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基于改进的
SOM
神经网络在产品配置中的应用
基于改进的
SOM
神经网络在产品配置中的应用,潘高峰,宋飞,提出了一种基于改进的
SOM
(Self-organizing Feature Map)神经网络的产品配置方法,对客户个性化需求进行全面分析,提高客户聚类的精确性和
2024-03-02 11:49:27
305KB
首发论文
1
OMAPL138系列
SOM
-TL138F核心板规格书.pdf
由广州创龙自主研发的
SOM
-TL138F核心板是基于TI定点/浮点DSP C674x+ARM9 + Xilinx Spartan-6 FPGA工业级三核核心板,尺寸为66mm*38.6mm,功耗小 、成本低、性价比高。采用沉金无铅工艺的8层板设计,专业的PCB Layout保证信号完整性的同时,经过严格的质量控制,满足工业环境应用。
SOM
-TL138F核心板引出CPU全部资源信号引脚,二次开发更加容易,客户只需要专注上层应用,大大降低了开发难度和时间成本,让产品快速上市,及时抢 占市场先机。 不仅提供丰富的Demo程序,还提供详细的开发教程,全面的技术支持,协助客户进行底板设计、调试以及软件开发。
2023-04-13 16:45:47
3.21MB
OMAPL138
核心板规格书
创龙自主研发
1
创龙TMS320F2837xD技术参考手册-第16章:增强型捕捉(eCAP)
由创龙工程师联合一众电子开发爱好者联合翻译的最新TMS320F2837xD中文翻译数据手册现在可以下载了。您再也不用打开着某某翻译词典,一边翻译,一边忍受着非专业的词汇的痛苦了。 主要围绕TL2837x-EasyEVM是一款基于创龙
SOM
-TL2837x核心板所设计的高端单/双核浮点开发板,它为用户提供了
SOM
-TL2837x核心板的测试平台,用于快速评估
SOM
-TL2837x核心板的整体性能。 TL2837x-EasyEVM底板采用沉金无铅工艺的2层板设计,不仅为客户提供系统驱动源码、丰富的Demo程序、完整的软件开发包,以及详细的TMS320F28x系统开发文档,还协助客户进行底板的开发,提供长期、全面的技术支持,帮助客户以最快的速度进行产品的二次开发,实现产品的快速上市。
2023-04-06 17:49:56
13.01MB
TL2837
创龙SOM-
增强型捕捉
TMS320
1
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)
与一维传递函数相比,多维传递函数可以对体积对象进行更复杂的分类。但 是,当传递函数空间的维数超过 3-D 时,将其可视化和操作是不直观的,这使得 用户交互变得困难。所以针对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,在必要时可视化和修改集群结果。我们的界面跟踪发现的每一个有趣 的结构,这不仅允许用户仔细检查单个结构,还允许他们通过合并被认为重要的 结构来形成最终的可视化效果。 最后用 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,因为我们采取了多维传递函数,所以效果比直接光线投射算 法更加好,能分出更加复杂的类,这个可视化软件能应用于海洋学、生物、医学 等学科,比如医学医生可以选取自己感兴趣的类并重点观察自己感兴趣的类。
2023-03-27 22:03:03
11.38MB
体可视化
聚类
SOM
归一化切割
1
SOM
自组织特征映射网络
对
SOM
网络进行了详细的介绍,对于学习自组织特征映射网络具有很好的帮助
2023-01-04 16:32:15
861KB
神经网络
SOM
1
MATLAB神经网络之
SOM
神经网络的数据分类--柴油机故障诊断.zip
MATLAB神经网络之
SOM
神经网络的数据分类--柴油机故障诊断.zip
2022-11-22 09:25:04
5KB
matlab
数学建模
源程序代码
算法
MATLAB源程序17
SOM
神经网络的数据分类--柴油机故障诊断.zip
MATLAB源程序17
SOM
神经网络的数据分类--柴油机故障诊断.zip
2022-11-18 16:27:56
5KB
MATLAB
神经网络
智能算法
som
聚类_
SOM
matlab_
som
聚类_
SOM
_聚类_
som
聚类的一个实际应用例子,对鱼的种类进行聚类区分
2022-11-03 15:33:53
2KB
SOMmatlab
som聚类
SOM
聚类
1
支持向量机通俗导论(理解SVM的三层境界)
前言动笔写这个支持向量机(support vector machine)是费了不少劲和困难的,原因很简单,一者这个东西本身就并不好懂,要深入学习和研究下去需花费
2022-10-08 14:16:20
7.02MB
支持向量机
SVM
核函数
SOM算法
1
神经网络在矿井突水水源判别中的应用
提出了一种采用改进的
SOM
神经网络对矿井突水水源进行判别的方法。该方法把水质中的Na+、K+、Ca2+、Mg2+、Cl-、SO24-和HCO-3等7种离子的含量作为判断因素,结合改进的
SOM
神经网络模型,对20个水源样品进行分类。实验结果表明,该方法的误判率为0,能够准确地判别矿井突水水源。
2022-10-07 20:39:54
117KB
矿井突水
水源判别
SOM神经网络
BP神经网络
1
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