陈清华
- 作品数：23 被引量：38H指数：3
- 供职机构：南京理工大学更多>>
- 发文基金：江苏省教育厅自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学文化科学生物学更多>>
- 一种Byte-快速排序算法研究被引量：10
- 2002年
- 提出一种新的Byte－快速排序算法,其排序的速度比B－快速排序算法及快速排序算法要快，且稳定性好。并对其结果排序的速度与B－快速排序算法[3]及理论下界作了比较。
- 朱红陈清华刘国岁
- 关键词：排序计算机
- 一种计算机控制网络的研制
- 陈清华
- 关键词：计算机控制计算机网络系统设计电子电路接口电路
- 新颖实用的多媒体教学软件
- 2000年
- 随着计算机技术的迅猛发展和个人电脑的普及，电脑教育软件显示出越来越大的优势。高等院校的CAI网络及家用电脑的日益增加都清楚地告诉我们：教育越来越成为一种社会活动，与此同时，对教学过程个体化的要求也更加强烈。教学软件正是顺应了这一历史发展的潮流，它将教师的授业解疑、学生的选择学习和计算机的因材施教集于一体，
- 朱红陈清华
- 关键词：多媒体教学软件电脑教育解疑CAI因材施教教学过程
- 一种识别左手或右手操作手机的方法及系统
- 本发明公开了一种识别左手或右手操作手机的方法及系统，方法为：采集用户与手机两侧边框的接触信息，确定手机两侧的接触点数目和接触点面积，根据接触点数目和接触点面积判断当前为左手还是右手操作，根据单手操作情况调整用户界面虚拟按...
- 任良成陈清华
- 文献传递
- 超差特征量指标约束下的离散系统待机控制
- 2011年
- 由目标跟踪过程中出现的实际情形提出一类新的离散系统待机控制问题.将系统跟踪中断(控制失败)概率这一关键性指标转化为一组由滞留时间、超差时间以及随机穿越周期等构成的超差特征量指标集的约束;推导出带状目的域下超差特征量指标的解析表达式,研究了其与区域极点指标之间的相容性条件;当上述指标相容时,利用线性矩阵不等式(LMI),采用差分进化算法(DE)对待机控制策略进行满意优化求解;最后通过一个算例验证了所提方法的有效性.
- 陈益薄煜明邹卫军陈清华
- 关键词：差分进化算法线性矩阵不等式
- 集群系统中进程相互协作的方法
- 本发明公开了一种集群系统中进程相互协作的方法，该方法首先生成两个相同的子进程分别作为主子进程和副子进程，主子进程迁移到集群中去，副子进程保留在服务器节点，然后为主子进程设置运行时间，若在设定的时间内主子进程未完成，则向副...
- 任良成陈清华
- 文献传递
- 一种高速神经网络HS-K-WTA的算法研究被引量：1
- 2001年
- 该文提出一种新的K -Winners-Take -All神经网络 :High -Speed -K -Winners-Take-All(HS -K -WTA)。HS -K -WTA是以竞争学习算法为基础。HS -K -WTA能够从一个模式集中 ,识别出K个较大的元素 ,或较小的元素。该文给出HS -K -WTA算法及算法复杂性的分析。分析结果显示HS -K-WTA要比Winstrons更快。
- 陈清华朱红杨静宇
- 关键词：神经网络模式识别
- 基于可分级编码的码率控制算法分析和改进
- 2009年
- 为提高流媒体视频传输的传输效果和视频质量,缓解实时视频传输面临的若干问题,特别是网络带宽不稳定问题,对流媒体视频传输中的基于可分级编码的码率控制技术进行了研究。主要采用提前跳帧策略对码率控制关键算法——跳帧算法进行了分析和改进,该算法充分结合了可分级编码的特点,实现了基于可分级编码的流媒体传输速率控制。
- 吕艳琳陈清华
- 关键词：流媒体可分级编码码率控制跳帧
- 基于视觉和渐消记忆UKF的浮空器位姿估测
- 2010年
- 提出了一种新的浮空器位姿估测方法,用地面上共面设置的四个固定信标和浮空器上双焦CCD摄像机组成单目视觉测量系统;应用四元数描述载体和大地直角坐标系间变换关系,在此基础上利用Levenberg-Marquardt迭代算法将地标图像观测量直接转化为位姿参数值,减少了计算量;合理地采用随机加速度模型构建滤波器状态方程,并引入渐消记忆因子改进平方根UKF滤波算法,用于抑制由于系统建模误差造成的滤波精度下降。对所提方案进行验证,比较了不同渐消记忆因子作用下的滤波结果,仿真结果表明了该方法的有效性。
- 陈益薄煜明邹卫军陈清华
- 关键词：计算机视觉
- 高速神经网络HS-K-WTA-2的研究被引量：1
- 2007年
- 该文提出了一种新的K-Winners-Take-All神经网络:High-Speed-K-Winners-Take-All-2(HS-K-WTA-2)。HS-K-WTA-2以竞争学习算法为基础。HS-K-WTA-2能够从任何一个数集中识别出K个较大的数,或K个较小的数。该文给出HS-K-WTA-2算法及算法复杂度的分析结果。用专门为研究K-WTA神经网络开发的仿真程序对HS-K-WTA-2、HS-K-WTA和Winstrons进行仿真研究。结果显示:当所取的数集N较大时,HS-K-WTA-2要比Winstrons和HS-K-WTA速度更快。HS-K-WTA-2的硬件实现比Winston的硬件实现要简单,比HS-K-WTA的硬件实现复杂。
- 朱红陈清华刘国岁
- 关键词：神经网络竞争学习算法
