森林类型遥感识别人工自组织神经树模型初探 被引量：2

1

作者 全志杰 褚泓阳 +2 位作者 王立宏 毛晓利 李元科 《西北林学院学报》 CSCD 北大核心 1997年第1期66-69,共4页

运用森林类型遥感目视识别的７０个样本，训练人工自组织神经树模型，然后对１０个“未知”样本进行预测。结果表明，该模型的识别、容错能力较强，综合了遥感图像专家目视判读与计算机自动识别的优点，使判读过程更加精确和简练，而且... 运用森林类型遥感目视识别的７０个样本，训练人工自组织神经树模型，然后对１０个“未知”样本进行预测。结果表明，该模型的识别、容错能力较强，综合了遥感图像专家目视判读与计算机自动识别的优点，使判读过程更加精确和简练，而且省工、省时、省经费。 展开更多

关键词 森林类型 森林遥感 人工自组织 神经树模型

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水工业体系——人工组织结构的非平衡开放系统

2

作者 叶春松 范瑾初 《工业水处理》 CAS CSCD 2002年第3期5-8,共4页

采用系统论的基本原理 ,分析了水的自然循环和社会循环的系统特性 ;认为水的自然循环是具有自组织结构的非平衡开放系统 ,水的社会循环是具有人工组织结构特性的非平衡开放系统。探讨了水工业体系与水循环系统的统一性。根据系统结构决... 采用系统论的基本原理 ,分析了水的自然循环和社会循环的系统特性 ;认为水的自然循环是具有自组织结构的非平衡开放系统 ,水的社会循环是具有人工组织结构特性的非平衡开放系统。探讨了水工业体系与水循环系统的统一性。根据系统结构决定系统功能的原理 ,提出了建立水工业体系应以整个水的社会循环作为对象、以系统科学理论作为认识论和方法论。 展开更多

关键词 水循环 水工业体系 非平衡开放系统 人工自组织结构 水质工程学

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自组织人工神经网络与聚类法在矿区沉积物分类中实用性对比 被引量：7

3

作者 葛晓光 吴潇 钱凯 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期169-173,共5页

为确切判定淮北矿区新第三纪沉积物成因类型,分别用自组织人工神经网络(SOM)和聚类分析方法对宿南等矿区的19组样本进行分类.对比发现SOM的分类结果与实际情况更吻合.从机理和应用方式上探讨了两种方法的功能差异,证明SOM方法分类操作... 为确切判定淮北矿区新第三纪沉积物成因类型,分别用自组织人工神经网络(SOM)和聚类分析方法对宿南等矿区的19组样本进行分类.对比发现SOM的分类结果与实际情况更吻合.从机理和应用方式上探讨了两种方法的功能差异,证明SOM方法分类操作过程简便易行,具有残缺自动识别能力,分类结果唯一,在沉积物无监督成因分类中,优于聚类分析方法. 展开更多

关键词 自组织人工神经网络 聚类分析 沉积物 粒度分析

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自组织竞争人工神经网络在土壤分类中的应用 被引量：45

4

作者 付强 王志良 梁川 《水土保持通报》 CSCD 北大核心 2002年第1期39-43,共5页

利用自组织特征映射网络 (SOM网络 )的聚类功能 ,应用 MATL AB 5 .3软件编程 ,对三江平原地区的 2 1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... 利用自组织特征映射网络 (SOM网络 )的聚类功能 ,应用 MATL AB 5 .3软件编程 ,对三江平原地区的 2 1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 。 展开更多

关键词 SOM网络 土壤分类 自组织竞争人工神经网络 应用 模糊聚类

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基于自组织竞争人工神经网络的抽油系统故障诊断 被引量：3

5

作者 徐芃 徐士进 +1 位作者 周会群 尹宏伟 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2006年第4期48-50,共3页

抽油系统的故障诊断技术一直是采油工程的一个重要研究课题。本文将自组织竞争神经网络应用于抽油系统的故障诊断中来实现示功图的自动聚类。自组织竞争神经网络具有良好的可训练性和分类能力,理想的泛化性能,是一种快速有效的分类方法... 抽油系统的故障诊断技术一直是采油工程的一个重要研究课题。本文将自组织竞争神经网络应用于抽油系统的故障诊断中来实现示功图的自动聚类。自组织竞争神经网络具有良好的可训练性和分类能力,理想的泛化性能,是一种快速有效的分类方法,可用于抽油系统故障的实时诊断。 展开更多

关键词 自组织竞争人工神经网络 故障诊断 有杆抽油系统 示功图 模式识别

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自组织人工神经网络在矿区沉积物分类中的应用

6

作者 吴潇 葛晓光 钱凯 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2006年第10期1246-1250,共5页

以Matlab平台为基础,利用神经网络工具箱构建了自组织神经网络,对已知沉积相的安徽宿南等矿区的19组样本进行SOM分类,并与系统聚类分类结果进行比较;指出在无监督分类粒度分析中,SOM方法分类操作过程简便易行,具有残缺自动识别能力,分... 以Matlab平台为基础,利用神经网络工具箱构建了自组织神经网络,对已知沉积相的安徽宿南等矿区的19组样本进行SOM分类,并与系统聚类分类结果进行比较;指出在无监督分类粒度分析中,SOM方法分类操作过程简便易行,具有残缺自动识别能力,分类结果惟一,可以在沉积物成因分类中应用。 展开更多

关键词 粒度分析 自组织人工神经网络 系统聚类分析

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自组织人工神经网络算法在储层预测中的应用 被引量：4

7

作者 庾佳 王鹏 +1 位作者 桂志先 高刚 《当代化工》 CAS 2019年第7期1514-1518,共5页

Su10井区位于苏里格气田,该气田是一个有效储离散分布的大规模低效气田。通过对测井曲线和取心岩样数据建立测井解释标准模型,寻找有效砂体并确定其岩性物性参数范围。从地震资料中提取的地震属性资料,运用自主神经网络算法学习标准储... Su10井区位于苏里格气田,该气田是一个有效储离散分布的大规模低效气田。通过对测井曲线和取心岩样数据建立测井解释标准模型,寻找有效砂体并确定其岩性物性参数范围。从地震资料中提取的地震属性资料,运用自主神经网络算法学习标准储层参数与这些属性之间的权值关系,通过学习的权值关系来分析目标储层的地震属性特征,反推其岩性物性参数得到有效砂体的分部范围和厚度预测结果,为进一步的储层预测给出参考意见。 展开更多

关键词 测井解释 自组织人工神经网络算法 储层预测

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人工神经网络算法在岩土工程中的应用分析

8

作者 胡恒洋 《工程技术研究》 2023年第11期7-9,共3页

人工神经网络算法作为一种机器学习技术,能够模拟人类大脑的生理结构及工作机制。文章对人工神经网络算法的类别和工作原理进行了分析阐述,重点对分别属于前反馈型模型、后反馈型模型及自适应竞争模型的反向传播人工神经网络算法、Hopfi... 人工神经网络算法作为一种机器学习技术,能够模拟人类大脑的生理结构及工作机制。文章对人工神经网络算法的类别和工作原理进行了分析阐述,重点对分别属于前反馈型模型、后反馈型模型及自适应竞争模型的反向传播人工神经网络算法、Hopfield神经网络算法和自组织映射人工神经网络算法进行介绍,进而分析上述三种人工神经网络算法在岩土工程中的实际应用。人工神经网络算法能对土壤进行准确分类,对岩石进行准确分组,并准确预测岩石和土壤形变,对边坡的稳定性和路基沉降的预测准确性高,在岩土工程中有重要的应用价值。 展开更多

关键词 人工神经网络算法 反向传播人工神经网络 Hopfield人工神经网络 自组织映射人工神经网络

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基于小波分析与人工神经网络的水轮机压力脉动信号分析 被引量：8

9

作者 赵林明 楚清河 +1 位作者 代秋平 王利英 《水利学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第9期1075-1080,共6页

针对水轮机尾水管压力脉动信号的非平稳和时变特性,提出了一种基于小波分析和自组织人工神经网络相结合的尾水管压力脉动信号的分析方法。这种方法首先应用小波阈值法对信号进行降噪减少干扰,然后将小波分解系数重构得到不同频带的信号... 针对水轮机尾水管压力脉动信号的非平稳和时变特性,提出了一种基于小波分析和自组织人工神经网络相结合的尾水管压力脉动信号的分析方法。这种方法首先应用小波阈值法对信号进行降噪减少干扰,然后将小波分解系数重构得到不同频带的信号分量,并提取显著的不同频带能量,最后将各频带能量作为特征向量,用自组织人工神经网络进行模式识别,得到了尾水管压力脉动的不同模式。应用该方法对某混流水轮机的压力脉动试验结果进行了分析,结果表明,该分析方法是有效的,能够对水轮机尾水管中的压力脉动状态进行有效的识别。 展开更多

关键词 水轮机 小波分析 自组织人工神经网络 模式识别

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五台山亚高山草甸的人工神经网络分类与排序 被引量：3

10

作者 张金屯 聂二保 向春玲 《草业学报》 CSCD 北大核心 2009年第4期35-40,共6页

人工神经网络理论是较新的数学分支学科,神经网络分类和排序是刚引入植物生态学的分析方法。本研究应用这2种方法研究了五台山亚高山高寒草甸。结果SOFM聚类将78个样方分为8个植物群落类型,基本上代表了本地区高寒草甸的群丛类型,具有... 人工神经网络理论是较新的数学分支学科,神经网络分类和排序是刚引入植物生态学的分析方法。本研究应用这2种方法研究了五台山亚高山高寒草甸。结果SOFM聚类将78个样方分为8个植物群落类型,基本上代表了本地区高寒草甸的群丛类型,具有明确的生态意义;SOFM排序反映了明显的生态梯度,表明海拔是影响草甸植被生长和分布的最主要因子,坡向和坡度也有一定的作用;SOFM聚类和排序方法分析应用效果好,2种方法结合使用更好;五台山草甸需要进一步加强保护。 展开更多

关键词 山地草甸 数量分析 自组织人工神经网络 山西

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长江流域城市实力等级的人工神经网络判定 被引量：3

11

作者 邓祖涛 陆玉麒 周玉翠 《长江流域资源与环境》 CAS CSSCI CSCD 北大核心 2007年第2期152-156,共5页

鉴于目前人工神经网络主要应用于自然科学和工程技术等领域上,选取了以长江流域97个地级市为研究对象,以反映城市经济发展水平、辐射能力、吸引能力、生活方便舒适程度以及文化娱乐水平等指标进行城市实力等级的研究,来弥补人工神经网... 鉴于目前人工神经网络主要应用于自然科学和工程技术等领域上,选取了以长江流域97个地级市为研究对象,以反映城市经济发展水平、辐射能力、吸引能力、生活方便舒适程度以及文化娱乐水平等指标进行城市实力等级的研究,来弥补人工神经网络在人文社科方面应用的不足。结果表明,城市等级分为六级与实际情况非常近似,这说明自组织人工神经网络具有良好的聚类功能;同时,还得出长江流域不同区段内都存在一至两个具有大区意义甚至全国意义的特大城市,从而为构建合理的城市群、城市密集地区等城市体系提供了更有说服力的依据;此外,长江流域东中西部城市等级存在的较强的非均衡性也得到了较为详细的分析。 展开更多

关键词 长江流域 城市实力等级 自组织人工神经网络

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基于自组织竞争神经网络的电力系统暂态稳定研究

12

作者 危雪 周云海 胡翔勇 《三峡大学学报（自然科学版）》 CAS 2008年第5期25-28,共4页

大停电事故和电力需求紧张,使得大扰动下电力系统的暂态稳定问题日显突出.如何能快速判断电力系统的暂态稳定性能,是研究的重点.文章以综合性能指标法中的性能指标作为反映电力系统暂态稳定性能的特征指标,设计自组织竞争人工神经网络... 大停电事故和电力需求紧张,使得大扰动下电力系统的暂态稳定问题日显突出.如何能快速判断电力系统的暂态稳定性能,是研究的重点.文章以综合性能指标法中的性能指标作为反映电力系统暂态稳定性能的特征指标,设计自组织竞争人工神经网络分类器进行暂态稳定问题的分类判断.通过算例验证了该分类器可将暂态稳定问题分为稳定、不稳定和模糊类3种类型,有利于对稳定性能进行快速判断,从而减少了待详细分析的事故数目,而无需利用全过程时域仿真计算,有利于进行在线的动态安全评估. 展开更多

关键词 电力系统 暂态稳定性能 自组织竞争人工神经网络 快速判断

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新药甲氧基氢醌与同类化合物对畜禽常见病原菌的抑菌试验 被引量：3

13

作者 李宏胜 张继瑜 +1 位作者 徐忠赞 李剑勇 《中国兽医科技》 CSCD 北大核心 2001年第1期25-26,共2页

采用试管法将化学合成的 13种氢醌类化合物对引起畜禽疾病的 5种主要病原菌进行了抑菌试验 ,同时对新型氢醌类化合物甲氧基氢醌与 2 甲基氢醌 (六茜素 )对畜禽常见的 11种主要病原菌进行了抑菌效果比较。结果表明 ,13种氢醌类化合物抑... 采用试管法将化学合成的 13种氢醌类化合物对引起畜禽疾病的 5种主要病原菌进行了抑菌试验 ,同时对新型氢醌类化合物甲氧基氢醌与 2 甲基氢醌 (六茜素 )对畜禽常见的 11种主要病原菌进行了抑菌效果比较。结果表明 ,13种氢醌类化合物抑菌效果依次为 2 甲基 5 氯氢醌、2 溴氢醌、2 氯氢醌、2 苄基氢醌、2 异丙基氢醌等 ;甲氧基氢醌对革兰氏阴性菌的抑菌效果优于六茜素 ,但对革兰氏阳性菌的抑菌效果则比六茜素差。 展开更多

关键词 2-甲基氢醌 氢酯类化合物 病原菌 抑菌试验 人工神经网络自组织神经树

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基于神经网络和粗糙集规则的提取方法 被引量：2

14

作者 庄传礼 杨萍 +1 位作者 李道亮 傅泽田 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第20期191-192,209,共3页

在利用粗糙集对连续性数据进行分类规则挖掘时,需要对数据进行离散化处理,但是离散结果往往会破坏原有数据的隐含信息,提取的分类规则质量难以保证。该文设计了一种基于自组织人工神经网络与粗糙集理论的分类规则提取方法,利用神经网络... 在利用粗糙集对连续性数据进行分类规则挖掘时,需要对数据进行离散化处理,但是离散结果往往会破坏原有数据的隐含信息,提取的分类规则质量难以保证。该文设计了一种基于自组织人工神经网络与粗糙集理论的分类规则提取方法,利用神经网络自动分类的功能,对离散前后的数据进行分类,比较两次分类结果是否一致,当达到一致性结果后,再利用粗糙集理论对数据约简,进行规则提取,有效地解决了原始数据信息丢失的问题,通过实例证明了该方法的合理性。 展开更多

关键词 规则挖掘 粗糙集 自组织人工神经网络 离散化

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基于红外衰减全反射光谱的温室土壤盐分特征研究 被引量：4

15

作者 邓晶 杜昌文 +2 位作者 周健民 王火焰 陈小琴 《土壤学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第4期704-709,共6页

关键词 温室土壤 红外衰减全反射光谱 主成分分析 自组织特征映射人工神经网络

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射击运动员训练适应状态的神经网络评价模型研究 被引量：6

16

作者 庞俊华 《天津体育学院学报》 CAS CSSCI 北大核心 2007年第5期441-444,共4页

研究目的:针对现有的运动员训练适应状态评价方法的不足,从神经生物学角度,依据自组织理论,采用自组织竞争人工神经网络模型,对射击运动员训练适应状态水平进行研究。研究方法:文献法、跟踪观察法、实验法和模型法。研究结果与结论:建... 研究目的:针对现有的运动员训练适应状态评价方法的不足,从神经生物学角度,依据自组织理论,采用自组织竞争人工神经网络模型,对射击运动员训练适应状态水平进行研究。研究方法:文献法、跟踪观察法、实验法和模型法。研究结果与结论:建立射击运动员训练适应水平的神经网络评价模型,仿真结果表明所建立的网络评价模型具有准确度较高、客观性、科学性的特点。 展开更多

关键词 自组织竞争人工神经网络 运动员训练适应状态水平 射击运动员

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利用沉积物粒度特征区分不同级地貌面的方法对比——以青衣江流域地貌面为例

17

作者 刘睿 姜大伟 +2 位作者 李安 郭长辉 张世民 《地震地质》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期837-855,共19页

利用河流地貌面研究构造变形需要区分不同级地貌面,这对于侵蚀、风化严重的地区是比较困难的。为此,文中尝试利用组成地貌面的沉积物特征对其进行区分,并以青衣江流域地貌面为实例,对采集于不同地貌面的29个样本分别采用传统粒度分析、... 利用河流地貌面研究构造变形需要区分不同级地貌面,这对于侵蚀、风化严重的地区是比较困难的。为此,文中尝试利用组成地貌面的沉积物特征对其进行区分,并以青衣江流域地貌面为实例,对采集于不同地貌面的29个样本分别采用传统粒度分析、自组织特征映射(SOFM)网络分析及系统聚类分析3种方法进行分类。结果表明:传统粒度分析方法、SOFM网络方法及聚类分析方法都能够区分不同成因的地貌面,同时对于成因相同的不同级河流阶地,能够区分低级阶地(T1、T2)和高级阶地(T3、T4)。对于低级阶地(T1、T2),SOFM网络方法和聚类分析方法能够进行一定的区分,而传统粒度分析方法的效果较差。整体而言,SOFM网络方法操作简单,分类结果清晰直白、误差较小,对于识别不同级地貌面具有更强的适应性。这一研究结果将为区分不同级地貌面提供一种简单、有效的手段。 展开更多

关键词 地貌面 沉积特征 粒度分析 自组织人工神经网络 系统聚类分析

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一种基于HMMNN的说话人识别模型

18

作者 云健 宋馨 +1 位作者 王春霞 刘民钢 《上海师范大学学报（自然科学版）》 2009年第4期394-397,共4页

隐马尔可夫模型(HMM)广泛应用于说话人识别系统中,主要研究了HMM与自组织人工神经网络(SONN)相结合的混合模型HMMNN,并分析构造了基于HMMNN的说话人识别的系统模型.

关键词 隐马尔可夫模型 自组织人工神经网络 说话人识别 MEL倒谱系数

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基于小波矩和SCNN的多目标图像识别

19

作者 袁宝玺 冯大毅 杨百愚 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第17期90-92,104,共4页

提出了将自组织竞争人工神经网络(SCNN)和小波矩结合进行图像旋转不变识别的新方法。SCNN可以克服反向传播神经网络(BPN)不易收敛、低效率等缺点,而且小波矩方法提取的图像不变矩特征具有很强的辨别力和抗噪性能。计算机模拟显示该方法... 提出了将自组织竞争人工神经网络(SCNN)和小波矩结合进行图像旋转不变识别的新方法。SCNN可以克服反向传播神经网络(BPN)不易收敛、低效率等缺点,而且小波矩方法提取的图像不变矩特征具有很强的辨别力和抗噪性能。计算机模拟显示该方法使用简单、效率高,具有很好的研究价值。 展开更多

关键词 自组织竞争人工神经网络 反向传播神经网络 小波矩 旋转不变矩 多目标识别

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基于PCA和SOM模型的龙感湖水质时空动态研究 被引量：5

20

作者 肖灵君 王普泽 +4 位作者 熊满堂 叶少文 张堂林 刘家寿 李钟杰 《水生生物学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第5期1104-1111,共8页

为评估湖泊渔业模式转型阶段水环境的时空动态,选择长江中下游典型湖泊龙感湖为研究地点,于2017—2018年对该湖的黄梅水域和宿松水域进行周年季度水质监测,通过主成分分析(PCA)和自组织特征映射人工神经网络(SOM)模型定量分析了水体理... 为评估湖泊渔业模式转型阶段水环境的时空动态,选择长江中下游典型湖泊龙感湖为研究地点,于2017—2018年对该湖的黄梅水域和宿松水域进行周年季度水质监测,通过主成分分析(PCA)和自组织特征映射人工神经网络(SOM)模型定量分析了水体理化参数的时空变化特征,采用综合营养状态指数法(TLI)对水体富营养化状况进行了评价。PCA分析结果表明,龙感湖宿松水域和黄梅水域的水质差异较小,季节动态明显。全湖氨氮夏季平均浓度高达0.64 mg/L;总氮夏季平均浓度为2.30 mg/L,冬季平均浓度为1.04 mg/L;叶绿素a夏季平均含量达95.28μg/L,秋季平均浓度为28.30μg/L;pH夏季最高,达9.27;总磷冬季最高,平均为0.22 mg/L;TLI指数表明龙感湖除秋季属于轻度富营养水体外,其他3个季节均属于中度富营养状态。SOM模型结果具有可视化强的优点,能够更清晰和直观地反映龙感湖水质的时空分布动态。围栏拆除和禁渔等管理措施有助于湖泊渔业环境修复和资源恢复,建议对渔业模式转型后的湖泊生态系统变化进行长期跟踪监测评估。 展开更多

关键词 湖泊渔业模式转型 水质时空变化 主成分分析(PCA) 自组织特征映射人工神经网络(SOM) 湖泊生态系统

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