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[发明专利]基于深度学习的自组织神经网络拓扑保持的增强方法-CN201810315114.3在审
发明人：张军英;王卓宇;张洁;袁细国;杨利英 -专利权人：西安电子科技大学
申请日： 2018-04-10 - 公布日： 2018-09-18 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于深度学习的自组织神经网络拓扑保持的增强方法，用于解决现有技术中存在的自组织神经网络拓扑保持效果有待提高的技术问题。实现步骤为：设置自组织神经网络的网络结构和参数，并对输入层数据进行归一化；设置输入层神经元个数和竞争层神经元个数；对自组织神经网络竞争层神经元的权向量逐层进行粗调，得到粗调后的竞争层权向量；利用粗调后的结果，对自组织神经网络竞争层神经元的权向量进行精调，得到精调后的竞争层权向量；对竞争层权向量进行度量，得到拓扑保持的增强结果。本发明逐层缩小了自组织神经网络各竞争层权向量与输入样本之间的差距，提升了自组织神经网络的拓扑保持能力。
自组织神经网络竞争层权向量拓扑保持神经元粗调精调输入层神经元输入样本网络结构归一化输入层度量学习

[发明专利]一种林地土壤无机盐含量数据分析方法-CN202210200657.7在审
发明人：程小辉;张皓然 -专利权人：桂林理工大学
申请日： 2022-03-02 - 公布日： 2022-05-31 - 主分类号： G06F17/11 文献下载
摘要：一种基于权重优化的粒子群优化算法和自组织特征映射神经网络的林地土壤无机盐含量数据分析方法。该方法以基于粒子群优化的自组织特征映射神经网络为基础进行优化，通过粒子群优化算法和自组织特征映射神经网络模型来代替自组织特征映射的启发式训练算法，加强算法的非线性聚类能力。自组织特征映射神经网络通过将高维的信息数据以有序方式映射到低维空间，形成一种有拓扑意义的有序图。而将自组织特征映射神经网络技术应用于林地土壤数据分析，通过其强大的非线性拟合能力和可视化特点，将在土壤数据分析中有着独特的优势。本发明可优化自组织特征映射神经网络算法的权重分布，可有效降低网络的量化误差和拓扑误差，提高聚类识别的质量。
一种林地土壤无机盐含量数据分析方法

[发明专利]自组织神经网络的近邻函数核参数确定方法及训练方法-CN201910804594.4在审
发明人：金宝刚;白成祖;程锐;黄华;姜明波;姜祝辉;刘娟;王洋;汪鹏;陈建;黄静 -专利权人：北京应用气象研究所
申请日： 2019-08-28 - 公布日： 2019-12-20 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本申请公开了一种自组织神经网络的近邻函数核参数确定方法及训练方法。包括：接收用于对自组织神经网络进行训练的观测样本；确定自组织神经网络的核参数集合中的多个核参数相对于观测样本的条件概率，其中核参数为用于自组织神经网络的近邻函数的核参数；从核参数集合中选取条件概率值最大的核参数作为近邻函数的核参数，并且确定与观测样本对应的近邻函数；以及利用所确定的近邻函数以及观测样本对自组织神经网络进行训练。
核参数自组织神经网络样本观测条件概率参数集合参数确定函数核从核集合申请

[发明专利]自组织区间二型模糊小波神经网络的短时交通流预测方法-CN202310303064.8在审
发明人：赵涛岩;刘轩;曹江涛;李平 -专利权人：辽宁石油化工大学
申请日： 2023-03-24 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及智能交通控制技术领域，具体是自组织区间二型模糊小波神经网络的短时交通流预测方法，包括：S1、建立自组织区间二型模糊小波神经网络模型，包括输入层、模糊化层、规则层、后件层、连接层、降型层和输出层；S2、采用基于输入层与模糊化层之间欧氏距离的自组织算法优化S1中自组织区间二型模糊小波神经网络模型；S3、采用AdaBound算法优化S1中自组织区间二型模糊小波神经网络模型的前件参数；S4、采用自适应梯度算法优化S1中自组织区间二型模糊小波神经网络模型的后件参数；S5、利用优化后的自组织区间二型模糊小波神经网络模型进行短时交通流预测。
组织区间模糊神经网络短时交通流预测方法

[发明专利]获胜神经元的确定方法、装置、设备和存储介质-CN201810697923.5在审
发明人：张延 -专利权人：深圳市汇沣世纪数据工程有限公司
申请日： 2018-06-29 - 公布日： 2018-12-07 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明公开了一种获胜神经元的确定方法、装置、设备和存储介质。该方法包括：获取自组织神经网络当前优胜域中各神经元的当前权重值以及所述自组织神经网络的当前训练数据；计算每个当前权重值与所述当前训练数据之间的相似度参数，并基于所述相似度参数确定所述自组织神经网络的获胜神经元本发明实施例通过采用上述技术方案，能够为自组织神经网络提供更多样的获胜神经元确定方式，以满足不同用户的数据处理需求。
神经元自组织神经网络存储介质训练数据相似度权重数据处理需求参数确定

[发明专利]基于激励正则化的小批量梯度下降二型模糊神经网络公司财务预警方法-CN202310668995.8在审
发明人：赵涛岩;赵英镔;刘乐;桑俊;程豪;曹江涛;李平 -专利权人：辽宁石油化工大学
申请日： 2023-06-07 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G06Q40/12 文献下载
摘要：基于激励正则化的小批量梯度下降二型模糊神经网络公司财务预警方法，属于人工智能和金融领域，包括以下步骤：步骤一，建立自组织区间二型模糊神经网络模型，包括输入层、模糊化层、规则层、降型层和输出层；步骤二，采用系统误差准则、完备性准则和球势规则贡献度策略的自组织算法优化自组织区间二型模糊神经网络模型；步骤三，采用激励正则化的小批量梯度下降算法优化自组织区间二型模糊神经网络模型的前件参数；步骤四，利用优化后的自组织区间二型模糊神经网络模型进行公司财务预警
基于激励正则批量梯度下降模糊神经网络公司财务预警方法

[发明专利]一种基于多重自组织神经网络的电子鼻漂移抑制方法-CN201110340596.6无效
发明人：刘涛 -专利权人：重庆大学
申请日： 2011-11-01 - 公布日： 2012-06-20 - 主分类号： G01N27/26 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于多重自组织神经网络的电子鼻漂移抑制方法，其通过样本缓存矩阵对各个自组织神经网络的神经元均值中心加以缓存并循环迭代更新，用以求取每次循环漂移抑制补偿的补偿增量阵列，在对漂移补偿训练所采用气体匹配的自组织神经网络中各神经元进行漂移补偿的同时，还利用补偿增量阵列对其它各个自组织神经网络的神经元中对于漂移补偿训练所采用气体敏感的特征电信号值都进行漂移抑制补偿，使得各自组织神经网络的神经元经过漂移补偿后都趋于接近气体传感器阵列检测其匹配气体的实际电信号输出阵列值
一种基于多重组织神经网络电子漂移抑制方法

[发明专利]双重神经网络储层预测方法-CN02152379.7无效
发明人：张向君 -专利权人：大庆石油管理局
申请日： 2002-12-05 - 公布日： 2004-06-16 - 主分类号： G01V1/28 文献下载
摘要：一种双重神经网络储层预测方法。解决了神经网络在储层预测中预测结果精度低的问题。包括一个自组织映射网络和若干个BP神经网络，其特征在于：先将地震特征参数输入到自组织映射网络，自组织映射网络将根据输入地震特征参数的不同，输出时将地震特征参数划分为不同的类别，每一类别地震特征参数对应于地下不同的沉积相带；再将自组织映射网络划分的各类结果分别作为各BP神经网络的输入参数，使得各BP神经网络得以在沉积相带的约束下对储层进行预测。
双重神经网络预测方法

[发明专利]一种基于改进的自组织神经网络的地震相分析方法及系统-CN202011088936.6在审
发明人：郑四连;刘百红;段文超 -专利权人：中国石油化工股份有限公司;中国石油化工股份有限公司石油物探技术研究院
申请日： 2020-10-13 - 公布日： 2022-05-03 - 主分类号： G01V1/28 文献下载
摘要：本发明提供一种基于改进的自组织神经网络的地震相分析方法及系统，该方法包括步骤：S1、初始化自组织神经网络，所述自组织神经网络为具有K个神经元的两层自组织神经网络，其中，K为地震相种类数；S2、逐一计算输入数据与各个神经元的相似度并据此确定胜出的神经元；S3、更新神经元的相关参数；S4、每隔M个时间步，按照第一预设规则增加或者插入一个新的神经元，按照第二预设规则删除或者废弃一个神经元。本发明根据在某一目的层段内地震信号的横向可变性，利用改进的自组织神经对地震道形状进行分类，分类结果形成离散的“地震相”。进而实现利用地震资料来刻画岩石物理参数或者沉积相平面分布规律。
一种基于改进组织神经网络地震分析方法系统

[发明专利]基于模糊神经网络的网络覆盖及容量优化系统及优化方法-CN201410133551.5有效
发明人：田辉;张平;范绍帅 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2014-04-03 - 公布日： 2017-07-28 - 主分类号： H04W16/18 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于模糊神经网络的网络覆盖及容量优化系统及优化方法，所述系统包括多个分布式自组织模块，每个所述分布式自组织模块布置在一个基站中，并且每个所述分布式自组织模块周期性地利用模糊神经网络优化所在基站的天线仰角和发射功率；集中式合作模块，所述集中式合作模块用于接收每个所述基站的分布式自组织模块的优化参数，并将所述优化参数进行处理后，作为优化经验发送到每个所述分布式自组织模块。本发明的基于模糊神经网络的网络覆盖及容量优化系统及优化方法通过调整基站的射频天线仰角及发射功率，从而优化了网络的负载及容量性能。
基于模糊神经网络网络覆盖容量优化系统方法

[发明专利]双重模糊神经网络储层油气预测方法-CN200410013772.5无效
发明人：张向军 -专利权人：张向军
申请日： 2004-05-25 - 公布日： 2005-12-07 - 主分类号： G01V1/28 文献下载
摘要：一种双重模糊神经网络储层油气预测方法。解决了神经网络在储层油气预测中预测结果精度低的问题。包括一个自组织映射网络和若干个模糊网络，其特征在于：先将地震特征参数输入到自组织映射网络，自组织映射网络将根据输入地震特征参数的不同，输出时划分为不同的类别，每一类别对应于地下不同的沉积相带；再将自组织映射网络划分的各类结果分别作为各模糊神经网络的输入参数，使得各模糊神经网络得以在沉积相带的约束下对储层进行预测。
双重模糊神经网络油气预测方法

[发明专利]卫星锂离子电池的健康状态监测方法、装置和设备-CN202110225533.X有效
发明人：程志君;何家辉;肖北;贾祥;王彦琳 -专利权人：中国人民解放军国防科技大学
申请日： 2021-03-01 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G01R31/382 文献下载
摘要：本申请涉及卫星锂离子电池的健康状态监测方法、装置和设备，所述方法包括步骤：获取卫星锂离子电池的实时监测数据；将实时监测数据输入训练获得的自组织映射神经网络，确定实时监测数据对应的获胜神经元；其中，自组织映射神经网络为基于卫星锂离子电池的历史监测数据进行训练获得的神经网络；根据自组织映射神经网络的各输入神经元与获胜神经元之间的点积以及设定参数，计算得到CV虚拟指标；CV虚拟指标用于指示卫星锂离子电池的健康状态。通过上述技术方案，实现了采用自组织映射神经网络从卫星锂离子电池的参数中提取出CV虚拟指标的目的，从而达到了对卫星锂离子电池的健康状态进行高准确度监测的技术效果。
卫星锂离子电池健康状态监测方法装置设备

[发明专利]一种能自组织的关联模糊神经网络-CN201510213945.6在审
发明人：沈艳霞;高超;陆欣 -专利权人：江南大学
申请日： 2015-04-29 - 公布日： 2015-07-15 - 主分类号： G06N3/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种能自组织的关联模糊神经网络，包括：输入若干个训练数据；利用所述的若干个训练数据生成模糊规则；裁剪所生成的冗余的模糊规则；识别所述的一种能自组织的关联模糊神经网络中的线性参数，建立起所述的一种能自组织的关联模糊神经网络；将所建立起来的一种能自组织的关联模糊神经网络应用于控制或预测等领域。
一种组织关联模糊神经网络

[发明专利]基于自组织增量神经网络的机械臂非均匀采样规划方法-CN202211140398.X在审
发明人：王怀震;李洪生 -专利权人：山东新一代信息产业技术研究院有限公司
申请日： 2022-09-20 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明提供了基于自组织增量神经网络的机械臂非均匀采样规划方法，包括以下步骤：进行离线训练，获取过往成功的规划信息，作为自组织神经网络的训练输入数据，训练产生障碍物区域和非障碍物区域，其中非障碍物区域作为非均匀采样源基于自组织增量神经网络的非均匀采样离线训练，对节点进行聚类操作。上层非均匀采样策略及样本点生成，并进行运动规划和碰撞检测。本申请采用自组织增量神经网络产生的采样点样本作为运动规划的采样源。
基于组织增量神经网络机械均匀采样规划方法

[发明专利]一种基于自组织图的人工嗅觉系统在线校正样本生成方法-CN201710393408.3有效
发明人：刘涛;李东琦;陈建军;武萌雅;陈艳兵 -专利权人：重庆大学
申请日： 2017-05-27 - 公布日： 2020-07-14 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本发明属于气味分析技术领域，公开了一种基于自组织图的人工嗅觉系统在线校正样本生成方法，包括初始训练阶段和在线更新阶段；初始训练阶段以样本类别数构建自组织组织图神经网络多层结构，以训练样本进行自组织图神经网络神经元权值初始化并将自组织图神经网络神经元权值作为初始训练样本集合；在线更新阶段，根据后续分类器的分类结果，用测试样本对局部区域神经元权值进行调整。将此时的自组织图神经网络神经元权值作为在线训练样本集合对模式识别方法进行在线校正。
一种基于组织人工嗅觉系统在线校正样本生成方法

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