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输送带纵向撕裂SOM检测方法
为准确识别输送带纵向撕裂,将自组织特征映射(SOM)引入到输送带纵向撕裂检测中。输送带图像经过中值滤波预处理之后,提取其梯度方向直方图特征作为SOM网络的输入,采用卡方距离描述特征之间的相似性,建立了输送带图像纵向撕裂的SOM检测模型,详细介绍SOM训练过程,最后对文中算法进行了仿真实验。实验结果表明采用SOM网络识别输送带纵向撕裂具有良好的效果,为输送带自动识别拓宽了思路。
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基于SOM网络和归一化切割（Ncut）的双层聚类和可视化(光线投射算法)
... 多维传递函数的设计问题，提出了一种二维聚类方 法。一阶自组织图聚类（SOM）将高维特征数据投影到二维拓扑保留图中。二 阶聚类降低了 SOM 神经元的设计自由度。从大量的 SOM 神经元到可管理的簇。 在提供信息的 SOM 网络的指导下，用户通过选择集群以交互方式发现体素中有 趣的结构，在必要时可视 ... 用 QT 实现了一个可视化软件，导入体数据，体数据对应的类，对应类 的颜色表和 SOM 拓扑图对应的类这些文件，就可以通过光线投射算法来可视化 对应的三维体数据，因为我们 ...
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SOM神经网络在全液压钻机液压系统故障诊断中的应用
利用神经网络的非线性映射及其高度的自组织和自学习能力,将SOM网络应用于钻机液压系统的故障诊断。根据钻机液压系统故障的特点,选取能够表征全液压钻机故障特点的样本,设计相应的SOM神经网络,并在MATLAB环境下实现了对网络的训练和仿真实验,表明该方法有很强的实用性,为全液压钻机的故障诊断提供了一种途径。
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基于最优小波包与SOM-BP融合的柴油机故障诊断
柴油机振动信号具有非平稳性,用最优小波包将不同故障的振动信号分解到不同频段。提取各频段的能量组成特征向量输入SOM-BP神经网络,通过神经网络输出结果判别柴油机的故障类型。与BP网络的训练结果相比较,证明将最优小波包分解与SOM-BP神经网络相结合的方法可以得到更好的分类结果,有一定的工程实用性。
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基于SOM神经网络的煤矿智能变电站故障录波启动判据算法
由于传统故障录波启动判据算法具有一定局限性,论文提出一种基于SOM神经网络的算法。以A相电流越限为例进行了算法的研究,依次完成SOM神经网络的构建,网络训练以及聚类预测,将输入向量归一化后输入到训练好的SOM网络中,输出结果会在二维平面阵列中显示出来,网络拓扑结构中的蓝色神经元代表A相越限,此时需要启动录波。为了验证模型的正确性,依次将维数不同的两组向量输入网络模型中,输出结果表明,基于SOM神经网络的故障录波启动判据算法自适应能力较强,能有效地完成录波启动,误差较小。
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思福迪-LogBase SOM运维安全管理系统-产品安装手册.docx
Logbase运维安全管理系统（Logbase SOM）是新一代操作行为管理安全审计系统，通过B/S方式进行管理，其主要功能为实现对运维人员远程操作服务器、网络设备、数据库过程的授权、监控与审计，实现对IT运维过程的全面监管。支持对多种远程维护方式的支持，如字符终端方式（SSH、Telnet、Rlogin）、图形方式（RDP、X11、VNC、Radmin、PCAnywhere）、文件传输（FTP、SFTP）以及多种主流数据库的访问操作。
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python实现SOM算法
主要为大家详细介绍了python实现SOM算法，聚类算法，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下
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