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SELF-ORGANIZING MAP OF COMPLEX NETWORKS FOR COMMUNITY DETECTION

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Journal of Systems Science & Complexity 2010年第5期23卷 931-941页

作者： Zhenping LI Ruisheng WANG Xiang-Sun ZHANG Luonan CHEN School of Information Beijing Wuzi University Beijing 101149 China School of Information Renmin University of China Beijing 100872 China Academy of Mathematics and Systems Science Chinese Academy of Sciences Beijing 100190 China Department of Electrical Engineering and Electronics Osaka Sangyo University Osaka 574-8530 Japan

Detecting communities from complex networks is an important issue and has attracted attention of researchers in many fields. It is relevant to social tasks, biological inquiries, and technolog- ical problems since various networks exist in these systems. This paper proposes a new self-organizing map (SOM) based approach to community detection. By adopting a new operation and a new weight- updating scheme, a complex network can be organized into dense subgraphs according to the topological connection of each node by the SOM algorithm. Extensive numerical experiments show that the per- formance of the SOM algorithm is good. It can identify communities more accurately than existing methods. This method can be used to detect communities not only in undirected networks, but also in directed networks and bipartite networks.

关键词：自组织映射网络检测复杂网络社区 SOM算法地图网络技术拓扑连接

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改进自组织映射的多无人机协同任务分配方法

计算机应用 2023年第5期43卷 1551-1556页

作者：孙亚男吴杰宏石峻岭高利军沈阳航空航天大学计算机学院沈阳110136

针对现有算法对多无人机(UAV)协同进行多任务分配时存在负载均衡和执行效率方面的不足,提出一种改进的自组织映射(ISOM)算法。该算法根据飞行时间和任务执行时间设计了UAV的负载均衡度,以提升任务完成的效率;还设计了新的非线性变化的... 详细信息

针对现有算法对多无人机(UAV)协同进行多任务分配时存在负载均衡和执行效率方面的不足,提出一种改进的自组织映射(ISOM)算法。该算法根据飞行时间和任务执行时间设计了UAV的负载均衡度,以提升任务完成的效率;还设计了新的非线性变化的学习率和邻域函数保证ISOM算法的稳定性和快速收敛。然后,在不同任务环境对ISOM算法进行了有效性验证。实验结果表明,与结合遗传算法的粒子群优化(GA-PSO)、Gurobi和ORTools算法相比,ISOM算法的任务完成时间可分别减少15.5%、12.7%和7.3%;在TSPLIB数据集的实例KroA100、KroA150、KroA200上进行航迹长度减小的有效性验证时,与杂草优化(IWO)算法、改进的单亲遗传算法(IPGA)和蚁群单亲遗传算法(AC-PGA)的对比结果表明,ISOM算法在无人机数量为2、3、4、5、8时,均获得了最小的航迹长度。由此可见,ISOM算法在解决多UAV协同多任务分配问题时效果显著。

关键词：多无人机任务分配自组织映射负载均衡执行效率

考虑易用性和可解释性的自组织映射-即时学习风险预测框架

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西安交通大学学报 2023年

作者：马潇驰陆建霍宗鑫夏萧菡南洋理工大学土木与环境工程学院东南大学现代城市交通技术江苏高校协同创新中心东南大学江苏省城市智能交通重点实验室东南大学交通学院

为提高风险预测系统的易用性和可解释性，提出基于自组织映射网络（SOM）改进的即时学习（JITL）风险预测框架。首先，应用SOM对数据样本进行聚类，并对聚类特征进行解释。进而，通过基于聚类结果的样本选择算法构建待测数据的相似样本... 详细信息

为提高风险预测系统的易用性和可解释性，提出基于自组织映射网络（SOM）改进的即时学习（JITL）风险预测框架。首先，应用SOM对数据样本进行聚类，并对聚类特征进行解释。进而，通过基于聚类结果的样本选择算法构建待测数据的相似样本集，在线上调用作为基学习器的支持向量机（SVM）进行建模并输出风险预测结果。最后，采用一个交通事故数据集对风险模型的性能进行测试，检验其精度、易用性和可解释性。结果表明：采用SOM-JITL策略的SVM模型其受试者工作状况曲线面积指标达到0.720，相比不使用该策略的传统SVM模型提高17.5%，精度较高；SOM-JITL模型构建所需参数调节工作少，具有较好的易用性；此外，SOM聚类结果准确识别出处于交通拥堵等高风险场景，与现实场景一致，具有可解释性。综上，SOM-JITL策略能有效提高基学习器的性能，达到精度、可解释性和易用性的平衡，有助于以低成本大规模推广风险预测系统。

关键词：机器学习风险预测易用性可解释性即时学习自组织映射

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知识推理框架下的改进自组织映射方法设计

智能系统学报 2023年第5期18卷 926-935页

作者：杨伟凯王艳江南大学物联网工程学院江苏无锡214122

随着互联网技术的快速发展,在智能制造过程中会伴随着出现海量的工艺知识数据,为了提升对工艺数据的充分利用和掌握,提出一种知识推理框架下的改进自组织映射算法。在协同训练的思想下,对于知识库当中的工艺知识数据进行自组织映射网络... 详细信息

随着互联网技术的快速发展,在智能制造过程中会伴随着出现海量的工艺知识数据,为了提升对工艺数据的充分利用和掌握,提出一种知识推理框架下的改进自组织映射算法。在协同训练的思想下,对于知识库当中的工艺知识数据进行自组织映射网络下的筛选优胜,提高优胜单元的抗局部最优能力;利用改进自组织映射算法对特征优胜单元进行知识推理准则判断,在向量空间的映射下,通过双曲空间距离公式优选出置信度高的样本数据进行更新子代样本集;为了进一步提升特征信息的利用率,在知识推理框架下多次循环筛选提高工艺知识数据的有效预测。通过对铣削过程中真实数据进行建模仿真,验证了所提方法在面对多样本数据情况下的良好预测优化的性能。

关键词：知识推理预测自组织映射智能制造图匹配置信度双曲空间优胜单元

基于均匀自组织映射遗传算法的梯级水库优化调度

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系统工程理论与实践 2017年第4期37卷 1072-1079页

作者：王丽萍王渤权李传刚刘明浩张验科华北电力大学可再生能源学院北京102206

针对遗传算法中初始解分布不均以及易早熟等问题,采用均匀设计方法来生成均匀分布的初始解以及自组织映射算法通过高低维空间映射来改变个体基因从而增强局部搜索能力,提出了均匀自组织映射遗传算法,弥补了传统遗传算法中初始解的生成... 详细信息

针对遗传算法中初始解分布不均以及易早熟等问题,采用均匀设计方法来生成均匀分布的初始解以及自组织映射算法通过高低维空间映射来改变个体基因从而增强局部搜索能力,提出了均匀自组织映射遗传算法,弥补了传统遗传算法中初始解的生成过于随机以及进化过程中易陷入局部解的不足,并将此改进算法在梯级水库的长期优化调度中进行了应用.通过实例计算表明,与遗传算法以及标准粒子群算法相比,此方法拥有更好的全局寻优能力,与动态规划算法结果相近,并且有着较快的计算速度,从而验证了此方法用于处理梯级水库的长期优化调度问题的可行性与合理性.

关键词：梯级水库长期优化调度遗传算法均匀设计自组织映射

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基于自组织映射的高维优化参变量相关性研究

西北工业大学学报 2020年第3期38卷 677-684页

作者：张泽斌张鹏飞李瑞珍郑州大学机械与动力工程学院河南郑州450001

针对多目标优化中计算量大、以及难以提取分析高维数据中的复杂非线性关系的问题,借助自组织映射方法,将隐藏的高维多属性数据特征展现在低维可视空间中。利用NSGA-Ⅱ得到多目标优化问题中的Pareto最优解集,并通过对数据进行聚类分析,... 详细信息

针对多目标优化中计算量大、以及难以提取分析高维数据中的复杂非线性关系的问题,借助自组织映射方法,将隐藏的高维多属性数据特征展现在低维可视空间中。利用NSGA-Ⅱ得到多目标优化问题中的Pareto最优解集,并通过对数据进行聚类分析,从而得到高维最优解集内目标与参数的特征分布、映射关系等特性。以动静压阶梯腔滑动轴承为应用对象,以单位承载力下的摩擦功耗、温升和失稳转速为优化目标,考虑几何结构等约束条件,结合DoE构建相应的低成本、高精度的多目标Kriging代理模型。利用自组织映射方法提取和分析最优特征区域中各目标与参数之间的相关性特征以及映射关系。结果表明,在设计范围内目标与轴向封油边宽度、供油压力之间相关性较强,而与深腔深度、浅腔包角相关性较弱。此方法可更直观地服务于设计人员对于多目标高维优化设计结果参变量的择优。

关键词：自组织映射高维问题表达克里金方法帕累托前沿多目标优化滑动轴承

基于保局投影与自组织映射的风电机组故障预警方法

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太阳能学报 2015年第5期36卷 1123-1129页

作者：董玉亮顾煜炯华北电力大学电站设备状态监测与控制教育部重点实验室北京102206

针对大型风电机组运行工况和状态信息复杂,难以实现故障早期预警的问题,提出基于局部保持投影(LPP)和自组织映射的故障预警方法。该方法充分考虑机组健康状态特征的高维、非线性特点,采用LPP算法实现状态特征提取,并建立基于自组织映射(... 详细信息

针对大型风电机组运行工况和状态信息复杂,难以实现故障早期预警的问题,提出基于局部保持投影(LPP)和自组织映射的故障预警方法。该方法充分考虑机组健康状态特征的高维、非线性特点,采用LPP算法实现状态特征提取,并建立基于自组织映射(SOM)的多状态特征融合健康状态评估模型。采用最小量化误差(MQE)作为机组健康状态指标,并给出健康衰退报警限的确定方法。将该方法用于某1.5 MW风电机组传动系统故障前的健康状态分析,结果表明,该方法提前监测到机组健康状态的衰退趋势,可实现故障的早期预警,避免严重故障发生,并可为合理调整运行和安排维修提供依据。

关键词：风电机组故障预警保局投影自组织映射特征提取

专利价值评估与分类研究——基于自组织映射支持向量机

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数据分析与知识发现 2019年第5期3卷 117-124页

作者：周成魏红芹东华大学旭日工商管理学院

【目的】充分利用专利数据,研究专利价值评估和分类问题。【方法】根据专利的价值指标,设计基于自组织映射(SOM)–支持向量机(SVM)的专利价值评估及分类模型,使用自组织映射方法确定专利的价值类别,采用随机森林(RF)对价值指标进行重要... 详细信息

【目的】充分利用专利数据,研究专利价值评估和分类问题。【方法】根据专利的价值指标,设计基于自组织映射(SOM)–支持向量机(SVM)的专利价值评估及分类模型,使用自组织映射方法确定专利的价值类别,采用随机森林(RF)对价值指标进行重要性排序,并结合包裹式特征选择方法对价值指标进行约简,以提高SVM的分类性能。【结果】通过SOM确定的价值标签能有效反映专利价值的高低;同时,约简后的指标由初始的14个减少到10个,分类准确率由76.28%提高到86.89%。【局限】对每个类别中的专利价值没有细化,专利价值指标存在进一步约减的可能。【结论】本文方法能够为专利研发活动提供支持,避免过度依赖专家判断。

关键词：专利价值评估数据聚类专利价值分类特征选择自组织映射支持向量机

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自组织映射用于数据分析的方法研究

情报学报 2009年第5期28卷 720-726页

作者：安璐张进李纲武汉大学信息资源研究中心武汉430072 美国威斯康星大学密尔沃基分校密尔沃基53211

自组织映射（SOM）是一种人工神经网络方法，它通过将相似的输入数据映射到相同或相近结点，将高维输入数据显示在低维空间中，具有保留输入数据的拓扑结构的优点，便于用户观察数据的分布特点。数据分析是SOM的重要应用领域之一。本文... 详细信息

自组织映射（SOM）是一种人工神经网络方法，它通过将相似的输入数据映射到相同或相近结点，将高维输入数据显示在低维空间中，具有保留输入数据的拓扑结构的优点，便于用户观察数据的分布特点。数据分析是SOM的重要应用领域之一。本文分析了SOM的各种学习算法（包括序列学习、批学习、k-batch学习、将空间访问方法引入SOM等算法）的优缺点和适用情况，挖掘了不同的SOM输出维度、结点形状及输出大小，并分析了三种成熟的SOM工具（SOM Toolbox，Viscovery SOMine和Databionic ESOM Tools）对这些算法、输出形式的支持程度，为SOM用于数据分析提供了细化而适当的方法借鉴。

关键词：自组织映射数据分析人工神经网络方法研究