李绍平
- 作品数：17 被引量：66H指数：5
- 供职机构：茂名学院计算机与电子信息学院更多>>
- 发文基金：广东省自然科学基金广东省高等学校自然科学研究重点项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术自然科学总论经济管理更多>>
- MCS-51单片机串行通讯波特率设置的误差分析被引量：9
- 2002年
- 波特率设置的误差是通讯中一个很重要的参数。该文首先介绍了MCS -5 1单片机串行通讯波特率设置的特点 ,然后着重分析了波特率设置的误差 ,得出波特率设置的误差来源和计算波特率误差的相应公式 ,最后给出一个应用的实例。
- 李绍平彭志平
- 关键词：MCS-51单片机串行通讯波特率误差分析
- 基于神经网络与模糊逻辑协同的智能诊断系统的研制
- 2003年
- 神经网络与模糊逻辑协同 (Neuron -FuzzyCooperation ,NFC)是两者深度融合的一种形态。本文探讨了NFC几个关键技术 。
- 彭志平李绍平
- 关键词：神经网络模糊逻辑智能诊断系统
- 基于Rose的UML系统建模方法研究被引量：2
- 2005年
- 提出了基于Rose的UML(UnifiedModelingLanguage,统一建模语言)系统建模方法,并以邮件系统开发为例,详细介绍其建模过程。实践证明,该方法不仅能提高系统的开发效率,又能减少系统开发成本。
- 李绍平周靖
- 关键词：UMLROSE视图
- 分层强化学习研究进展被引量：7
- 2008年
- 首先介绍了半马尔可夫决策过程、分层与抽象等分层强化学习的理论基础;其次,较全面地比较HAM、options、MAXQ和HEXQ四种典型的学习方法,从典型学习方法的拓展、学习分层、部分感知马尔可夫决策过程、并发和多agent合作等方面讨论分层强化学习的研究现状;最后指出分层强化学习未来的发展方向。
- 彭志平李绍平
- 关键词：分层强化学习半马尔可夫决策过程
- S2SH:一种Web应用框架及其实现被引量：20
- 2009年
- 针对Struts2、Spring和Hibernate三种轻量级框架的集成技术,提出S2SH这种新型Web应用框架。S2SH由以上三种框架集成,包括由Struts2构建而成的Web层、由Struts2和Spring集成而成的业务层以及由Spring和Hibernate集成的持久层,符合J2EE应用的分层结构。S2SH以Spring为核心部件,向上集成Struts2,向下集成Hibernate,充分发挥了三者各自的优势,具有很好的低耦合、扩展性和复用性。文中最后对S2SH的实现方法进行了详细的阐述。S2SH可作为许多Java Web应用的框架,具有良好的应用前景。
- 李绍平彭志平
- 关键词：S2SHSTRUTS2框架SPRING框架HIBERNATE框架
- 面向Agent与面向对象的软件技术被引量：13
- 2005年
- 面向Agent与面向对象有很多差异,但也有许多相似之处和联系。吸收和借鉴面向对象的成功经验和成熟技术,对面向Agent的研究和发展十分有利。本文比较了Agent与对象的概念和模型,以及面向Agent和面向对象的运行机制和通信机制,分析了面向对象的不足和面向Agent的优势,指出了面向Agent是未来软件的发展方向。
- 彭志平李绍平
- 关键词：软件开发面向对象软件技术AGENT人工智能
- 一种基于S2SH的Web应用框架及实现方法被引量：8
- 2009年
- Struts2采用WebWork2.2内核,在体系上与Struts1差别很大,因而与Spring、Hibernate的整合是一项崭新的技术。论文提出一种以上三种轻量级框架整合的Web应用框架(简称为S2SH),并给出详细的实现方法。S2SH充分发挥了这三种框架的优势,达到优势互补的效果,具有良好的应用前景。
- 李绍平彭志平
- 关键词：WEB应用STRUTS2框架SPRING框架HIBERNATE框架
- 一种粒子群—神经模糊系统的研究与应用被引量：1
- 2009年
- 针对神经网络与模糊逻辑协同系统NFCS(Neuron-Fuzzy Cooperation System)的学习算法存在收敛速度慢和易陷入局部极小点等问题,提出将粒子群优化算法PSO(Particle Swarm Optimization)与NFCS结合的新型系统PSO-NFCS。在PSO-NFCS中,PSO代替原先的学习算法,由其进化预置网络的连接权值、阈值和补偿参数,以实现网络的学习和精确推理。将其应用于某石油化工装置的故障诊断,结果表明PSO-NFCS是有效的,其全局收敛能力、收敛速度和泛化精度等性能均优于原先的学习算法。
- 李绍平彭志平
- 关键词：神经网络模糊逻辑粒子群优化算法进化
- 基于模糊推理动态调整遗传算法交叉率和变异率的方法被引量：1
- 2002年
- 标准遗传算法的交叉率和变异率是随机选择的.在指出这种选择具有盲目性的基础上,提出了利用模糊推理动态调整交叉率和变异率的改进遗传算法,并通过模糊神经网络参数优化的实例对该改进算法与标准遗传算法进行比较.实验结果表明新算法对交叉率和变异率有效地进行动态控制,不仅保留了标准遗传算法的优点,又加强了全局搜索能力和加快了收敛速度,是一种很有前途的算法.
- 彭志平李绍平
- 关键词：模糊推理遗传算法交叉率模糊控制神经网络
- 一种基于PSO的分层策略搜索算法被引量：1
- 2008年
- 针对分层策略梯度强化学习算法(HPGRL)易陷入局部最优点等问题,提出一种分层策略搜索算法(PSO-HPS).首先由设计者按照经典分层强化学习MAXQ方法的思想构建子任务分层结构,通过与环境的直接交互,PSO-HPS利用具有较强全局搜索能力的粒子群对各复合子任务中的参数化策略进行进化,以获得优化的动作策略.最后以协商僵局消解的实验验证PSO-HPS是有效的,其性能明显优于HPGRL.
- 彭志平李绍平
- 关键词：分层强化学习
