杨明
- 作品数：10 被引量：23H指数：3
- 供职机构：西南师范大学计算机与信息科学学院更多>>
- 发文基金：西南师范大学校科研和教改项目重庆市应用基础研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信生物学自然科学总论更多>>
- 基于神经网络的非线性信号建模研究
- 本文对目前非线性信号处理中经典的泛函分析及NARMA模型建模的方法作了简单介绍,并与用神经网络建模的方法作了比较.通过比较可以看出神经网络模型在非线性系统建模尤其是在处理动态系统和信号方面有着其它建模方法所没有的特征及优...
- 杨明张虹邱玉辉
- 关键词：人工神经网络信号处理计算机数学
- 文献传递
- 人工生命评述被引量：1
- 2002年
- 对近年来发展的人工生命科学进行了评述。描述了人工生命的概念、主要内容、研究方法及现实意义。
- 杨明
- 关键词：复杂巨系统人工生命生命特征软件系统
- 神经网络建模方法在非线性信号处理中的应用研究被引量：1
- 2004年
- 文章首先描述了非线性信号处理中常用的几种建模方法与神经网络建模方法之间的关系,指出了前者在实际建模时存在的困难,给出了神经网络模型与其它建模方法之间所存在的等价性以及其特有的优势。总结了两类神经网络模型及其网络训练算法,通过比较看出神经网络建模方法在非线性信号处理中的应用越来越广,已经成为一个非常有前途的工具。
- 杨明邱玉辉
- 关键词：VOLTERRA级数神经网络
- 统计学习理论与支持向量机的研究
- 本文旨在介绍统计学习理论和支持向量机的基本思想及其研究进展,目的在于激发更多学者能够看到它们的优势从而投入该方面的研究.
- 杨明邱玉辉王雪飞
- 关键词：统计学习理论支持向量机
- 文献传递
- 一种基于中值滤波的非线性图像处理优化算法被引量：5
- 2004年
- 本文提出了一种允许实数值加权的递归加权中值滤波器。该滤波器优于无限脉冲响应线性滤波器、有限脉冲响应线性滤波器及非递归加权中值滤波器,除对噪声级提供稳健性,还可以提供近于完善的"阻带"特性,这在实践中很有用处。本文还提出了用于设计递归加权中值滤波器的自适应优化算法。该算法在平均绝对误差准则下得到了发展。在这个框架内,用于计算递归加权中值滤波器输出的前位输出被前位期望的输出所取代。这样,递归加权中值滤波器就近似于一个双输入单输出滤波器,它取决于输入样值和所期望的响应的延迟样值。这种结构避免了递归运算中固有的反馈,因而使得用于更新滤波系数的最陡下降算法中的梯度推早变得简单了许多。我们提出的自适应递归加权中值滤波算法与LMS算法相比,复杂性有所降低。
- 鲁瑞华杨明
- 关键词：优化算法线性滤波中值滤波算法中值滤波器输出滤波器阻带
- 基于增强学习的多agent自动协商研究被引量：9
- 2004年
- 该文通过对协商协议的引入,对提议形式、协商流程的分析,结合多属性效用理论和连续决策过程,提出了一个开放的、动态的、支持学习机制的形式化多问题自动协商模型。并在模型的基础上分别对评估提议、更新信念、生成提议等协商过程作了详细描述;对传统Q学习进行了扩充,设计了基于agent的当前信念和最近探索盈余的动态Q学习算法。
- 杨明嘉莉邱玉辉
- 关键词：自动协商Q学习
- 用定阈值Wiener滤波去除图像噪声被引量：1
- 2005年
- 本文介绍了Wiener滤波中的统计误差,提出 Wiener滤波去噪性能可以通过定阈值对图像作预处理得到提高,用标准 Wiener滤波法、逆滤波法及定阈值 Wiener滤波法对退化图像进行处理的结果表明,在进行图像恢复时,标准 Wiener滤波效果比逆滤波好,定阈值 Wiener滤波则优于标准 Wiener滤波和逆滤波。
- 鲁瑞华杨明
- 关键词：WIENER滤波图像噪声阈值统计误差退化图像逆滤波
- 多媒体通信对网络的要求
- 本文介绍了多媒体通信系统的组成及特点,重点介绍了多媒体通信对网络的要求及多媒体通信的理想网络B-ISDN.
- 鲁瑞华杨明
- 关键词：多媒体通信网络B-ISDNATM
- 文献传递
- 定阈值Wiener滤波在子波域图像去噪中的应用被引量：2
- 2005年
- 针对图像处理中的去噪问题,分析了Wiener滤波中的统计误差,提出了定阈值Wiener滤波算法,通过定阈值对图像作预处理,提高了滤波器去噪性能。分别用标准Wiener滤波法、逆滤波法及定阈值Wiener滤波法对退化图像进行处理的结果表明,在进行图像恢复时,标准Wiener滤波效果比逆滤波好,定阈值Wiener滤波则优于标准Wiener滤波和逆滤波。与标准Wiener滤波相比,逆滤波降低了峰值信噪比,而定阈值Wiener滤波则提高了峰值信噪比。信噪比增大,表明定阈值Wiener滤波法对噪声的抑制能力增强。
- 鲁瑞华杨明
- 关键词：图像去噪统计误差
- 多Agent自动协商中机器学习的应用研究被引量：4
- 2004年
- 目前将机器学习理论应用到多Agent自动协商系统中已成为电子商务领域的最新研究课题。本文即是利用贝叶斯法则来更新协商中的环境信息（即信念），利用强化学习中的Q学习算法生成协商中的提议，建立了一个具有学习机制的多Agent自动协商模型。并且封传统Q学习算法追行了扩充，设计了基于Agent的当前信念和最近探索盈余的动态Q学习算法。实验验证了算法的收敛性。
- 杨明鲁瑞华邱玉辉
- 关键词：贝叶斯学习自动协商Q学习算法
