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1.
模糊小脑模型神经网络   总被引:16,自引:0,他引:16       下载免费PDF全文
提出输入层具有一定隶属度的模糊小脑模型神经网络(Fuzzy CMAC),它比小脑 模型CMAC(Cerebellar Model Articulation Controller)能更真实地描述客观世界.给出n维 Fuzzy CMAC算法,仿真结果表明Fuzzy CMAC比小脑模型CMAC具有如下优点:学习收敛 速度快得多,可以学习模糊规则.Fuzzy CMAC比CMAC优越,使CMAC成为Fuzzy CMAC 的特例.  相似文献
2.
语音识别浏览器VoiceIE设计与实现   总被引:4,自引:0,他引:4  
语音识别浏览器VoiceIE提供一种全新的语音方式进行Internet WWW浏览适合各类办公自动化系统,特别是其于嵌入式系统的信息家电、PDA等应用领域。本文首先介绍VioceIE的系统结构及功能,然后阐述语音识别模块和浏览器模块的设计与实现方法,对浏览操作与窗口管理中基于COM编程和Internet API 运用,语音信号实时检测与识别中MIC API与互信息匹配模型MIC的运用,以及语音识别模块与浏览器模埠的数据通信等进行了描述。  相似文献
3.
最大团问题研究进展及算法测试标准*   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
定义了最大团问题,分析和研究了使用启发式算法求解最大团问题的进展,介绍了当前求解最大团问题的典型启发式算法,最后给出了测试这些启发式算法性能的测试基准图.  相似文献
4.
双向规划小脑模型神经网络CMAC学习控制   总被引:2,自引:0,他引:2  
周旭东  王国栋 《控制与决策》1997,12(2):192-192,191
CMAC小脑模型是模拟人小脑的一种学习结构。以往CMAC方法为单向规划方法,为改善CMAC学习控制效果,提出如下双向规划方法  相似文献
5.
小脑模型控制系统的遗传算法最优设计   总被引:2,自引:0,他引:2  
首次采用遗传算法实现小脑模型控制固定增益的最优设计,并采用超调受限最优化方法进行优化,而且结合线材缠绕坟系统张力控制进行了控制仿真试验,同时采用遗传算法对同一被控对象进行PID最优控制设计,试验结果表明本文方法是有效的,它克服了以往小脑模型控制设计的反复度错的缺点,进而使控制系统设计工作量大大减少,试验还表明,采用遗传算法对小脑模型控制的固定增益进行最优设计,比对PID最优控制设计容易,而且稳定。  相似文献
6.
CMAC神经网络的N维概念映射算法   总被引:2,自引:0,他引:2  
小脑模型神经网络(CMAC)是1972年由J.S.Albus提出的,是实际控制上用得最多的神经网络之一,但是其概念映射较为复杂,至今尚未给出一般公式。本文在Albus的概念映射基础上,给出了CMAC神经网络的N维概念映射算法,为CMAC神经网络应用提供了极大方便。  相似文献
7.
基于知识的汉语连续语音识别研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
8.
语音应答服务系统Air Voice设计与实现   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文介绍基于PC/MODEM的PSTN语音应答服务系统Air Voice,对Air Voice系统的功能、结构以及实现语音应答服务的关键技术进行了说明,重点讨论了利用调制解调芯片CLMD1414UNT和VB串行通信控件MsComm实现PSTN语音通信控制的技术实现方法,并阐述了语音合成技术在系统中的应用。  相似文献
9.
半配对半监督场景下的低分辨率人脸识别   总被引:1,自引:0,他引:1  
实际环境(如监控)中常遇到大量低分辨率人脸图像需要识别.对低分辨率人脸的识别相对高分辨率更难,因其含有相对有限的判别信息.为此,通过在人脸识别(系统)构建阶段引入与低分辨率人脸相配对的高分辨率人脸,以提高识别性能成为最近研究的焦点之一.但这些研究仍存在以下不足:1)均要求高、低分辨率人脸样本间的全配对;2)识别系统构建时未利用给出的类信息,导致系统性能受限.事实上常常面对的应用场景是仅能获取部分配对和部分标号的高、低分辨率人脸样本集,即所谓的半配对半监督场景,对此提出一种用于低分辨率人脸识别的半配对半监督算法,以弥补现有相关研究的不足.在Yale和AR人脸数据集上的实验结果验证了该算法的有效性.  相似文献
10.
增强组合特征判别性的典型相关分析   总被引:1,自引:0,他引:1  
典型相关分析(CCA)在执行分类任务时主要存在如下不足:1)尽管分类时的输入是组合特征,但CCA仅优化组合特征的各组成部分,并未直接优化组合特征本身;2)尽管面对的是分类任务,然而CCA根本无法利用样本的类信息.为弥补CCA的上述不足,文中提出一种监督型降维方法——增强组合特征判别性的典型相关分析(CECCA).CECCA在CCA基础上,通过结合组合特征的判别分析,实现对组合特征相关性与判别性的联合优化,使所抽取特征更适合分类.在人工数据集、多特征手写体数据集和人脸数据集上的实验结果验证该方法的有效性.  相似文献
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