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摘要:
针对经典SOM算法无法准确反映原始数据的特征信息,提出了竞争层结构可调的SOM算法--CSA-SOM算法.该算法增加了竞争层神经元动态调节的步骤,调节的依据是不断比较原数据的位置信息和映射后低维空间的位置信息,使两者最终能趋于一致.因此降维后的数据能够较好地保持原数据的特征,包括距离信息、角度信息以及分布信息.该算法有效地实现了红景天药材的准确清晰分类.算法理论分析和实验结果均表明,CSA-SOM算法是一种快速、准确的数据内在规律映射可视化算法,与SOM算法相比,CSA-SOM算法的特征映射效果比较好,解决了SOM算法会使映射后数据结构发生扭曲的问题.
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文献信息
篇名 竞争层结构可调SOM网络在中药模式识别中的应用
来源期刊 数据采集与处理 学科 工学
关键词 SOM网络 CSA-SOM算法 特征提取 降维映射 中药
年,卷(期) 2007,(4) 所属期刊栏目 理论与试验研究
研究方向 页码范围 479-485
页数 7页 分类号 TP183|TP391.4
字数 5774字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1004-9037.2007.04.018
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 宋晓峰 南京航空航天大学生物医学工程系 45 295 8.0 16.0
2 王佩佩 南京航空航天大学生物医学工程系 6 13 2.0 3.0
3 杨平 6 41 4.0 6.0
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研究主题发展历程
节点文献
SOM网络
CSA-SOM算法
特征提取
降维映射
中药
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
数据采集与处理
双月刊
1004-9037
32-1367/TN
大16开
南京市御道街29号1016信箱
28-235
1986
chi
出版文献量(篇)
3235
总下载数(次)
7
总被引数(次)
25271
论文1v1指导