检索结果-内蒙古大学图书馆

干旱气象 2018年第5期36卷 852-857页

作者：邵建闫军裴晓蓉胡文东代刊中国气象局旱区特色农业气象重点实验室宁夏银川750002 宁夏气象台宁夏银川750002 宁夏气象防灾减灾重点实验室宁夏银川750002 成都信息工程大学大气科学学院四川成都610225 国家气象中心北京100081

利用自组织神经网络算法(SOMs),对1961—2017年宁夏55次典型暴雨过程的500 h Pa环流场进行分型,总结每种类型的环流特征,并结合实况,计算暴雨发生概率。结果表明,SOMs算法可以成功实现宁夏暴雨的分型。影响宁夏的暴雨基本可分为蒙古冷... 详细信息

利用自组织神经网络算法(SOMs),对1961—2017年宁夏55次典型暴雨过程的500 h Pa环流场进行分型,总结每种类型的环流特征,并结合实况,计算暴雨发生概率。结果表明,SOMs算法可以成功实现宁夏暴雨的分型。影响宁夏的暴雨基本可分为蒙古冷涡型、平直气流型、河西低槽型和两高夹击型4种类型。其中,蒙古冷涡型最易产生暴雨,两高夹击型不易产生暴雨。在4种分型中,蒙古冷涡型和平直气流型的分型效果较好。对2016—2017年汛期13次典型暴雨反算分型,发现其分型准确率达84. 6%。

关键词：暴雨分型自组织神经网络算法

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基于主成分自组织神经网络法的测井曲线分层技术

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地质与勘探 2024年第5期60卷 1013-1020页

作者：张强胡志伟王毛毛周成号核工业二一六大队新疆乌鲁木齐830011

在砂岩型铀矿找矿工作中,提高测井岩性分层效率和精度至关重要。为提高砂岩型铀矿岩性分层效果,本文采用主成分分析法对多个测井曲线进行降维处理,将主成分分析法的第一主成分、第二主成分、第三主成分作为自组织神经网络的样本数据,进... 详细信息

在砂岩型铀矿找矿工作中,提高测井岩性分层效率和精度至关重要。为提高砂岩型铀矿岩性分层效果,本文采用主成分分析法对多个测井曲线进行降维处理,将主成分分析法的第一主成分、第二主成分、第三主成分作为自组织神经网络的样本数据,进行自组织神经网络训练,将训练好的网络模型用于砂岩型铀矿岩性的自动化分层。实验结果显示:主成分自组织神经网络法岩性分层精度可达到85%以上,高于传统自组织神经网络算法78%的分层精度,具有更好的测井岩性分层效果。因此,主成分自组织神经网算法的岩性分层方法有效减少了输入样本的种类,简化了自组织神经网络结构,其自动化分层效果要优于传统的自组织神经网络算法。本文的研究结果表明,主成分自组织神经网算法在砂岩型铀矿领域岩性识别工作中具有较好的应用效果。

关键词：测井曲线自组织神经网络算法主成分分析法岩性分层砂岩型铀矿

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基于点云数据的电力三维智能布点研究

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自动化技术与应用 2024年

作者：覃杨付义洲许逵张俊杰张历贵州电网有限责任公司铜仁供电局贵州电网有限责任公司贵州电网有限责任公司电力科学研究院

当前电力三维智能布点多采用计算机辅助设计技术，由于缺少对点云数据的分段处理，导致布点后电力系统的运行效率较低。为此，研究基于点云数据的电力三维智能布点方法。根据电力环境的基本特征，对电力环境显著点云进行采样，并对采集... 详细信息

当前电力三维智能布点多采用计算机辅助设计技术，由于缺少对点云数据的分段处理，导致布点后电力系统的运行效率较低。为此，研究基于点云数据的电力三维智能布点方法。根据电力环境的基本特征，对电力环境显著点云进行采样，并对采集到的点云数据进行预处理，以获取电力环境显著点云数据集。利用自组织神经网络算法对布点区域的空间坐标进行感知，确定布点范围。通过计算点云密度和质心结构，确定电力布点的四个角点坐标，以此实现电力三维智能布点。实验结果表明，利用所提方法布点后的系统运行效率始终保持在60%以上，表明所提方法布点效果较好，具有实用性。

关键词：点云数据电力三维布点电力设备自组织神经网络算法

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基于自组织神经网络在油气分层中的研究

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计算机技术与发展 2021年第2期31卷 44-48页

作者：冯向东张玉琴韩红伟张建亮成都理工大学工程技术学院四川乐山614007

测井曲线的分层研究是勘探和开发油气资源的重要手段,也是认识油气层的地质面貌,以及剖析油气藏量内在规律的一种有力武器。该文介绍了一种基于自组织神经网络对测井曲线进行聚类自动分层的识别方法,它是一种通过网络自身的调节,从而对... 详细信息

测井曲线的分层研究是勘探和开发油气资源的重要手段,也是认识油气层的地质面貌,以及剖析油气藏量内在规律的一种有力武器。该文介绍了一种基于自组织神经网络对测井曲线进行聚类自动分层的识别方法,它是一种通过网络自身的调节,从而对输入数据进行聚类的方法。该文采用某地区的油气层数据来建立网络模型,首先采用了插值的方法,消除该测井数据随机干扰带来的噪声,同时保留了数据的完整性和代表性;然后通过利用自组织神经网络算法,对该数据自动进行四层的识别分类;最后结合人工分层的结果进行验证,以保证利用自组织神经网络识别的结果更加客观和可靠。该方法的可操作性强,原理简单易于实现,说明该算法对研究测井曲线具备一定的有效性和可行性。

关键词：测井曲线自动分层油层识别自组织神经网络算法模式识别

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基于灰度共生矩阵的地震纹理属性分析及其应用

基于灰度共生矩阵的地震纹理属性分析及其应用

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作者：杨帅中国石油大学(北京)

学位级别：硕士

本文研究的内容与当前热门的图像处理和人工智能有着紧密的关系,希望通过对图像处理领域的灰度共生矩阵纹理分析方法及人工神经网络中的自组织神经网络算法的研究,丰富地球物理勘探的研究内容,为地震勘探开发新方法提供一些新的思路。... 详细信息

本文研究的内容与当前热门的图像处理和人工智能有着紧密的关系,希望通过对图像处理领域的灰度共生矩阵纹理分析方法及人工神经网络中的自组织神经网络算法的研究,丰富地球物理勘探的研究内容,为地震勘探开发新方法提供一些新的思路。论文首先从纹理的定义出发,介绍了纹理特征及纹理分析方法,然后引入地震纹理属性,并讨论了地震纹理属性特征及提取方法。其次,本文重点研究了基于灰度共生矩阵(GLCM)的地震纹理属性特征值的提取方法,详细讨论了灰度共生矩阵的形成及其影响因素。最后,结合实际工区地震资料,在地震纹理属性特征研究的基础上,利用地震纹理属性特征值进行储层预测与解释,并将地震纹理属性特征值与自组织神经网络算法(SOM)相结合,探讨了利用自组织神经网络进行地震相自动化分的方法。通过与相干、曲率等其它地震属性的对比,地震纹理属性在储层解释及地震相划分等方面表现出了更加精细、准确的刻画效果。

关键词：纹理地震纹理属性灰度共生矩阵自组织神经网络算法地震相

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文摘(中文文献)

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气象科技进展 2013年第5期3卷 72-73页

全球变化和人类可持续发展：挑战与对策--《科学通报》2013年第58卷第21期　　过去20多年来，国际科学界对全球变化研究不断深化，逐步形成了人类活动产生的碳排放是全球变暖的重要驱动力、全球变化影响人类经济社会可持续发展等共识。... 详细信息

全球变化和人类可持续发展：挑战与对策--《科学通报》2013年第58卷第21期
　　过去20多年来，国际科学界对全球变化研究不断深化，逐步形成了人类活动产生的碳排放是全球变暖的重要驱动力、全球变化影响人类经济社会可持续发展等共识。为应对全球变化挑战，“共同但有区别的责任”等原则要求发达国家实行强制减排和发展中国家采取自主减缓行动，目标是在21世纪末将由人类活动引起的地表增温控制到不超过工业化前2℃。但是，处理全球变化与可持续发展的关系必须坚持哪些原则，重点开展何种研究，采取什么政策保障还没有明晰的思路。徐冠华等提出，立足国际和区域平衡发展，依靠科技进步制定全球变化应对对策；必须在人与自然和谐，同时人类社会自身和谐前提下妥善处理应对全球变化与可持续发展之间的关系；坚持减排与增汇并举，减缓与适应并重等原则；加强科学研究，减少全球变化认识的不确定性。应对全球变化挑战实质上为人类发展创造了新机遇，为促进人类能源结构转变、改善和恢复地球生态环境、促进人类生产和生活方式改变、国际与区域间人类社会和谐发展提供了条件。

关键词：信息熵理论海风可持续性发展归因研究华北区域天气型天气模式演变特征全球变化研究海气耦合城市下垫面卷第非线性误差概率预报自组织神经网络算法太阳风暴

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供应链下Flow Shop调度问题的多目标混合算法研究

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合肥工业大学学报（自然科学版） 2011年第10期34卷 1564-1569,1583页

作者：黄明达刘林合肥工业大学管理学院安徽合肥230009

针对供应链环境下一类多目标Flow Shop调度问题,构建了相关模型并提出一种新的基于PSO、SOM和VNS的混合算法。该算法运用新的思想和多种优化策略,可在单个解的质量、解分布的均匀与分布的广度3个指标上同时达到远优于原算法的效果。仿... 详细信息

针对供应链环境下一类多目标Flow Shop调度问题,构建了相关模型并提出一种新的基于PSO、SOM和VNS的混合算法。该算法运用新的思想和多种优化策略,可在单个解的质量、解分布的均匀与分布的广度3个指标上同时达到远优于原算法的效果。仿真实验显示,该算法对求解该类调度问题十分有效。

关键词：多目标供应链 Flow Shop调度问题自组织神经网络算法粒子群变邻域搜索

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基于MODIS数据的水体提取算法研究与实现

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南水北调与水利科技 2009年第3期7卷 51-54页

作者：张倩李国庆于文洋中国科学院对地观测与数字地球科学中心北京100086 中国科学院研究生院北京100190

MODIS遥感数据以其自身特点已被广泛应用于洪水灾害监测。根据MODIS数据的特点以及水体的波谱特性,分别采用了归一化植被指数法、谱间关系法和自组织神经网络算法进行了水体提取试验研究,并对比分析了三种方法的优缺点,以及用C语言对这... 详细信息

MODIS遥感数据以其自身特点已被广泛应用于洪水灾害监测。根据MODIS数据的特点以及水体的波谱特性,分别采用了归一化植被指数法、谱间关系法和自组织神经网络算法进行了水体提取试验研究,并对比分析了三种方法的优缺点,以及用C语言对这三种算法进行实现。

关键词： MODIS 水体提取归一化植被指数法谱间关系法自组织神经网络算法

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自组织神经网络算法在低氧大鼠脑细胞凋亡相关基因表达谱分析中的应用

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数理医药学杂志 2004年第2期17卷 118-121页

作者：周厚清刘刊马子敏吴立颍赵彤聂洪靖谢印芝深圳市第二人民医院深圳518036 上海第二军医大学海医系北京军事医学科学院基础医学研究所天津军事医学科学院卫生学环境医学研究所

运用自组织神经网络算法分析复方党参对模拟高原低氧条件下大鼠脑神经细胞凋亡基因表达谱的作用 ,从中药与生物体基因网络相互作用的角度 ,探讨了复方党参的作用机制。将 Wistar大鼠置于模拟海拔 70 0 0 m的低压氧舱建立高原低氧大鼠脑... 详细信息

运用自组织神经网络算法分析复方党参对模拟高原低氧条件下大鼠脑神经细胞凋亡基因表达谱的作用 ,从中药与生物体基因网络相互作用的角度 ,探讨了复方党参的作用机制。将 Wistar大鼠置于模拟海拔 70 0 0 m的低压氧舱建立高原低氧大鼠脑细胞凋亡模型 ,于上舱前 7d开始灌复方党参液。提取空白对照组、低氧 8d对照组、常氧复方党参组及低氧 8d复方党参组大鼠脑组织总RNA,经逆转录合成 c DNA探针 ,用 [α-32 P]标记探针 ,各自与 Atlas c DNA Array膜杂交 ,经严格的冲洗后用磷屏检测 c DNA表达水平。获得的基因表达谱数据集采用自组织神经网络算法 (SOMs)分析。结果显示 ,低氧可以启动细胞凋亡的线粒体途径 ,导致细胞死亡 ;而复方党参以凋亡相关基因网络中的多种成分为靶点 ,从不同层次上发挥抑制细胞凋亡的作用。

关键词：自组织神经网络算法低氧大鼠脑细胞基因表达谱细胞凋亡微阵列中药复方党参片

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自组织神经网络算法在低氧大鼠脑细胞凋亡相关基因表达谱分析中的应用

自组织神经网络算法在低氧大鼠脑细胞凋亡相关基因表达谱分析中的...

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第二届世界华人临床生化和检验医学大会暨第六届全国检验医学学术会议

作者：周厚清李卓成刘刊马子敏深圳市第二人民医院第二军医大学海医系军事医学科学院基础医学研究所

在本研究中,我们使用Clontech公司的Atlas cDNA Array膜(基因芯片的一种)研究本实验室研制的抗高原低氧药物复方党参的作用机制,获得了模拟高原低氧条件下大鼠脑神经细胞凋亡的基因表达谱,并将自组织神经网络算法应用于基因表达谱的分析.

关键词：自组织神经网络算法脑细胞凋亡基因表达谱高原低氧条件

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