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房育栋

作品数:10 被引量:112H指数:4
供职机构:华南理工大学电子与信息学院无线电与自动控制研究所更多>>
发文基金:国家自然科学基金国防科技技术预先研究基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电子电信更多>>

文献类型

  • 5篇期刊文章
  • 4篇会议论文
  • 1篇学位论文

领域

  • 5篇自动化与计算...
  • 2篇电子电信

主题

  • 6篇神经网
  • 6篇神经网络
  • 4篇图象
  • 4篇图象压缩
  • 3篇分形
  • 2篇遗传算法
  • 2篇图象压缩方法
  • 2篇混沌
  • 2篇混沌神经元
  • 2篇分形图
  • 2篇分形图象
  • 2篇分形图象压缩
  • 1篇迭代
  • 1篇迭代函数
  • 1篇动力学分析
  • 1篇学习算法
  • 1篇映射
  • 1篇知识
  • 1篇知识处理
  • 1篇神经元

机构

  • 10篇华南理工大学

作者

  • 10篇房育栋
  • 7篇余英林
  • 1篇罗干英
  • 1篇温玉汉
  • 1篇郝建忠
  • 1篇张新亮

传媒

  • 2篇华南理工大学...
  • 1篇电子学报
  • 1篇控制理论与应...
  • 1篇信号处理
  • 1篇1995年中...
  • 1篇第六届全国语...
  • 1篇中国电子学会...
  • 1篇中国神经网络...

年份

  • 4篇1996
  • 3篇1995
  • 1篇1994
  • 2篇1993
10 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
高阶自组织映射及其学习算法
自组织映射为无监督自联想分类器,在实际应用中有很多成功的例子。本文从一阶自组织映射(SOM)出发,讨论它的高阶自组织映射(HSOM)的结构,推证它的学习算法,并有具体实现。
房育栋余英林
关键词:神经网络自组织映射学习算法
文献传递
AUTOCAD图形环境下NC自动编程的实现
1996年
AUTOCAD是目前国内外最流行的CAD软件之一,它在机械、电子、化工、土木、服装等方面被广泛应用。然而由于其通用性目标,使AUTOCAD不可能在某一专项应用中有特别具体的辅助功能,本文叙述了在AUTOCAD(RELEASE11.0以上版本)图形环境下与C语言接口的一般方法,结合自己编程中的一些经验,介绍了在AUTOCAD图形环境下实现平面内含有多个不加工的岛的多个单连域的NC(NumericalControl)自动编程、干涉校验、轨迹仿真,该工作是对作者提出的复杂槽型机械加工普遍算法的具体实现,并输出了刀位数据文件,也可通过RS-232C串行通讯口直接送到数控机床实现DNC(DirectNumericalControl)控制。本文是AUTOCAD下用C语言进行二次开发的具体实例,实现了在CAD环境下直接利用CAD数据进行CAM(ComputerAidedManufacturing)。
张新亮罗干英房育栋
关键词:AUTOCAD二次开发槽加工
基于分形的混合图象压缩方法被引量:28
1996年
分形图象压缩方法是近年来迅速兴起的一种高倍率图象压缩方法,它依据分形原理,利用迭代函数系统(IFS)来抽取自然图象中的自相似性,达到压缩图象的目的;解码时利用拼帖定理来快速恢复图象。然而它最大的缺点是速度太慢。为此,本文将分形图象压缩同传统的块截取变换方法(BlockTruncatingCoding)结合,在压缩速度、压缩倍数和压缩失真方面有个折衷,达到较好的性能。
房育栋余英林
关键词:分形图象编码分形图象压缩图象处理
基于规则的模糊似然推理被引量:6
1996年
本文从函数映射关系来分析似然推理的三段论形式,结合似然推理的公理化约束.证明了该映射关系为连续形式.因此提出用带有判决层的前馈三层神经网来实现模糊似然推理.用大前提作依据,产生近似规则来进行训练,并给出例子证明该算法的有效性.
房育栋余英林
关键词:神经网络模糊系统知识处理
混沌神经元动力学分析
房育栋余英林
关键词:动力学分析混沌神经网络神经网络神经元
快速分形图象压缩编码被引量:69
1996年
本文提出一种基于局部迭代函数系统(LIFS)的快速分形图象压缩编码、解码方法。实验表明,该法在恢复图象的信噪比为30dB时,仍能达到25倍的压缩倍数。
房育栋余英林
关键词:分形图象压缩IFS
混沌神经元与神经网络在模糊推理等方面的应用及分形图象压缩方法的研究
该论文紧紧围绕当今神经网络的一些研究热点和高倍率图象压缩方法进行研究,主要分成两个部分.论文的第一部分是有关神经网络的理论研究,第二部分是有关分形图象压缩方法的研究.
房育栋
关键词:混沌神经网络模糊推理图象压缩迭代函数
基一Mallat算法的图象压缩方法
房育栋余英林
关键词:图象数据处理数据压缩
遗传算法用于调整神经网络
方国红房育栋
关键词:神经网络
遗传算法及其在TSP中的应用被引量:16
1994年
本文详述遗传算法的起源、实现、及应用和存在的问题。遗传算法是仿自然界的自然选择法则设计的。算法源于一群随机基因组,通过一定的适应性判决消除适应性低的基因组,保留适应性中等的和高的基因组;并在高适应性的基因组中,随机进行变异和组配,将基因组补足到恒定的数量,再进行适应性判决,一直到满足问题的要求。本文就此法做了中国旅行商题,实验效果非常满意,产生的结果比用Hopfield神经网络计算结果要好得多。
房育栋郝建忠余英林温玉汉
关键词:TSP遗传算法基因组神经网络
共1页<1>
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