基于SOM算法的等离子体参数反演方法

1

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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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

2

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

原空间中的核SOM分类器 被引量：13

3

作者 潘志松 陈松灿 张道强 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第2期227-231,共5页

自组织特征映射 (SOM)是Kohonen提出的一种人工神经网络模型 ,其整个学习过程是在输入样本空间内进行 ,并以欧氏距离为度量 .这将导致当输入样本分布结构呈高度非线性时 ,其分类能力下降 .核方法通过核函数实现了一个从低维输入空间到... 自组织特征映射 (SOM)是Kohonen提出的一种人工神经网络模型 ,其整个学习过程是在输入样本空间内进行 ,并以欧氏距离为度量 .这将导致当输入样本分布结构呈高度非线性时 ,其分类能力下降 .核方法通过核函数实现了一个从低维输入空间到高维特征空间的映射 ,从而使输入空间中复杂的样本结构在特征空间中变得简单 .Donald等人通过核映射将低维输入空间中的非线性问题变换至高维特征空间中 ,从而使SOM聚类形成于映射后的高维特征空间中 .但其缺点是失去了对原输入空间聚类中心及结果的直观刻画 ;本文采用核方法的目的是为原输入空间诱导出一类异于欧氏距离的新的距离度量 ,并使原SOM成为特例 .而核的多样性进一步可诱导出原空间中不同的度量 ,导致各种对应SOM分类器的生成 .最后 ,本文侧重通过几种经典的核函数在Benchmark上的试验 。 展开更多

关键词 som 核方法 分类

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一种基于SOM的中文Web文档层次聚类方法 被引量：14

4

作者 陈福集 杨善林 《情报学报》 CSSCI 北大核心 2002年第2期173-176,共4页

近年来Internet迅猛发展 ,网上的信息急剧膨胀 ,如何高效、高质量地检索到用户所感兴趣的中文信息资源 ,是当前我国Internet资源发现的热点问题之一。本文将神经网络聚类方法之一SOM(Self OrganizingMap ,自组织特征映射 )的思想和方法... 近年来Internet迅猛发展 ,网上的信息急剧膨胀 ,如何高效、高质量地检索到用户所感兴趣的中文信息资源 ,是当前我国Internet资源发现的热点问题之一。本文将神经网络聚类方法之一SOM(Self OrganizingMap ,自组织特征映射 )的思想和方法引入中文Web搜索引擎 ,首先探讨了其网络模型和算法 ,而后提出一种聚类用户所感兴趣的中文Web文档的层次聚类方法 。 展开更多

关键词 自组织特征映射 神经网络 层次聚类方法 中文WEB文档 因特网 som

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一种优化的SOM模型及其在轴承故障诊断中的应用 被引量：4

5

作者 魏永合 冯睿智 +1 位作者 魏超 王晶晶 《沈阳理工大学学报》 CAS 2017年第3期81-86,共6页

SOM网络作为一种无导师的神经网络,因其具有较强的聚类能力而被广泛应用于各个领域,针对SOM神经网络在训练过程中对权值的初始化及邻域的更新过程中存在的不足,提出一种优化方法,该方法通过"概率正态分布法"使初始权值更为合... SOM网络作为一种无导师的神经网络,因其具有较强的聚类能力而被广泛应用于各个领域,针对SOM神经网络在训练过程中对权值的初始化及邻域的更新过程中存在的不足,提出一种优化方法,该方法通过"概率正态分布法"使初始权值更为合理的分布在可行空间中,通过衡量权值与输入向量间的亲和力来确定邻域范围的大小。实验数据证明:优化后的SOM神经网络在识别轴承故障类型时效果良好。 展开更多

关键词 som神经网络 优化方法 初始权值 邻域范围

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SOM神经网络和C-均值法在负荷分类中的应用 被引量：15

6

作者 王文生 王进 王科文 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2011年第4期36-39,共4页

负荷时变性和分散性已经成为制约负荷模型推广应用的主要因素,而负荷特性分类则是解决这个问题的有效途径。文中提出基于SOM神经网络的C-均值聚类算法的新的负荷分类方法:以负荷模型参数作为负荷动态特性分类特征向量,应用SOM神经网络... 负荷时变性和分散性已经成为制约负荷模型推广应用的主要因素,而负荷特性分类则是解决这个问题的有效途径。文中提出基于SOM神经网络的C-均值聚类算法的新的负荷分类方法:以负荷模型参数作为负荷动态特性分类特征向量,应用SOM神经网络对初始训练样本进行分类,将获得的聚类数目和各类中心点作为C-均值算法的初始输入进一步聚类。最后通过动模实验的分类结果表明该方法可自动获取分类数,应用于负荷特性分类研究中具有较强的实用性和有效性。 展开更多

关键词 电力系统 负荷建模 负荷特性分类 自组织特征映射 som神经网络 C-均值法

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基于SOM神经网络的综合客运枢纽分级方法研究 被引量：4

7

作者 朱苍晖 李鹏林 王压帝 《交通信息与安全》 2016年第1期45-50,共6页

为了确定综合客运枢纽分级标准、指导不同等级枢纽的建设,基于既有各交通方式场站规范和枢纽换乘量矩阵,提出枢纽对外运输方式旅客发送总量和枢纽总换乘量作为分级指标,体现枢纽对外服务能力及总换乘需求对建设规模的影响。选取我国在... 为了确定综合客运枢纽分级标准、指导不同等级枢纽的建设,基于既有各交通方式场站规范和枢纽换乘量矩阵,提出枢纽对外运输方式旅客发送总量和枢纽总换乘量作为分级指标,体现枢纽对外服务能力及总换乘需求对建设规模的影响。选取我国在建及运营的90个综合客运枢纽作为研究实例,利用自组织神经网络(self-organizing feature map,SOM)无监督状态下自组织、自学习、自动分类、无需测试数据的特征,通过统计分析中的频率累计法确定枢纽分级界限,并改进了欧式距离函数,解决了SOM神经网络处理相关性较强指标时出现的问题。训练结果表明,选取的通用分级指标反映了不同等级综合客运枢纽建设规模的差异性,改进方法提高了网络收敛速度和聚类准确性。 展开更多

关键词 交通规划 综合客运枢纽 级别划分 som神经网络 频率累积法

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船用离心泵故障SOM网络诊断方法 被引量：10

8

作者 印洪浩 彭中波 《中国航海》 CSCD 北大核心 2012年第2期24-28,共5页

为了实现对船用离心泵的实时在线智能故障诊断,进行了基于SOM网络(自组织特征映射神经网络)的船用离心泵故障诊断方法研究。在分析船用离心泵典型故障及特征的基础上,建立故障模型,提取故障特征向量并建立学习样本;设计和组建了SOM神经... 为了实现对船用离心泵的实时在线智能故障诊断,进行了基于SOM网络(自组织特征映射神经网络)的船用离心泵故障诊断方法研究。在分析船用离心泵典型故障及特征的基础上,建立故障模型,提取故障特征向量并建立学习样本;设计和组建了SOM神经网络,将SOM网络的抽取输入信号模式特征的能力应用于故障诊断;通过网络训练建立了SOM网络输入与输出属性间良好的非线性映射,实现了将特征向量输入网络来诊断故障。经实验验证,该方法具有良好的准确度和适应性。 展开更多

关键词 船舶、舰船工程 som网络 船用离心泵 故障诊断 方法 研究

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一种基于SOM和HVS的密写方法 被引量：1

9

作者 张佳佳 盘宏斌 黄辉先 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第16期100-101,104,共3页

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... 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。 展开更多

关键词 密写 som HVS

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基于SOM神经网络的摩擦状态识别研究 被引量：1

10

作者 李精明 邹森 周大平 《润滑与密封》 CAS CSCD 北大核心 2023年第4期120-126,152,共8页

为提取摩擦振动的特征和实现摩擦副摩擦状态的识别,在往复摩擦磨损试验机进行摩擦副混合摩擦和干摩擦状态的摩擦磨损试验。应用谱减法对试验采集的摩擦振动信号进行降噪,计算降噪后的摩擦振动15个特征参数。应用自组织映射(Self-organiz... 为提取摩擦振动的特征和实现摩擦副摩擦状态的识别,在往复摩擦磨损试验机进行摩擦副混合摩擦和干摩擦状态的摩擦磨损试验。应用谱减法对试验采集的摩擦振动信号进行降噪,计算降噪后的摩擦振动15个特征参数。应用自组织映射(Self-organizing map, SOM)神经网络对摩擦副不同摩擦状态的摩擦振动特征参数进行分析,得到摩擦振动的SOM神经网络神经元分类。研究结果表明,谱减法能消除摩擦磨损试验机的背景噪声,SOM神经网络算法能够有效分析摩擦振动信号的特征,实现摩擦副摩擦状态的识别。 展开更多

关键词 som神经网络 谱减法 特征提取 摩擦振动 摩擦状态识别

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一种基于SOM和K-means的文档聚类算法 被引量：16

11

作者 杨占华 杨燕 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2006年第5期73-74,79,共3页

提出了一种把自组织特征映射SOM和K-means算法结合的聚类组合算法。先用SOM对文档聚类,然后以SOM的输出权值初始化K-means的聚类中心,再用K-means算法对文档聚类。实验结果表明,该聚类组合算法能改进文档聚类的性能。

关键词 自组织特征映射 K-MEANS 聚类 组合方法 文档聚类

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连续SOM聚类的一致性分类算法

12

作者 吕威 《烟台大学学报（自然科学与工程版）》 CAS 北大核心 2009年第3期193-197,共5页

数据集的质量会极大地影响分类算法的精度,针对一类隐式互斥的数值型数据提出了一致性分类方法.借鉴连续函数的思想,提出了数值型连续数据的分类一致性定义;改进了SOM算法的计算过程,使其满足文中提出的分类一致性最优条件.通过改进的SO... 数据集的质量会极大地影响分类算法的精度,针对一类隐式互斥的数值型数据提出了一致性分类方法.借鉴连续函数的思想,提出了数值型连续数据的分类一致性定义;改进了SOM算法的计算过程,使其满足文中提出的分类一致性最优条件.通过改进的SOM方法得到一个新的聚类数据集,减少了原始数据集中容易出现的隐式分类不一致性问题,从而有效地提高了分类方法的效率和分类精度.通过在一个实际的数据集上的比较,表明提出的算法的预测精度明显优于其他算法.进而还从VC维的角度分析了提出算法的优点. 展开更多

关键词 连续 聚类 som方法 一致性分类 VC维

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SOM和小波对比度在密写中的应用

13

作者 张佳佳 盘宏斌 黄辉先 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第13期173-174,185,共3页

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... 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。 展开更多

关键词 密写 自组织映射图 小波

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基于SOM网络的智能化粒子测速算法 被引量：1

14

作者 杜海 李木国 《系统工程与电子技术》 CSCD 北大核心 2008年第3期565-567,共3页

提出了基于自组织映射(self-organized mapping,SOM)神经网络的粒子图像测速算法。该方法使用SOM神经网络对粒子测速技术中运动追踪方法进行了改进,并在匹配过程中根据兴趣区域的粒子密度对粒子追踪算法与粒子相关算法进行了选择处理。... 提出了基于自组织映射(self-organized mapping,SOM)神经网络的粒子图像测速算法。该方法使用SOM神经网络对粒子测速技术中运动追踪方法进行了改进,并在匹配过程中根据兴趣区域的粒子密度对粒子追踪算法与粒子相关算法进行了选择处理。经SOM网络改进的测速算法首先利用相关后的结果进行网络构建,然后使用追踪技术对候选匹配点进行筛选。该算法不仅消除了粒子密度与灰度分布的敏感性,而且也降低了相关时对分析窗口尺寸的敏感。最后,使用人工合成的粒子图进行了算法验证及误差分析。结果表明:所提算法在分析精度方面有很大的提高并且具有很强的鲁棒性。 展开更多

关键词 自组织映射神经网络 粒子图像测速 相关技术 追踪技术 鲁棒性

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长三角臭氧污染天气分型及生成机制的过程分析

15

作者 邓雯静 席欣煜 +7 位作者 王俊杰 黄渝瑄 朱玉琦 沈傲 朱溢啸 刘一鸣 卢骁 樊琦 《中国环境科学》 北大核心 2025年第10期5390-5398,共9页

基于2017~2023年长三角地区臭氧污染观测数据,结合自组织映射(SOM)分型方法和WRF-CMAQ模式,系统探究影响该区域臭氧污染的典型天气型及气象因子异常特征.通过SOM分型,识别出6类典型天气型:槽前滞留型(32.65%)为夏季主要污染型,梅雨前期... 基于2017~2023年长三角地区臭氧污染观测数据,结合自组织映射(SOM)分型方法和WRF-CMAQ模式,系统探究影响该区域臭氧污染的典型天气型及气象因子异常特征.通过SOM分型,识别出6类典型天气型:槽前滞留型(32.65%)为夏季主要污染型,梅雨前期型(21.12%)集中于春夏交替时期,副高边缘型(18.95%)多发生在秋季,此外还包括弱低压型(12.56%)、高压前部型(9.13%)和反气旋型(5.6%).臭氧污染期间主要的气象因子呈现显著异常特征,具体表现为温度正异常、风速和湿度负异常以及辐射增强等,这些条件共同促进了臭氧的生成和累积.基于WRF-CMAQ模式结合过程分析方法对2017~2023年典型污染过程进行研究发现,在10月~次年4月的冷期,臭氧生成主要由温度和辐射异常驱动的光化学反应主导,其对臭氧生成的贡献率达到53%;而在5~9月暖期,臭氧污染还受到边界层内风速降低等动力过程影响,导致气相化学过程的贡献降至38%,水平传输的贡献则显著增加到26%.本研究阐明了不同天气型下气象因子与臭氧污染之间的物理化学关联机制,为长三角地区臭氧污染的精细化防控提供了科学依据. 展开更多

关键词 长三角地区 臭氧污染 客观分型方法som WRF-CMAQ模式 过程分析(PA)

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融合相似预报方法在陇东南短期强降水预报中的应用 被引量：1

16

作者 黄晓远 李旭 +2 位作者 杜梦莹 叶培龙 李艳 《高原气象》 北大核心 2025年第1期214-223,共10页

基于逐步过滤相似法和自组织映射(SOM)神经网络方法,提出了一种融合相似预报方法。利用ECMWF模式预报产品、ERA5再分析资料和地面气象台站观测数据,使用该方法对2021-2022年陇东南地区开展了时效为72 h的强降水预报试验,并对预报效果进... 基于逐步过滤相似法和自组织映射(SOM)神经网络方法,提出了一种融合相似预报方法。利用ECMWF模式预报产品、ERA5再分析资料和地面气象台站观测数据,使用该方法对2021-2022年陇东南地区开展了时效为72 h的强降水预报试验,并对预报效果进行了检验。结果表明:(1)融合相似预报方法的TS评分处于4.5%~9.1%之间,与ECMWF模式预报结果相比表现出一定的优势。随着预报时效的增长,强降水预报的TS评分呈现减小的趋势,其在08:00(北京时,下同)起报的TS评分相对较高。(2)相比于单独使用逐步过滤相似预报,融合相似预报方法的准确性有所提升,并能在一定程度上降低空报率。其中08:00起报和20:00起报的TS评分提高了1.31%和0.63%,而FAR同时下降了2.39%和1.25%。 展开更多

关键词 强降水 短期预报 相似预报 逐步过滤相似 自组织映射(som)

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基于GMAPM和SOM-LVQ-ANN的输电线路故障综合识别方法 被引量：5

17

作者 孙晓明 秦亮 刘涤尘 《武汉大学学报（工学版）》 CAS CSCD 北大核心 2019年第12期1079-1090,1105,共13页

现有输电线路故障识别方法大多不能同时识别输电线路的低/高阻抗故障和发展性故障以及电力系统的异常工况(包括低频振荡、铁磁谐振和PT/CT饱和等)和此工况下的故障,故不能满足除继电保护领域外的继电保护测试领域及大电网事故分析和预... 现有输电线路故障识别方法大多不能同时识别输电线路的低/高阻抗故障和发展性故障以及电力系统的异常工况(包括低频振荡、铁磁谐振和PT/CT饱和等)和此工况下的故障,故不能满足除继电保护领域外的继电保护测试领域及大电网事故分析和预警防御领域的新的应用需求.因此,提出一种基于广义改进自适应Prony方法(generalized modified adaptive Prony method,GMAPM)和自组织映射-学习向量量化-人工神经网络(self-organizing mapping-learning vector quantization-artificial neural network,SOM-LVQ-ANN)的输电线路故障综合识别方法,以期能同时识别以上输电线路故障和电力系统异常工况及异常工况下的故障.其中,作为信息提取环节的GMAPM实现了多路信号的并行处理和同时分析,作为特征识别环节的SOM-LVQ-ANN继承了SOM-ANN的强自主学习能力和泛化能力以及LVQ-ANN可预先指定故障类型且便于类型编码和拓展的优点.仿真实验结果初步验证了本方法的优良性能. 展开更多

关键词 输电线路故障综合识别方法 广义改进自适应Prony方法 自组织映射-学习向量量化-人工神经网络

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一种自适应停止的SOM神经网络及其应用 被引量：2

18

作者 张欢韵 李益才 蓝章礼 《计算机时代》 2014年第4期9-11,14,共4页

RFID采集的车辆信息可以识别营运车辆的运行规律,采用这种方法能找出运行规律类似营运车辆的私家车,并判定为疑似非法营运车辆。应用SOM神经网络聚类时,初始化网络需要设置各种参数。为此,提出一种自适应确定网络训练次数的方法,利用权... RFID采集的车辆信息可以识别营运车辆的运行规律,采用这种方法能找出运行规律类似营运车辆的私家车,并判定为疑似非法营运车辆。应用SOM神经网络聚类时,初始化网络需要设置各种参数。为此,提出一种自适应确定网络训练次数的方法,利用权值导数来判断是否停止训练。利用UCI数据集对传统的和改进后的网络进行测试并对比,发现改进后的网络优于传统网络。最后,将改进后的网络用在车辆运行规律识别中,得到预期的效果。 展开更多

关键词 som神经网络 网络训练 自适应 聚类

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强对流天气形势聚类分析中SOM方法应用 被引量：13

19

作者 闵晶晶 邓长菊 +2 位作者 曹晓钟 刘还珠 王式功 《气象科技》 北大核心 2015年第2期244-249,共6页

利用2001—2008年5—9月京津冀地区175个气象站危险天气报、灾情报告及NCEP 1°×1°再分析资料,采用自组织特征映射方法(SOM)对该地区5—9月的天气形势进行客观聚类分型,并对各型的环流特征及其主要造成的强对流天气类型... 利用2001—2008年5—9月京津冀地区175个气象站危险天气报、灾情报告及NCEP 1°×1°再分析资料,采用自组织特征映射方法(SOM)对该地区5—9月的天气形势进行客观聚类分型,并对各型的环流特征及其主要造成的强对流天气类型进行分析。结果表明:1天气形势主要有4类:以短时强降水为主的暖湿切变型,主要出现在7、8月;以冰雹天气为主伴随短时强降水和雷暴大风的冷涡型,主要出现在6、7月;以雷暴大风为主的西北气流型,主要出现在5月;以雷暴大风和短时强降水为主的西风槽型,主要是出现在6、9月。2暖湿切变型主要特征是低层为暖湿气流和充足的水汽输送、中层为西风气流;冷涡型中高层有较强偏北气流的干冷空气侵入和低层有较好的水汽条件;西北气流型中高层有强烈的干冷空气侵入和强垂直风切变;西风槽型的动力、热力条件都较弱。3西北气流型和冷涡型出现强对流天气的频率最高,达65%以上,暖湿切变型次之,西风槽型最低。 展开更多

关键词 som方法 强对流天气 天气形势 聚类分析

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基于AHP-TOPSIS和SOM聚类的区域创新策源能力评价 被引量：57

20

作者 朱梦菲 陈守明 邵悦心 《科研管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第2期40-50,共11页

提高创新策源能力既是区域高质量发展的本质要求,也是应对当今国际挑战的战略选择。本文通过对创新策源能力内涵的梳理,从学术新思想、科学新发现、技术新发明、产业新方向四个方面,选取40个三级指标,构建区域创新策源能力评价指标体系... 提高创新策源能力既是区域高质量发展的本质要求,也是应对当今国际挑战的战略选择。本文通过对创新策源能力内涵的梳理,从学术新思想、科学新发现、技术新发明、产业新方向四个方面,选取40个三级指标,构建区域创新策源能力评价指标体系。选取我国31个省市区的统计数据,运用AHP-TOPSIS法确定创新策源能力评价值,利用SOM算法进行聚类分析,确定区域创新能力等级。本评价方法有助于区域创新策源能力的评价和建设。 展开更多

关键词 创新策源能力 评价指标体系 TOPSIS法 som聚类

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