基于征兆邻搜索优化聚类和自组织映射神经网络的多病害诊断

• 作者: 匡金骏 张可 柴毅
• 来源期刊: 农业工程学报
• 学科: 农学
• 关键词: 多病害诊断 人工神经网络 自组织映射 邻搜索优化 聚类分析 番茄病害
• 年，卷（期）: 2011,（1）
• 页码范围: 215-222
• 页数: 8页
• 分类号: TP183|S436.412.1|TP277
• 字数: 6716字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1002-6819.2011.01.035

摘要

复杂过程具有多样性的特点,常出现多种异常同时发生的情况.针对该问题,对异常过程中征兆的表现及其描述进行了分析,在已有自组织特征映射神经网络(SOMNN,Self-organizing Map Neural Networks)单一故障(病害)诊断的方法的基础上,提出了具有3级分析结构的SOMNN的多诊断模型.该模型以欧几里德距离作为主要判别条件对邻搜索方法进行优化和改进,在诊断过程中不用学习多病害样本.并在此基础上以农作物中具有代表性的番茄病害为例,提取病害征兆,建立病害与病害征兆之间的映射关系,完成了对病害征兆组合的分类,通过对实例的仿真,证明了该方法在多病害诊断上能获得良好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	柴毅		157	2347	25.0	41.0
2	张可		8	235	5.0	8.0
3	匡金骏		7	73	5.0	7.0