李人厚
- 作品数：276 被引量：2,386H指数：28
- 供职机构：西安交通大学电子与信息工程学院微电子系更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金陕西省自然科学基金国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学理学电子电信更多>>
- 时间约束Petri网的可调度分析决策算法
- 2000年
- 时间约束Ｐｅｔｒｉ 网是具有广义时间约束的一类Ｐｅｔｒｉ 网。目前有关ＴＣＰＮ’ｓ 可调度性分析的研究仅局限于一些较简单的网，文章通过对ＴＣＰＮ’ｓ 的进一步研究，给出了更一般的变迁可调度决策算法。
- 李慧芳李人厚
- 关键词：PETRI网可调度分析
- 一种相移键控数字图像水印算法被引量：3
- 2005年
- 根据相移键控原理,提出了一种不可逆DWT域二相相位键控数字图像水印算法.水印信号为二值图像,用不同相位的正弦信号将水印调制后嵌入到数字图像DWT变换系数中;用提取的同频率正弦信号的相位进行水印提取;该方法嵌入的水印具有非常好的安全性,且水印提取不需要原始未加水印的图像.实验结果表明该方法具有很好的不可见性;对JPEG压缩、图像加噪声和图像滤波等常见的图像处理具有极强的鲁棒性.
- 梅时春李人厚党红梅
- 关键词：数字水印不可逆性相移键控
- 基于赋时Petri网的化工批处理过程建模与控制优化被引量：23
- 2000年
- 分析了化工批处理过程的特点 ,以过程设备为核心将整个过程操作划分为若干个子进程。用赋时 Petri网来建立以子进程表示的批处理过程 ,并提出启发式动态优化算法对过程进行控制。仿真结果表明 ,基于赋时 Petri网模型与启发式动态优化算法的 Petri网控制器 ,不仅能准确描述批处理过程的同步、并发及资源共享关系 ,而且 Petri网的运行能给出过程生产的最优控制序列。
- 李慧芳李人厚
- 关键词：化工批处理过程PETRI网
- 实时控制神经网络专家系统结构及推理算法被引量：8
- 1995年
- 为了弥补基于单一人工智能方法所形成的智能控制系统的不足,提高基于产生式规则的控制专家系统的性能,本文提出了一种基于神经网络推理机及结合型外部知识表示的神经网络专家系统模型、基本结构及工作原理;在此基础上提出了一种实时控制神经网络专家系统(RTNNES)结构及其知识表示技术;提出了联合使用神经网络与专家系统技术的实时正向推理算法,基于事件的非单调推理算法。
- 张璟李人厚
- 关键词：神经网络专家系统非单调推理
- 多微机系统实现动态大系统递阶优化在线控制
- 1985年
- 本文描述了一个由 TP-801 和 INTEL8086单板机组成的多微机系统。该系统可以进行大系统递阶优化、实时在线控制。系统采用关联预测原理实现递阶优化算法,并作了模拟实验。文中给出了分析和实验结果,并且就系统分解方法、计算时间、存储空间、数据通信量以及采样周期的选择作了讨论。
- 贺昱曜李人厚
- 关键词：多微机系统下位机在线控制递阶优化单板机
- 数字式桩基检测系统研制
- 1997年
- 本文介绍以高速数字信号处理器TMS32010为核心组成的数字式桩基检测系统的软件及硬件设计。该系统具有体积小、重量轻、功能完善、成本低的优点。
- 李锦飞李人厚
- 关键词：桩基
- 智能决策支持系统中面向用户的人机接口软件的研制
- 本文以陕西省科技经济社会协调发展宏观决策支持系统原模型开发为背景,介绍根据人工智能及人机系统理论研制开发的面向用户的智能人机接口软件。该软件的特点是界面友好,使用方便,信息丰富。
- 吕荣霞李人厚邓华高春华
- 关键词：决策支持系统
- 文献传递
- 时间约束Petri网的可调度性分析方法研究被引量：7
- 2000年
- 在系统地研究了时间约束 Petri网的基础上 ,提出了一般的状态可达性分析方法。通过讨论任意拓扑结构 TCPN′s的可调度分析 ,克服了以往 TCPN′s可达性分析方法的局限性 ,显示了该方法的准确性和实用性。
- 李慧芳李人厚
- 关键词：PETRI网可调度性分析
- 递阶结构智能控制系统的控制器设计被引量：6
- 1994年
- 本文提出一种基于人工神经元网络控制器的递阶智能控制结构，整个控制系统由上层的智能控制器和下层的常规控制系统组成，上层神经网络控制器通过不断调整常规控制系统的参考输入来改善整个控制系统的性能。在这种控制系统中，由于常规控制器的参数与结构不受上层控制器的影响，故可实现一些高级控制算法，文中对递阶智能控制系统的基本思想，设计方法，系统的稳定性等进行了讨论与分析，同时给出了仿真结果与结论。
- 王矛李人厚
- 关键词：智能控制控制器神经网络
- 基于免疫机理的协同工作系统异常处理
- 2004年
- 提出一种基于免疫机理的协同工作异常处理方法.它利用先验知识和事例学习获取的知识,归纳成知识库并将它们转化为免疫抗体库,将错误输入信息视为抗原,建立基于免疫机理的Agent模型,其中利用其对异常进行学习、记忆、抑制、恢复功能,并利用模糊量化的方法进行异常处理决策.该模型很好的利用了免疫系统的分布式、记忆特性、学习能力,能有效地对异常信息进行快速发现与处理.最后实现了一个原型系统,测试结果表明该方法是有效的.
- 田锋罗印升李人厚何波胡杰史建知李进
- 关键词：异常处理免疫机理计算机支持协同工作
