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针对自组织映射SOM（self-organizing map）神经网络聚类性能易受其初始权值的影响，采用蜻蜓算法DA（dragonfly algorithm）优化SOM神经网络的局部权重失真指数LWDI（locally weighted distortion index），对神经网络的初始权值进行寻优。以光伏阵列故障数据样本为研究对象，将正常与故障状态下的输出特性进行对比分析，建立故障诊断模型，并...
SOM和小波对比度在密写中的应用
密写 自组织映射图 小波
2009/7/24
为了提供较大的秘密信息嵌入量和保持较好的载密图像质量，提出了一种基于自组织特征映射神经网络和小波对比度的图像密写。该方法先将载体图像分成固定大小的小块，对每一小块进行小波一级分解后计算小波对比度。然后，利用自组织特征映射神经网络将小块分为三类。最后，采用模算子技术嵌入秘密信息。实验结果表明，与WCL算法相比，该算法有更大的嵌入量并保持了良好的载密图像质量。
一种基于SOM和HVS的密写方法
密写 SOM HVS
2009/7/8
为了提供较大的秘密信息嵌入量和保持较好的载密图像质量，提出了一种基于自组织特征映射神经网络和人眼视觉特性的图像密写。该密写方法将对比度和纹理敏感度作为特征向量，并通过自组织特征映射神经网络将像素分为视觉敏感类与视觉不敏感类，将较多秘密信息嵌入属于视觉不敏感类的像素，而将较少秘密信息嵌入属于视觉敏感类的像素。实验结果表明，与SOC算法相比，该算法有更大的嵌入量，并保持了良好的载密图像质量。
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一种基于SOM和PAM的聚类算法
聚类 自组织映射算法 围绕中心点的划分算法
2008/12/25
提出了一种基于自组织映射（SOM）算法和围绕中心点的划分（PAM）算法相结合的SOM-PAM聚类算法。该算法首先利用SOM算法对数据集进行“粗聚类”并得到簇数k；然后，根据簇数k再利用PAM算法对“粗聚类”结果进行聚类并得到最终聚类结果。通过实验表明，SOM-PAM算法具有比SOM算法更高的聚类效率和更好的聚类质量。