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基于SOM方法的粉蚧在中国定殖风险评估
1
作者 谷雨 汤敬诚 +1 位作者 梁志扬 王佳楠 《生物安全学报(中英文)》 北大核心 2025年第1期68-80,共13页
【目的】粉蚧是具有较强繁殖和扩散能力的生物类群,严重危害杧果、荔枝等果树和其他经济作物,有必要加强外来有害粉蚧入侵风险评估。本研究采用自组织映射地图(self-organization map,SOM)完全定量模型,评估了粉蚧在世界各国,特别是我... 【目的】粉蚧是具有较强繁殖和扩散能力的生物类群,严重危害杧果、荔枝等果树和其他经济作物,有必要加强外来有害粉蚧入侵风险评估。本研究采用自组织映射地图(self-organization map,SOM)完全定量模型,评估了粉蚧在世界各国,特别是我国的定殖可能性,筛选出潜在入侵粉蚧物种,从而把粉蚧科物种数量降低到一个可以管理的水平,为我国粉蚧早期预警、检疫措施及综合防控提供可靠的理论依据。【方法】本研究整理出109种粉蚧在世界176个国家的地理分布0/1矩阵,利用SOM算法进行粉蚧科具有相似集合体的国家聚类分析。【结果】176个国家被聚成49类,具有较相似的粉蚧科物种集合体的国家聚为一类,地理位置上相邻或接近的国家聚为一类。进一步筛选出尚未在中国定殖的粉蚧科物种的SOM指数并对其进行排序,得到定殖风险排名名单。重点评估截获秀粉蚧、李比利氏灰粉蚧和葡萄绵粉蚧在包括我国在内的尚未分布国家的定殖风险。上述3种粉蚧在我国的定殖风险排名分别为第1、第2和第6名。【结论】可造成严重经济损失的截获秀粉蚧、李比利氏灰粉蚧和葡萄绵粉蚧在我国具有很高的定殖可能性,建议加强有针对性的口岸和产地检疫及综合防控,防止这些危险性粉蚧的传入,从而促进我国水果贸易的健康发展。 展开更多
关键词 粉蚧 果树 自组织映射地图 定殖
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基于SOM自组织神经网络和K-means方法探究地表水与地下水之间的水力联系
2
作者 张大龙 黄勇 《水力发电》 2025年第4期6-11,共6页
针对地表水与地下水之间的水力联系,引入SOM自组织神经网络和K-means方法,以华北平原某污染河段为研究对象,探讨地表水与地下水之间的水力联系。经分析,发现地表水和1号、2号、6号、7号观测井的地下水水质基本一致,水力联系较强;与3号、... 针对地表水与地下水之间的水力联系,引入SOM自组织神经网络和K-means方法,以华北平原某污染河段为研究对象,探讨地表水与地下水之间的水力联系。经分析,发现地表水和1号、2号、6号、7号观测井的地下水水质基本一致,水力联系较强;与3号、8号、9号、10号、12号、13号观测井的地下水水质差异较大,水力联系较弱,研究结果与传统系统聚类方法的结果基本一致。结果表明,此方法能够精确地判别地表水和地下水之间的水力联系,为识别不同含水层的水力联系提供了新的解决思路和技术手段。 展开更多
关键词 地表水 地下水 水力联系 水化学分析 som自组织神经网络 K-MEANS 聚类分析
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基于PSO+SOM神经网络的无人机装备故障智能诊断研究
3
作者 沈延安 陈强 杨克泉 《火力与指挥控制》 北大核心 2025年第1期152-159,168,共9页
针对当前无人机装备故障人工诊断效率低、智能诊断方法少、故障识别正确率低以及SOM神经网络收敛速度慢等问题,提出一种基于PSO+SOM神经网络的故障智能诊断方法。通过改进PSO算法优化SOM神经网络和对比PSO、GA、ACO对SOM神经网络的改进... 针对当前无人机装备故障人工诊断效率低、智能诊断方法少、故障识别正确率低以及SOM神经网络收敛速度慢等问题,提出一种基于PSO+SOM神经网络的故障智能诊断方法。通过改进PSO算法优化SOM神经网络和对比PSO、GA、ACO对SOM神经网络的改进效果,以及比较LVQ、BP、传统SOM、PSO+SOM神经网络的故障诊断效果,结果表明PSO+SOM神经网络的故障诊断模型具有适度值小、判别时间短、迭代次数少、准确率高、收敛速度快的优点,为实现无人机装备故障智能诊断提供一种高效的方法。 展开更多
关键词 无人机 som神经网络 PSO算法 智能化 故障诊断
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基于SOM神经网络的变电站高压电气设备自动检测方法研究
4
作者 冯永康 王梦欣 《通信电源技术》 2025年第3期82-84,共3页
当前变电站高压电气设备自动检测节点的部署一般采用定点形式,覆盖区域较小,导致错误检测次数增加,为此提出基于自组织映射(Self-Organizing Maps,SOM)神经网络的变电站高压电气设备自动检测方法。采用多点位的方式扩大自动检测的覆盖区... 当前变电站高压电气设备自动检测节点的部署一般采用定点形式,覆盖区域较小,导致错误检测次数增加,为此提出基于自组织映射(Self-Organizing Maps,SOM)神经网络的变电站高压电气设备自动检测方法。采用多点位的方式扩大自动检测的覆盖区域,实现对多点位自动检测节点的部署,构建SOM神经网络高压电气设备自动检测模型,将数据输入该模型从而得到相关的检测结果。测试结果表明,设计方法的错误检测次数较少,这表明该方法的稳定性与针对性更强,具有较高的实际的应用价值。 展开更多
关键词 自组织映射(som)神经网络 变电站 高压电气设备 自动检测 检测节点部署
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改进SOM算法的电网负荷预测与实测验证分析
5
作者 高嘉浩 杜跃 赵树志 《粘接》 2025年第2期189-192,共4页
为了提高电网负荷预测能力,设计了一种改进SOM聚类算法的电网负荷预测方法。在UCI数据集中测试该方法的有效性,并测定了电网运行阶段的负荷特性。研究结果表明,经过改进的SOM聚类算法的Max-AE减小,使算法拟合能力显著提升,预测误差明显... 为了提高电网负荷预测能力,设计了一种改进SOM聚类算法的电网负荷预测方法。在UCI数据集中测试该方法的有效性,并测定了电网运行阶段的负荷特性。研究结果表明,经过改进的SOM聚类算法的Max-AE减小,使算法拟合能力显著提升,预测误差明显减小。利用cholesky分解获得的SOM聚类算法相对于普通SOM聚类算法表现出更强跟踪能力。核极限学习机能够在最短时间内达到最佳拟合效果,具有优异泛化能力。用户负荷测试聚类激活神经元具有明显差异,SOM聚类算法准确率均在97%以上,通过验证本算法具有很好的精度。 展开更多
关键词 电网 负荷 som聚类 预测 泛化能力
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基于SOM聚类的物联网大数据中有效信息挖掘系统
6
作者 邓凯 章荣燕 +3 位作者 郭清 李宇 陈隆晖 徐靖淞 《电子设计工程》 2025年第6期53-56,62,共5页
针对物联网大数据中有效信息挖掘困难的问题,对其根源进行分析,该问题主要是数据资源分配不清晰导致的。因此提出结合粒子群算法对SOM聚类进行改进的物联网大数据有效信息挖掘系统。通过粒子群算法对SOM聚类的权值进行优化,并结合自回... 针对物联网大数据中有效信息挖掘困难的问题,对其根源进行分析,该问题主要是数据资源分配不清晰导致的。因此提出结合粒子群算法对SOM聚类进行改进的物联网大数据有效信息挖掘系统。通过粒子群算法对SOM聚类的权值进行优化,并结合自回归模型对数据特征作出估计,同时对集群进行动态分配。经过实验验证,结果表明改进后的算法的资源利用率更高,对数据特征的预测更加准确,有效信息的挖掘效率更高,整体上的执行延迟在0.2 ms左右。 展开更多
关键词 物联网 数据流 粒子群算法 som聚类 数据特征 数据信息
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基于SOM网络的水温定值控制
7
作者 刘俊鹏 陈永增 《自动化应用》 2025年第2期128-130,134,共4页
以应用于中央热水系统的快速热水器为研究对象,提出了一种新的控制方法。该方法融合回归算法与自组织映射(SOM)网络,具有处理多变量非线性问题、适应时变系统的能力,确保快速热水器能够抵御流量波动的干扰,并在各种工况下维持出水温度... 以应用于中央热水系统的快速热水器为研究对象,提出了一种新的控制方法。该方法融合回归算法与自组织映射(SOM)网络,具有处理多变量非线性问题、适应时变系统的能力,确保快速热水器能够抵御流量波动的干扰,并在各种工况下维持出水温度恒定。 展开更多
关键词 中央热水系统 快速热水器 时变系统 水温定值控制 回归算法 自组织映射网络
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基于SOM神经网络的教学认知诊断模型研究
8
作者 梁存良 张玥 +2 位作者 黄宏涛 叶海智 李小娟 《现代教育技术》 CSSCI 2024年第9期59-70,共12页
认知诊断模型在评估知识点依赖关系松散型学科知识状态时,因其生成的可达矩阵较为稀疏,易导致认知诊断的效率和准确度降低。而自组织映射(Self-Organizing Maps,SOM)神经网络可在不考虑知识点依赖关系的情况下,通过自动发现样本中的内... 认知诊断模型在评估知识点依赖关系松散型学科知识状态时,因其生成的可达矩阵较为稀疏,易导致认知诊断的效率和准确度降低。而自组织映射(Self-Organizing Maps,SOM)神经网络可在不考虑知识点依赖关系的情况下,通过自动发现样本中的内在规律和本质属性,实现对学生知识状态的分类与评估。基于此,文章构建了基于SOM神经网络的教学认知诊断模型,在“大学英语视听说”课程中开展了此诊断模型的教学应用,并从诊断结果、学习成效、满意度三个方面进行了应用效果分析,结果表明:诊断模型用于知识点依赖关系松散型学科时,能够通过自组织聚类消除学生答题过程中的误差,精准、高效地分类评估学生的知识状态;诊断模型有助于教师实施有针对性的补救教学,在提高学生的学习效率和避免成绩的两极化方面效果显著;学生对诊断模型的整体满意度也较高。文章的研究丰富了教学认知诊断理论,可为个性化学习、精准补救教学提供诊断方法和实践经验。 展开更多
关键词 som神经网络 认知诊断 知识状态 补救教学 个性化学习
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考虑替代性的SOM神经网络卷烟配方模块分类方法研究
9
作者 王林 左平聪 +3 位作者 管雨涵 朱咏琦 周红审 吴庆华 《湖北农业科学》 2024年第8期164-170,共7页
为了提高模块替代决策效率和整个卷烟制造系统柔性与生产效率,提出了一种基于替代度的SOM神经网络模型对卷烟配方模块进行分类,并与历史替代统计结果进行比对。结果表明,替代度能较好地衡量模块间的替代程度,替代度越大,每个类别中的各... 为了提高模块替代决策效率和整个卷烟制造系统柔性与生产效率,提出了一种基于替代度的SOM神经网络模型对卷烟配方模块进行分类,并与历史替代统计结果进行比对。结果表明,替代度能较好地衡量模块间的替代程度,替代度越大,每个类别中的各项质量指标一致性越强,模块质量越相似,越推荐进行相互替代;在以不同替代度标准取值对卷烟配方模块进行分类时,替代度标准值越大,分类越细,选择替代度标准值为3.06作为卷烟配方模块强替代性的标准进行分类时是最合适的,此时每个类别中卷烟配方模块质量具有较高的相似性。基于替代度的SOM神经网络分类结果显示,发生类内替代的比例明显优于一般SOM神经网络算法、两阶段聚类算法和K-means聚类算法,当替代度标准值为3.06时,类内相互替代率可达95.39%,而类间替代率不足5.00%,相同类别模块替代率良好。 展开更多
关键词 卷烟 配方模块分类 替代度 som神经网络
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一种基于SOM与脉冲神经网络的音频识别方法
10
作者 隆二红 王刚 莫凌飞 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第11期1885-1892,共8页
近年来,在人工神经网络技术的推动下,音频分类技术不断提高。然而,传统人工神经网络存在计算功耗大、时域信号处理困难等问题。脉冲神经网络由于其事件驱动的特性,有着低功耗、可解释、时域处理能力强等特点,非常适用于音频信号处理任... 近年来,在人工神经网络技术的推动下,音频分类技术不断提高。然而,传统人工神经网络存在计算功耗大、时域信号处理困难等问题。脉冲神经网络由于其事件驱动的特性,有着低功耗、可解释、时域处理能力强等特点,非常适用于音频信号处理任务。提出一种基于SOM时空特征稀疏编码和SNN有监督分类的音频识别方法,利用MFCC进行时-频域转换后,再利用SOM实现对时间序列音频信号的稀疏编码,不同于其他基于误差反向传播的有监督学习,利用带积分的STDP学习规则训练权重,并且通过使用兴奋抑制双监督训练方法,可以使得SNN有效提取和分析音频信号中的空间特征与时间特征,最终所提方法在TIDIGITS数字音频数据集上取得了96.47%的分类准确度。 展开更多
关键词 脉冲神经网络 音频识别 som时空特征稀疏编码 兴奋抑制双监督训练 低功耗
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基于mRMR-SOM的异步电机轴承故障诊断研究
11
作者 刘文 周智勇 蔡巍 《机电工程》 北大核心 2024年第1期90-98,共9页
针对异步电机轴承故障诊断问题,提出了一种融合最大相关最小冗余特征选择算法(mRMR)和自组织映射神经网络(SOM)的故障诊断方法,并将其应用于轴承故障诊断的不同阶段。首先,在实验室环境下搭建了异步电机故障诊断试验平台,在不同电机状... 针对异步电机轴承故障诊断问题,提出了一种融合最大相关最小冗余特征选择算法(mRMR)和自组织映射神经网络(SOM)的故障诊断方法,并将其应用于轴承故障诊断的不同阶段。首先,在实验室环境下搭建了异步电机故障诊断试验平台,在不同电机状态下分别采集振动、电流和电压信号,利用统计学方法获取了高维混合特征集;然后,以互信息为背景,利用mRMR根据特征与状态标签间的相关性和特征间的冗余性,筛选了具备强区分能力的特征,以避免计算冗余和后验诊断性能下降;最后,采用SOM对异步电机健康和轴承故障状态进行了分类识别,验证了SOM对异步电机轴承故障诊断的有效性,以及mRMR对故障诊断结果的影响。研究结果表明:基于mRMR-SOM的异步电机轴承故障诊断方法能够准确地区分健康和故障状态,测试集分类准确率达到89%;使用mRMR特征筛选能够将154维特征降低至17维,缩短23.5%的网络收敛时间,并将分类准确率由89%提升至98%;试验结果验证了基于mRMR-SOM的异步电机轴承故障诊断方法对于异步电机轴承故障诊断问题的有效性,且证实其具备良好的诊断效果。 展开更多
关键词 自组织映射神经网络 最大相关最小冗余特征选择算法 互信息 特征降维 特征选择 神经网络算法 U矩阵
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融合SOM神经网络与K-means聚类算法的用户信用画像研究 被引量：2
12
作者 罗博炜 罗万红 谭家驹 《铁路计算机应用》 2024年第7期14-19,共6页
为提高现阶段基于K-Means聚类算法的用户信用画像模型的准确性和实时性,提出一种融合自组织映射(SOM,Self-Organizing Map)神经网络与K-Means聚类算法的改进方法。通过SOM对用户数据进行降维和特征提取,直接获得最优聚类数目后再用K-Me... 为提高现阶段基于K-Means聚类算法的用户信用画像模型的准确性和实时性,提出一种融合自组织映射(SOM,Self-Organizing Map)神经网络与K-Means聚类算法的改进方法。通过SOM对用户数据进行降维和特征提取,直接获得最优聚类数目后再用K-Means算法进行聚类分析。通过真实在线借贷平台数据对所提方法进行验证,结果表明,该方法可提升用户信用画像分析的质量,更好地满足金融数据分析中对实时管理和风险控制的要求,为金融机构提供精准的决策支持。 展开更多
关键词 用户信用画像 som神经网络 K-MEANS聚类算法 时间复杂度 风险控制
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基于AHP、FCE和DSM-SOM模型的家用冰箱杀菌器设计
13
作者 赵珊 陈永航 孙道扩 《设计》 2024年第23期111-115,共5页
设计一款功能丰富、外观精致、产品使用人性化的家用冰箱杀菌器。首先,获取归纳用户需求类别,利用层次分析法计算各项需求权重,并对各项结果进行一致性检验,依据需求对冰箱杀菌器进行方案设计;其次,结合模糊综合评价法对设计方案进行评... 设计一款功能丰富、外观精致、产品使用人性化的家用冰箱杀菌器。首先,获取归纳用户需求类别,利用层次分析法计算各项需求权重,并对各项结果进行一致性检验,依据需求对冰箱杀菌器进行方案设计;其次,结合模糊综合评价法对设计方案进行评价与决策;最后,优化设计细节并基于设计结构矩阵、自组织映射网络对其进行结构模块划分,结合聚类结果完成产品结构设计。完成一款家用冰箱杀菌器产品设计。基于AHP、FCE、DSM-SOM模型对冰箱冷藏专用杀菌器进行外观和结构设计,使得产品设计和方案决策更加科学化、合理化、高效化,并对相关产品设计研究具有一定的参考价值。 展开更多
关键词 AHP FCE DSM-som模型 家用冰箱杀菌器 产品设计
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鼻内镜下腺样体切除术对SOM患儿并发症的影响
14
作者 史欣 蒋源 +1 位作者 孙继周 陈进伟 《河北医药》 CAS 2024年第6期870-873,共4页
目的探讨鼻内镜下腺样体切除术在分泌性中耳炎(SOM)患儿中的应用效果。方法选择2019年1月至2022年5月收治的SOM患儿94例,根据随机数表法将其分为参考组和观察组,每组47例。参考组采用鼓膜置管术治疗,观察组予以鼻内镜下腺样体切除术联... 目的探讨鼻内镜下腺样体切除术在分泌性中耳炎(SOM)患儿中的应用效果。方法选择2019年1月至2022年5月收治的SOM患儿94例,根据随机数表法将其分为参考组和观察组,每组47例。参考组采用鼓膜置管术治疗,观察组予以鼻内镜下腺样体切除术联合鼓膜置管术治疗治疗。观察2组听力水平[听性脑干反应(ABR)阀值、ABRI波潜伏期]、疗效、炎性反应[C-反应蛋白(CRR)、肺瘤坏死因子α(TNF-α)]、复发及并发症发生情况。结果2组术后12个月ABR阈值和ABR I波潜伏期水平均较本组术前低,差异有统计学意义(P<0.05),但2组间比较差异无统计学意义(P>0.05);观察组总有效率稍高于参考组,但2组差异无统计学意义(P>0.05);2组术后3 d的血清CRP、TNF-α水平均低于本组术前,且观察组较参考组低,差异有统计学意义(P<0.05);观察组术后12个月的病情复发率及术后12个月内的并发症发生率均明显较参考组低,差异有统计学意义(P<0.05)。结论鼻内镜下腺样体切除术联合鼓膜置管术治疗SOM患儿的疗效确切,能够减轻SOM患儿炎性反应,并可减少病情复发及并发症发生率。 展开更多
关键词 腺样体切除术 内镜 分泌性中耳炎(som) 并发症 炎性反应
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基于SOM-FDA利用XRF对药品铝塑包装片的分类
15
作者 姜红 康瑞雪 郝小辉 《浙江大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期747-752,768,共7页
建立了一种对药品铝塑包装片进行快速分类的方法。利用能量色散型X射线荧光光谱(XRF)仪,对47种不同的药品铝塑包装片样品进行了检验,结合自组织映射(self organizing map,SOM)神经网络聚类,通过最大相关性最小冗余(maximum relevance mi... 建立了一种对药品铝塑包装片进行快速分类的方法。利用能量色散型X射线荧光光谱(XRF)仪,对47种不同的药品铝塑包装片样品进行了检验,结合自组织映射(self organizing map,SOM)神经网络聚类,通过最大相关性最小冗余(maximum relevance minimum redundancy,MRMR)算法对元素重要性进行排序,并利用最近邻(K-nearest neighbor,KNN)分类器处理样品数据。依据样品中所含元素的种类及质量分数的不同,对药品铝塑包装片进行区分。SOM神经网络聚类的结果为9类,KNN分类器的准确率为97.87%。X射线荧光光谱法操作简便快速、无损检材、灵敏度高。建立的分类模型科学准确,可为公安机关大规模筛选、确定侦查方向、缩短侦查时间提供帮助。 展开更多
关键词 X射线荧光光谱法 药品铝塑包装片 自组织映射神经网络 最近邻分类器 分类
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基于特征子空间的SOM天基状态检测算法
16
作者 刘军 陈锐 +1 位作者 肖倩倩 王宇飞 《计算机仿真》 2024年第3期51-56,共6页
在天基信息网中,资源监控系统采集到的性能指标数据量大、冗余特征较多,导致状态检测准确率低、检测时间长等问题。针对以上问题,提出了基于特征子空间的SOM状态检测算法。将特征提取算法嵌入到SOM神经网络模型中,使得网络在训练的同时... 在天基信息网中,资源监控系统采集到的性能指标数据量大、冗余特征较多,导致状态检测准确率低、检测时间长等问题。针对以上问题,提出了基于特征子空间的SOM状态检测算法。将特征提取算法嵌入到SOM神经网络模型中,使得网络在训练的同时提取每个类别对应的属性特征,构成状态对应的特征子空间。并利用状态的特征子空间计算特征对于类别的贡献度,优化SOM神经网络的目标函数,进而提高模型对卫星计算任务执行单元状态检测的速度与准确率。仿真了在不同状态检测模型下的检测准确率、检测灵敏度以及检测时间。结果表明,提出的状态检测模型在检测准确率、检测灵敏度以及检测时间等方面都具有较好的性能。 展开更多
关键词 天基信息网 特征子空间 自组织映射神经网络 状态检测
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研究慢性分泌性中耳炎(SOM)使用地塞米松经鼓膜穿刺和经咽鼓管给药方案治疗的临床效果
17
作者 朱娟娟 《中国科技期刊数据库 医药》 2024年第9期0005-0008,共4页
本研究的目的是探究地塞米松在治疗慢性分泌性中耳炎(SOM)患者时,经鼓膜穿刺和经咽鼓管给药两种不同给药途径的临床效果。方法 为此,本院自2020年5月至2023年5月期间选取了100名SOM患者参与研究。这些患者被随机分为两组,每组50例,均接... 本研究的目的是探究地塞米松在治疗慢性分泌性中耳炎(SOM)患者时,经鼓膜穿刺和经咽鼓管给药两种不同给药途径的临床效果。方法 为此,本院自2020年5月至2023年5月期间选取了100名SOM患者参与研究。这些患者被随机分为两组,每组50例,均接受地塞米松治疗。其中,一组患者采用经鼓膜穿刺给药(观察组),另一组则采用经咽鼓管给药(对照组)。结果 经过治疗后的对比分析,结果 显示观察组的总有效率明显高于对照组,且复发率和不良反应发生率均较低(P<0.05)。此外,在治疗前,两组患者在2kHz、4kHz和8kHz气、骨导阈值水平和气骨导差以及水通道蛋白1(AQP-1)和AQP-4等指标上并无显著差异(P>0.05)。然而,在治疗后,观察组的2kHz、4kHz和8kHz气导阈值水平显著降低、气骨导差明显减小,同时AQP-1和AQP-4指标明显提高(P<0.05)。结论 经鼓膜穿刺给予地塞米松表现出良好的临床效果,有助于改善患者各频率的气导阈值,减小气骨导差,并促进AQP水平上调。此外,经鼓膜穿刺给药还可降低药物治疗不良反应的发生率和复发率。这一疗法值得在临床实践中借鉴。 展开更多
关键词 慢性分泌性中耳炎(som) 地塞米松 鼓膜穿刺 咽鼓管 临床效果
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融合相似预报方法在陇东南短期强降水预报中的应用 被引量：1
18
作者 黄晓远 李旭 +2 位作者 杜梦莹 叶培龙 李艳 《高原气象》 北大核心 2025年第1期214-223,共10页
基于逐步过滤相似法和自组织映射(SOM)神经网络方法,提出了一种融合相似预报方法。利用ECMWF模式预报产品、ERA5再分析资料和地面气象台站观测数据,使用该方法对2021-2022年陇东南地区开展了时效为72 h的强降水预报试验,并对预报效果进... 基于逐步过滤相似法和自组织映射(SOM)神经网络方法,提出了一种融合相似预报方法。利用ECMWF模式预报产品、ERA5再分析资料和地面气象台站观测数据,使用该方法对2021-2022年陇东南地区开展了时效为72 h的强降水预报试验,并对预报效果进行了检验。结果表明:(1)融合相似预报方法的TS评分处于4.5%~9.1%之间,与ECMWF模式预报结果相比表现出一定的优势。随着预报时效的增长,强降水预报的TS评分呈现减小的趋势,其在08:00(北京时,下同)起报的TS评分相对较高。(2)相比于单独使用逐步过滤相似预报,融合相似预报方法的准确性有所提升,并能在一定程度上降低空报率。其中08:00起报和20:00起报的TS评分提高了1.31%和0.63%,而FAR同时下降了2.39%和1.25%。 展开更多
关键词 强降水 短期预报 相似预报 逐步过滤相似 自组织映射(som)
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SOM神经网络算法的研究与进展 被引量：78
19
作者 杨占华 杨燕 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第16期201-202,228,共3页
自组织映射(Self-organizingMaps,SOM)算法是一种无导师学习方法,具有良好的自组织、可视化等特性,已经得到了广泛的应用和研究。该文系统地介绍了SOM算法的产生背景、基本算法。同时对SOM算法的参数设置和其不足进行了分析。重点归纳... 自组织映射(Self-organizingMaps,SOM)算法是一种无导师学习方法,具有良好的自组织、可视化等特性,已经得到了广泛的应用和研究。该文系统地介绍了SOM算法的产生背景、基本算法。同时对SOM算法的参数设置和其不足进行了分析。重点归纳了其发展过程中的各种改进算法,并对其研究热点及应用领域作了简要的综述,最后展望了该算法的发展方向。 展开更多
关键词 神经网络 自组织映射(som) 改进算法 无导师学习 神经元
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基于SOM模型的中国耕地压力分类研究 被引量：10
20
作者 李春华 李宁 史培军 《长江流域资源与环境》 CAS CSSCI CSCD 北大核心 2007年第3期318-322,共5页
根据耕地利用在经济、社会和生态方面面临的压力状况,以指标构建原则为基础,设计一套压力大小量化的指标体系,引入具有较强的聚类和容错能力的自组织特征映射(SOM)神经网络模型,在说明SOM网络模型和算法的基础上,应用自组织特征映射网... 根据耕地利用在经济、社会和生态方面面临的压力状况,以指标构建原则为基础,设计一套压力大小量化的指标体系,引入具有较强的聚类和容错能力的自组织特征映射(SOM)神经网络模型,在说明SOM网络模型和算法的基础上,应用自组织特征映射网络的聚类功能,以MATLAB语言构建SOM网络模型,对我国的31省(市、自治区)耕地利用压力大小进行了分类。结果显示我国耕地压力的区域差显著且与经济地域差异有高度的一致性,表明经济发展是耕地压力的主要来源。选取大样本的神经网络训练得到的结果和现实的一致也表明,自组织特征映射模型是一种适用的耕地压力区域分类新方法。 展开更多
关键词 自组织特征映射网络(som网络) 耕地压力分类 地域差异 中国
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