【摘 要】
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针对汽车尾气的非线性数据聚类问题，提出一种在自组织特征映射（Self-OrganizingMap，SOM）下的聚类方法来评估汽车的排放水平。根据汽车在城区真实环境中的行驶速度设置SOM神经网络
【机 构】
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中国汽车工程研究院重庆市车辆排放与节能重点实验室,重庆市汽车电子工程研究中心重庆邮电大学自动化学院
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针对汽车尾气的非线性数据聚类问题，提出一种在自组织特征映射（Self-OrganizingMap，SOM）下的聚类方法来评估汽车的排放水平。根据汽车在城区真实环境中的行驶速度设置SOM神经网络中的神经元个数，通过神经元之间拓扑相关的学习方式，自动形成具有数据原始属性的有序映射，实现不同排放水平的尾气数据聚类。为避免网络训练过程中出现训练死区的现象，竞争学习采用弹性邻域半径代替固定邻域半径，自适应地缩放学习区域。以某轻型车的THC和CO，排放数据为对象的数值试验结果表明，采用弹性邻域半径的SOM神经网络的聚
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