曾水玲
- 作品数：40 被引量：106H指数：6
- 供职机构：吉首大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金湖南省教育厅科研基金湖南省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信理学更多>>
- 基于三维轴距的图像去噪算法被引量：11
- 2015年
- 图像去噪是图像处理邻域的重要课题,该文在3维直方图的基础上定义图像的3维轴距,分析无噪声及椒盐噪声影响下图像3维轴距的分布特点,提出基于3维轴距的去噪算法。算法首先对图像进行边沿扩展,再利用3维轴距来检测噪声,最后用非噪声中值滤波来消除噪声。仿真比较了3维轴距去噪算法与中值滤波、自适应开关中值、快速自适应均值滤波、修正方向加权中值滤波和自适应模糊开关中值滤波算法的去噪性能,结果证明该文算法的有效性。
- 黄光亚曾水玲张书真邓小飞徐倩
- 关键词：图像处理图像去噪椒盐噪声
- 一种模糊Hopfield网络的学习算法及性质被引量：3
- 2010年
- 现基于TL-模Max-TL模糊Hopfield网络(Max-TLFHNN)提出了一种有效的学习算法。对任意给定的模式集合,该学习算法总能找到使该模式集合成为Max-TLFHNN的平衡点集合的所有连接权矩阵中的最大者。任意给定的模式集合都能作为Max-TFHNN网络的平衡点集合且能使Max-TLFHNN对任意输入在一步内就进入稳定状态,同时该网络对训练模式的摄动具有好的鲁棒性。
- 曾水玲杨静宇徐蔚鸿
- 关键词：模糊HOPFIELD网络学习算法稳定性鲁棒性
- 一种电气设备智能巡检主动悬挂无人车
- 本发明属于无人车技术领域，公开了一种电气设备智能巡检主动悬挂无人车，包括车架、安装于所述车架上的主动悬挂组件、安装于所述主动悬挂组件上的辅助悬挂组件、安装于所述辅助悬挂组件上的车轮组件以及安装于所述车架上的图像采集组件，...
- 曾水玲孙乾方
- 音形结合的方块苗文输入编码方案研究被引量：7
- 2014年
- 根据方块苗文的造字原理和字形拓扑结构特征,提出了一种由构件汉语拼音的部分字母决定音码,由合体字结构类型决定形码,按照"先音后形"的次序生成编码序列的方块苗文字形输入编码方案,并使用上下文无关文法对方案进行了形式化描述,给出了方块苗文拆分取码的方法。测试实验表明,该方案具有码长短、重码率低的特点,基于该方案的输入法简捷快速、易学易用,能够解决从方块苗文字库中快速调出所需字形的问题。
- 莫礼平曾水玲周恺卿
- 关键词：字形拓扑结构输入法
- 多重多维模糊推理算法的连续性和逼近性被引量：5
- 2012年
- 针对多重、多维模糊推理情形,细致地研究了几类模糊推理算法是否满足连续性和逼近性,并进一步讨论了这几类算法对逼近误差的传播性能。把模糊推理算法看成是一个模糊集合到另一个模糊集合的映射,选用海明距离作为两模糊集的距离度量方法,证明了在模糊假言推理和模糊拒取式推理情形,几类多重多维模糊算法都拥有连续性。当多重多维模糊算法满足还原性时就具有逼近性;该模糊算法都不会放大逼近误差。结果对构建模糊控制系统和模糊专家系统时选用和分析模糊推理算法有一定的指导作用。
- 曾水玲徐蔚鸿杨静宇
- 复形态双向联想记忆网络及其性能分析被引量：9
- 2015年
- 基于复数环(C,∨,∧,+)提出了复形态双向联想记忆网络模型,给出了神经网络实现双向完全联想记忆的条件,并分析了自联想的存储能力、稳定性和收敛性及神经网络的抗噪声能力.当复数虚部取零时即为实数,实数域形态双向联想记忆网络就是复数域形态双向联想记忆网络的特例.最后通过仿真实验验证复形态双向联想记忆网络的有效性.
- 徐迎曾水玲伍文源
- 关键词：稳定性收敛性
- 基于遗传算法的神经网络结构优化被引量：17
- 2005年
- 介绍了遗传算法的基本原理,然后利用遗传算法优化神经网络结构,形成以遗传算法与神经网络相结合的进化神经网络.经验证可知,该算法具有一定的可行性与有效性.
- 曾水玲宋鸾娇徐蔚鸿
- 关键词：遗传算法神经网络
- 一种防水穿越机架
- 本实用新型公开了一种防水穿越机架，包括机身主体、防水盒安装舱、电子设备防水盒、机头、摄像头固定加强底座、摄像头防水盒、防水性检测盒、机头龙骨、运动相机安装支架、接收机天线支架以及防水摄像头支架。该防水穿越机架，具有较好的...
- 孙乾方曾水玲朱兆革
- 文献传递
- 模糊双向联想记忆网络的有效学习算法被引量：3
- 2007年
- 基于模糊取大运算和爱因斯坦s-模提出新的模糊双向联想记忆网络模型(Max-Ses FBAM),并为该网络提出了一种新的学习算法。在理论上严格证明了,任意给定的模式对集,只要存在有连接权矩阵对使其为Max-Ses FBAM的平衡态集,则依该学习算法所确定的连接权矩阵对(,)是所有这样的连接权矩阵对中的最大者;且该最大连接权矩阵对能使Max-SesFBAM对任意输入在一步内就进入平衡态。
- 曾水玲杨静宇徐蔚鸿
- 关键词：学习算法
- 训练模式摄动对模糊形态学神经网络的影响
- 2011年
- 在构建神经网络时,采集的训练模式总存在摄动,如何度量这种摄动,提出模糊集摄动度量的新方法。众多学者研究的两类形态学联想记忆网络的存储能力和抗腐蚀/膨胀噪声的能力等性质几乎都相同,但基于这种模糊集摄动的度量方法,研究训练模式摄动对两类模糊形态学联想记忆网络的影响时发现,两类网络对训练模式摄动的鲁棒性差异很大,其中一类模糊形态学联想记忆网络对训练模式摄动拥有好的鲁棒性;而另一类模糊形态学联想记忆网络的这个性质较差。研究内容对形态学联想记忆网络的性能分析、学习算法的选择和训练模式获取设备精度的选择有一定的指导意义。
- 曾水玲徐蔚鸿杨静宇
- 关键词：摄动鲁棒性
