宫宁生
- 作品数：59 被引量：256H指数：8
- 供职机构：南京工业大学更多>>
- 发文基金：国家重点基础研究发展计划国家重点实验室开放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理学电子电信建筑科学更多>>
- 径向函数网络对国民经济生产总值预测研究被引量：3
- 2008年
- 为了建立国民经济生产总值(GDP)神经网络预测模型,构造了双层网络结构的基于径向基网络,通过学习训练,确定径向基数神经网络参数和结构。仿真结果表明,生成的径向基函数模型应用于国民经济预测比BP神经网络模型具有更高的预测精度和良好的泛化能力。
- 张德志宫宁生
- 关键词：神经网络径向基函数国内生产总值
- 基于改进的三帧差分法运动目标检测被引量：36
- 2013年
- 为了提高运动目标检测的准确性和效率,提出了基于改进的三帧差分法检测运动目标的算法。该算法对传统的三帧差分法进行了改进,结合了单高斯模型背景提取、背景自适应更新和自适应阈值提取的方法,从而解决了传统三帧差分法中可能出现的无法检测出完整的运动目标的问题。背景的自适应更新和自适应阈值的提取减少了光线亮度变换以及噪声对运动目标检测带来的影响。实验表明,该算法与传统的三帧差分法相比可以更加完整地检测出运动目标,并且可以有效地避免出现"漏检"等情况,提高了运动目标检测的效率和准确性。
- 丁磊宫宁生
- 关键词：三帧差分法自适应阈值运动目标检测
- 二维码与水印技术在特种设备防伪和信息追踪中的应用被引量：3
- 2014年
- 水印以人眼无法感知的方式隐藏在二维码图像中,通过打印、印刷和激光蚀刻的方式添加在产品或证书报告上,通过手机即可实现产品真伪的识别和产品信息的查询。本文就如何将二维码和水印技术应用于特种设备防伪和信息追踪中进行探讨,从而实现特种设备真伪识别和全方位、全环节、全生命周期内的信息追踪,彻底杜绝特种设备产品或证书报告造假的现象。
- 王雯雯业成宫宁生周玉华
- 关键词：二维码水印防伪
- 基于方向矢量的多特征融合粒子滤波人体跟踪算法研究被引量：1
- 2015年
- 针对传统的多特征融合粒子滤波跟踪算法计算量大、不利于实时性、人群拥挤遮挡时容易出现跟踪匹配错误等情况,提出了基于方向矢量的多特征融合粒子滤波跟踪算法。该算法首先将人体颜色特征与轮廓特征进行乘性融合和加性融合后相加并加上两者的不确定性的乘积,以便能够根据两种特征的实际贡献率来调节各自在跟踪过程中所占的权重比例,从而提高了跟踪的准确性;其次结合方向矢量,根据先前的跟踪信息来预测运动物体可能运动的范围从而减少了粒子迭代计算量;最后通过动态调节窗口将合并的人体进行分离处理。实验证明,本方法能够在复杂情况下对人体进行实时准确的跟踪。
- 张蕾宫宁生李金
- 关键词：粒子滤波多特征融合不确定性
- 激活函数可调的RBF神经网络模型被引量：6
- 2009年
- RBF神经网络是一种新颖的前馈神经网络,相比传统的BP神经网络具有更强的函数逼近、分类能力,以及更快的学习速度。在实际应用和科学研究中,不同径向基函数的选择对RBF神经网络的性能有很大的影响,一般是根据经验或者实验效果来选择适当的径向基函数。本文提出一种激活函数可调的RBF神经网络模型,将具有不同表达能力的径向基函数通过线性组合的形式形成新的神经元激活函数,进而提高神经网络的逼近精度和泛化能力.对于有监督学习,给出了相应的各参数的训练算法和应用举例。
- 郭佰胜宫宁生
- 关键词：RBF神经网络
- 初始权值优化技术在SOM网络中的应用被引量：1
- 2008年
- SOM网络是一种无导师学习方法,被广泛应用于各个领域。网络的性能受很多因素影响,如样本的选择、网络结构、初始权值的选定等。针对网络初始权值选取的不确定性问题,提出了覆盖权值初始化方法来优化SOM网络的初始权值:该方法从样本入手,并通过"覆盖"方法得出初始权值,仿真实验结果证明了此方法能有效的提高网络的识别率和稳定性。
- 彭雅琴陈俊宫宁生
- 关键词：权值优化SOM网络归一化方法
- 基于单工通信原理实现计算机内、外网之间安全通信的方法及系统
- 本发明针对现有的内网、外网之间通信时存在的直联时安全性差，物理隔离时使用不便且不能直接进行通信的问题，公开了一种基于单工通信原理实现计算机内、外网之间安全通信的方法及系统，它通过在分别与内外网络相连的内关计算机和外关计算...
- 宫宁生帅仁俊
- 文献传递
- 基于覆盖的神经网络集成在语音识别中的应用被引量：4
- 2006年
- 神经网络集成通过训练多个神经网络并将各网络的结论进行合成,从而得到最终结果.集成可以显著的提高学习系统的泛化能力.讨论了基于覆盖思想而设计的神经网络集成方法,并将其应用于汉语孤立数码语音识别系统中,通过在集成过程中加入基于覆盖思想的控制算法降低系统的泛化误差,从而使系统的识别效果有了进一步的提高.
- 孙冰宫宁生朱梧槚
- 关键词：语音识别神经网络集成
- 加权的超像素级时空上下文目标跟踪被引量：6
- 2017年
- 目标跟踪是计算机视觉中的热点问题,而目标运动的复杂背景、光照变换和尺度变化等因素大大地影响着目标跟踪的准确性。总结当前比较热门的几种跟踪算法的优缺点,针对时空上下文算法的不足提出了改进方法,即加权的超像素级时空上下文目标跟踪算法(weighted super pixel level spatio-temporal context,WSSTC)。该算法利用像素的特征信息对目标上下文区域进行聚类,形成超像素级区域,并通过时间上下文中超像素块特征的相似性,对空间上下文进行加权处理,建立了超像素级的目标外观模型。实验结果表明,加权的超像素级时空上下文目标跟踪算法在目标跟踪中具有更好的准确性和鲁棒性。
- 王淑敏宫宁生陈逸韬
- 关键词：目标跟踪自适应
- 一种BP网的学习速率与动量项自适应算法被引量：7
- 2013年
- 针对BP网络学习速率和动量项参数较难选取以及学习过程中学习效率较为低下的问题,提出BP网络的改进算法模型—AB网络模型,来选取学习速率和动量项的参数值,即通过一个为给定先验知识的A网,动态调节另一个执行实际应用的B网中的学习速率和动量项的参数值,并以此提高整个网络的学习效率.实验结果表明,通过AB网络自适应调整参数的算法比普通BP算法的学习效率大大提高.在实际应用中,我们可以通过AB网络自适应调节的方法,对学习速率参数和动量项参数进行合适的选取.
- 宫宁生钱春阳张媛
- 关键词：BP算法动量项学习速率梯度下降法
