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基于量子门神经网络的车牌字符识别 被引量:6
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作者 高在村 龚声蓉 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第23期227-229,共3页
针对车牌字符在车牌图象质量退化时识别率较低以及识别时间较长的问题,提出一种基于量子神经计算的车牌字符识别方法。该方法将通用量子门组作为神经网络的激活函数来实现量子神经计算,同时把字符的粗网格特征作为字符的识别特征进行车... 针对车牌字符在车牌图象质量退化时识别率较低以及识别时间较长的问题,提出一种基于量子神经计算的车牌字符识别方法。该方法将通用量子门组作为神经网络的激活函数来实现量子神经计算,同时把字符的粗网格特征作为字符的识别特征进行车牌字符识别。实验结果表明,该方法能有效提高"带噪"车牌的识别率以及抗干扰能力。 展开更多
关键词 量子神经网络 量子门 车牌字符识别
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基于蚁群算法的神经网络规则抽取 被引量:1
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作者 高在村 邓伟 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2009年第5期156-159,162,共5页
从神经网络的功能性观点出发,将蚁群算法用于神经网络的规则抽取,为每个隐单元和输出单元生成各自的规则,然后依照网络的传导方向聚合这些规则,从而为整个网络抽取出理解性好、简洁的符号规则.该方法不依赖于具体的网络结构和训练算法,... 从神经网络的功能性观点出发,将蚁群算法用于神经网络的规则抽取,为每个隐单元和输出单元生成各自的规则,然后依照网络的传导方向聚合这些规则,从而为整个网络抽取出理解性好、简洁的符号规则.该方法不依赖于具体的网络结构和训练算法,可以方便地应用于各种分类器型神经网络.实验结果表明了该方法的实用性和可行性. 展开更多
关键词 神经网络 规则抽取 蚁群算法 聚类
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“以人为本”思想在高职计算机专业教育中的应用 被引量:1
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作者 高在村 《哈尔滨职业技术学院学报》 2011年第5期13-14,共2页
":以人为本"是科学发展观的重要组成部分,是指导我们从事各项工作的先进思想。本文针对高职计算机专业教育发展模式,从学生的职业素质培养、改革计算机专业培养模式、提高专职教师的专业技能、多元化培养等四个方面探讨了如... ":以人为本"是科学发展观的重要组成部分,是指导我们从事各项工作的先进思想。本文针对高职计算机专业教育发展模式,从学生的职业素质培养、改革计算机专业培养模式、提高专职教师的专业技能、多元化培养等四个方面探讨了如何有效地应用"以人为本"思想指导高职计算机专业教育的发展。 展开更多
关键词 以人为本 高职计算机专业 职业素质教育 案例教学法
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Windows系统崩溃的挽救 被引量:2
4
作者 严双林 高在村 《扬州职业大学学报》 2003年第3期33-36,共4页
从Windows98到WindowsXP对Windows系统崩溃的情况进行了原因探析,提出了从硬件方面到软件方面挽救Windows系统崩溃的一些措施,并提出一些预防系统崩溃的办法,旨在提高操作系统的稳定性。
关键词 WINDOWS 操作系统 崩溃 挽救 预防 稳定性
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’98 PC技术的变革
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作者 高在村 《扬州职业大学学报》 1998年第2期28-31,共4页
目前PC技术发展迅速,特别是以Intel为代表微处理器技术日趋成熟,但诸如I/O总线频率、内在速率、图形控制器接口、PCI总线等技术处在相对停滞水平,这些都将制约PC业的向前发展。本文针对以上几种技术,论述它们在今年内发生的变革。
关键词 PC技术 CPU PCI总线 AGP Slotl 结构 插槽 总线频率 图形加建端口
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