广东工业大学计算机学院
- 作品数：3,566 被引量：11,391H指数：30
- 相关作者：蔡瑞初滕少华温雯傅秀芬张巍更多>>
- 相关机构：中山大学信息科学与技术学院华南理工大学计算机科学与工程学院佛山科学技术学院数学与大数据学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金广东省自然科学基金广东省科技计划工业攻关项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信经济管理更多>>
- 基于Verilog HDL设计实现的乘法器性能研究被引量：1
- 2008年
- 本文在设计实现乘法器时,采用了4-2和5-2混合压缩器对部分积进行压缩,减少了乘法器的延时和资源占用率;经Xilinx ISE和QuartusⅡ两种集成开发环境下的综合仿真测试,与用Verilog HDL语言实现的两位阵列乘法器和传统的Booth编码乘法器进行了性能比较,得出用这种混合压缩的器乘法器要比传统的4-2压缩器构成的乘法器速度提高了10%,硬件资源占用减少了1%。
- 赵娟李振坤刘怡俊张希花刘玉转
- 关键词：VERILOGHDL乘法器
- 基于并行运算的双层图像锐化方法被引量：4
- 2013年
- 针对低清晰度照片或图像放大后边界模糊、画质差及人们对高清图像的实际需求,基于统一计算架构(CUDA)环境,提出了一个两层结构的图像并行锐化方法,设计并实现了一个基于GPU的并行锐化算法:第一层采用并行线性插值法,反复对图像非边界部分进行计算以及边缘区域锐化处理;第二层采用改进的梯度法对图像进一步优化。放大后的图像经该方法处理后,基本上可消除图像边缘区域的锯齿,使图像画质平滑、自然、清晰。经实验验证,设计的基于GPU的并行锐化算法在效率和画质上都优于目前流行的算法,提出的方法可应用于现有图像及照片放大后处理。
- 张巍贺星霍颖翔滕少华滕毅李日贵
- 关键词：图像放大图像锐化梯度优化
- 语义不确定时态的区间集重构及近似度量方法研究
- 2015年
- 为了解决语义不确定时态的近似精确度度量问题,针对不确定语义造成的时态不确定性与多样性,提出对不确定语义进行转换的思想,将其转换为邻域或区间,成为可计算问题;结合时态的粒度属性与不确定的语义,给出了不确定时态粒点和不确定时态粒区的形式化描述,不确定时态元素因此可参与运算;提出了时态区间集将时态元素在离散状态下进行重构,采用下近似和上近似的思想明确划分了不确定时态中的确定元素和不确定元素;进而给出了不确定时态粒点和不确定时态粒区的近似精确度计算方法.
- 陈磊左亚尧封朝永
- 关键词：时态语义粒度
- 离散数学的翻转课堂教学法研究被引量：8
- 2017年
- 离散数学是计算机专业的重要的基础课程.但是离散数学课程抽象难懂、教学模式单一、理论实际结合能力差,从而影响了这一课程的教学效果.为了提升离散数学的教学效果,面向学生翻转课堂的教学模式被引入.翻转课堂通过视频、示例或者项目、以及拓展等方式充分发挥学生为中心,教师辅助的教学理念,提升学生学习的主动性,提升离散数学的教学效果,为后续计算机专业课程奠定良好的基础.
- 王丽娟郝志峰蔡瑞初温雯
- 关键词：离散数学教学法
- 多智能体系统的结论合成
- 2006年
- 在多智能体系统MAS(Multi-AgentSystem)中,每一个智能体都具有自己独立的知识,结构和求解问题的方法,当不同的智能体去完成相同的任务时,可能会给出不同的结果,在这种情况下,需要对多个结论进行合成以获得最终的结论。本文详细地介绍了多智能体系统不确定性结论合成的概念、方法和应注意的问题,最后给出了基于最大熵的OWT算子的结论合成函数。
- 王静吴伟民赖天武李广强梁亨
- 关键词：多智能体不确定性OWA算子最大熵
- 基于SOA的科研管理系统的分析与设计被引量：14
- 2010年
- 目前基于面向服务的体系架构(SOA)的设计理念被越来越广泛地应用在各个领域,这是一种以服务为基础元素建立企业级信息化平台的架构思想。通过采用SOA架构的设计思路,可以最大程度减少模块或者系统之间的耦合,提高系统的灵活性、可扩展性和重用性。介绍了SOA的概念和WEB服务技术等,接着分析了科研管理系统的功能模块、业务流程,采用SOA的设计方法,建立面向服务的系统架构。结合WEB服务和J2EE技术中的Servlet,实现了粗粒度WEB服务和相应的服务接口。为系统的完整设计提供了一个参考模型。
- 李文亮刘竹松陈王景
- 关键词：SOAWEB服务业务逻辑
- 用Java的网络特性开发Client/Server模式的信息系统被引量：4
- 1999年
- 该文介绍了Java的网络特性，并介绍了如何利用其socket功能开发一个Client／Server模式的信息系统的例子。
- 李卫华
- 关键词：信息系统JAVA语言网络特性
- LDA模型在红酒数据关系挖掘中的应用研究
- 2019年
- 为了调查食品尤其是包含复合香气的食品(如葡萄酒和酒精饮料等)中的气味活性化合物的构成机理,提出了一种将LDA模型应用于红酒气味与化学分子关系挖掘的方法。该方法在红酒风味数据集上,将红酒看作文档,气味和化学分子看作词语,通过LDA主题模型挖掘隐含的红酒特征;根据红酒与化学分子在红酒中的分布进行聚类,并结合Apriori算法进行关联分析,最终找出气味与化学分子之间的关系,为设计一个能够通过测试化学分子识别食品气味的电子鼻打下基础。实验数据由法国南特大学Oniris气味实验室提供,实验结果部分地证实了将LDA模型应用于红酒气味与化学分子关系挖掘的可行性。
- 朱泓臻陈平华蔡桂兰
- 基于改进一维卷积神经网络的多轴工业机器人故障诊断被引量：8
- 2021年
- 针对工业机器人运行过程中故障诊断精度较低、速度较慢的问题,提出一种基于改进一维卷积神经网络的多轴工业机器人故障诊断模型正交正则化一维卷积神经网络(SRIPCNN-1D)。首先,通过随机采样和Mixup对工业机器人故障数据进行增强;其次,采用正交正则化(SRIP)一维卷积神经网络(CNN-1D)将工业机器人原始运行数据进行端到端训练;最后,利用训练后的模型对工业机器人进行快速故障诊断。实验平台采用某国产机器人设备,采集力矩、速度、位置、电流等运行变量数据300万条,对诊断精度指标进行实验测试,并与WDCNN,CNN-1D模型进行实验对比,结果表明SRIPCNN-1D方法可以有效诊断工业机器人故障。
- 潘屹豪肖红周玉彬黎萍姜文超熊梦贺忠堂
- 关键词：故障诊断
- 基于多窗口注意力机制的中文命名实体识别被引量：1
- 2024年
- 近年来,由于Transformer模型中应用的多头注意力机制能够有效地捕获较长的上下文信息,基于Transformer的模型已经成为主流方法.尽管这些模型能够有效捕获全局上下文信息,它们在局部特征和位置信息提取方面仍然有限.因此,本文提出了一种基于多窗口注意力机制的中文命名实体识别模型.首先,通过基于Transformer的预训练语言模型RoBERTa把文本表征为字符级嵌入向量,捕捉深度上下文信息,得到全局上下文信息;其次,局部特征提取模块利用多窗口循环机制,在全局特征提取模块的引导下提取局部特征和位置信息;最后,所提出的多窗口注意力机制有效地融合全局特征和多个局部特征来预测实体标签.在CMeEE和MSRA数据集上进行了实验验证;结果表明,本文所提出的模型分别获得了64.31%和94.14%的F1值,性能优于其他同类模型,验证了其在中文命名实体识别的有效性.
- 占文韬吴晓鸰凌捷
- 关键词：命名实体识别
