安康学院电子与信息工程学院, 陕西 安康 725099
磁共振成像 (MRI)是一项重要的医学成像技术, 在人体组织器官的诊断治疗方面被广泛应用。在脑肿瘤的临床诊断应用中, 如何实现脑肿瘤图像的有效自动分割是一个研究的难点和重点。利用多个自组织神经网络 (SOM)构造一个并行自组织神经网络 (CSOM), 将肿瘤图像的分割问题转化为并行自组织神经网络的分类问题。实验表明, 并行自组织神经网络的应用, 有效提高了分割精确度, 有利于自动分割的实现。
图像分割 多模态 自组织神经网络 并行模型 image segmentation multimodal Self-Organizing feature Map concurrent model 太赫兹科学与电子信息学报
2018, 16(2): 307
1 中国环境科学研究院城市水环境科技创新基地, 北京 100012
2 中国环境科学研究院环境基准与风险评估国家重点实验室, 北京 100012
3 西安建筑科技大学环境与市政工程学院, 陕西 西安 710055
4 同济大学污染控制与资源化研究国家重点实验室, 上海 200092
应用三维荧光技术结合自组织神经网络方法,研究典型城市河流沉积物孔隙水中水溶性有机物(DOM)与颗粒性有机物(POM)组成结构及空间分布特征.自组织神经网络是一种非监督神经网络算法,能够从有机物三维光谱中提取不同的荧光组分,表征各组分的含量.沉积物是重要的有机碳库,而沉积物孔隙水中有机物的多寡可直接反映其环境特征.人们对水体中沉积物孔隙水中的DOM与营养盐特征的研究较多,而对POM的研究较少,尤其对重污染城市支流河的研究更少.因此,选取沈阳市白塔堡河为研究对象,沿河源、农村、城市区域河段采集沉积物孔隙水样品,提取DOM与POM,检测样品的三维荧光光谱.DOM的f450/500值为1.82～1.91,表明DOM主要是微生物源;POM的f450/500值为1.42～1.68,表明POM主要以陆地输入为主.自组织神经网络解析DOM与POM含有类酪氨酸、类色氨酸、类富里酸与类胡敏酸等物质,类酪氨酸主要源于新鲜的具有高氧化的类蛋白物质,而类色氨酸主要为微生物代谢产物。 DOM的各组分丰度之和为POM的2倍,类酪氨酸平均相对丰度在50%以上,类色氨酸的平均相对丰度为18.8%～23.1%,类富里酸相对丰度比类胡敏酸的高,但两者在有机物组分所占比重小。 通过主成分分析,DOM与POM特征呈现沿河源、农村、城市区域河段变化,表明白塔堡河深受人类活动的影响。
水溶性有机物 颗粒性有机物 三维荧光光谱 自组织神经网络 城市河流 DOM POM Excitation-emission matrix fluorescence Self-organizing map Urban river
首都师范大学物理系北京市太赫兹波谱与成像重点实验室省部共建太赫兹光电子重点实验室, 北京 100048
为了研究爆炸物在太赫兹波段的光谱特性, 进而对爆炸物进行检测和识别, 利用太赫兹时域光谱系统(THz-TDS),对RDX, HMX,DNT,PETN,TNPG 五种纯品炸药以及以RDX为基底的混合炸药(8701,PW0,R791,R852,塑性炸药(SU-1))和以HMX为基底的混合炸药(8702)的太赫兹吸收光谱在真空条件下进行了测量。然后用两种人工神经网络(ANNs)—自组织(SOM)神经网络和多层感知器 (MLP)神经网络—对爆炸物吸收光谱进行了识别, 经过不断地学习和训练, 取得了较好的鉴别结果, 正确率高于95%。实验结果表明, 用两种神经网络可以实现对纯品炸药和混合炸药的识别, 为太赫兹光谱技术用于爆炸物的检测和识别提供了一种有效的方法。
光谱学 太赫兹光谱 爆炸物识别 自组织神经网络 多层感知器
1 西南财经大学,经济信息工程学院,四川,成都,610074
2 中国科学院成都计算机应用研究所,四川,成都,610041
本文提出了一种新的彩色图像量化算法.它是一种基于自组织神经网络和线性像素置换的后聚类算法.线性像素置换是一种均匀选取图像中的像素的方法.根据线性像素置换确定改进的自组织神经网络的初始权重向量和训练样本集.选取部分样本参加训练加快训练过程.实验结果表明,与其它量化优化算法比较,本文提出的算法在量化图像质量和算法效率方面均有明显提高,而且不依赖于算法的初始条件.
颜色量化 Kohonen自组织神经网络 线性像素置换
