湖南省自然科学基金(99JJY20062)
- 作品数：24 被引量：127H指数：6
- 相关作者：蔡自兴梁昔明蒙祖强李枚毅文敦伟更多>>
- 相关机构：中南大学北京理工大学浙江大学更多>>
- 发文基金：湖南省自然科学基金国家自然科学基金国家教育部博士点基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学电子电信更多>>
- 进化机器人学研究进展被引量：27
- 2002年
- 如何提高机器人的自主性和适应性是目前人工智能领域的热点问题之一 .传统的集中式规划设计方法难以满足这些性能要求 ,将进化机制引入自适应机器人的设计为解决这一问题开辟了新的思路 .系统地介绍了进化机器人学的研究背景、主要内容和现状 ,将其与传统人工智能方法和基于行为的机器人学进行比较 ,探讨了该领域研究中有待解决的问题 ,并对今后工作进行了展望 .
- 刘娟蔡自兴涂春鸣
- 关键词：人工智能进化计算神经网络自组织自主性适应性
- 一种基于并行遗传算法的非线性系统辨识方法被引量：35
- 2003年
- 结合并行算法的运算能力和遗传算法的搜索能力 ,提出一种基于并行遗传算法的非线性系统辨识方法。其特点是通过并行遗传算法实现对 RBF神经网络权值、宽度和中心位置等有关参数的估计 ,其速度快、精度高 ,从而通过 RBF神经网络有效地完成了对非线性系统的辨识。最后给出了仿真结果 。
- 蒙祖强蔡自兴
- 关键词：非线性系统并行遗传算法RBF神经网络
- 双音多频信号检测在DSP中的实现被引量：1
- 2006年
- 双音多频DTMF信号是音频电话中的拨号信号,将DTMF信号的检测集成到含有数字信号处理器(DSP)的系统中,是一项较有价值的研究课题.笔者设计出TI公司浮点DSP芯片C6711中的实现方案,通过20个并行的哥兹柔信号滤波器能成功地使双音多频信号的检测变得迅速和简单,采用谐音检测可以显著地提高检测系统的准确性.
- 李义府彭卫韶
- 关键词：双音多频浮点DSP
- 机器人学的发展趋势和发展战略被引量：13
- 2001年
- 全面分析和归纳了当前机器人学的发展趋势 ,提出发展我国机器人技术的战略思考 ,对于制定 2 1世纪我国机器人学发展对策具有借鉴作用。
- 蔡自兴
- 关键词：机器人学工业机器人特种机器人机器人技术
- 大规模界约束极小化问题的有效集截断牛顿法被引量：4
- 2002年
- 许多工业过程的模型可转化为一个大规模界约束极小化问题 .作者基于确定最优解处有效集的有效技巧和截断牛顿法 ,给出了一个求解该类问题的有效集截断牛顿法 .该方法在每次迭代中 ,先启用允许快速修改工作集的估计技巧来估计最优解处的有效约束 ,然后利用截断牛顿法确定搜索方向对应于自由变量的分量 ,最后利用Armijo非精确线搜索得可行点 ;证明了所给方法的整体收敛性 ,并利用一组大规模测试问题对所给方法进行了数值试验 ,同时与文献 [8]中的子空间有限内存拟牛顿法进行了数值比较 ,结果表明有效集截断牛顿法不仅稳定和有效 。
- 梁昔明蔡自兴
- 关键词：整体收敛性
- 基于样本划分的启发式遗传BP算法被引量：2
- 2002年
- 遗传算法作为一种模拟生物遗传进化过程的随机搜索算法 ,具有并行和全局搜索能力、不要求函数可导等特点 ,在神经网络学习中得到广泛应用 .合理选择初始群体和控制搜索的盲目性 ,有利于提高算法的效率 .为此 ,提出了一种新的神经网络学习算法———基于样本划分的启发式遗传BP算法 .该方法对神经网络学习样本进行划分 ,形成样本子集 .初始群体通过在样本集类上训练神经网络而获得 .这些初始网络中包含了关于样本子集的有用信息 ,根据模式定理 ,能通过遗传算法保留和加强 .此外 ,提出并证明了关于样本集类及其BP训练的几个代数性质 ,结合子空间划分进行启发式搜索 ,以克服搜索的盲目性 .对上述方法进行仿真实验 ,迭代次数和误差较小 。
- 文敦伟蔡自兴
- 关键词：神经网络学习算法遗传算法
- 递归神经网络的模糊随机学习算法被引量：3
- 2002年
- 提出了一种新的基于模糊逻辑的Alopex学习算法 (FLA)。FLA算法利用模糊逻辑推理实时获得适应于学习过程的适当的算法修正值 ,克服了Alopex算法中修正值固定不变的缺点 ,使得随机学习过程在速度、精度和稳定性之间获得平衡。将该算法应用于神经网络的训练 ,可以无需神经网络的梯度信息和结构信息 ,因此可以用于具有各种结构特性的递归神经网络的学习。在本文给出的仿真实验中 ,采用FLA算法实现带输出反馈的递归神经网络对动态系统的学习过程。
- 文敦伟蔡自兴
- 关键词：神经网络递归神经网络学习算法模糊逻辑ALOPEX算法模拟退火
- 个性化数据聚类的研究被引量：5
- 2003年
- 产生无关的聚类结果,不能满足用户的实际需要,这是当前许多聚类算法存在的一个缺点。为此,该文提出根据用户实际需要进行自主聚类的个性化聚类的概念。其方法是,引入用户因素,通过设计频度向量、关心度向量来构造个性化距离函数,并与现有的著名聚类算法结合起来,给出了个性化聚类算法的一个实例描述,可以较好地解决存在的问题。
- 蒙祖强蔡自兴
- 关键词：个性化聚类知识发现
- 进化计算的一种变异概率自适应方法
- 2002年
- 1引言
进化计算的不足之一是可能陷入局部极小,变异操作正是为解决局部极小问题而使用的.若变异概率pm取值较大的话,能够产生出较多的新个体,搜索空间相应也大,进化过程中产生全局次优解(near-optimality)的机会也就会大,但也有可能破坏掉很多较好的模式,变异操作的概率过大会引起进化过程不稳定,使得遗传算法的性能近似于随机搜索算法的性能;若变异概率pm取值太小的话,则变异操作产生新个体的能力和抑制早熟现象的能力就会较差.……
- 李枚毅
- 一种基于并行遗传算法的数据分类方法被引量：2
- 2002年
- 1引言
随着信息技术的高速发展和信息管理技术的广泛应用,自从九十年代以来,数据挖掘(Data Mining)已成为计算机科学中一个引人注目的新的研究方向[1].目前,数据挖掘技术在各大中型企业、电信业、商业、银行等部门中表现出极强的应用潜力.……
- 蒙祖强
