温津伟
- 作品数：15 被引量：57H指数：5
- 供职机构：中国工商银行总行更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术经济管理电子电信医药卫生更多>>
- 金融纽带下的行业生态重构
- 2018年
- 近年来,有两个变革是非常显著的:一是以大数据为代表的新技术的变革;二是'生态',即把新技术运用到适宜的场景里,典型如金融与物业管理的跨界融合。未来,5G通信技术的发展,将大大提升现有的视频传输技术和大数据处理技术,使万物互联成为可能。
- 温津伟
- 关键词：金融纽带
- 基于Bayesian的期望最大化方法——BEM算法被引量：8
- 2001年
- 通过对标准 EM算法收敛于局部极值的原因进行分析 ,提出了基于 Bayesian方法的神经网络新学习算法—— BEM算法 .该算法解决了标准 EM算法的上述缺陷 ,同时还可防止标准 EM算法 Overfitting情况的出现 ,并可防止标准 EM算法有时只响应单一模式而失去泛化能力情况的出现 .实验结果表明了该算法的正确性和有效性 .该算法对研究和发展标准
- 温津伟罗四维赵嘉莉韩臻
- 关键词：随机神经网络EM算法
- 多文本网络多向分组交谈会议系统的研究
- 1999年
- 作者介绍了多文本的网络会议多向分组交谈的设计和实现。实现环境是基于TCP/IP协议下的局域网,在Win95环境下用WinSocket编程实现。该软件实现了会议主持者对会议调度与分组管理,控制。可以任意分组,允许会议参加者加入多个组中进行讨论,具有很大的灵活性。
- 温津伟陈恩义韩臻
- 关键词：TCP/IP套接字
- 医院信息系统构件的领域分析与实现
- 2001年
- 软件复用已经成为解决软件危机的关键方法和软件界关注的焦点及研究的核心。领域分析方法是现软件复用技术的一个重要方法。我们把该方法应用于医院行业开发,达到了加大软件复用度,减重复劳动,提高行业软件开发的效率与质量的目的。
- 丁金凤范辉温津伟
- 关键词：软件复用软件工程医院信息系统软件开发
- 基于神经网络的混沌加密算法被引量：8
- 2001年
- 首先用神经网络来训练已知混沌序列 ,并利用该模型产生的非线性序列实现了明文、密文之间的转换 .该算法的优点之一是神经网络 (NN)隐式混沌映射关系使直接获取映射关系变得困难 .经理论分析选择了较好的神经网络学习方法 .实验进一步表明 ,该算法产生的序列随机性、抗破译性能良好 ;加密弹性大 ,可扩充性好 ;加密速度快 .
- 赵嘉莉罗四维温津伟
- 关键词：神经网络时间序列混沌加密算法
- 基于数据驱动和面向对象的医院管理系统研究被引量：1
- 2000年
- 针对软件危机,作者介绍了一种应用面向对象技术和软件重用进行软件开发的方法,指出系统的ER图和逻辑功能图与实例连接图之间的相似性及对应关系,最后通过实例证明了这种方法的有效性。
- 谢辉温津伟韩臻罗四维
- 关键词：面向对象数据驱动医院管理系统
- 多类模式识别的动态多叉树算法研究与实现被引量：9
- 2003年
- 研究模式识别方法 提出动态多叉树算法 ,用以解决实际环境中复杂的或大模式类别学习及系统动态扩展问题 ,该算法利用分治和局部最优原理缩小目标范围 ,结合整体学习方法提高识别率 ,模拟人脑的循序渐进学习方式 ,实现知识增殖和继承 可解决现有识别系统在学习新知识会破坏已有知识 ,需重新学习的问题 并具有较高的识别率 ,可有效地处理巨模式类识别的问题 该系统可以用于人脸、字符、指纹等对象的识别分类 系统的构造方法体现其通用性 ,性能分析表明其可行性 。
- 温津伟罗四维王宝静
- 关键词：多类模式识别相似度矩阵
- 网上多点实时语音交互系统的设计和实现被引量：3
- 1999年
- 文章讨论了网上多点实时语音交互系统的设计和实现，提出了合理实用的多点语音实时交互模型。采用了客户机／服务器模式及ＵＤＰ通信技术和简捷的数据压缩技术，以Ｗｉｎｄｏｗｓ环境下ＴＣＰ／ＩＰ协议的Ｗｉｎｓｏｃｋ编程接口、有关多媒体的ＡＰＩ、ＤｉｒｅｃｔＸ为工具，并以ＶＣ＋＋５．０为开发环境，在局域网内实现了一个多点语音实时交互系统。
- 陈恩义温津伟韩臻
- 关键词：多媒体通信语音交互系统TCP/IP协议语音通信
- 知识可增殖人工神经网络的研究与实现
- 2003年
- 知识可增殖人工神经网络是一个由多个已知功能人工神经网络和匹配人工神经网络协同工作共同组成的具有扩展功能、知识继承和积累作用的大规模人工神经网络。文章使用微分几何作为数学工具来分析、描述神经网络的场理论,研究可学习的机构和已知功能人工神经网络之间的组织结构协同工作方法。并利用统计流形整体不变几何结构特性为理论基础,完成层次化混合专家神经网络的信念分配,实现知识可不断扩充,功能不断增强的人工神经网络。
- 张悦温津伟范辉
- 关键词：人工神经网络信息处理信息几何
- 层次化混合神经网络分类器信念分配问题的研究
- 2001年
- 层次化混合专家神经网络采用"分治"原理,把一个大任务分成多个小任务由多个小网络进行处理,或者说多个具有不同功能的小网络组合成一个大的网络,用于实现复杂的或大数据量学习问题,提高单个网络的性能.在混合专家神经网络中,信念分配对神经网络性能起决定作用.本文研究混合神经网络中各子网络的协同工作方法,提出一种新的信念分配方法,实现层次化混合专家神经网络的信念分配与功能不断增强的分类器.
- 温津伟罗四维韩臻
- 关键词：协同工作
