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结合自组织映射网络及三角形算法的星图识别方法

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中国空间科学技术 2018年第4期38卷 1-10页

作者：刘烟席红霞曹珺曲海波宋崇金陈丽安俊洁中国科学院上海技术物理研究所中国科学院红外探测与成像技术重点试验室上海200083 中国科学院大学北京100049

三角形方法是最经典且应用最广的星图识别方法之一,但是存在搜索范围大、匹配冗余、抗噪能力弱等问题。将神经网络技术应用到星图识别过程中,结合自组织映射网络(SOM)优秀的分类能力和三角形算法可靠的角距匹配能力,提出了一种新的识别... 详细信息

三角形方法是最经典且应用最广的星图识别方法之一,但是存在搜索范围大、匹配冗余、抗噪能力弱等问题。将神经网络技术应用到星图识别过程中,结合自组织映射网络(SOM)优秀的分类能力和三角形算法可靠的角距匹配能力,提出了一种新的识别方法。该方法基于邻近星的分布来构建每颗导航星的特征向量,将其作为SOM网络的输入向量,通过训练得到具有分类识别功能的网络及相应的三角形库。识别阶段,输入待识别星的特征向量,网络输出识别类,在该类对应的三角形库中应用三角形算法查找匹配三角形,完成星图识别。试验发现该方法减小三角形搜索范围、实现快速匹配的同时,提高了识别系统的抗噪能力,在全天识别过程中平均识别时间低于5ms,识别率在噪声标准差为0.025时仍高达99%。

关键词：恒星敏感器星图识别神经网络自组织映射网络三角形算法

基于自组织映射网络的微表情运动规律分析方法

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信号处理 2023年第1期39卷 20-29页

作者：何雨鸿徐忠亮马琳李海峰哈尔滨工业大学计算学部黑龙江哈尔滨150001

表情是人类情感交互的重要方式。神经生理学研究表明:微表情很难由主观意识所控制,是人类真实情感的流露。与宏表情不同,微表情发生常常伴随着面部左右和上下的不对称移动,运动模式复杂。但由于微表情运动幅度小,人眼难以直接观察,微表... 详细信息

表情是人类情感交互的重要方式。神经生理学研究表明:微表情很难由主观意识所控制,是人类真实情感的流露。与宏表情不同,微表情发生常常伴随着面部左右和上下的不对称移动,运动模式复杂。但由于微表情运动幅度小,人眼难以直接观察,微表情运动规律尚未被深入解析。在公共安保等领域,对微表情识别算法的可靠性与可解释性有很高要求。因此,本文旨在研究微表情运动规律分析方法,实现微表情运动规律的系统性解析。本文工作包括:研究基于自组织映射网络(Self-Organizing Maps, SOM)的微表情特征无监督聚类方法,得到微表情运动模式及其概率。定义微表情运动相似度指标,它从面部14个感兴趣区域运动趋势的角度来衡量两个微表情运动特征的差异程度,并作为调节SOM网络权值的依据。本文对CASMEII、SAMM、SMIC和MMEW数据集的微表情样本进行分析,并根据SOM网络的聚类结果总结微表情运动规律,该规律可以指导微表情识别算法特征提取,提升可靠性。

关键词：微表情运动规律无监督聚类分析自组织映射网络微表情运动相似度

基于自组织映射网络的中老年人慢性病关联及共病模式可视化聚类分析

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解放军医学杂志 2022年第12期47卷 1217-1225页

作者：王福琳杨超杜建孔桂兰张路霞北京大学医学部医学技术研究院北京100191 北京大学健康医疗大数据国家研究院北京100191 北京大学第一医院肾内科/北京大学肾脏病研究所北京100034 中国医学科学院免疫介导肾病诊治创新单元北京100034 浙江省北大信息技术高等研究院浙江杭州311215

目的采用可视化聚类分析方法探究我国中老年人群中常见慢性病之间的关联关系及共病模式。方法采用中国健康与养老追踪调查2015年数据,提取年龄≥45岁受调查人群的年龄、性别、居住地、14种慢性病患病及治疗信息,纳入相关信息均完整的研... 详细信息

目的采用可视化聚类分析方法探究我国中老年人群中常见慢性病之间的关联关系及共病模式。方法采用中国健康与养老追踪调查2015年数据,提取年龄≥45岁受调查人群的年龄、性别、居住地、14种慢性病患病及治疗信息,纳入相关信息均完整的研究对象18542例。采用自组织映射(SOM)神经网络与K-Means结合的两步聚类算法,对我国中老年人群慢性病共病模式进行可视化聚类分析。结果患有两种或两种以上慢性病者8044例,共病患病率为43.38%,其中≥60岁老年人群的共病患病率达52.28%。在14种慢性病中,患病率居前三位的分别是关节炎或风湿病(33.02%)、高血压病(31.07%)、胃部疾病或消化系统疾病(23.60%);其中肝脏疾病的未治疗率达56.99%。所有共病患者被划分为4类人群:第1类人群慢性肺部疾患的患病率达97.72%,55.05%罹患关节炎或风湿病;第2类人群高血压病患病率为98.21%;第3类人群血脂异常的患病率高达99.49%,且91.72%患有高血压病;第4类人群73.39%患关节炎或风湿病,且68.11%患有胃部疾病或消化系统疾病。女性和城市人群的共病模式略有不同。结论我国中老年人群的慢性病负担严重、治疗欠佳,不同性别、年龄和城乡人口的共病模式有一定差异。基于可视化聚类方法得到的共病模式结果,对促进多病共防及降低慢性病共病负担有较高的参考价值。

关键词：慢性病共病模式聚类分析自组织映射网络可视化

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基于高斯神经元的自组织映射网络研究

数据采集与处理 2023年第1期38卷 85-92页

作者：刘达陈松灿南京航空航天大学计算机科学与技术学院南京211106

自组织映射网络(Self-organizing map network,SOM)是一种经典的无监督学习方法,具有自组织和联机学习功能。由于其简明与实用等特点,不断涌现出SOM变体以适应各类问题。然而,这些工作基本都采纳了确定性神经元建立网络,忽略了数据本身... 详细信息

自组织映射网络(Self-organizing map network,SOM)是一种经典的无监督学习方法,具有自组织和联机学习功能。由于其简明与实用等特点,不断涌现出SOM变体以适应各类问题。然而,这些工作基本都采纳了确定性神经元建立网络,忽略了数据本身隐含的不确定性信息,导致这些模型的结果缺乏由置信度反映的可解释性,意味着SOM神经元的不确定性刻画能力不足。本文提出了一种高斯神经元SOM网络(Ganssian neuron som network,GNSOM),其神经元节点不再是确定性的,而是建模为高斯分布的高斯神经元,为SOM配备了不确定性功能用于表述数据的不确定性。在实现时,将输入数据同样高斯化,并用Jensen-Shannon(JS)散度代替SOM学习中的欧氏距离作为GNSOM学习中的相似性匹配度量,由此获得了不确定性表示。实验结果表明,GNSOM具有更好的训练效果,并能通过神经元节点的协方差矩阵反映数据的不确定性。由于这种对神经元的高斯化独立于SOM本身,因此能拓展应用于其他神经元模型。

关键词：无监督学习自组织映射网络数据不确定性高斯神经元自组织映射 JS散度

一种改进型自组织映射网络的医学图像压缩方法

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中国组织工程研究与临床康复 2009年第30期13卷 5903-5906页

作者：赵明夏侯春洪深圳职业技术学院电信学院广东省深圳市518055 南昌大学信息工程学院江西省南昌市330031

文章提出一种新的基于自组织映射网络的医学图像压缩算法。该算法在现有压缩算法的基础上改进了学习速率因子和获胜神经元算法的求法。学习速率因子的设计考虑了获胜神经元的选择频率,而在调整神经元权值时综合了本节点和相邻节点的影... 详细信息

文章提出一种新的基于自组织映射网络的医学图像压缩算法。该算法在现有压缩算法的基础上改进了学习速率因子和获胜神经元算法的求法。学习速率因子的设计考虑了获胜神经元的选择频率,而在调整神经元权值时综合了本节点和相邻节点的影响。改进型自组织映射网络算法通过选择赢节点的频率来反映赢节点和输入加权调整的向量值之间的误差,同时它通过当前的权重和前一个的权重的改变比例来调整权重。实验结果表明该方法提高了医学图像的编码效率和重建质量。

关键词：医学图像自组织映射网络矢量量化图像压缩

人类活动和气候变化影响下的黄河下游月径流时-频综合特征的小波分析-自组织映射网络(WA-SOM)分析

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第四纪研究 2010年第1期30卷 145-151页

作者：宋胜丽王栋吴吉春朱庆平王玲南京大学地球科学与工程学院水科学系南京210093 北京中水新华国际工程咨询有限公司北京100053 水利部黄河水利委员会水文局郑州450001

以黄河利津站54年(1950～2003年)的月径流序列为基础资料,以1970年为分界点,对比分析黄河下游1950～1969年和1970～2003年的各月径流序列和年径流序列的变化特征;并把1950～1969年和1970～2003年的各月径流序列的特征值和主周期作为自... 详细信息

以黄河利津站54年(1950～2003年)的月径流序列为基础资料,以1970年为分界点,对比分析黄河下游1950～1969年和1970～2003年的各月径流序列和年径流序列的变化特征;并把1950～1969年和1970～2003年的各月径流序列的特征值和主周期作为自组织映射网络(SOM)的输入向量,分别建立小波分析-自组织映射网络(WA-SOM)耦合模型,根据其输出结果对比分析1970年前后黄河下游各月径流序列的变化情况。研究表明:1970年以后,黄河下游各月径流量明显减少,各月径流序列(除1月和12月)的C_V和C_S显著增大,整体来看,主周期变得更加复杂;并且在1970年之后,3月、4月、5月和6月的径流序列变得相似,汛期8月、9月和10月的径流序列特征差异很大。

关键词：黄河下游人类活动气候变化小波分析自组织映射网络 WA—SOM耦合模型

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基于模糊自组织映射网络聚类的案例库维护

机械设计与研究 2009年第2期25卷 86-89页

作者：庞雅思褚学宁程辉上海交通大学机械与动力工程学院上海200240

针对CBR系统案例库的冗余问题,提出了一个基于自组织映射网络(Self-Organizing Map,SOM)聚类技术的案例库维护方法,首先利用自组织映射网络的可视化特性显示输入数据的大致分布,预估聚类个数,然后利用模糊自组织映射聚类算法对案例库案... 详细信息

针对CBR系统案例库的冗余问题,提出了一个基于自组织映射网络(Self-Organizing Map,SOM)聚类技术的案例库维护方法,首先利用自组织映射网络的可视化特性显示输入数据的大致分布,预估聚类个数,然后利用模糊自组织映射聚类算法对案例库案例进行聚类,最后在聚类基础上构建准案例库。并将该方法应用于水平定向钻产品的案例库维护,结果表明,准案例库规模比原案例库小,同时可以代表原案例库,达到案例库维护目的。

关键词：基于案例的推理案例库维护聚类自组织映射网络

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基于自增长型多级自组织映射网络的模式识别

计算机科学 2004年第5期31卷 159-162页

作者：傅彦周俊临电子科技大学计算机科学与工程学院成都610054

以自组织映射网络为主要研完对象,描述了自组织映射网络的基本模型。在传统自组织映射网络的基础上,提出了基于自增长型多级自组织映射网络的模式识别方法,能够解决传统自组织映射网的静态结构带来的诸多问题,如在进行训练前必须预先确... 详细信息

以自组织映射网络为主要研完对象,描述了自组织映射网络的基本模型。在传统自组织映射网络的基础上,提出了基于自增长型多级自组织映射网络的模式识别方法,能够解决传统自组织映射网的静态结构带来的诸多问题,如在进行训练前必须预先确定网络的模型和神经元数目及其排列方式,若一次分类不准确将严重影响分析结果,等等。而且这种多组结构,还能将输入数据中存在的分级信息直观地表示出来,对于高维数据的分析尤其有利,因此自增长型多级自组织映射网络对大规模模式识别的研完一定会产生极大的促进作用。

关键词：自增长型自组织映射网络模式识别人工神经网络高维数据分析

基于稀疏自编码器与自组织映射网络的轧机颤振预警方法

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锻压技术 2023年第1期48卷 171-178页

作者：时培明张逸伦彭荣荣刘奥运肖立峰燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004 南昌工学院非线性动力学及应用研究中心江西南昌330108

颤振是轧机生产过程中常见的问题之一,严重影响轧机的生产效率。为实现轧机颤振状态的实时监测,预防轧机发生颤振,提出了一种轧机颤振预警方法。该方法利用稀疏自编码器对轧机的振动数据进行降维融合,并且通过自组织映射网络构建能够准... 详细信息

颤振是轧机生产过程中常见的问题之一,严重影响轧机的生产效率。为实现轧机颤振状态的实时监测,预防轧机发生颤振,提出了一种轧机颤振预警方法。该方法利用稀疏自编码器对轧机的振动数据进行降维融合,并且通过自组织映射网络构建能够准确地反应轧机振动趋势的特征指标;同时,以轧机正常运行状态的数据为基准,通过3σ准则设定合理有效的阈值。实验结果表明:所构造的轧机振动趋势特征指标以及设定的报警阈值能够及时发现轧机振动趋势的变化,并在振动达到峰值之前进行报警。最后,将提出的SAE-SOM模型与AE-SOM模型进行比较,结果表明,SAE-SOM模型更加稳定且能够更早发现振动状态的异常变化。

关键词：颤振轧机振动稀疏自编码器自组织映射网络预警

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