基于自组织特征映射网络的电能质量综合评估

为支持未来市场的电能质量多级事务和电能质量综合管理,提出了一种基于自组织特征映射(SOFM)网络的电能质量综合评估新方法.文中介绍了SOFM网络的模型和原理,设计了SOFM法综合评估电能质量的模型,并以现有文献中的实例为样本,将该方法与目前几种常用的评估方法进行比较,结果表明文中所提方法适用于电能质量综合评估工作,并具有显著的实用性.     

改进的自组织特征映射网络及应用

在自组织特征映射网络研究的基础上,对其网络结构进行了改进,利用改进后的自组织特征映射网络算法进行油气检测.根据已知井位的油气属性,验证了该方法的有效性,并将其运用于未知井位的油气属性的预测.     

基于自组织特征映射的移动传感器网络控制

针对概率型感知模型的移动传感器网络中覆盖区域为时变的情况,提出了一种基于自组织特征映射的实时覆盖算法.其中自组织特征映射依据实时采样的样本点来对覆盖目标区域进行拓扑映射,并依据多智能体系统中的一致性控制算法使移动传感器载体形成预定编队,完成覆盖任务.最后通过实验仿真验证了该算法的优良性能.     

基于自组织特征映射的图像分割算法研究

提出了一种基于自组织特征映射的图像分割算法,实现了计算机对图像的初步理解,从而在某种程度上模拟了生物的初级视觉功能．通过分析研究Kohonen网络的自组织特征映射过程,构造了基于Kohonen网络的图像分割神经网络方法,应用自组织特征映射方法将原始图像分割为有序化的相关特征区域．最后结合图像分割的特点对算法进行了改进,结合有监督的学习算法,使得图像的分割最终在先验知识的指导下进行．实验结果表明将Kohonen网络应用于图像分割使得算法具有很强的自适应性,能够在很大程度上避免背景及噪声对分割的影响．     

基于自组织特征映射神经网络的短期负荷预测

提出了一种基于自组织特征映射神经网络(Kohmonen网络)的短期负荷预测方法，根据Kohonen网络的聚类特性，样本在输入时就已分好类。输入既有与负荷曲线平滑性有关的数据又有反映负荷周期性变化的数据。在学习训练时，区别于普通的无监督竞争学习采用有监督竞争学习方式，缩短了学习时间，提高了学习精度。实例分析征明了该方法的有效性。     

自组织特征映射网络的分析与应用

数据挖掘的方法主要包括检索和分类两类,而各自都有缺陷.针对这些缺点提出先利用自组织映射的方法对采集的数据进行聚类和可视化,获得一些关于采集到的数据的初步信息.自组织映射法的目的是一个将高维数据非线性的投到一个预先定义好的二维拓扑中.它通过竞争学习的方法达到了降维、聚类、可视化的目的.     

自组织特征映射网络的分析与应用

数据挖掘的方法主要包括检索和分类两类,而各自都有缺陷。针对这些缺点提出先利用自组织映射的方法对采集的数据进行聚类和可视化,获得一些关于采集到的数据的初步信息。自组织映射法的目的是一个将高维数据非线性的投到一个预先定义好的二维拓扑中。它通过竞争学习的方法达到了降维、聚类、可视化的目的。     

基于自组织特征映射网络的全国地级市城市地价区域分类研究

地级市是我国经济发展相对迅速的区域, 也是土地供应重组、交易活跃的重点区域。以2005年我国土地出让面积、土地平均价格、地区生产总值、地区生产总值增长率和 固定资产投资等 5 个变量作为聚类指标, 构建自组织特征映射( SOFM) 人工神经网络模型, 将我国282 个地级市分为高地价发达区、低地价发达区、高地价欠发达区和低地价欠发达区共4 个类型区域, 并对每个类型区的土地价格和社会经济发展状况做出分析讨论。SOFM 模型聚类结果与客观实际较为吻合, 效果良好。结果表明, 自组织特征映射 网络对于地级市土地地价的区域差异具有良好的表征能力。     

基于自组织特征映射神经网络的聚类分析的应用

介绍了自组织特征映射神经网络结构和算法,并将此神经网络用于葡萄酒化学成分产地的聚类分析,实验结果表明：该网络的聚类准确率达到了87％,具有一定的科学性和适用性。     

基于自组织特征映射的属性离散化方法

基于粗糙集理论,用K-W方法初步评价各连续属性的重要性,用自组织特征映射的聚类方法进行离散化,以决策表相容性为判决标准.试验表明,这是一种令人满意的离散化方法.     

基于SOFM的入侵检测技术研究

通过引入自组织特征映射神经网络,提出了一种智能化的入侵检测技术。仿真实验表明,该方法完全可以运用于入侵检测系统之中,并有助于提高入侵检测系统的性能和网络的安全性。     

基于信息熵的教学模糊综合评价研究

教学评价是一个结构复杂和影响因素众多的过程.针对一般教学评价方法的缺陷,引入信息熵的理论,结合模糊综合评价法,提出了基于熵的模糊综合评价法,克服了单一评价方法在权重确定方面的不足,并将之应用到教学评价过程中,表明运用该方法的评判结果更客观、科学、合理.     

基于网络的总体方案多层次综合评价系统

在对现有的几种评价方法进行分析的基础上,针对评价对象在评价时要求细化指标、分层评价的实际情况,提出了一种将层次分析法和灰色模糊评价方法相结合的基于局域网的总体方案多层次综合评价方法.将局域网与评价系统结合起来,采用B/S结构,采取检查登录机制确保系统安全,利用ASP环境下的网络传输技术进行数据传输,使用数据库技术作为评价系统模块和网络通信结构模块之间的数据接口,建立了一种可用于总体方案评价的基于网络的评价支持系统.应用所开发的系统和提出的综合评价方法,对某组巡航导弹进行总体方案评价,结果表明,该评价方法和所开发的评价支持系统是较为实用和有效的.     

基于模糊综合评判理论的瓦斯突出危险性预测

针对影响矿井瓦斯突出的地质条件、瓦斯压力、埋藏深度、煤的坚固系数等因素的不确定性、模糊性特点,为了准确预测未开采水平矿井瓦斯突出的趋势和危险性,利用模糊综合评判理论进行分析、研究,建立了一级模糊综合评判模型。并应用该模型对大兴矿7～2#煤层的瓦斯突出等级作出预测。验算结果表明,此方法具有较高的可靠性和实用性。     

信息优势的模糊综合评价方法

通过分析信息优势的各种影响因素,建立了信息优势的二级评价指标体系,给出模糊综合评判的一般步骤,并对某作战部队的信息优势进行了实例分析.     

基于三层BP网络的分馏产品质量综合评价

提出了一种基于人工神经网络的分馏产品质量综合评价方法.首先介绍了一种归一化效用函数,把不同类型、不同量纲的原始评估值转换到[-1,1]区间,该效用函数较好的体现了"奖优罚劣"原则,同时对于神经网络又更容易学习和训练;其次,详细介绍了基于人工神经网络的分馏产品质量综合评价原理,并将之运用于实际,取得了较满意的效果;最后,简述了基于神经网络的分馏产品质量综合评价的优点.     

高职学生顶岗实习的多级模糊综合评判

分析目前高职院校顶岗实习评价过程存在的主要问题,结合高职院校的顶岗实习特点和高职人才培养目标,构建具有高职特色、科学合理的顶岗实习评价体系,应用二级模糊综合评判模型对高职学生的顶岗实习质量进行定性评判与量化评价。结果表明,该模型合理、可靠,为学生顶岗实习的客观评价提供了科学依据。     

基于改进SOFM的矢量量化图像压缩

在介绍矢量量化和自组织特征映射神经网络的基础上,针对基于自组织特征映射神经网络的矢量量化算法,在初始码书生成、获胜神经元搜索策略以及调整获胜码字及其拓扑领域权值等方面进行改进.实验结果表明改进算法具有合理性和有效性.     

基于DHGF的供电企业发展水平综合评价方法

由于现有评价方法的优缺点具有互补性,本文把改进的Delphi法、层次分析法、灰色关联统计和模糊评判综合集成为DHGF综合评价模型,在评价的不同步骤运用不同的方法.利用该模型对供电企业发展水平进行了综合评价研究,取得了满意的效果.     

矿井通风静态模糊综合评判

为了解矿井生产中的安全隐患，在深入研究系统评价机理的基础上，应用模糊数学、系统理论及概率统计方法，提出了矿井通风系统静态模糊综合评判方法。实例证明，该评价系统科学、准确、全面，为煤矿生产计划、科学管理和正确决策提供了科学依据。