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基于遗传算法与SOM网络的轴承故障诊断方法 被引量：1
1
作者 黄磊 马圣 曹永华 《机械设计与制造》 北大核心 2023年第12期97-100,105,共5页
轴承作为旋转机械的核心部件,开展其有关故障诊断方面的研究,有利于对旋转机械运行状态进行监测。针对旋转机械轴承故障的微弱信号容易淹没在其它部件的振动信号中,采用特征提取法,从滚动轴承正常、内环故障、外环故障和滚动体故障四种... 轴承作为旋转机械的核心部件,开展其有关故障诊断方面的研究,有利于对旋转机械运行状态进行监测。针对旋转机械轴承故障的微弱信号容易淹没在其它部件的振动信号中,采用特征提取法,从滚动轴承正常、内环故障、外环故障和滚动体故障四种工况的振动信号中提取时频域统计特征参数;并引入遗传算法消除时频域统计特征间的耦合性与共线性,提取9个时频域最优特征参数作为SOM网络的输入。研究结果表明:不同故障类型下,激活的SOM神经元不呈现明显性的差异性;根据文中神经元激活统计规则,表明SOM具有一定的故障辨识性,且对规则进行调整能够提升SOM网络的诊断效果。 展开更多
关键词 轴承 遗传算法 som网络 故障诊断 特征参数
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模糊SOM网络在油气预测中的应用 被引量：1
2
作者 何平 潘国峰 董永峰 《河北工业大学学报》 CAS 2003年第5期100-103,共4页
把模糊集合论中隶属度的概念引入SOM网络的学习过程中,用“走着瞧”的分类策略代替“一步定终身”的作法,较好地克服了SOM网络中模式类别分界线难以确定以及网络权值局部振荡而引起的学习时间延长的缺陷.该算法中隶属度由文献[1]中模糊I... 把模糊集合论中隶属度的概念引入SOM网络的学习过程中,用“走着瞧”的分类策略代替“一步定终身”的作法,较好地克服了SOM网络中模式类别分界线难以确定以及网络权值局部振荡而引起的学习时间延长的缺陷.该算法中隶属度由文献[1]中模糊ISODATA算法确定,本文将SOM与模糊ISODATA的这种结合称为模糊SOM网络,即FSOM.将其应用于实际的油气预测中,取得了良好的应用效果. 展开更多
关键词 som网络 模糊ISODATA 隶属度 模糊som网络
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基于SOM网络的特征选择技术研究 被引量：6
3
作者 廖广兰 史铁林 +1 位作者 姜南 刘世元 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期46-50,共5页
讨论了一种SOM网络训练结果的可视化技巧,结合该技巧提出了基于SOM网络的特征选择方法。该方法 通过计算出SOM网络竞争层神经元权值中各维特征对输入模式聚类识别的影响,可以选择出对于模式识别敏感 的特征集。用IRIS和齿轮故障数据对... 讨论了一种SOM网络训练结果的可视化技巧,结合该技巧提出了基于SOM网络的特征选择方法。该方法 通过计算出SOM网络竞争层神经元权值中各维特征对输入模式聚类识别的影响,可以选择出对于模式识别敏感 的特征集。用IRIS和齿轮故障数据对该方法进行了检验,研究结果表明,采用该方法能较好地从原始特征中选择 出有效特征子集,实现不同类别输入数据之间的模式聚类识别。 展开更多
关键词 som网络 特征选择 模式聚类 特征集 模式识别 输入 权值 法能 研究结果 神经元
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基于MATLAB的SOM网络的干旱聚类分析 被引量：8
4
作者 刘鑫 迟道才 吴萍 《沈阳农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第1期61-64,共4页
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,... 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。 展开更多
关键词 som网络 聚类分析 MATLAB
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船用离心泵故障SOM网络诊断方法 被引量：10
5
作者 印洪浩 彭中波 《中国航海》 CSCD 北大核心 2012年第2期24-28,共5页
为了实现对船用离心泵的实时在线智能故障诊断,进行了基于SOM网络(自组织特征映射神经网络)的船用离心泵故障诊断方法研究。在分析船用离心泵典型故障及特征的基础上,建立故障模型,提取故障特征向量并建立学习样本;设计和组建了SOM神经... 为了实现对船用离心泵的实时在线智能故障诊断,进行了基于SOM网络(自组织特征映射神经网络)的船用离心泵故障诊断方法研究。在分析船用离心泵典型故障及特征的基础上,建立故障模型,提取故障特征向量并建立学习样本;设计和组建了SOM神经网络,将SOM网络的抽取输入信号模式特征的能力应用于故障诊断;通过网络训练建立了SOM网络输入与输出属性间良好的非线性映射,实现了将特征向量输入网络来诊断故障。经实验验证,该方法具有良好的准确度和适应性。 展开更多
关键词 船舶、舰船工程 som网络 船用离心泵 故障诊断 方法 研究
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在数据挖掘中基于SOM网络的数据分析可视化设计 被引量：5
6
作者 朱家元 张恒喜 虞健飞 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2003年第2期15-16,41,共3页
阐述了SOM(Self-Organizing Map)自组织神经网络和Davies-Bouldin聚类判定法。采用SOM网络构建了数据挖掘中数据分析模型,设计了SOM网络数据分析可视化软件,并进行了详细的可视化数据分析。同时,设计的软件已经初步应用到数据挖掘当中,... 阐述了SOM(Self-Organizing Map)自组织神经网络和Davies-Bouldin聚类判定法。采用SOM网络构建了数据挖掘中数据分析模型,设计了SOM网络数据分析可视化软件,并进行了详细的可视化数据分析。同时,设计的软件已经初步应用到数据挖掘当中,取得了良好的效果。 展开更多
关键词 数据挖掘 som网络 数据分析 可视化设计 知识发现 自组织网络 数据库
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嵌入局部模型的SOM网络对混沌时间序列预测研究 被引量：5
7
作者 朱家元 虞建飞 张恒喜 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2003年第1期106-109,共4页
针对混沌时间序列特征空间多变性的特点 ,在 SOM自组织神经网络中嵌入局部线性回归模型 ,用于混沌时间序列的预测。该方法融合了局部线性预测的优点以及 SOM网络数据快速聚类能力、可视化特征识别性质和拓扑保留映射特点 ,既可减少运算... 针对混沌时间序列特征空间多变性的特点 ,在 SOM自组织神经网络中嵌入局部线性回归模型 ,用于混沌时间序列的预测。该方法融合了局部线性预测的优点以及 SOM网络数据快速聚类能力、可视化特征识别性质和拓扑保留映射特点 ,既可减少运算时间和存储空间 ,又能适应混沌时间序列的多变特征 ,取得了较高的预测精度。 展开更多
关键词 som网络 混沌时间序列预测 人工神经网络 局部线性回归模型
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基于核函数的SOM网络在齿轮箱状态监测中的应用 被引量：2
8
作者 廖广兰 史铁林 张桂才 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2003年第4期369-372,共4页
基于支持向量机用内积运算实现非线性变换的思想 ,提出基于核函数的自组织映射方法。该方法借助于核函数在原输入空间构造非线性映像空间的自组织竞争评价函数及权值调整方法 ,从而更好地解决输入向量的聚类问题。研究该方法在齿轮箱状... 基于支持向量机用内积运算实现非线性变换的思想 ,提出基于核函数的自组织映射方法。该方法借助于核函数在原输入空间构造非线性映像空间的自组织竞争评价函数及权值调整方法 ,从而更好地解决输入向量的聚类问题。研究该方法在齿轮箱状态监测中的应用 ,分析表明 ,它可以清楚地将齿轮箱不同状态区分开 ,并且特征数据映象点在网络输出层的轨迹变化趋势直观反映齿轮箱工作状态的变化 ,便于及时监测到齿轮箱早期故障及变化趋势 ,与标准self or ganizingmaps(SOM)相比 ,该方法性能更稳定 。 展开更多
关键词 齿轮箱 状态监测 自组织映射 核函数 评价标准 som网络
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基于SOM网络的军械维修器材供应链绩效评估 被引量：3
9
作者 姜晨 徐廷学 余仁波 《兵工自动化》 2011年第5期21-25,共5页
为更好地对军械维修器材供应链评估,采用自组织映射(self-organization feature map,SOM)网络对军械维修器材供应链绩效进行评估。根据平衡记分卡原理确定了影响军械维修器材供应链绩效的6个关键因素,建立了具有聚类功能的SOM网络模型... 为更好地对军械维修器材供应链评估,采用自组织映射(self-organization feature map,SOM)网络对军械维修器材供应链绩效进行评估。根据平衡记分卡原理确定了影响军械维修器材供应链绩效的6个关键因素,建立了具有聚类功能的SOM网络模型。模型以调研得到的各个因素优劣评分组成的向量为输入向量,经过SOM网络把24个样本向量分为优、良、中、一般4类,建立了评估标准。最后通过实例进行了评估应用,验证了模型的合理性和可行性。 展开更多
关键词 供应链 som网络 绩效评估
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基于SOM网络的厄尔尼诺事件预测 被引量：1
10
作者 张治国 杨毅恒 +2 位作者 林玎 刘伟 董小刚 《地球物理学进展》 CSCD 北大核心 2010年第3期836-839,共4页
本文依据厄尔尼诺事件发生的三个重要成因,应用SOM神经网络,采用1976年至1990年的日食条件、地震次数、海温矩平数据,建立基于SOM网络的厄尔尼诺事件预测模型,对1996年至2000年厄尔尼诺事件预测,准确率较高.
关键词 厄尔尼诺 som网络 预测
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基于SOM网络的军事供应链绩效评估 被引量：2
11
作者 徐廷学 陈红 +1 位作者 周东君 党承 《海军航空工程学院学报》 2011年第3期351-355,共5页
根据平衡记分卡原理确定了影响军事供应链绩效的6个关键因素,继而建立了具有聚类功能的自组织映射SOM（Self-Organization Feature Map）网络模型。模型以调研得到的各个因素优劣评分组成的向量为输入向量,经过SOM网络把24个样本向量分... 根据平衡记分卡原理确定了影响军事供应链绩效的6个关键因素,继而建立了具有聚类功能的自组织映射SOM（Self-Organization Feature Map）网络模型。模型以调研得到的各个因素优劣评分组成的向量为输入向量,经过SOM网络把24个样本向量分为了优、良、中和一般4类,建立了评估标准。最后进行了评估应用,与实际符合较好,表明了模型的合理性和可行性。 展开更多
关键词 供应链 som网络 绩效评估
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树形级联SOM网络用于雷达目标一维距离像识别 被引量：1
12
作者 孙光民 沈兰荪 +1 位作者 刘国岁 何霞 《北京工业大学学报》 CAS CSCD 1998年第4期17-24,共8页
在雷达目标识别中，由于雷达目标一维像特征提取容易，而且具有较好的识别效果，因此近来逐渐得到应用．但由于它是以散射点分布模型为依据的，对姿态变化非常敏感，为了提高对姿态变化范围较大的目标一维距离像的识别能力，在本文中，... 在雷达目标识别中，由于雷达目标一维像特征提取容易，而且具有较好的识别效果，因此近来逐渐得到应用．但由于它是以散射点分布模型为依据的，对姿态变化非常敏感，为了提高对姿态变化范围较大的目标一维距离像的识别能力，在本文中，我们基于子波变换的多分辨分析理论及树形分层理论，提出一种级联SOM网络结构用于高分辨一维距离像的识别，并获得了令人满意的结果． 展开更多
关键词 目标识别 一维距离像 雷达 som网络 子波变换
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SOM网络离散化法用于复杂可修系统维修决策研究 被引量：1
13
作者 张海军 朱思洪 +1 位作者 文振华 左洪福 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2008年第10期1132-1135,共4页
采用变精度粗糙集理论挖掘系统状态信息与各单元性能参数的内在关系是解决复杂可修系统维修决策问题的一种客观量化方法。鉴于该类方法对连续型数据进行离散化处理过程中普遍存在的问题,本文提出了一种SOM网络离散化方法,采用该方法能... 采用变精度粗糙集理论挖掘系统状态信息与各单元性能参数的内在关系是解决复杂可修系统维修决策问题的一种客观量化方法。鉴于该类方法对连续型数据进行离散化处理过程中普遍存在的问题,本文提出了一种SOM网络离散化方法,采用该方法能够有效地解决断点设置的难题,并相应提高了该决策算法的精度。以CF6型航空发动机为例,应用该方法得到了用于判断发动机单元体维修等级、可信度较高的决策规则,从而为发动机工程师制订维修决策提供了重要的依据。 展开更多
关键词 复杂可修系统 变精度粗糙集 som网络 离散化 维修决策
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初始权值优化技术在SOM网络中的应用 被引量：1
14
作者 彭雅琴 陈俊 宫宁生 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第23期6064-6065,6068,共3页
SOM网络是一种无导师学习方法,被广泛应用于各个领域。网络的性能受很多因素影响,如样本的选择、网络结构、初始权值的选定等。针对网络初始权值选取的不确定性问题,提出了覆盖权值初始化方法来优化SOM网络的初始权值:该方法从样本入手... SOM网络是一种无导师学习方法,被广泛应用于各个领域。网络的性能受很多因素影响,如样本的选择、网络结构、初始权值的选定等。针对网络初始权值选取的不确定性问题,提出了覆盖权值初始化方法来优化SOM网络的初始权值:该方法从样本入手,并通过"覆盖"方法得出初始权值,仿真实验结果证明了此方法能有效的提高网络的识别率和稳定性。 展开更多
关键词 权值优化 som网络 样本分布 归一化方法 权值分布
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基于因子分析和SOM网络的河南城镇化地区差异分析 被引量：1
15
作者 温建 马斌强 +1 位作者 孙成金 韩雪山 《江西农业学报》 CAS 2009年第3期154-156,160,共4页
选取影响城镇化的11个指标,结合基于SPSS16.0的因子分析和基于SOM网络的聚类分析,对河南省城镇化地区差异进行了分析。结果显示各地市城镇化水平差异明显,但与当地经济发展水平不一致。最后据此提出了建言。
关键词 城镇化 因子分析 som网络 SPSS16.0
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基于小波和SOM网络的船舶管系泄漏检测方法 被引量：2
16
作者 印洪浩 陈辉 彭中波 《机床与液压》 北大核心 2013年第15期58-60,70,共4页
为了实现对船舶管系的实时泄漏检测,降低负压波法的误报警率,必须将管系泄漏与调泵、调阀等常规操作识别开来。根据不同工况下管道压力和流量信号的波形特征不同,利用小波变换模极大值提取船舶管系工况的特征向量;设计和组建SOM网络(自... 为了实现对船舶管系的实时泄漏检测,降低负压波法的误报警率,必须将管系泄漏与调泵、调阀等常规操作识别开来。根据不同工况下管道压力和流量信号的波形特征不同,利用小波变换模极大值提取船舶管系工况的特征向量;设计和组建SOM网络(自组织特征映射神经网络),将工况特征向量输入SOM网络,通过网络训练建立输入与输出间良好的非线性映射;利用SOM网络抽取输入信号模式特征的能力,实现了船舶管系泄漏识别。经实验验证,该方法具有良好的准确度和适应性。 展开更多
关键词 负压波 小波分析 som网络 船舶管系 泄漏检测
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基于粗糙集和SOM网络的客户市场细分方法 被引量：2
17
作者 秦海鸥 陶俊才 《南昌大学学报（理科版）》 CAS 北大核心 2009年第4期392-394,398,共4页
市场细分对提高企业核心竞争力具有重要作用。针对目前一些市场细分方法的不足,提出了基于粗糙集和SOM网络的市场细分方法。该方法首先对客户消费数据库进行离散化处理和属性约简,然后采用SOM网络进行自动聚类,形成稳定的客户群,客户群... 市场细分对提高企业核心竞争力具有重要作用。针对目前一些市场细分方法的不足,提出了基于粗糙集和SOM网络的市场细分方法。该方法首先对客户消费数据库进行离散化处理和属性约简,然后采用SOM网络进行自动聚类,形成稳定的客户群,客户群的数量可通过设定SOM网络竞争层神经元个数而改变。实验表明该方法自动化程度较高、适合海量数据的处理。 展开更多
关键词 市场细分 粗糙集 som网络 聚类
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竞争层结构可调SOM网络在中药模式识别中的应用 被引量：1
18
作者 王佩佩 宋晓峰 杨平 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2007年第4期479-485,共7页
针对经典SOM算法无法准确反映原始数据的特征信息,提出了竞争层结构可调的SOM算法——CSA-SOM算法。该算法增加了竞争层神经元动态调节的步骤,调节的依据是不断比较原数据的位置信息和映射后低维空间的位置信息,使两者最终能趋于一致。... 针对经典SOM算法无法准确反映原始数据的特征信息,提出了竞争层结构可调的SOM算法——CSA-SOM算法。该算法增加了竞争层神经元动态调节的步骤,调节的依据是不断比较原数据的位置信息和映射后低维空间的位置信息,使两者最终能趋于一致。因此降维后的数据能够较好地保持原数据的特征,包括距离信息、角度信息以及分布信息。该算法有效地实现了红景天药材的准确清晰分类。算法理论分析和实验结果均表明,CSA-SOM算法是一种快速、准确的数据内在规律映射可视化算法,与SOM算法相比,CSA-SOM算法的特征映射效果比较好,解决了SOM算法会使映射后数据结构发生扭曲的问题。 展开更多
关键词 som网络 CSA—som算法 特征提取 降维映射 中药
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广东省区域发展空间差异SOM网络判定 被引量：4
19
作者 李适宇 厉红梅 《科技通报》 2007年第4期609-616,共8页
区域发展空间差异是目前实施区域可持续发展战略面临的一大现实问题。本文以广东省为例,开展区域发展空间差异SOM网络判定研究,分析广东省区域发展空间差异的影响因素,探讨SOM网络在区域发展空间差异判定中的适用性。结果表明:①广东省... 区域发展空间差异是目前实施区域可持续发展战略面临的一大现实问题。本文以广东省为例,开展区域发展空间差异SOM网络判定研究,分析广东省区域发展空间差异的影响因素,探讨SOM网络在区域发展空间差异判定中的适用性。结果表明:①广东省区域发展空间格局可划分为两大类型:珠三角区域组与外围区域组,珠三角区域间的发展差异整体上要大于外围区域间的发展差异;②广东省区域发展空间格局现状是区域自然条件、"梯度推移"发展战略、人口素质以及政府管理水平等因素长期共同作用的结果;③SOM网络具有对样本质量要求不高、可视化能力强等优点,在区域发展空间差异定量化研究中具有良好的应用前景。 展开更多
关键词 区域发展 空间差异 som网络 广东省
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基于som网络-灰关联分析-BP网络预测模型 被引量：2
20
作者 梁娜 张吉刚 《海南大学学报（自然科学版）》 CAS 2009年第4期377-381,共5页
提出一种基于som网络-灰关联分析-BP网络预测模型,用于股市收盘价的预测.首先采用som神经网络将特性分散的样本划分成不同的子类,然后采用灰关联分析方法,解析了各影响因子对股市收盘价的影响程度,以反映股市收盘价的影响因子作为输入变... 提出一种基于som网络-灰关联分析-BP网络预测模型,用于股市收盘价的预测.首先采用som神经网络将特性分散的样本划分成不同的子类,然后采用灰关联分析方法,解析了各影响因子对股市收盘价的影响程度,以反映股市收盘价的影响因子作为输入变量,构建了股市收盘价的BP网络预测模型,结果表明:利用灰关联分析,可得出各因子对股市收盘价影响程度的大小排序,能为股民提供参考;基于BP网络模型的预测结果准确,通过对所采集的股市数据进行测试,证实本文所提出的方法具有有效性. 展开更多
关键词 som网络 灰关联分析 BP网络
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