡罗仿真效率不高的问题,提出了一种利用模糊自组织映射(SOM)神经网络进行状态筛选的可靠性快速评估算法.SOM神经网络具有拓扑特征保持性质,经过训练后的SOM网络具有模式聚类能力,即不同的运行模式被映射到输出平面的相应位置,因而能对暂态稳定性进行判别.由于SOM具有学习训练时间短的优点,因而特别适于可靠性评估.将模糊SOM网络和序贯蒙特卡罗仿真结合在一起对系统状态进行筛选,首先将明显不失稳的无…查看全部>>
基于SOM的高维化工过程数据粗差判别CSTPCD
作者：颜学峰涂晓芝钱锋
发表期刊：石油化工高等学校学报 2008年4期
关键词：SOM网络粗差判别可视化初馏塔
摘要：针对石油化工生产过程样本数据呈高维的特征.提出了基于自组织映射(Self-Organizing Map,SOM)网络的粗差判别方法.并实际应用于初馏塔生产过程.首先应用SOM网络对初馏塔生产过程数据进行保留拓扑结构的降维映射,然后通过对其映射平面神经元间距离的可视化分析,实现数据粗差判别.研究结果表明用SOM网络来发现高维复杂生产过程数据中的粗差具有很好的可视化效果及应用前景.
短期负荷预测的聚类组合和支持向量机方法北大核心CSCDCSTPCD
作者：梁建武陈祖权谭海龙
发表期刊：电力系统及其自动化学报 2011年1期
关键词：短期负荷预测聚类组合SOM网络C-均值相似日
摘要：为提高电力系统短期负荷预测的精度,提出了一种基于聚类组合和支持向量机的短期负荷预测方法.该方法用SOM网络训练规格化的特征数据并获得初始聚类中心,将初始聚类中心作为C-均值算法的输入,并用DB指数评价聚类结果以获得最佳聚类数,通过训练可得相似日样本,最后选择合适的参数和核函数构造支持向量机模型来进行逐点负荷预测.预测结果表明,该方法比单一的支持向量机算法具有明显的优势.
基于SOM网的DEMETER卫星电场数据聚类异常分析
作者：宋奕瑶李忠安建琴张丽娟史鹏飞
发表期刊：软件导刊 2016年8期
关键词：SOM网络聚类DEMETER卫星异常分析超低频电场数据
摘要：为提取汶川大地震前的电离层异常信息,特选取汶川大地震前10天的DEMETER卫星电场数据作为研究对象,以均值、均方差、偏度和峰度等四类随机信号数字特征作为输入层,经过若干次样本训练建立SOM网聚类模型.结果表明,汶川地震前卫星采集的震区信号存在若干异常数据,可能与震前电磁波辐射引起电离层扰动有关.
基于SOM网络的语音训练可视化方法研究北大核心CSCDCSTPCD
作者：杨丹徐彬王旭廖富成
发表期刊：计算机工程与应用 2008年18期
关键词：SOM网络语音训练视觉反馈
摘要：提出了一种利用SOM网络输出层可视化的特点进行语音训练的方法.SOM网络能够将输入向量映射到二维平面或曲面上,受试者通过视觉反馈的位置信息,指导其发音行为.为了提高SOM聚类效果,SOM还进行加强训练;讨论了SOM输出层神经元个数对聚类的影响.实验结果表明,提出的利用SOM语音训练方法,直观简单,能够有效地实现"看图说话".
基于相似度检测的SOM网络模型研究
作者：彭雅琴郇洪江
发表期刊：软件导刊 2014年5期
关键词：SOM网络余弦相似度相似度检测兴奋区
摘要：自组织映射算法是一种无导师学习算法。在实际聚类应用中，网络识别率受初始权值、竞争方式、样本参数等诸多因素影响。以竞争方式为切入点，以生物学为指导，引入相似度判断规则构建了神经元“兴奋区”，改进了SOM网络，实验证明了算法的有效性。

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