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基于BP典型相关分析和多变量SOM聚类的区划算法研究
1
作者 吴香华 金芯如 +2 位作者 黎亚少 任苗苗 王巍巍 《南京信息工程大学学报》 北大核心 2025年第3期363-373,共11页
针对目前气候区划变量较少、信息利用不充分、较少考虑气候变化影响等问题,基于机器学习和现代统计方法,提出一种数据驱动的区划算法.首先,基于Mann-Kendall检验和滑动t检验计算主变量的突变点,把研究时期进行分段;然后,基于BP典型相关... 针对目前气候区划变量较少、信息利用不充分、较少考虑气候变化影响等问题,基于机器学习和现代统计方法,提出一种数据驱动的区划算法.首先,基于Mann-Kendall检验和滑动t检验计算主变量的突变点,把研究时期进行分段;然后,基于BP典型相关选取协变量,并建立多变量SOM聚类算法,实现不同阶段的气候区划;最后,结合气候区概况来分析区划结果的实际意义,以及气候变化对气候区划的影响.实验结果表明:所提的区划算法有别于主变量的等值线分区以及人为确定阈值,而是根据SOM聚类,由数据驱动来确定区域个数以及分区,数据利用率高,区划过程更加客观合理;无需在区划过程中考虑气候背景,而是在算法过程中包含多层协变量和气候变化的影响,能够有效提高区划效率和可靠性. 展开更多
关键词 区划 MANN-KENDALL检验 BP典型相关分析 多变量som聚类
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基于SOM聚类的工程项目职务犯罪主体画像:以湖南省为例
2
作者 李晶晶 黄亦然 陈赟 《武汉理工大学学报(信息与管理工程版)》 2025年第3期408-415,424,共9页
工程项目职务犯罪行为发生频率高、影响大、治理难,已成为全球理论与实践界普遍关注的社会问题。尽管中国每年有许多工程项目职务犯罪案件被调查,但这些信息并未被充分利用,导致监管部门难以全面了解职务犯罪的模式,难以建立高效的预防... 工程项目职务犯罪行为发生频率高、影响大、治理难,已成为全球理论与实践界普遍关注的社会问题。尽管中国每年有许多工程项目职务犯罪案件被调查,但这些信息并未被充分利用,导致监管部门难以全面了解职务犯罪的模式,难以建立高效的预防与打击机制。通过提取205例湖南省工程项目职务犯罪行为要素数据,运用SOM(self-organizing map)聚类分析方法发现湖南省工程项目职务犯罪主体可分为长期潜伏行政领导类、长期潜伏主管领导类、中期潜伏主管领导类和短期潜伏主管领导类4种特定主体;进一步针对高危群体,根据行为特征预测可能的行为趋势,从而阻断行为主体从轻微职务犯罪逐渐发展为严重职务犯罪的路径。最后,总结了十八大之后出现的主要行为主体特征,分析了工程项目职务犯罪新特点,以帮助监管部门了解工程项目职务犯罪新模式。 展开更多
关键词 工程项目 som自组织映射 职务犯罪 大数据画像 统一大市场
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自组织神经映射网络(SOM)结合PMF模型解析某湿地公园沉积物金属来源
3
作者 韩晨露 胡恭任 +2 位作者 于瑞莲 赵大伟 吴雅清 《环境科学》 北大核心 2025年第8期5070-5081,共12页
评价湿地沉积物金属污染现状及生态风险并分析其来源,对保障湿地的正常生态功能和可持续发展具有重要意义.为研究由围堰养殖场和农田改建而来的某滨海湿地公园是否存在金属污染问题,在公园内采集26个表层沉积物样品,分析测定金属元素(Li... 评价湿地沉积物金属污染现状及生态风险并分析其来源,对保障湿地的正常生态功能和可持续发展具有重要意义.为研究由围堰养殖场和农田改建而来的某滨海湿地公园是否存在金属污染问题,在公园内采集26个表层沉积物样品,分析测定金属元素(Li、Be、V、Cr、Co、Cu、Zn、Cd、Pb、As和Mn)的含量,结合空间分布特征,采用地累积指数、污染负荷指数以及潜在生态风险指数对研究区域进行金属污染评价,利用相关性-聚类分析、自组织神经映射网络(SOM)和正定矩阵因子分解(PMF)解析金属元素的来源及其贡献率.结果表明:(1)研究区表层沉积物中金属元素含量平均值均超过福建省土壤元素背景值,Cd和Zn的变异性较强,受人为影响显著;(2)地累积指数、污染负荷指数和潜在生态风险指数评价结果表明,该公园整体处于低、中污染等级,其中Li和Zn的积累程度较大,而Cd的潜在生态风险达到了较高水平;(3)综合相关性-聚类、SOM和PMF分析表明11种金属污染来源可划分为3类,其中Cr、Cu、Zn和Pb主要源于交通源(29.72%),Li、Be、Mn、V、Co和As主要源于自然源(44.89%),Cd和Zn则主要来源于农业活动(25.39%). 展开更多
关键词 滨海湿地公园 表层沉积物 金属污染评价 自组织神经映射网络(som) 正定矩阵因子分解(PMF) 来源解析
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不同还田方式和用量玉米秸秆转化为SOM效率及对腐殖质组成的影响
4
作者 韩璐 窦森 《吉林农业大学学报》 北大核心 2025年第1期125-132,共8页
针对东北黑土地区土壤肥力下降问题,为实现黑土地快速培肥和秸秆资源便捷、充分利用,设置了秸秆隔年全量条件下不同还田方式和秸秆深还条件下不同用量的田间试验,包括对照(ck)、浅施(SI)、浅混(SM)、深还(DI)、深混(DM)、半量(0.5DI)、... 针对东北黑土地区土壤肥力下降问题,为实现黑土地快速培肥和秸秆资源便捷、充分利用,设置了秸秆隔年全量条件下不同还田方式和秸秆深还条件下不同用量的田间试验,包括对照(ck)、浅施(SI)、浅混(SM)、深还(DI)、深混(DM)、半量(0.5DI)、倍量(2DI)、3倍量(3DI)8个处理,研究不同还田方式和用量玉米秸秆转化为土壤有机质(SOM)效率及对腐殖质组成的影响。结果表明:秸秆隔年全量还田条件下,DM处理增加了SOM含量、土壤养分含量、腐殖质各组分碳含量,改善了腐殖质组成,DM处理比SM、DI和SI处理的玉米秸秆转化为SOM效率(E_(SOM))分别增加5.36%,11.42%和22.24%。秸秆隔年深还条件下,随秸秆还田量的增加,SOM含量、土壤养分含量、腐殖质各组分碳含量及PQ值均增加,但E_(SOM)随之减少,如20~40 cm土层,2DI处理和0.5DI处理的有机质含量分别提升35.87%和21.86%;可提取腐殖质中胡敏酸比例(PQ)分别为64.58%和58.39%,E_(SOM)分别为26.83%和79.32%。这表明秸秆还田量低时,玉米秸秆转化为SOM效率较高,但从综合效果看,深混和倍量深还处理对提升SOM数量和效率及改善腐殖质组成的效果相对较好。 展开更多
关键词 秸秆 还田方式 还田量 som效率 腐殖质
原文传递
基于SOM算法的等离子体参数反演方法
5
作者 宋一鸣 许飞 +2 位作者 薄勇 杨利霞 陈伟 《电波科学学报》 北大核心 2025年第3期483-493,共11页
电磁逆散射在无损检测和生物医学成像中有着广泛的应用。本文将常规介质的逆散射成像问题扩展至色散介质,研究等离子体散射场与等离子体参数之间的非线性关系,提出了一种基于子空间优化法(subspace-based optimization method,SOM)和数... 电磁逆散射在无损检测和生物医学成像中有着广泛的应用。本文将常规介质的逆散射成像问题扩展至色散介质,研究等离子体散射场与等离子体参数之间的非线性关系,提出了一种基于子空间优化法(subspace-based optimization method,SOM)和数据后处理的逆散射方法,用于重构由德鲁(Drude)模型描述的色散介质等离子体。针对碰撞频率与等离子体介电常数之间非线性关系导致的多解问题,对碰撞频率重构公式进行了修正以确定唯一解。此外,为改善碰撞频率的反演精度,利用精度较高的等离子体电子密度重构结果改进反演方法,仿真结果验证了上述方法的快速收敛性和对噪声的鲁棒性。本文研究可以为等离子体参数重构提供一种高效且稳定的方法。 展开更多
关键词 电磁逆散射(EMIS) 子空间优化法(som) 介电常数 电子密度 碰撞频率
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基于聚类分析与SOM的城市交通拥堵实证分析
6
作者 王盼盼 田超 +2 位作者 张恒伟 陈佳杭 王辛岩 《物流科技》 2025年第22期85-90,共6页
文章基于百度地图智慧交通平台2024年两个独立周度的早晚高峰拥堵数据展开实证分析。数据经四分位距(IQR)修正和标准化后构建四维特征向量(早/晚高峰均值、工作日-周末差异、高峰波动率)。采用K-means聚类(轮廓系数0.493)将15个城市分... 文章基于百度地图智慧交通平台2024年两个独立周度的早晚高峰拥堵数据展开实证分析。数据经四分位距(IQR)修正和标准化后构建四维特征向量(早/晚高峰均值、工作日-周末差异、高峰波动率)。采用K-means聚类(轮廓系数0.493)将15个城市分为高、中、低拥堵3类。戴维森堡丁指数(DBI)为0.8335,验证聚类效果合理。PCA与平行坐标图进一步证实了分类的有效性。SOM通过10×10神经元网格揭示拥堵拓扑结构,识别“晚高峰波动剧烈”特征。ARI=0.5405,表明K-means与SOM方法具有互补性,可为交通治理提供依据。 展开更多
关键词 交通拥堵 聚类分析 som K-MEANS
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基于SOM聚类的物联网大数据中有效信息挖掘系统 被引量：1
7
作者 邓凯 章荣燕 +3 位作者 郭清 李宇 陈隆晖 徐靖淞 《电子设计工程》 2025年第6期53-56,62,共5页
针对物联网大数据中有效信息挖掘困难的问题,对其根源进行分析,该问题主要是数据资源分配不清晰导致的。因此提出结合粒子群算法对SOM聚类进行改进的物联网大数据有效信息挖掘系统。通过粒子群算法对SOM聚类的权值进行优化,并结合自回... 针对物联网大数据中有效信息挖掘困难的问题,对其根源进行分析,该问题主要是数据资源分配不清晰导致的。因此提出结合粒子群算法对SOM聚类进行改进的物联网大数据有效信息挖掘系统。通过粒子群算法对SOM聚类的权值进行优化,并结合自回归模型对数据特征作出估计,同时对集群进行动态分配。经过实验验证,结果表明改进后的算法的资源利用率更高,对数据特征的预测更加准确,有效信息的挖掘效率更高,整体上的执行延迟在0.2 ms左右。 展开更多
关键词 物联网 数据流 粒子群算法 som聚类 数据特征 数据信息
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基于PCA和SOM模型的珊溪水库水质时空变化特征研究
8
作者 许博 杜双双 +2 位作者 杨伯华 曾广恩 李为 《环境科学与管理》 2025年第4期29-34,81,共7页
为全面了解珊溪水库的水环境状况,并评估时空变化特征。通过分析15个监测位点的周年逐月水质监测数据,综合分析了水库水质的时空变化。结果表明珊溪水库水质整体良好,各项指标均达到地表水Ⅲ类水平,其中10个月份达到地表水Ⅱ类水平。营... 为全面了解珊溪水库的水环境状况,并评估时空变化特征。通过分析15个监测位点的周年逐月水质监测数据,综合分析了水库水质的时空变化。结果表明珊溪水库水质整体良好,各项指标均达到地表水Ⅲ类水平,其中10个月份达到地表水Ⅱ类水平。营养状态指数显示,水库全年维持中度营养状态,水质定义为良好。夏季的水温、氨氮、总磷、高锰酸盐指数和pH值显著高于其他季节,溶解氧在秋季最高,显著高于春夏两季。PCA和SOM的结果表明,秋冬季水质优于春夏季。空间上,支流入水域的水质较差。研究可为珊溪水库的水质保护和水资源管理提供依据。 展开更多
关键词 水质 时空变化 主成分分析 som网络 珊溪水库
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基于SOM自组织神经网络和K-means方法探究地表水与地下水之间的水力联系
9
作者 张大龙 黄勇 《水力发电》 2025年第4期6-11,共6页
针对地表水与地下水之间的水力联系,引入SOM自组织神经网络和K-means方法,以华北平原某污染河段为研究对象,探讨地表水与地下水之间的水力联系。经分析,发现地表水和1号、2号、6号、7号观测井的地下水水质基本一致,水力联系较强;与3号、... 针对地表水与地下水之间的水力联系,引入SOM自组织神经网络和K-means方法,以华北平原某污染河段为研究对象,探讨地表水与地下水之间的水力联系。经分析,发现地表水和1号、2号、6号、7号观测井的地下水水质基本一致,水力联系较强;与3号、8号、9号、10号、12号、13号观测井的地下水水质差异较大,水力联系较弱,研究结果与传统系统聚类方法的结果基本一致。结果表明,此方法能够精确地判别地表水和地下水之间的水力联系,为识别不同含水层的水力联系提供了新的解决思路和技术手段。 展开更多
关键词 地表水 地下水 水力联系 水化学分析 som自组织神经网络 K-MEANS 聚类分析
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基于SOM模型和K-means聚类的高速铁路客运市场细分
10
作者 王崴 杨向飞 《中国储运》 2025年第9期198-198,共1页
在使用传统的K-means聚类法细分高速铁路客运市场时,聚类个数一般是人为进行设定的,无法针对高速铁路客运市场进行精确的细分,因此本文基于SOM模型和手肘法共同确定数据集潜在的聚类个数,利用K-means聚类法对高速铁路客运市场进行细分,... 在使用传统的K-means聚类法细分高速铁路客运市场时,聚类个数一般是人为进行设定的,无法针对高速铁路客运市场进行精确的细分,因此本文基于SOM模型和手肘法共同确定数据集潜在的聚类个数,利用K-means聚类法对高速铁路客运市场进行细分,最终得到共12类旅客群体。最后对不同旅客群体类型制定相应的差异化票价策略。既有研究中对客运市场细分主要从聚类分析方法进行研究。马海涛[1]等使用K-means聚类方法对高速铁路客运市场进行聚类分析,最终得到高端商务旅客、中端商务旅客、年轻经济型旅客、年长舒适型旅客四个子市场。苏焕银等[2]基于潜在类别模型对城际高速铁路客运市场进行聚类分析。 展开更多
关键词 高速铁路客运市场 som模型 K-MEANS聚类
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基于PSO+SOM神经网络的无人机装备故障智能诊断研究
11
作者 沈延安 陈强 杨克泉 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第1期152-159,168,共9页
针对当前无人机装备故障人工诊断效率低、智能诊断方法少、故障识别正确率低以及SOM神经网络收敛速度慢等问题,提出一种基于PSO+SOM神经网络的故障智能诊断方法。通过改进PSO算法优化SOM神经网络和对比PSO、GA、ACO对SOM神经网络的改进... 针对当前无人机装备故障人工诊断效率低、智能诊断方法少、故障识别正确率低以及SOM神经网络收敛速度慢等问题,提出一种基于PSO+SOM神经网络的故障智能诊断方法。通过改进PSO算法优化SOM神经网络和对比PSO、GA、ACO对SOM神经网络的改进效果,以及比较LVQ、BP、传统SOM、PSO+SOM神经网络的故障诊断效果,结果表明PSO+SOM神经网络的故障诊断模型具有适度值小、判别时间短、迭代次数少、准确率高、收敛速度快的优点,为实现无人机装备故障智能诊断提供一种高效的方法。 展开更多
关键词 无人机 som神经网络 PSO算法 智能化 故障诊断
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改进SOM算法的电网负荷预测与实测验证分析
12
作者 高嘉浩 杜跃 赵树志 《粘接》 2025年第2期189-192,共4页
为了提高电网负荷预测能力,设计了一种改进SOM聚类算法的电网负荷预测方法。在UCI数据集中测试该方法的有效性,并测定了电网运行阶段的负荷特性。研究结果表明,经过改进的SOM聚类算法的Max-AE减小,使算法拟合能力显著提升,预测误差明显... 为了提高电网负荷预测能力,设计了一种改进SOM聚类算法的电网负荷预测方法。在UCI数据集中测试该方法的有效性,并测定了电网运行阶段的负荷特性。研究结果表明,经过改进的SOM聚类算法的Max-AE减小,使算法拟合能力显著提升,预测误差明显减小。利用cholesky分解获得的SOM聚类算法相对于普通SOM聚类算法表现出更强跟踪能力。核极限学习机能够在最短时间内达到最佳拟合效果,具有优异泛化能力。用户负荷测试聚类激活神经元具有明显差异,SOM聚类算法准确率均在97%以上,通过验证本算法具有很好的精度。 展开更多
关键词 电网 负荷 som聚类 预测 泛化能力
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基于SOM神经网络的网络舆情信息分类方法研究
13
作者 曾亚 孙亚琴 《长江信息通信》 2025年第3期153-155,共3页
网络舆情信息中存在大量噪声,导致信息的置信度普遍偏低,因此设计一种基于SOM神经网络的网络舆情信息分类方法。先采用网络爬虫技术获取数据,通过确定目标网站、解析网页结构,并利用三线程并发模式构建舆情信息语料库,数据主要分为纯文... 网络舆情信息中存在大量噪声,导致信息的置信度普遍偏低,因此设计一种基于SOM神经网络的网络舆情信息分类方法。先采用网络爬虫技术获取数据,通过确定目标网站、解析网页结构,并利用三线程并发模式构建舆情信息语料库,数据主要分为纯文本数据与XML数据两种形式。基于SOM神经网络提出新型网络架构,该架构由输入层与竞争层构成,通过SOM节点自组织学习捕捉并映射不同特征,实现特征的有效提取。将获取的特征与网络评论的词汇级、字符级和语义级表示向量进行拼接融合,采用Softmax线性分类器作为决策工具,并引入交叉熵作为损失函数,实现网络舆情信息分类。实验结果表明,设计方法的置信度均超过了0.90,普遍高于现有方法,显示设计方法在网络舆情信息分类任务中表现出较高的分类确定性和稳定性。 展开更多
关键词 som 神经网络 网络舆情 语料库 信息分类
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基于SOM神经网络的液压设备区间观测与故障诊断研究
14
作者 郝芳 陈丽娟 《河南科技》 2025年第6期44-48,共5页
【目的】液压系统作为机械装备的核心组成部分,其故障诊断与健康管理对于预防出现严重后果至关重要。本研究旨在构建高精度的液压系统故障诊断模型,探索先进的液压系统健康管理方法,以确保机械设备的稳定运行和操作安全。【方法】本研... 【目的】液压系统作为机械装备的核心组成部分,其故障诊断与健康管理对于预防出现严重后果至关重要。本研究旨在构建高精度的液压系统故障诊断模型,探索先进的液压系统健康管理方法,以确保机械设备的稳定运行和操作安全。【方法】本研究采用自组织映射(SOM)神经网络结合区间观测技术,对液压系统的关键性能指标(HFI)进行分析。SOM神经网络通过无监督学习机制,自适应调整网络参数与结构,揭示输入数据的内在规律。区间观测技术则通过对系统状态进行实时监控,构建状态的上下界估计,为故障诊断提供更为精确的依据。【结果】经过迭代训练的SOM神经网络结构对144种故障状态的液压冷却过滤系统进行了检测,故障诊断准确率达到了98.06%,准确率较高。【结论】本研究所提出的液压设备故障诊断模型不仅能够准确判断设备的工作状态,还具有较高的诊断性能,提高了整个机械装备的运行效率和安全性。 展开更多
关键词 som神经网络 液压设备 故障诊断 区间观测
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基于改进SOM神经网络的机电类特种设备故障自动检测系统设计
15
作者 张鑫 《计算机测量与控制》 2025年第8期37-44,53,共9页
由于机电类特种设备的结构复杂且运行环境多样,导致设备在运行过程中容易出现各种故障;对此,提出基于改进SOM神经网络的机电类特种设备故障自动检测系统设计方法;对机电类特种设备运行数据的采集元件、处理元件进行改装,通过电路滤波、... 由于机电类特种设备的结构复杂且运行环境多样,导致设备在运行过程中容易出现各种故障;对此,提出基于改进SOM神经网络的机电类特种设备故障自动检测系统设计方法;对机电类特种设备运行数据的采集元件、处理元件进行改装,通过电路滤波、隔离的方式,实现硬件系统的抗干扰处理,并构建机电类特种设备故障自动检测系统数据库,提高数据的完整性和可检索性;根据机电类特种设备不同故障特征,设定故障检测标准,提高系统的准确识别能力;对SOM神经网络结构和工作原理进行改进,并基于改进后的算法迭代学习特种设备的运行数据,输出特种设备运行特征的提取结果;采用特征匹配的方式,识别设备是否发生故障以及故障的具体类型,实现系统的故障自动检测;测试结果表明,优化设计系统故障状态误检率和漏检率均在5%以下,具有更高故障检测准确率。 展开更多
关键词 改进som神经网络 机电类设备 特种设备 设备故障 故障检测系统
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基于改进SOM神经网络的数控机床振动故障自动检测系统设计
16
作者 曹劲草 齐贺男 《计算机测量与控制》 2025年第6期86-93,共8页
针对数控机床信号在传输线上传播时因线路的阻抗不匹配导致信号的衰减、难以准确检测出振动信号的问题,提出了一种基于改进SOM神经网络的数控机床振动故障自动检测系统;采用RS6103振动传感器与改进的信号调理电路,将衰减的电流信号转换... 针对数控机床信号在传输线上传播时因线路的阻抗不匹配导致信号的衰减、难以准确检测出振动信号的问题,提出了一种基于改进SOM神经网络的数控机床振动故障自动检测系统;采用RS6103振动传感器与改进的信号调理电路,将衰减的电流信号转换为稳定电压信号并去除噪声,以EP4CE10 FPGA为核心控制器;通过免疫遗传算法优化SOM神经网络,提高训练速度和检测精度;系统从振动信号中提取特征向量,利用改进后的SOM神经网络实现故障检测;实验结果显示,该系统能有效提升振动信号质量,实现准确的振动故障检测。 展开更多
关键词 数控机床 信号自动检测 振动传感器 改进som神经网络 振动故障 振动信号调理电路
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基于SOM神经网络的变电站高压电气设备自动检测方法研究
17
作者 冯永康 王梦欣 《通信电源技术》 2025年第3期82-84,共3页
当前变电站高压电气设备自动检测节点的部署一般采用定点形式,覆盖区域较小,导致错误检测次数增加,为此提出基于自组织映射(Self-Organizing Maps,SOM)神经网络的变电站高压电气设备自动检测方法。采用多点位的方式扩大自动检测的覆盖区... 当前变电站高压电气设备自动检测节点的部署一般采用定点形式,覆盖区域较小,导致错误检测次数增加,为此提出基于自组织映射(Self-Organizing Maps,SOM)神经网络的变电站高压电气设备自动检测方法。采用多点位的方式扩大自动检测的覆盖区域,实现对多点位自动检测节点的部署,构建SOM神经网络高压电气设备自动检测模型,将数据输入该模型从而得到相关的检测结果。测试结果表明,设计方法的错误检测次数较少,这表明该方法的稳定性与针对性更强,具有较高的实际的应用价值。 展开更多
关键词 自组织映射(som)神经网络 变电站 高压电气设备 自动检测 检测节点部署
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基于SOM网络的双通路人脸识别方法研究
18
作者 彭家骏 《电脑编程技巧与维护》 2025年第6期114-116,137,共4页
传统的人脸识别方法在身份鉴别的准确性、安全性与实用性等方面存在一定的局限性。针对上述问题,提出了一种基于自组织特征图(SOM)网络与多任务卷积神经网络(MTCNN)相结合的双通路人脸识别方法。该方法利用MTCNN对图像中的人脸进行定位... 传统的人脸识别方法在身份鉴别的准确性、安全性与实用性等方面存在一定的局限性。针对上述问题,提出了一种基于自组织特征图(SOM)网络与多任务卷积神经网络(MTCNN)相结合的双通路人脸识别方法。该方法利用MTCNN对图像中的人脸进行定位与获取,然后将图像的训练子集用于训练SOM网络,再利用相似性度量完成分类,最后在Libor Spacek数据集上验证。结果显示提出的方法实现了全自动处理,在测试集上的识别率及识别时间均优于对比算法。 展开更多
关键词 人脸识别 MTCNN网络 som网络 双通路
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基于SOM聚类的医院智慧医疗信息挖掘方法
19
作者 古虎霞 《信息技术与信息化》 2025年第6期174-177,共4页
针对医院智慧医疗信息复杂性和多样性的特点,为提升信息挖掘质量、减少数据丢包现象,文章开展了一种基于自组织映射(self-organizing map,SOM)的聚类方法探索。通过运用数据挖掘技术,全面提取涵盖患者诊断、治疗、用药等多维度的医疗数... 针对医院智慧医疗信息复杂性和多样性的特点,为提升信息挖掘质量、减少数据丢包现象,文章开展了一种基于自组织映射(self-organizing map,SOM)的聚类方法探索。通过运用数据挖掘技术,全面提取涵盖患者诊断、治疗、用药等多维度的医疗数据,实现对医院智慧医疗信息的系统性整合。同时,为进一步优化聚类效果,研究采用数据属性约简技术,在保留关键信息的前提下,有效降低数据维度,减少冗余信息干扰。对比实验结果表明,该方法在信息挖掘过程中显著减少数据丢包问题,同时展现出较高的数据挖掘准确性。其应用能够为医院临床决策制定、疾病预测分析以及健康管理服务提供可靠的数据支撑,有助于提升医疗服务的科学性和前瞻性。该方法的推广与应用,将有力推动医院智慧医疗信息挖掘效率与准确性的双重提升,为医疗信息化发展注入新动能。 展开更多
关键词 som聚类 智慧医疗 信息挖掘 属性约简
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基于SOM方法的粉蚧在中国定殖风险评估
20
作者 谷雨 汤敬诚 +1 位作者 梁志扬 王佳楠 《生物安全学报(中英文)》 北大核心 2025年第1期68-80,共13页
【目的】粉蚧是具有较强繁殖和扩散能力的生物类群,严重危害杧果、荔枝等果树和其他经济作物,有必要加强外来有害粉蚧入侵风险评估。本研究采用自组织映射地图(self-organization map,SOM)完全定量模型,评估了粉蚧在世界各国,特别是我... 【目的】粉蚧是具有较强繁殖和扩散能力的生物类群,严重危害杧果、荔枝等果树和其他经济作物,有必要加强外来有害粉蚧入侵风险评估。本研究采用自组织映射地图(self-organization map,SOM)完全定量模型,评估了粉蚧在世界各国,特别是我国的定殖可能性,筛选出潜在入侵粉蚧物种,从而把粉蚧科物种数量降低到一个可以管理的水平,为我国粉蚧早期预警、检疫措施及综合防控提供可靠的理论依据。【方法】本研究整理出109种粉蚧在世界176个国家的地理分布0/1矩阵,利用SOM算法进行粉蚧科具有相似集合体的国家聚类分析。【结果】176个国家被聚成49类,具有较相似的粉蚧科物种集合体的国家聚为一类,地理位置上相邻或接近的国家聚为一类。进一步筛选出尚未在中国定殖的粉蚧科物种的SOM指数并对其进行排序,得到定殖风险排名名单。重点评估截获秀粉蚧、李比利氏灰粉蚧和葡萄绵粉蚧在包括我国在内的尚未分布国家的定殖风险。上述3种粉蚧在我国的定殖风险排名分别为第1、第2和第6名。【结论】可造成严重经济损失的截获秀粉蚧、李比利氏灰粉蚧和葡萄绵粉蚧在我国具有很高的定殖可能性,建议加强有针对性的口岸和产地检疫及综合防控,防止这些危险性粉蚧的传入,从而促进我国水果贸易的健康发展。 展开更多
关键词 粉蚧 果树 自组织映射地图 定殖
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