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神经网络方法和模糊集理论用于图像处理和目标检测时各有优势,文中提出了一种将神经网络和模糊集理论集成的混合方法,即模糊多层自组织神经网络法。该方法将模糊测度作为神经网络的目标函数,网络包括多层结构,任一层中的一个神经元对应图像中的一个像素,该神经元只与前一层的对应元素及其邻域元素连接。针对遥感图像的实验处理过程证明该方法能够有效地进行目标检测和提取,并且具有良好的噪声免疫力。 相似文献
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用户流失预测问题广泛应用在银行、金融、电信等多种领域。对用户行为进行有效的预测和分析有助于企业的竞争和了解瞬息万变的市场规律。采用3种混合的数据挖掘模型对用户流失问题进行了研究,以形成一个准确高效的用户流失预测模型。这3种模型应用于数据挖掘的两个阶段:聚类阶段和预测分析阶段。在第1阶段中,对用户的数据进行过滤。第2阶段对用户行为进行预测。第1个模型采用了二分k-means算法进行数据过滤和多层感知人工神经网络(MLP-ANN)相结合进行预测。第2个模型采用层次化聚类与MLP–ANN相结合进行预测。第3个模型使用自组织映射(Self-Organizing Maps)与MLP-ANN进行预测。这3种模型预测分析基于真实数据,用户流失率采用3种模型混合计算的方式得出结果并同真实值进行比较。分析结果表明采用多模型的混合数据挖掘模型的数据准确度优于普通的单一模型。 相似文献
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对于多目标杂波环境中的机动目标跟踪,由于目标集群中各个目标间的空间距离可能小于探测器的空间分辨率,因而可能出现误跟、诱饵欺骗与杂波虚警等一系列严重后果。对此,提出一种综合运用UKF(不敏卡尔曼滤波)和SOFNN(自组织模糊神经网络)的UKF-SOFNN滤波跟踪算法,将机动目标模型视作严格的非线性系统,利用UKF-SOFNN对非线性参数的辨识能力提高对锁定机动目标的跟踪能力。仿真实例表明,该算法能有效地辨识目标群中的目标,并进行可靠的跟踪。 相似文献
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节点位置信息对声纳浮标网络的建立具有十分重要的意义,利用它可以完成节点身份划分、路由建立等工作.鉴于传统GPS广播方式的低效性,提出了一种GPS共享协议,并利用网络仿真软件OPNET仿真证明:该协议能够以无冲突方式快速实现网络节点GPS信息的共享和拓扑结构的自辨识.同时,针对GPS所固有的定位偏差问题,提出了一种网络节点GPS求精算法,OPNET仿真证明:该算法可提高对网络整体拓扑结构的把握精度. 相似文献
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从战场恶劣环境通信设备无法正常通信的条件下,介绍了一种自组织网络稳定度的模型。通过比较自组织网络结构中微结构和巨结构的优缺点,动态地描述了结构间的聚合和裂解。基于结构分析,考虑单点突变对网络稳定性的影响,从时间因素策略方面,提出了一个基于预测最稳定链路生存时间的一种分布式成群策略。通过合理建模以及优化路由算法,尽可能地维护网络结构的稳定。 相似文献
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针对利用一维自组织映射进行彩色分割时聚类数目应该根据经验人为预先设定这一问题,基于误差平方和准则,提出了一种根据误差平方和的变化速率来自动地确定类数的方法。通过对两个实例的处理,验证了该方法的有效性。 相似文献
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为了解决缺少故障样本情况下的涡轮泵健康状态判别问题,分析了涡轮泵振动信号的频谱,提取了频段能量比作为其故障检测特征,并讨论了自组织映射的竞争学习原理及聚类结果的U-矩阵表示,提出了一种基于频段能量比的自组织映射故障检测算法,并实现了该算法最佳匹配神经元的选择和权重向量的自适应更新。通过某型液体火箭发动机历史试车数据的验证,结果表明,健康涡轮泵数据利用该算法聚类时仅存在一个类别,相邻神经元距离小于0.1;反之,故障涡轮泵数据利用该算法聚类时明显存在两个或多个类别,且相邻神经元的最大距离大于0.1。因此,基于频段能量比的SOM算法能有效地判别涡轮泵的健康状况。 相似文献
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