江虹
- 作品数：7 被引量：69H指数：2
- 供职机构：武汉大学更多>>
- 发文基金：国家科技部专项基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术一般工业技术金属学及工艺电气工程更多>>
- 电子和金相显微分析系统中新分析技术的开发及应用
- ＜正＞本项成果拓展出电子和金相显微分析的新型分析技术,应用于实际样品分析,该工作分为两部分。（1）引入小波分析对谱数据进行去噪和背底扣除,针对特定分析对象,形成专用定量分析软件包,拓展了无标样定量快速分析的功能,并用于清...
- 胡继明雷俊锋江虹曾立波童华张泽兰刘均堂
- 文献传递
- BP网络学习算法的改进和研究及应用前景综述被引量：2
- 1999年
- 本文全面叙述了ＢＰ网络学习算法的思想，特性及存在的问题，并对ＢＰ算法使用的各种改进方法进行了归纳和总结，同时对ＢＰ算法的研究方法及应用前景进行了讨论。
- 江虹曾立波
- 关键词：BP网络学习算法神经网络
- 一种信号采集的超分辨率实现方法
- 为了提高采样信号的分辨率,本文提出了一种基于多低分辨率采样器的超分辨率信号实现的方法.计算机仿真结果表明,该方法能有效地提高采样信号的分辨率.
- 方勇曾立波江虹
- 关键词：信号采集超分辨率
- 文献传递
- 灰铸铁石墨形态的自动分类被引量：2
- 2000年
- 在所提取的纹理特征基础上，使用误差后向传播神经网络构建了一种优化的人工神经网络分类器，实现了灰铸铁石墨形态的自动分类。用于描述石墨形态的特征由分形维、粗细参数和二维自回归系数共同组成。该法成功地将人工神经网络引入了对灰铸铁石墨形态的分类，相对于传统人工目测法是一种很大的进步，而神经网络分类器的优化方法对其它神经网络模型的构建也具有一定参考价值。
- 江虹曾立波胡继明
- 关键词：灰铸铁石墨形态分形维神经网络
- 灰铸铁石墨形态的神经网络识别研究被引量：2
- 2000年
- 在分析分形维、纹理粗细度及二维回归系数共同组成的纹理特征基础上 ,本文运用人工神经网络方法实现了对灰铸铁石墨形态的识别 .相对于传统方法 ,该方法识别速度快、重现性强、数据更为客观准确 ,避免了由于主观判断所引起的人为误差 .在识别过程中 ,本文使用了一种确定隐层节点数的新方法 ,结果显示良好 。
- 江虹曾立波张泽兰胡继明
- 关键词：灰铸铁石墨形态分形维BP网络神经网络
- 一种信号采集的超分辨率实现方法
- 2001年
- 为了提高采样信号的分辨率,本文提出了一种基于多低分辨率采样器的超分辨率信号实现的方法.计算机仿真结果表明,该方法能有效地提高采样信号的分辨率.
- 方勇曾立波江虹
- 关键词：信号采集超分辨率
- 优化的BP神经网络分类器的设计与实现被引量：63
- 2001年
- 文章从实用、经济和高效的角度出发，提出了一种优化BP神经网络分类器的设计与实现方案。它具有较好的模块性，可移殖性以及透明性。对于各种模式识别的情况，它都具有一定的实用和参考价值。同时提出了一种确定隐层节点数的新方法。结果良好。
- 江虹曾立波胡继明
- 关键词：人工神经网络模式识别BP算法分类器
