自组织特征映射神经网络及其在地层压力剖面聚类中的应用

文章分析了Ｋｏｈｏｎｅｎ的自组织特征映射神经网络的基本特征,讨论了实际应用的技术问题,并给出了算法。将该方法应用于川东地区地层压力剖面分类,结果令人满意。     

基于自组织特征映射聚类的协同过滤推荐算法

个性化推荐系统是电子商务系统的一个重要研究内容,计算顾客之间的相似性或顾客聚类是产生良好推荐的关键．通过分析个性化推荐的应用特征,即顾客评分数据稀疏及其影响;在开放的电子商务环境中,新顾客不断加入和顾客偏好的迁移,使顾客簇不断发生变化,提出了一种基于自组织特征映射聚类的协同过滤推荐算法,对高堆稀疏的样本进行动态聚类．它具有下列特点：①在自组织特征映射聚类中,引入抑制函数,使其能够适应顾客评分数据的稀疏性;②设置神经元的分裂和合并过程,使其能够满足顾客聚类的动态变化．通过实验分析,表明该算法能够适应顾客评分数据稀疏和顾客聚类的动态变化特征,从而提高推荐质量．     

基于有监督核自组织映射的锂电池健康状态预测

高效准确地预测锂电池的健康状态(State of health,SOH)可以保证锂电池的正常运行,提高维护效率及电池本身的稳定性。提出一种基于有监督核自组织映射(Supervised kernel self-organizing map,SKSOM)的建模方法用于锂电池SOH预测。首先,对锂电池的原始放电数据进行预处理及归一化;然后,设计并优化了针对SKSOM的输入特征,在此基础上训练出SOH预测模型;最后,在美国国家航空航天局(National Aeronautics and Space Administration,NASA)的标准锂电池数据集上进行验证。实验结果表明,该文所用的预测模型能有效挖掘出锂电池的SOH规律,预测性能优于其他已有的SOH预测模型。     

基于核函数的模糊C均值聚类算法

通过引入Mercer核,把输入空间的样本映射到高维特征空间,实现了对样本在特征空间的优化,使各类样本之间的差别增大,从而较好地实现了对差别微弱的样本类之间的聚类．仿真实验的结果证实了该方法的可行性和有效性．     

基于自组织映照网络的聚类

提出并实现了利用自组织特征映照网络来解决模式识别中的聚类问题的算法,对该算法的理论基础进行了必要的阐述,给出了实现的具体算法,同时提供了计算机的仿真结果。     

SOM的聚类算法研究

自组织特征映射神经网络SOM（Self Organizing Feature Maps）作为一种优良的聚类工具,具有无需监督,能自动对输入模式进行聚类的优点,已经得到了广泛的应用．针对SOM可能出现“死结点”现象,文章引进了“良心”算法,实例证明是有效的．     

基于改进自组织映射聚类算法的连锁故障预测模型

为提高电力系统连锁故障预测的快速性和全面性,提出一种基于改进自组织映射聚类算法的连锁故障预测模型.针对事故链预测模型的故障指标模糊、事故链模型过于庞大等问题,该模型首先设计了初始故障集评价指标、上下级支路间关联性指标.其次改进自组织映射聚类算法,对关联性指标进行聚类分类,并在上下级支路关联性确定中,设定适当阈值.最后,...     

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。     

基于邻域互信息和自组织映射的特征基因选取

针对基因表达谱数据的高维度、低样本和连续型等特点,提出一种结合邻域互信息和自组织映射进行特征基因选取的方法.首先提出一种改进的Relief算法,对基因进行排序生成候选特征集合;然后提出基于邻域互信息的自组织映射算法对生成的候选特征基因进行聚类;最后利用提出的属性重要性系数从每一类簇中选择代表基因组成特征基因子集.实验结果表明,该方法可以快速有效地选取肿瘤特征基因,能获得较好的分类结果.     

基于SOFM网络的改进K-均值聚类算法

针对传统的K-均值聚类算法中随机选取初始聚类中心的缺陷,提出一种改进的K-均值聚类算法,利用自组织特征映射网络(SOFM)自动获得初始聚类中心.实验结果表明,改进的K-均值聚类算法能有效改善聚类性能,提高聚类的准确率.     

基因表达数据聚类中模糊核算法的改进

FCM算法在基因表达数据分析中存在噪声点,影响聚类结果,为此提出了一种改进的模糊核聚类算法,通过使用Mercer核把原始数据映射到高雏特征空间,并为特征空间的每个向量分配一个动态权值,分析权值的大小来识别噪声点,得到一个较为理想的聚类结果：实验结果表明,该方法比FCM聚类算法具有更好的聚类效果．     

基于可生长自组织映射的意识任务分类

在基于脑电（EEG）的脑一机接口技术中，使用可生长自组织映射（SOM）神经网络进行了5类意识任务分类的研究．结果表明：①可生长SOM能够根据数据内部结构自适应地调整确定其映射网络的拓扑形状，在一定程度上反应了数据的分布特征；②可生长SOM更关注那些表达误差比较大的映射单元，从而整体上减小了映射网络的表达误差，提高了对数据模式的表达能力，有利于模式的分类处理；③可生长SOM侧重于表达类别之间的边界信息，这对于分类问题有着积极的作用．与传统SOM相比，使用可生长SOM进行5类分类处理得到的分类精度提高了10％左右，分类正确率可以超过80％，说明可生长SOM在脑-机接口系统中有着很大的潜在应用性．     

结合离散熵和自组织神经网络(SOM)的边缘检测方法

提出了一种结合图像离散熵和自组织神经网络的边缘检测方法.首先,用离散熵选定阈值来分割图像的平滑区域和灰度变化剧烈的区域,用来减少计算量;其次将灰度图像转化为理想二值像素模式;定义了6个边缘类型和6个原型向量.将这些边缘向量作为神经网络的输入,通过SOM对其进行边缘分类从而获得边缘图像.最后将斑点边缘从边缘图像中去除即得到理想的边缘图像.实验结果表明,与其他的边缘检测方法相比获得了较为理想的边缘.     

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。     

基于树型增长神经网络模型的遥感图像聚类

通过对天津海岸带遥感图像的研究，提出了基于树型增长神经网络模型的遥感图像聚类方法。该方法申神经模型的网络结构在训练过程中动态生成，用户可根据需要实现层次聚类，同时可以通过调节扩展因子SF的大小调节聚类的速度和精度，从而提高了聚类的精度和灵活性。     

基于Relief算法的特征学习聚类

聚类作为数据挖掘常用工具之一,是按照事物间的相似性进行的一种无监督分类．然而传统的聚类方法较少考虑特征权值．为此,通过研究、分析Relief算法及其在聚类应用中存在的问题,提出了一种基于Relief算法的特征评价函数,并将此函数运用到特征学习聚类中,以解决特征权值取值不当对聚类产生的负面影响．