陈世福
- 作品数：294 被引量：3,175H指数：26
- 供职机构：南京大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省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医药卫生轻工技术与工程经济管理更多>>
- 分布式对象构件及其应用被引量：41
- 2000年
- 分布对象技术已成为建立分布式应用框架和软构件的核心技术，采用分布式对象的软件复用技术是降低软件开发复杂度最有效的方法之一。首先介绍了分布对象技术与软件复用，随后阐述了三种分布对象模型，最后给出了一个应用实例的框架。
- 黄为民陈世福
- 关键词：软件复用分布式对象软件开发城市燃气煤气
- 一种新的自适应谐振算法被引量：21
- 1996年
- 本文提出了一个综合多种神经网络理论的学习算法ＦＴＡＲＴ（ｆｉｅｌｄｔｈｅｏｒｙ—ｂａｓｅｄａｄａｐｔｉｖｅｒｅｓｏｎａｎｃｅｔｈｅｏｒｙ），它将ＡＲＴ（ａｄａｐｔｉｖｅｒｅｓｏｎａｎｃｅｔｈｅｏｒｙ）算法、ＦｉｅｌｄＴｈｅｏｒｙ和ＡＲＴＭＡＰ等算法的优点有机结合，并以样本在实例空间出现的概率为启发信息修改分类．ＦＴＡＲＴ由于采用了不同于其它算法的冲突解决和动态扩大分类区域的方法，因此取得了较好的效果．本文还对实现ＦＴＡＲＴ算法的结果进行了验证．
- 陈兆乾周戎刘宏陈世福
- 关键词：神经网络
- 对FTART算法的研究及改进被引量：14
- 1997年
- ＦＴＡＲＴ（ｆｉｅｌｄｔｈｅｏｒｙ－ｂａｓｅｄＡＲＴ）算法结合了ＡＲＴ（ａｄａｐｔｉｖｅｒｅｓｏｎａｎｃｅｔｈｅｏｒｙ）算法、ＡＲＴＭＡＰ算法、域理论的思想，以样本在实例空间中出现的概率为启发信息修改学习中生成的分类，采用了不同于其它算法的解决样本间的冲突和动态扩大分类区域的方法．本文在对ＦＴＡＲＴ算法的研究的基础上进行了改进，使算法在学习连续函数的映射时更加有效．同时给出了算法的测试结果和对测试结果的分析，测试表明。
- 陈兆乾李红兵周戎陈世福
- 关键词：神经网络
- 一种基于ORDB和软件构件的信息系统构造方法被引量：4
- 2001年
- 提出了一种基于ORDB和软件构件的信息系统构造方法。该方法把对象关系数据库和软件构件结合在一起，解决了对象数据模型向关系数据库及其面向对象程序设计语言的转化，为提高信息系统开发效率提供了有效的解决办法。
- 徐进赵志宏骆斌陈世福
- 关键词：面向对象ORDB管理信息系统软件开发
- 神经网络集成的研究及其应用
- 神经网络集成通过训练多个神经网络并将其结论进行合成,可以简单有效地提高学习系统的泛化能力.本文从个体创建和结论合成等两个层面入手,对目前国际上构建神经网络集成方面的研究成果进行了介绍.在此基础上,本文将神经网络集成技术应...
- 周志华陈世福陈兆乾
- 关键词：神经网络模式识别
- 文献传递
- 基于知识的刺绣编程系统被引量：1
- 2000年
- 介绍了一个基于知识的刺绣编程系统。描述了该系统的结构、数据结构和主要实现技术.该系统融合了图象处理、人工智能和计算机辅助设计等多种技术、引入了丰富的刺绣知识、编针规则和有效的推理机制，具有自动推理编针能力；实现了图案处理、编针、优化和数据转换的一体化与自动化,提高了刺绣编程的质量和效率。
- 刘峻胡滨陈世福
- 关键词：人工智能知识电脑刺绣
- 智能电脑刺绣集成环境ICEE被引量：12
- 2000年
- 运用图像处理技术、超媒体技术和专家系统、基于实例推理等人工智能技术， 设计并实现了智能电脑刺绣集成环境ＩＣＥＥ． 它将刺绣编程、图案装配和刺绣知识咨询等系统集成在一起， 实现了图案设计、输入、编程、优化和数据转换的一体化和自动化， 能产生高质量的绣品数据样板， 提高电脑刺绣的效率．
- 李红兵陈世福陈兆乾谢俊元
- 关键词：电脑刺绣专家系统图像处理
- 多Agent系统中强化学习的研究现状和发展趋势被引量：21
- 2004年
- 本文对有关强化学习及其在多Agent系统中的应用等方面的研究现状、关键技术、问题和发展趋势进行了综述和讨论,试图给出强化学习目前研究的重点和发展方向。主要内容包括:(1)强化学习的框架结构;(2)几个有代表性的强化学习方法;(3)多Agent系统中强化学习的应用和问题。最后讨论了多Agent系统中应用强化学习所面临的挑战。
- 赵志宏高阳骆斌陈世福
- 关键词：人工智能多AGENT系统强化学习算法
- 肺癌早期细胞涂片彩色图像信息的计算机智能化处理的方法及其处理设备
- 本发明涉及的是一种肺癌早期细胞涂片彩色图像信息的计算机智能化处理的方法及其处理设备，设备包括有显微镜、彩色摄像头、彩色图像采集卡、微型计算机，处理的方法，其步骤依次分为：图像采集，对彩色图像的灰度变换，灰度图像分割，形态...
- 陈世福叶玉坤杨育彬
- 文献传递
- EM-GMPF:一种基于EM的混合高斯粒子滤波器算法被引量：8
- 2005年
- 粒子滤波器算法是一种基于贝叶斯推理和蒙特卡罗方法的非线性、非高斯动态系统的实时推理算法.因其具有灵活、易于实现、并行化等特点,成为统计学、信号处理、人工智能等领域新的研究热点,并被广泛地应用于目标跟踪等领域中.粒子滤波器算法中存在的主要问题是再取样步骤带来的粒子枯竭,从粒子滤波器的表示方法角度出发,提出了一种基于EM的混合高斯粒子滤波器算法,仿真数据和可视化跟踪实验表明,与传统的粒子滤波器算法和基于单高斯模型的粒子滤波器算法相比,该方法在降低对粒子数目需求的同时显著提高了粒子滤波器的估计性能.
- 李静陈兆乾陈世福
- 关键词：粒子滤波器蒙特卡罗贝叶斯推理非线性系统
