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华强

作品数:8 被引量:31H指数:3
供职机构:惠州学院电子科学系更多>>
发文基金:国家自然科学基金广东省自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电子电信交通运输工程机械工程更多>>

文献类型

  • 8篇中文期刊文章

领域

  • 7篇自动化与计算...
  • 2篇电子电信
  • 1篇机械工程
  • 1篇交通运输工程

主题

  • 4篇神经网
  • 4篇神经网络
  • 4篇模式识别
  • 2篇数据压缩
  • 2篇二进神经网络
  • 1篇单片
  • 1篇单片机
  • 1篇电路
  • 1篇电路设计
  • 1篇学习算法
  • 1篇远程
  • 1篇远程数据
  • 1篇远程数据通信
  • 1篇神经网络实现
  • 1篇数据处理
  • 1篇数据结构
  • 1篇数据通信
  • 1篇通信
  • 1篇汽车
  • 1篇汽车安全

机构

  • 7篇惠州学院
  • 3篇华南理工大学
  • 1篇惠州大学

作者

  • 8篇华强
  • 3篇郑启伦

传媒

  • 1篇模式识别与人...
  • 1篇电子学报
  • 1篇计算机学报
  • 1篇计算机应用与...
  • 1篇微电子学与计...
  • 1篇计算机应用研...
  • 1篇小型微型计算...
  • 1篇惠州大学学报

年份

  • 1篇2003
  • 2篇2002
  • 3篇2001
  • 1篇2000
  • 1篇1995
8 条 记 录,以下是 1-8
排序方式:
二进神经网络的汉明图学习算法被引量:6
2001年
二进神经网络的几何学习算法 ETL 必须分隔全部真顶点集合和伪顶点集合 ,且为一种穷举的算法 .该文使用所定义的汉明图和子汉明图 ,给出了选择核心顶点的依据 ,组成和扩展子汉明图的方向和步骤 ,以及一个子汉明图可用一个隐层神经元表示的条件和权值、阈值的计算公式 .所提出的二进神经网络汉明图学习算法可用于任意布尔函数 ;无需穷举并一定收敛 ,因而是快速的 ;对文献所举实例取得了较 ETL 算法结构更为优化的三层前向网络 .
华强郑启伦
关键词:模式识别二进神经网络学习算法
模糊极大极小神经网络新的并集学习算法
2001年
提出了模糊极大极小神经网络新的隶属函数及新的并集学习算法。算法不受形状因子的影响且与学习顺序无关,各模糊子集的等λ截集中不存在异类训练样本,学习后的隐层节点数较扩充-收缩算法更少,对训练集和检测集的正确识别率更高。
华强
关键词:模糊识别人工神经网络模式识别
二进前向多层神经网络实现的研究被引量:2
2003年
文章提出一种硬件实现二进前向多层神经网络及其硬限幅函数的方法。所设计的神经元电路的权值和阈值均为片内存储的整数熏可取负值,也可学习,当输入模式要求更大的维数时可以扩展。仿真结果符合要求。
华强郑启伦
关键词:二进神经网络模式识别电路设计超大规模集成电路
激光-超声-单片机组合汽车防撞系统被引量:3
2001年
以二组激光光电部件进行前向不扫描防撞检测 ,二组超声波部件进行后向防撞检测 ,采用单片微型计算机对前后向检测作组合控制 ,进行数据处理和输出 ,采用三色LED拟图形显示障碍物距离 ,组成一种激光 -超声 -单片机组合汽车防撞系统 .
华强
关键词:汽车防撞系统激光超声波单片机报警汽车安全性
在文本压缩中联合使用LZSS和LZW被引量:7
2002年
本文分析了LZ77和LZ78算法在文本压缩中各自的长处和不足,以它们的实用算法LZSS和LZW的中文文本改进算法LZSSCH和LZWCH为基础,设计了联合使用LZ77和LZ78原理的LZSWCH算法。算法具有良好的通用性、实时性,对9个各种长度的样本文本文件取得的压缩比均高于LZSS和LZW,高出幅度分别达到6~19%。算法无须任何预处理,并可用于压缩其它文字的文本文件。
华强
关键词:数据压缩LZSSLZW文本压缩数据结构
一种工厂用远程数据通信系统的实现
1995年
本文介绍一种适合于工厂现场使用的多源多目标间的远程数据通信系统。系统使用通道选择控制,在强干扰环境下实现了相距400米的多台PC机之间以2400波特不经Modem进行的远程数据通信。
华强
关键词:远程数据通信数据通信
模糊汉明神经网络及其实现的研究被引量:1
2002年
由于传统汉明神经网络未解决模式重叠和识别算法是否一定收敛的问题 ,也未充分利用输入模式与其他神经元之间的靠近程度信息 ,本文提出一种模糊汉明神经网络 .模糊汉明神经网络可接受二值和非二值输入 ;使用模糊类隶属度子网解决模式重叠问题和充分利用靠近程度信息 ;采用比较子网保证算法的收敛和减少互连 .
华强郑启伦
关键词:模式识别模糊逻辑神经网络
LZ77和LZ78在数据压缩中的组合带参运用被引量:13
2000年
本文讨论了LZ77和LZ78两大类字典算法在无损数据压缩中的分析性能和编码性能的区别,及其对不同类型数据文件压缩性能的影响,据此设计了组合使用LZ77和LZ78原理并带参数H运行的LZSWH算法.对于采用LZ78压缩时优化速度很慢的S类数据文件,用户可以根据对压缩比和压缩速度的不同要求来选择参数H,H越大压缩比越高,H越小压缩速度越快;而对于采用LZ78压缩优化速度较快的W类数据文件,H参数的最佳选择可以得到最高的压缩比.
华强
关键词:数据压缩LZ77数据处理
共1页<1>
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