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搜索结果: 1-15 共查到工学 SOM相关记录27条 . 查询时间(0.093 秒)
针对自组织映射SOM(self-organizing map)神经网络聚类性能易受其初始权值的影响,采用蜻蜓算法DA(dragonfly algorithm)优化SOM神经网络的局部权重失真指数LWDI(locally weighted distortion index),对神经网络的初始权值进行寻优。以光伏阵列故障数据样本为研究对象,将正常与故障状态下的输出特性进行对比分析,建立故障诊断模型,并...
土壤有机质(SOM)对温度变化的响应,不仅影响土壤养分循环、还影响陆地生态系统碳源/汇效应。土壤有机质分解的温度敏感性(Q10)不仅是生态学和土壤学研究的核心科学问题之一,也是全球变化生态学研究的热点领域。国内外学者对Q10的影响因素或机制开展了大量卓有成效的研究工作,并有不少相关的综述或展望;然而,迄今为止有关培养与测定模式的探讨却非常少。
颜色的设备相关性导致电子地图在跨媒介再现时容易出现色彩变形以及地理信息错误传输等问题.本文分析了电子地图色域的特征,提出了一种基于SOM(Self-Organizing Maps)神经网络的色域映射方法.针对神经网络方法没有顾及电子地图色域映射过程中的色彩空间权重以及神经网络中邻域函数的各向同性假设不适用于地图色域这两个问题,提出了改进方法.将本文方法与ICC(International Colo...
联合运用层次聚类分析(HCA)、判别分析(DA)和自组织映射神经网络(SOM)3种数值方法,对滇池2008—2010年17个底泥监测点位(10个常规点位及7个新增点位)9种污染物进行空间差异性和相似性分析,并评价各指标在空间的分布特征及监测点代表性.结果表明:滇池沉积物整体污染程度为草海>外海中部及南部>外海北部.As、Hg、Pb、Cd、Cu和Zn污染最严重的点位是断桥;草海中心的凯氏氮污染最严重...
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。
如何快速、准确和高效地发现满足用户需求的Web服务已成为制约服务发展的瓶颈之一。该文针对现有Web服务发现机制中存在的效率低下和查准率不高的两个主要问题,提出了一个基于核Batch SOM神经网络聚类优化的语义Web服务发现框架。该框架分别在服务表示阶段引入WordNet和隐含语义索引技术对Web服务进行语义扩展和概念语义空间降维;在服务分类阶段利用核机学习理论改进一类适用于Web服务分类的核Ba...
提出一种基于小波变换和自组织特征映射(SOM)神经网络的医学图像融合方法,对图像进行小波变换,以图像的小波系数为特征,采用SOM网络对图像进行聚类,并进行模糊分类,从而确定像素融合的权重,得到融合图像。仿真实验结果表明,该方法能够获得良好的性能。
建立了一个基于SOM神经网络和支持向量机(SVM)的汉语方言辨识系统。该系统以湖南方言作为研究对象,借助SOM神经网络对不同方言的MFCC特征参量进行聚类,并用SVM作为最终的决策辨识器。实验结果表明:该系统与传统系统相比实时性和辨识率较好,特别适用于信噪比低的情况。
分析了干湿循环条件下有机涂层的电化学阻抗谱特征后选取了阻抗变化率参数作为一维自组织特征映射(self-organizing feature map,SOM)神经网络的训练样本,每个样本对输出层神经元都会产生一定的激发水平,根据该神经网络的特性,输出神经元激发水平的变化趋势便可以反映涂层的降解过程.结合涂层阻抗谱的变化特征,可以把干湿循环条件下涂层的失效过程分为三个阶段,即介质渗入涂层过程,介质到达...
研华新的 COM-Express 模块即将粉墨登场。SOM-5781 将改变如何集成 COM-Express 产品的传统观念。拥有集成 ATI 图形引擎和芯片组的高速 AMD 炫龙 CPU,客户就不必再在高性能与功耗之间犹豫不决。SOM-5781 也能智能化工作,从而通过我们“智能且安全”的实用程序特性保持应用程序的可靠性。
为了提供较大的秘密信息嵌入量和保持较好的载密图像质量,提出了一种基于自组织特征映射神经网络和小波对比度的图像密写。该方法先将载体图像分成固定大小的小块,对每一小块进行小波一级分解后计算小波对比度。然后,利用自组织特征映射神经网络将小块分为三类。最后,采用模算子技术嵌入秘密信息。实验结果表明,与WCL算法相比,该算法有更大的嵌入量并保持了良好的载密图像质量。
提出了一种利用SOM网络输出层可视化的特点进行语音训练的方法。SOM网络能够将输入向量映射到二维平面或曲面上,受试者通过视觉反馈的位置信息,指导其发音行为。为了提高SOM聚类效果,SOM还进行加强训练;讨论了SOM输出层神经元个数对聚类的影响。实验结果表明,提出的利用SOM语音训练方法,直观简单,能够有效地实现“看图说话”。
一种基于SOM和HVS的密写方法     密写  SOM  HVS       2009/7/8
为了提供较大的秘密信息嵌入量和保持较好的载密图像质量,提出了一种基于自组织特征映射神经网络和人眼视觉特性的图像密写。该密写方法将对比度和纹理敏感度作为特征向量,并通过自组织特征映射神经网络将像素分为视觉敏感类与视觉不敏感类,将较多秘密信息嵌入属于视觉不敏感类的像素,而将较少秘密信息嵌入属于视觉敏感类的像素。实验结果表明,与SOC算法相比,该算法有更大的嵌入量,并保持了良好的载密图像质量。 ...
VoIP的服务质量(QoS,Quality of Service)评估可以采用一系列可度量的参数来描述:业务可用性、吞吐量、延迟、抖动、分组丢失率等。现有的感知语音质量评价(PESQ)很难对不同环境下的网络结构进行实时和恰当的语音等级质量分类。为了能够综合考虑几种QoS相关因素,在给出改进的自组织映射神经网络模型(ESOMNN)的基础上,利用ESOM能够对高维输入数据有效分类的特点,提出了将端到端...
从集聚分类的角度,实证研究高等学校教育资源状况聚类模型,提出教育资源状况的聚类模型并结合实际进行分类。

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