自组织特征映射神经网络相关论文
对居住建筑能耗实行精准、有效的预测是居住建筑节能过程中的一个重要手段,也能为建筑能耗管理提供参考指导的方向。本文针对北京......
为准确判断设备运行状态和充分挖掘分析数据价值,本文设计了一种基于密度聚类、无监督学习和时间循环神经网络的设备数据清洗方法.......
信息科学的发展使人类收集、存储、检索和加工数据的能力大大增强.信息管理技术促进了商业和政府事务的信息化,大型数据库系统被广......
语音识别,作为一门综合学科,涉及到诸多领域,而其在工业、军事、交通、医学、民用诸方面,特别是计算机、信息处理、通信与电力系统......
当代化工过程日趋复杂,其过程中的故障诊断也越发受到人们的关注,而如何进行有效的故障诊断与监控仍然是一个任重而道远的课题。自......
行波测距装置因定位精度高、适用性强而被大量应用,在云南地区电网中形成了跨厂家、多平台局面,容易形成信息孤岛。随着“坚强智能......
准确的负荷预测对于整个电力系统经济有效运行有着重要的意义.针对负荷预测集和预测模型作出协同优化改进,提出了基于粒子群(Parti......
逆向工程是指根据实物测量获得的数据重新构造实物的数字化模型, 它广泛应用于机械、医学、电影动画等领域。曲面重建是逆向工程中......
虹膜识别是一种非侵犯性的身份鉴别技术。本文讨论了虹膜图像定位、归一化和增强等预处理方法,并提出了一种基于神经元网络的虹膜......
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:讨论了基于气体传感器阵列的混合气体识别的信号处理方法 ,将自组织特征映射神经网络与BP神经网络相结合 ,采用先进行气体分类后......
该文从挂篮荷载计算、施工流程、支座及临时固结施工、挂篮安装及试验、合拢段施工、模板制作安装、钢筋安装、混凝土的浇筑及养生......
神经网络用于样本分类是一个新的研究课题,本文利用自组织特征映射神经网络,对生态城市进行分类.计算实例表明,用自组织特征映射神......
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本文提出了一种基于自组织特征映射神经网络 (SOM)和支撑矢量机 (SVM)相结合的复杂模式的大规模数据的分类方法 .该方法首先利用自......
通过对已有储层评价方法优势与不足的分析，提出在空间数据库基础上应用自组织特征映射神经网络进行油气储层评价，并对延吉盆地大砬子......
为了将高维输入空间的数据映射到低维空间,利用可视化技术探测数据的固有特性,提出了用非线性主成分分析（NLPCA：NonLinear Principal......
为提高半监督分类的性能,提出一种基于SOM神经网络的半监督分类算法SSC-SOM。结合SOM的聚类特性,基于先聚类后标记的思想,充分利用......
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基于潜在语义分析和自组织特征映射神经网络（LSA—SOM），本文提出一种文本聚类方法。采用潜在语义分析的理论表示文本特征向量，以体现特......
以白洋淀淀区为研究案例,在水文、气象、水化学、水生态以及人类活动干扰多要素基础上,耦合生态系统服务空间分布,形成水生态分区......
针对数字语音信号分帧提取MFCC参数，MFCC是Mel频率倒谱系数（MelFrequencyCepstrumCoefficient，MFCC）。Mel频率是基于人耳听觉特性提出......
文章针对危险化学品汽车罐车输运安全问题,提出了基于自组织特征映射（SOM）网络的危险化学品汽车罐车可靠性评价模型。通过实例分析和......
提出一种识别灰度图像中交叉点的神经网络方法.用自组织特征映射网络和BP网络组成多分类器,识别图像中的二交叉点、三交叉点和四交......
多传感器遥感图像融合是一种遥感信息综合分析与处理的技术,其研究正成为遥感学科领域的热门课题之一。利用自组织特征映射神经网......
自组织特征映射神经网络（SOM）以无监督方式进行网络训练，具有自组织功能。网络通过自身训练，自动对输入模式进行分类。中药药用价值与......
近年来多传感器数据融合技术在图象处理领域得到广泛的重视和应用 .鉴于来自同一景物的多幅变形图象 ,其来源不同 ,每幅图象都带有......
提出了一种混合隐马尔可夫模型(HMM)与自组织特征映射神经网络(SOFMNN)的方法应用于语音识别,训练出抗噪声的混合模型。实验证明,......
文中将自组织特征映射神经网络(SOFMNN)与隐马尔可夫模型(HMM)相结合,训练出抗噪声的HMM模型。试验表明,该模型适合于对噪声背景下......
为了弥补传统的基于属性检索方法的缺陷和不足,真正实现机械3维CAD模型基于几何内容的聚类和检索,提出了一种基于内容的机械3维CAD......
针对噪声背景下传统语音识别系统识别率较低的问题,提出了一种将自组织特征映射神经网络(SOFMNN)与隐马尔可夫模型(HMM)相结合的方......
针对自组织特征映射(SOFM)神经网络应用于矢量量化具有收敛速度慢、计算量大等缺点,本文提出了一种基于PCA/SOFM混合神经网络的矢......
作者提出了一种基于小波分解及采用自组织特征映射神经网络进行分层分类矢量量化的静态图像压缩编码方法。首先对图象进行小波分解......
自组织特征映射（SOM）神经网络是无教师自组织、自学习网络，具有优良的数据聚类功能。基于选取的区域经济发展评价指标，对2006年我国31......
本文讨论了基于自组织特征映射网络聚类算法的基本原理，并指出了算法的缺陷。在此基础上，提出了改进的算法，给出了算法的流程，并做了分......
通信过程中,获得情报信息的关键步骤是清楚接收到的调制信号的调制方式。随着现代通信技术的高速发展,人工智能广泛应用于调制方式......
根据等失真(Equidistortion)理论提出了一种基于改进的自组织特征映射(SOFM)神经网络的矢量量化方法,该算法将失真敏感机制引入神......
将空间方向小波四叉树编码与自组织特征映射神经网络相结合,提出了一种新的多尺度系数矢量量化压缩策略.首先通过小波分解得到三个......
特征是描述纹理根本属性的一种有效手段,本文结合Gabor滤波器对不同频率和方向的选择特性及自组织特征映射神经网络对特征聚类的适......
采用一维自组织特征映射神经网络对医学图像进行聚类分析,实现对不同组织的自动分割。避免了直接使用灰度门限分割方法由于门限值......
运动、静止目标获取与识别(MSTAR)计划表明,将合成孔径雷达(SAR)图像分割成目标、阴影和背景杂波区域对于从开放环境中进行目标识......
针对模拟电路故障特征样本的分类（诊断）问题，提出了一种基于聚类二叉树支持向量机（SVMs）多分类器的故障诊断新方法，并分析了几种分类器的......
聚类分析是由若干个模式组成的，它在数据挖掘中的地位越来越重要。通过数据挖掘聚类分析，可以及时了解各地区经济实力等重要的信息，对......
针对动态心电图波形数据量大,且具有明显个体差异性的特点,本文提出了一种新的动态心电图波形聚类策略.该策略融合了自组织特征映......
从矢量量化的特点和码本设计方法出发,探讨MatLab在矢量量化中的应用,利用MatLab编程实现图像矢量量化,并给出了程序运行结果,通过......
面向蜂窝网络中基于设备对设备(device-to-device,D2D)多播的内容分发场景,为了有效减少分发能耗及延长网络生命周期,提出一种蜂窝......
在SAR图像的识别中,传统的识别方法必须提前知道所有目标的类别,不能对任意的目标进行识别。通过分析SAR图像的特点,选取了一组由H......
磨粒图像分割是磨粒图像分析的关键一步,分割结果的准确性将直接影响磨粒的最终识别和分类。分形理论在表征磨粒的轮廓特征和表面......
现代医学影像技术已经成为临床脑部疾病辅助诊断最重要的手段。在现有的医学成像技术中,核磁共振(MR)成像由于具有对人体没有电离......
以非监督学习神经网络为主要研究对象,描述自组织网络的基本模型,分析传统自组织网络的训练算法,提出了一种基于自组织特征映射SOF......
虹膜识别是一种非侵犯性的身份鉴别技术.本文讨论了虹膜图像定位、归一化和增强等预处理方法,并提出了一种基于神经元网络的虹膜图......
期刊
运用小波变换进行图像压缩的算法其核心都是小波变换的多分辨率分析以及对不同尺度的小波系数的量化和编码．本文提出了一种基于能量......
本文针对传统的基于HMM模型的语音识别效率较低的问题，提出了一种将隐马尔可夫模型（HMM）与自组织特征映射神经网络（SOFMNN）相结合的方法......
