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作品数：151被引量：663H指数：13
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结合SOFM的改进CLARA聚类算法被引量：1
《计算机工程与应用》2010年第22期210-212,共3页段明秀 
介绍了自组织特征映射(SOFM)算法及大规模应用聚类(CLARA)算法的基本思想,提出了一种首先利用SOFM算法对数据集进行粗聚类,确定簇的数目k和神经元的连接权向量,然后从数据集中找出与SOFM算法的神经元的连接权向量最相似的k个代表点作为C...
关键词：自组织特征映射 大规模应用聚类 聚类 替换代价 
基于SOFM的一种新型粗糙集神经网络研究被引量：3
《计算机工程与应用》2005年第18期88-90,102,共4页冯惊雷 张喜斌 张恒喜 
国家部委基金资助项目
结合粗糙集理论的强大定性分析能力和SOFM网络收敛速度快和易于可视化能力,该文提出了一种基于SOFM网络的新型粗糙集神经网络,给出了该模型的流程图,描述了系统各组成部分的工作原理。应用一实例验证了该模型在故障诊断中的有效性,结果...
关键词：粗糙集 SOFM网络 故障诊断 
多光谱遥感数据直接分类变化检测的神经网络方法研究被引量：1
《计算机工程与应用》2004年第28期12-15,共4页陈雪 戴芹 马建文 冯春 
国家863高技术研究发展计划项目(编号:2003AA135280-2);科技奥运国家攻关项目(编号:2002BA904B07-2)
变化检测是近年发展起来的一种遥感时序数据处理方法,用于识别遥感数据在不同时间所记录的地表变化信息。采用传统的基于统计学的分类算法检测两个时期多波段遥感数据变化信息时,如果采取直接分类变化检测的方法会出现统计数据结构的奇...
关键词：直接变化检测方法 SOFM 最大似然分类方法 
基于SOFM的遥感图像的机场区域变化检测被引量：1
《计算机工程与应用》2004年第24期183-185,191,共4页管新 吴秀清 王建将 
国家863高技术研究发展计划项目(编号:2002AA783055)
文章提出了一种新的针对遥感图像机场感兴趣区域变化检测的方法,该方法采用自组织特征映射神经网络对图像进行分类,结合感兴趣区域位置定位结果,利用区域生长分割出感兴趣区域。通过图像间差值,从而获得差异,并利用形状分析的方法对检...
关键词：变化检测 图像分割 神经网络 多边形近似 
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