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模糊K-Harmonic-Kohonen网络的FTIR光谱数据聚类分析 被引量:4
1
作者 陈勇 郭云柱 +3 位作者 王威 武小红 贾红雯 武斌 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期268-272,共5页
食品的品种不同则其含有营养成分和功效存在差异,得到的傅里叶变换红外光谱也存在差异。为了准确的实现品种分类,设计了一种将傅里叶变换红外光谱与模糊聚类分析方法相结合的品种鉴别方法。在模糊Kohonen聚类网络(FKCN)基础上将模糊K调... 食品的品种不同则其含有营养成分和功效存在差异,得到的傅里叶变换红外光谱也存在差异。为了准确的实现品种分类,设计了一种将傅里叶变换红外光谱与模糊聚类分析方法相结合的品种鉴别方法。在模糊Kohonen聚类网络(FKCN)基础上将模糊K调和聚类(FKHM)引入到Kohonen聚类网络的学习速率和更新策略中,提出了模糊K-Harmonic-Kohonen网络(FKHKCN)算法。FKHKCN利用模糊C均值(FCM)聚类的模糊隶属度计算其学习速率,以FKHM的聚类中心为基础通过推导计算得到FKHKCN的聚类中心,可以解决模糊Kohonen聚类网络方法对于初始类中心敏感而导致聚类结果不稳定的问题。FKHKCN作为一种模糊聚类算法,可实现傅里叶变换红外光谱数据的聚类分析。采用三种数据集:(1)采集产自四川的三种茶叶(优质和劣质的乐山竹叶青以及峨眉山毛峰)作为实验样本,样本总数为96。(2)两个品种(robusta和arabica)的咖啡样本。(3)三个品种(鸡肉、猪肉和火鸡)的肉类样本。首先对三个光谱数据集进行预处理,利用多元散射校正降低茶叶样本原始光谱数据集的散射影响,使用Savitzky-Golay减少噪声对肉类和咖啡这两个光谱数据集的影响。再利用主成分分析将高维的三种光谱数据集压缩至低维。然后采用线性判别分析进行特征提取,将光谱数据投影到求得的鉴别向量上。最后分别采用FCM,FKCN和FKHKCN对茶叶、肉类和咖啡进行判别。最终结果如下:FCM,FKCN和FKHKCN对茶叶品种的聚类准确率分别为90.91%,90.91%和93.94%;对肉类品种的聚类准确率分别为90.83%,0.00%和92.50%;对咖啡品种的聚类准确率分别为89.17%,89.17%和90.83%。以上实验结果表明:采用傅里叶红外光谱技术结合主成分分析、线性判别分析和FKHKCN的方法能够较有效地对食品的品种进行鉴别,且鉴别准确率比FCM和FKCN更高,聚类结果更稳定。 展开更多
关键词 傅里叶变换红外光谱 模糊K调和均值聚类 多元散射校正 模糊kohonen聚类网络 聚类分析
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模糊Kohonen网络在烟叶分类中的应用 被引量:11
2
作者 曹均阔 叶水生 丁香乾 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期222-224,共3页
对于分类问题的处理有很多经典方法,但近年来因为人们对神经网络理论及其应用的重视,使得Kohonen网络(KN)越来越受到普遍关注。该文利用模糊控制策略将模糊c-均值算法与经典的Kohonen算法有机地结合起来,使网络性能到了很大改善。
关键词 模糊kohonen网络 烟叶分类 kohonen聚类网络 模糊控制策略 均值算法
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基于Kohonen网络的点群综合研究 被引量:34
3
作者 蔡永香 郭庆胜 《武汉大学学报(信息科学版)》 EI CSCD 北大核心 2007年第7期626-629,共4页
基于Kohonen网络模型,对标准的SOM(self-organizing feature map)算法进行了改进,在保持点群原有空间分布特征的情况下研究点群的选取和典型化。实践表明,该方法适合任意空间分布类型的点群综合。
关键词 点群 地图综合 kohonen网络 空间分布
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Kohonen网络故障诊断方法及试验 被引量:5
4
作者 冯志敏 王颖 +1 位作者 胡志钢 郎豪翔 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第6期103-106,共4页
根据 Kohonen神经网络诊断的工作原理、诊断特征 ,提出了渔船轴系模拟试验台的系统结构和振动监测方法 ,并通过自行开发的数据采集系统和诊断软件 ,对故障特征矢量进行识别和诊断。
关键词 kohonen网络 故障诊断 试验 渔船 轴系结构
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基于Kohonen网络的软件可靠性模型选择 被引量:12
5
作者 吴勤 侯朝桢 原菊梅 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2005年第10期2331-2333,共3页
软件可靠性模型是软件可靠性工程的一个重要方面。现在还没有一个通用的模型,模型选择问题已成为模型研究的重点。运用聚类思想对软件可靠性模型的选择进行研究。在对软件失效数据进行编码的基础上,采用Kohonen神经网络对其进行聚类分析... 软件可靠性模型是软件可靠性工程的一个重要方面。现在还没有一个通用的模型,模型选择问题已成为模型研究的重点。运用聚类思想对软件可靠性模型的选择进行研究。在对软件失效数据进行编码的基础上,采用Kohonen神经网络对其进行聚类分析,从而实现了可靠性模型的选择。最后通过仿真测试,证明了此方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 软件可靠性模型 kohonen网络 模型选择
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一种基于动态模糊Kohonen网络的聚类模型及应用 被引量:5
6
作者 刘飞荣 段隆振 +1 位作者 陈梅香 杨艳玲 《南昌大学学报(理科版)》 CAS 北大核心 2010年第6期603-606,共4页
提出一种基于动态模糊Kohonen神经网络聚类模型,针对传统的Kohonen神经网络(KNN)聚类需要预先确定聚类数的问题,提出采用树形动态自组织映射网络算法(TGSOM)来确定聚类数,并且利用模糊Kohonen神经网络(FKNN)聚类结果与输入顺序无关的优... 提出一种基于动态模糊Kohonen神经网络聚类模型,针对传统的Kohonen神经网络(KNN)聚类需要预先确定聚类数的问题,提出采用树形动态自组织映射网络算法(TGSOM)来确定聚类数,并且利用模糊Kohonen神经网络(FKNN)聚类结果与输入顺序无关的优势进行网络优化,得到更优的聚类结果。该模型应用于用户兴趣模式挖掘,通过数据测试分析,证明其有效性。 展开更多
关键词 kohonen网络 模糊聚类 动态自组织映射 用户兴趣模式
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Kohonen网络在烟叶动态分类中的应用 被引量:4
7
作者 贺英 冯天瑾 曹均阔 《中国海洋大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2004年第1期121-127,共7页
针对输入为高维化学指标数据的烟叶分类问题 ,提出 1种改进的 Kohonen自组织特征映射神经网络的聚类方法。在数据预处理时 ,加入了领域专家经验 ,对输入特征向量中的各个分量分配不同的分类参与度 ;用 Gauss邻域函数替代了标准 Kohonen... 针对输入为高维化学指标数据的烟叶分类问题 ,提出 1种改进的 Kohonen自组织特征映射神经网络的聚类方法。在数据预处理时 ,加入了领域专家经验 ,对输入特征向量中的各个分量分配不同的分类参与度 ;用 Gauss邻域函数替代了标准 Kohonen网络的方形邻域 ;在 2个学习阶段学习率和邻域宽度采用了不同的递减函数。通过应用证明了改进后的 Kohonen网络的收敛效果和聚类精度比 K- means聚类方法和标准的 Kohonen网络都有较大的提高。 展开更多
关键词 kohonen网络 烟叶动态分类 K-MEANS聚类算法 分类参与度 SOFM算法改进
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基于分形理论和Kohonen网络的城镇体系的非线性研究——以长江三角洲地区为例 被引量:17
8
作者 凌怡莹 徐建华 《地球科学进展》 CAS CSCD 2003年第4期521-526,共6页
结合长江三角洲地区,探讨分形理论、人工神经网络(Kohonen网络)在城镇体系研究中的应用问题:运用分形理论,计算长江三角洲地区城镇体系规模结构分形分布的分维数和城镇体系空间结构的关联维数,并分析其规模结构和空间结构的分形结构特征... 结合长江三角洲地区,探讨分形理论、人工神经网络(Kohonen网络)在城镇体系研究中的应用问题:运用分形理论,计算长江三角洲地区城镇体系规模结构分形分布的分维数和城镇体系空间结构的关联维数,并分析其规模结构和空间结构的分形结构特征;运用Kohonen神经网络模型,对长江三角洲地区的城市进行城市职能分类,分析其职能结构;提出长江三角洲地区城镇体系的发展对策,同时分别评述分形理论和Kohonen网络方法在城镇体系研究中存在的优势与不足,并提出其改进方法。 展开更多
关键词 分形 kohonen网络 城镇体系 城市职能分类 长江三角洲地区
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改进的Kohonen网络及图像自适应矢量量化 被引量:11
9
作者 王卫 蔡德钧 万发贯 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 1992年第5期16-21,共6页
本文针对图像矢量量化存在的分块效应问题,通过对Kohonen自组织模型的研究,修改了Kohonen的自组织特征映射(SOFM)算法,设计了两个DCT(离散余弦变换)域的特征值,用于图像数据块的分类。在此基础上,进一步探讨了改进的自组织特征映射(MSO... 本文针对图像矢量量化存在的分块效应问题,通过对Kohonen自组织模型的研究,修改了Kohonen的自组织特征映射(SOFM)算法,设计了两个DCT(离散余弦变换)域的特征值,用于图像数据块的分类。在此基础上,进一步探讨了改进的自组织特征映射(MSOFM)算法在图像自适应矢量量化中的应用。计算机模拟实验表明,MSOFM算法有效地减少了分块效应,与SOFM算法相比具有更好的性能。 展开更多
关键词 kohonen网络 矢量量化 神经网络
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Kohonen网络后训练阶段自组织的密度分布 被引量:3
10
作者 胡德文 沈实 +1 位作者 王正志 温熙森 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1995年第8期52-56,共5页
本文首先将Kohonen网络的训练过程划分成两个阶段,即自组织拓扑保持映射形成阶段和训练阶段,进一步分析了后训练阶段的拓扑保持特性,神经元应有的邻域关系,神经元的竞争与感受野的划分等问题,最后定量分析了任意的外部输入... 本文首先将Kohonen网络的训练过程划分成两个阶段,即自组织拓扑保持映射形成阶段和训练阶段,进一步分析了后训练阶段的拓扑保持特性,神经元应有的邻域关系,神经元的竞争与感受野的划分等问题,最后定量分析了任意的外部输入概率分布下,一维神经元阵列稳定权重的概率密度分布的递推关系式,最终还得到了外部输入服从均匀分布下的稳定权重的显式解。 展开更多
关键词 神经网络 自组织 密度分布 kohonen网络
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基于S_Kohonen网络的GIS局部放电类型识别 被引量:9
11
作者 律方成 张波 《电测与仪表》 北大核心 2014年第20期21-24,共4页
文中在气体绝缘组合电器(Gas Insulated Switchgear,GIS)实体模型中分别放置了针-板、悬浮金属颗粒和绝缘子表面固定金属颗粒缺陷模型,在相同的电压下用超声波传感器测得其放电波形。针对放电波形的特征,提取了7个特征参数,用7个特征参... 文中在气体绝缘组合电器(Gas Insulated Switchgear,GIS)实体模型中分别放置了针-板、悬浮金属颗粒和绝缘子表面固定金属颗粒缺陷模型,在相同的电压下用超声波传感器测得其放电波形。针对放电波形的特征,提取了7个特征参数,用7个特征参数组成的特征量作为S_Kohonen网络的输入,对放电类型进行识别,识别结果很好,说明S_Kohonen网络有一定的实用价值。 展开更多
关键词 GIS 超声波传感器 S kohonen网络 放电类型识别
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基于Kohonen网络—粗集—模糊神经网络获取模糊规则的集成方法 被引量:2
12
作者 郑丽英 刘丽艳 王海涌 《兰州大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2006年第2期68-71,共4页
基于单一知识发现方法的不足提出了一种基于 Kohonen 网络、Rough Sets 和 FNN 获取模糊规则的集成方法.首先用 Kohonen 网络进行数据量化,然后运用粗集理论产生初始规则,并根据所得的规则建立模糊神经网络模型,从而生成较少的精炼规... 基于单一知识发现方法的不足提出了一种基于 Kohonen 网络、Rough Sets 和 FNN 获取模糊规则的集成方法.首先用 Kohonen 网络进行数据量化,然后运用粗集理论产生初始规则,并根据所得的规则建立模糊神经网络模型,从而生成较少的精炼规则.最后通过实例仿真分析,验证了该方法的有效性和实用性,同时为获取模糊规则提供了新的思路. 展开更多
关键词 kohonen网络 粗集 模糊神经网络 模糊规则
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基于因子分析与Kohonen网络的公路运输枢纽分类方法 被引量:2
13
作者 姚志刚 周伟 王元庆 《武汉理工大学学报(交通科学与工程版)》 2009年第4期663-666,共4页
采用因子分析将公路运输枢纽载体城市的14项统计指标简化为3类综合因子,构建Koho-nen网络模型并输入综合因子变量得到公路运输枢纽的初步分类方案,通过F-统计量检验分类效果发现将所选44个公路运输枢纽分为4类最佳.结果表明,因子分析与K... 采用因子分析将公路运输枢纽载体城市的14项统计指标简化为3类综合因子,构建Koho-nen网络模型并输入综合因子变量得到公路运输枢纽的初步分类方案,通过F-统计量检验分类效果发现将所选44个公路运输枢纽分为4类最佳.结果表明,因子分析与Kohonen网络结合是一种有效的公路运输枢纽分类方法,公路运输枢纽具有较明显的4个层级结构. 展开更多
关键词 交通工程 公路运输枢纽 因子分析 kohonen网络
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基于Kohonen网络的城市居民国内旅游需求分类研究 被引量:4
14
作者 徐晓娜 翁钢民 《软科学》 CSSCI 2007年第1期14-16,21,共4页
基于人工神经网络(ANN)中自组织特征映射神经网络(Kohonen)的聚类功能,提取7个反映旅游需求发展情况的特征指标,对我国城市居民的旅游需求进行分类,将39个城市分为6类。对分类结果进行了分析,对方法进行了讨论,指出Kohonen网络可以避免... 基于人工神经网络(ANN)中自组织特征映射神经网络(Kohonen)的聚类功能,提取7个反映旅游需求发展情况的特征指标,对我国城市居民的旅游需求进行分类,将39个城市分为6类。对分类结果进行了分析,对方法进行了讨论,指出Kohonen网络可以避免传统聚类方法难以克服的一些缺点,是一种具有强大的自学习功能、良好的自组织性和自适应性、能迅速客观地得到聚类结果的聚类方法。 展开更多
关键词 kohonen网络 国内旅游需求分类 城市居民
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在线半监督Kohonen网络的预抓取手势识别 被引量:1
15
作者 张莉 田彦涛 徐卓君 《电子技术应用》 北大核心 2015年第7期57-60,共4页
为实现智能仿生手的抓取,提高模式识别的实时性和灵敏性,提出一种在线半监督Kohonen网络。该网络针对表面肌电信号(s EMG)的特性,在有监督Kohonen网络基础上,将有监督和无监督网络的优势进行结合,应用数据剪辑方法处理训练集更新识别网... 为实现智能仿生手的抓取,提高模式识别的实时性和灵敏性,提出一种在线半监督Kohonen网络。该网络针对表面肌电信号(s EMG)的特性,在有监督Kohonen网络基础上,将有监督和无监督网络的优势进行结合,应用数据剪辑方法处理训练集更新识别网络,在线识别侧边抓取、球形抓取、三指精确抓取和圆柱形抓取4种预抓取手势。实验表明,与不同Kohonen网络相比,此识别方法具有很好的在线识别能力和正确率。 展开更多
关键词 手势识别 表面肌电信号 在线半监督 kohonen网络 数据剪辑
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Kohonen网络在奥灰岩溶发育带横向预测中的应用 被引量:1
16
作者 董守华 刘兆国 +1 位作者 杨文强 倪新辉 《煤田地质与勘探》 CAS CSCD 北大核心 1998年第2期55-57,共3页
自组织Kohonen网络是一种学习速度很快的神经网络,可以用于分类、聚类、解释等问题。本文依据奥灰岩地震波运动学和动力学特征,提取时间域最大互相关系数、分形关联维、频率域主频、频带宽度和主频带能量共5个参数,利用自组... 自组织Kohonen网络是一种学习速度很快的神经网络,可以用于分类、聚类、解释等问题。本文依据奥灰岩地震波运动学和动力学特征,提取时间域最大互相关系数、分形关联维、频率域主频、频带宽度和主频带能量共5个参数,利用自组织(Self-Organizing)Kohonen人工神经网络横向预测含水裂隙发育带。试算结果表明,方法可行,可望成为预测奥灰岩岩溶裂隙发育带的一种有效方法。 展开更多
关键词 岩溶 预测 地震勘探 kohonen网络 岩溶发育带
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基于近红外光谱法的木材原料的Kohonen网络分类法 被引量:2
17
作者 吴新生 谢益民 《造纸科学与技术》 北大核心 2009年第4期4-6,共3页
使用近红外光谱法结合Kohonen网络对不同的造纸木材原料进行了快速分类与评价。先对原料的近红外光谱数据进行小波变换预处理,再利用主成分分析法对小波变换预处理后的光谱数据进行信息的压缩和提取,选择了第一、二主成分可表达原有光... 使用近红外光谱法结合Kohonen网络对不同的造纸木材原料进行了快速分类与评价。先对原料的近红外光谱数据进行小波变换预处理,再利用主成分分析法对小波变换预处理后的光谱数据进行信息的压缩和提取,选择了第一、二主成分可表达原有光谱数据信息,再把这2个主成分输入Kohonen网络进行分类处理,从处理结果来看可较好地区分马尾松、杨木和桉木等3种不同制浆性能的木材原料,且能较好表达木材原料类别之间的性质关系。 展开更多
关键词 近红外光谱 木材原料 kohonen网络 分类
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Kohonen网络在汽轮机振动故障诊断中的应用 被引量:4
18
作者 姚志宏 《汽轮机技术》 北大核心 2004年第1期67-68,共2页
利用Kohonen网络聚类的特点,把汽轮机振动故障信号频谱中的相关频段上不同频率谱的谱峰能量值作为故障信号的训练样本输入到Kohonen网络,并由网络进行聚类,产生聚类中心点。根据此聚类中心点的位置来确认和诊断汽轮机振动故障的原因以... 利用Kohonen网络聚类的特点,把汽轮机振动故障信号频谱中的相关频段上不同频率谱的谱峰能量值作为故障信号的训练样本输入到Kohonen网络,并由网络进行聚类,产生聚类中心点。根据此聚类中心点的位置来确认和诊断汽轮机振动故障的原因以及目前的严重程度。 展开更多
关键词 kohonen网络 聚类中心 振动故障
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在社会经济与森林资源因子约束下的我国林业区划研究——基于Kohonen网络聚类 被引量:1
19
作者 付宇涵 刘俊昌 陈文汇 《国家林业局管理干部学院学报》 2013年第2期21-25,共5页
在林业区划理论的指导下,根据林业统计年鉴公布的2009年的相关数据,本文选取社会经济因子与森林资源因子两方面的相关指标进行基于Kohone网络的聚类分析,以探究我国各地区林业产出与森林资源现状及两者之间的相关性。在社会经济与森林... 在林业区划理论的指导下,根据林业统计年鉴公布的2009年的相关数据,本文选取社会经济因子与森林资源因子两方面的相关指标进行基于Kohone网络的聚类分析,以探究我国各地区林业产出与森林资源现状及两者之间的相关性。在社会经济与森林资源因子约束下,将全国区划为资源最充沛——林业较发达地区,资源较充沛——林业最发达地区,资源最匮乏——林业发展一般地区和资源较匮乏——林业欠发达地区四个区域。经过分析发现,产值最高的区域其资源不一定是最充沛的,相反,资源最匮乏的区域产值也不一定是最低的,两者之间没有绝对的正相关关系。 展开更多
关键词 林业区划 kohonen网络聚类 林业产业结构
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基于Kohonen网络的机械故障模式识别
20
作者 申燚 李宇 +1 位作者 李万莉 颜荣庆 《交通运输工程学报》 EI CSCD 2002年第2期52-54,共3页
在自动聚类分析的基础上 ,根据某汽轮机减速箱运行状态特征数据 ,采用 Kohonen网络方法 ,确定该机械的运行状态 ,结果与选用其它方法所确定的结果一致。
关键词 kohonen网络 机械故障 模式识别 汽轮机 减速箱 运行状态 故障诊断
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