Kohonen网络相关论文
计算智能(CI)是多种智能方法的集合体。它具有在不确定及不精确环境中进行推理和学习的卓越能力，是建立智能系统的更有效的计算工具......
随着Internet的大规模发展和企业信息化程度的提高，有越来越多的信息积累，其中绝大部分均以文本形式存在。这样，文本挖掘(Text Mining......
在该课题的研究中,提出了神经网络评价法.该考虑了整个城市地面大气环境影响评价指标体系中各种污染指标对评价结果的影响,同时既......
自20世纪70年代落锤式弯沉仪(FWD)引入路面结构评价以来,FWD作为无损检测设备,以其准确、快速、安全、方便和对路面无破损等优点得......
针对目前转炉平台氮封控制系统的缺陷,运用CCD辐射图像处理技术,通过采集某炼钢厂22.5 m炼钢转炉平台氧枪口不同喷溅强度的火焰图......
水下目标信号的特征提取和分类是当今水声信号处理领域中存在的难题。随着人工神经网络技术的发展 ,众多的研究人员已致力于将人工......
为适应时变乃至模型未知的复杂环境,S.Haykin等提出了一种基于神经网络模式识别的雷达目标检测方法.作者在深入研究该检测系统中主......
提出了一种优化选择径向基神经网络数据中心的算法,该算法结合了Kohonen网络的模式分类能力,将初步分类结果用作RBFNN的初始数据中......
针对多阈值分割中存在的问题，提出一种新的基于测量空间的空间聚类方法，即基于选择性多分辨率Ｋｏｈｏｎｅｎ网络的自适应灰度图像分割方法．算法的优......
提出了一种用于某机舵面系统故障诊断的方法.应用自组织神经网络的非线性拟合能力扩展相关传感器的测量信息,采用D-S证据论算法将......
本文针对多源信息融合问题,首先利用基于Kohonen网络的离散化算法和粗集理论对样本信息进行离散化和约简,形成了待决策问题的经验......
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......
鉴于采用数学建模的方法来划分服务水平的复杂性以及Kohonen网络的自组织学习能力和良好的鲁棒性,提出了利用Kohonen网络对收费广......
探讨应用模式自组Kohonen网络研究顾客满意因素分布特征及其作用.文中对自组模式识别方法作了简单介绍,阐述了该方法在顾客满意问......
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......
提出了一种基于自组织特征映射的图像分割算法,实现了计算机对图像的初步理解,从而在某种程度上模拟了生物的初级视觉功能.通过分......
以江苏公路网部分节点数据为例,研究Kohonen神经网络在公路网布局中的运用.结果证实,运用神经网络是可靠的.......
在自动聚类分析的基础上,根据某汽轮机减速箱运行状态的特征数据,采用Kohonen网络方法,随机选取该汽轮机减速箱运行状态的几组特征......
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......
提出了一种基于改进后的Kohonen自组织特征映射神经网络的聚类方法,应用于多光谱遥感影像分类处理,试验证明其分类精度有较大提高......
本文介绍自组织中文语义映射网络,并分别基于集合论、代数理论和概率论研究和提出六种不同的特征编码方法,这对自组织语义映射效果......
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......
引起高压断路器故障的原因大部分都是机械故障，因此对高压断路器进行故障诊断，使其可靠、高效地工作对电力系统的运行具有很大的意义......
文章以机器人的模糊控制为背景，基于Kohonen自组织竞争网络和改进的DCL算法，从输入输出数据中提取模糊控制规则．所得结果明显优于Kong......
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......
尝试用人工神经网络技术对颜色的分类和判别问题进行研究.在讨论Kohonen网络的结构与工作原理的基础上,构作了用于颜色分类的网络.......
利用Kohonen网络、模糊神经网络和支持向量机等方法,对胜利油田埕东凸起北坡河道砂体的含油性进行了预测.对其中1号河道砂体预测结......
根据模式聚合理论提出了一种文本特征降维的新方法.结合动态Kohonen网络理论检验了文本分类效果.在网络训练阶段引入了监督机制,提......
利用神经网络中的Kohonen网络聚类的特点,把轧钢机万向接轴裂纹故障不同的关联度作为Kohonen网络的训练样本输入到Kohonen网络,并......
提出了一种基于Kohonen网络的改进聚类算法,并给出了基于数据仓库平台的具体实现方案.通过对实例的聚类测试,对算法本身的若干指标......
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......
本文采用潜在语义索引（LSI）和遗传算法（GA）进行文本特征提取。在采用潜在语义索引将语义关系体现在VSM（Vector Space Model）中，通过奇异值......
在目标识别问题中，一类样本可能具有两个或更多的聚类中心，运用Ｂａｙｅｓ算法会产生较大误判率。本文采用Ｋｏｈｏｎｅｎ算法有效地解决了这一工对此进行了仿......
粗集理论是一种新的处理含糊和不确定性问题的数学工具。它作为一种新的软计算方法 ,与进化算法、神经元网络和模糊方法等一样 ,是......
介绍了类别识别能力较强的KOHONEN自组织网络,并对其在二级电压控制分区方面的应用作了一些讨论和研究,将电力系统分区问题转化为......
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......
提出了一种基于词条互信息(WM I)值的统计降维和Kohonen网络(SOFM网)相结合的文本聚类方法,WM I值的方法侧重考虑文本特征项之间的......
采用模式聚类和遗传算法进行文本特征提取,并用Kohonen网络进行分类。模式聚类可以有效降低文本特征的维数,使得特征从几千维降为......
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Kohone......
对上市公司综合评价的研究一直是国内外经济学家和投资者关注的焦点。以每股收益、每股净资产、净资产收益率等反映上市公司综合盈......
针对变电站环境局部放电识别面临的不可控干扰多、初始参数确定难的问题,提出将具有自组织竞争识别、抗干扰性强的Kohonen网络用于......
针对传统Kohonen网络对未知样本识别时的不可辨识性和分类结果不惟一性问题,利用改进的Kohonen网络对航空发动机进行分类故障诊断,......
针对故障诊断过程中传感器信息量大、相关性强、冗余严重的问题,提出一种灰色Kohonen网络故障诊断方法。该方法首先通过灰色关联分......
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，......
由于目前常用的电力负荷预测算法在预测精度和计算效率方面存在一些局限,本文提出一种基于电力负荷历史数据挖掘的负荷预测算法。......
智能变电站是智能电网的基础与支撑,智能变电站的高级应用充分体现着智能化的内涵。不同于传统变电站,智能变电站在发生故障时变电......
给出了一种利用基于融合自适应共振理论和Kohonen网络基本思想的自组织神经网络(简称自组织神经网络)的模糊聚类方法识别电力系统......
针对航空电子传感器系统是由多个子系统所组成的复杂大系统且很难量测系统输入，传统故障诊断方法难以评估这类系统的问题，提出了一种......
