自组织特征映射(SOM)相关论文
自组织特征映射（ＳＯＭ）神经网络能通过自组织有效地提取出各特征参数间的内在特征并映射到分类模板上，它可以用于各种模式识别问题。本文首......
根据柴油机故障数据的特点,采用粗糙集理论对其进行特征提取研究。由于实际测量的参数大多为连续数据,而粗糙集只能处理离散数据,......
自组织特征映射（SOM）是一种基于模型的聚类方法，目前在信息分析领域得到了广泛的应用。探讨了对信息产品的质量进行分析和评价的问题，......
期刊
针对SOM内在原理和基本特性中一些未解决的重要问题,定义了输出阵列上神经元i承受的、正比于模式向量及权向量之间距离的2种模拟弹......
首次采用自组织特征映射(SOM)网络结合BP神经网络方法建立了汽轮机功率模型,利用SOM网络的聚类功能,解决了传统样本提取方法正交性......
CO2 气体保护焊广泛应用于自动焊及机器人焊接领域 ,其过程中焊接质量的自动监测是目前工业界亟待解决的问题。而基于电弧传感 (th......
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本文以国家自然科学基金项目“基于隐Markov模型的旋转机械故障诊断新方法的研究”(编号：50075079)为基础，提出的博士学位论文题目为......
近年来,可以很容易地从Internet、数字图书馆、新闻机构和公司内部网上获得数目惊人的文本文档。快速和高质量的文本聚类技术可以......
针对端面铣刀磨损状态的识别问题,提出了基于自组织特征映射神经网络和隐马尔可夫模型结合的方法。该方法对铣削力信号进行预处理......
