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基于知识的神经网络产生式规则的获取方法研究

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西安建筑科技大学学报（自然科学版） 2007年第3期39卷 423-428页

作者：刘道华原思聪江祥奎陆地王瑞西安建筑科技大学机电学院西安建筑科技大学信息与控制工程学院陕西西安710055

将连续数据离散化并将已有知识规则的依赖度作为神经网络的初始权值,构建新的网络结构并对其动态训练,给出其具体网络训练算法.从训练后的网络权值中利用正确的分类及该网络结构具有的性质,从而给出其具体的规则抽取算法,并将抽取的具... 详细信息

将连续数据离散化并将已有知识规则的依赖度作为神经网络的初始权值,构建新的网络结构并对其动态训练,给出其具体网络训练算法.从训练后的网络权值中利用正确的分类及该网络结构具有的性质,从而给出其具体的规则抽取算法,并将抽取的具有冗余性的产生式规则利用粗集理论进一步对其精化处理,最后得出最简化的产生式知识规则.充分结合神经网络及粗集理论的优点,探索两者的有机结合无疑对智能信息处理系统的研究具有重要的现实意义.

关键词：神经网络产生式规则知识获取粗集约简

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自适应小波神经网络训练算法及其应用

计算机与数字工程 2015年第9期43卷 1557-1560页

作者：江祥奎马超男西安邮电大学自动化学院西安710121

小波神经网络是小波分析理论和人工神经网络两者结合的产物。为了解决BP算法易陷入极小值,收敛速度慢的问题。论文采用小波神经网络进行训练同时融合了带动量的BP算法,自适应调整小波的伸缩参数、平移参数和连接权值,并在其选定的范畴... 详细信息

小波神经网络是小波分析理论和人工神经网络两者结合的产物。为了解决BP算法易陷入极小值,收敛速度慢的问题。论文采用小波神经网络进行训练同时融合了带动量的BP算法,自适应调整小波的伸缩参数、平移参数和连接权值,并在其选定的范畴内尽可能多地提取信号特征。最后,论文以人口预测为例验证了自适应小波神经网络算法有效性。

关键词：小波神经网络训练算法人口预测自适应

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超声红外无损检测中复合材料裂纹发热分析

西安邮电学院学报 2013年第2期18卷 80-83页

作者：汪友明吴青江祥奎西安邮电大学自动化学院陕西西安710121 大连理工大学工业装备结构分析国家重点实验室辽宁大连116023

为了定量分析超声红外无损检测中复合材料裂纹面之间接触、碰撞、摩擦等相互作用引起的发热现象,建立超声激励下复合材料微裂纹板热传导的显式瞬态动力学有限元模型,并由此获得沿裂纹剖面的温度场分布图,从而证明对含裂纹缺陷的复合材... 详细信息

为了定量分析超声红外无损检测中复合材料裂纹面之间接触、碰撞、摩擦等相互作用引起的发热现象,建立超声激励下复合材料微裂纹板热传导的显式瞬态动力学有限元模型,并由此获得沿裂纹剖面的温度场分布图,从而证明对含裂纹缺陷的复合材料进行超声波激励相当于对裂纹进行选择性加热,缺陷处温升幅值大小与初始温度场无关。研究结果显示采用平衡主-从接触算法和整体-局部接触搜索算法可有效模拟裂纹缺陷在超声波激励下的接触、滑移及摩擦等相互作用机理,揭示复合材料局部微裂纹的发热及热传导规律。

关键词：复合材料裂纹有限元超声红外检测

描述与求解哲学家就餐问题的Petri网模型研究

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信阳师范学院学报（自然科学版） 2004年第4期17卷 468-469,498页

作者：王淑礼袁俊红江祥奎信阳师范学院计算机科学系河南信阳464000

研究了用 Petri网描述操作系统中经典的“并发操作”的例子——哲学家就餐问题 ,并构造了不同的 Petri网模型解决死锁和无限等待问题 ,最后讨论了轮流进餐时不同进餐次数情况下的

关键词： Petri网并发锁死操作系统哲学家就餐问题

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机器视觉课程教学方法改革与实践

软件导刊 2022年第9期21卷 206-210页

作者：江祥奎丁锐熊伟西安邮电大学自动化学院陕西西安710121

为推动课程教学创新的实施,提升立德树人的成效,在教学实践过程中对新工科背景下的机器视觉课程教学方案不断进行思考、实践、反思和改进,探索出“以学生发展为中心,以能力产出为导向”的深层教学模式。通过学情分析,深度挖掘痛点问题:... 详细信息

为推动课程教学创新的实施,提升立德树人的成效,在教学实践过程中对新工科背景下的机器视觉课程教学方案不断进行思考、实践、反思和改进,探索出“以学生发展为中心,以能力产出为导向”的深层教学模式。通过学情分析,深度挖掘痛点问题:知识体系构建困难、实践训练不足、课堂评价流于形式。针对三大痛点,采取“两结合,一贯通”的教学策略,将“双创+实践”贯穿课堂教学,通过多元评价以持续改进教学,令学生在“真懂,真用”上下功夫,共同打造“有深度的课”;充分利用科研反哺教学,以比赛促进教学,推进教学团队的良性发展;同时充分利用学习通、词云等数智化手段,有机结合线上线下教学,全力打造“学习共同体”,取得了显著的教学成效。

关键词：机器视觉教学改革教学模式所罗门学习风格教学体系

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用于模具编程的病毒进化遗传算法

计算机工程 2012年第8期38卷 252-255,259页

作者：原思聪邹存范严卫东江祥奎西安建筑科技大学机电工程学院西安710055 西安邮电学院自动化学院西安710121

针对模具编程的任务规划问题,提出一种编程任务规划算法。以工期、质量和编程人员负载均衡等为目标,建立多目标优化模型,结合病毒进化遗传算法的横向搜索能力和非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)的精英保留策略,求取多样性解,引入多种群思... 详细信息

针对模具编程的任务规划问题,提出一种编程任务规划算法。以工期、质量和编程人员负载均衡等为目标,建立多目标优化模型,结合病毒进化遗传算法的横向搜索能力和非支配排序遗传算法Ⅱ(NSGA-Ⅱ)的精英保留策略,求取多样性解,引入多种群思想解决多目标问题。仿真结果表明,该算法求得的近似解分布均匀且多样性较好,与NSGA-Ⅱ相比,其解的分布离最优解的前端更加接近。

关键词：编程任务规划多目标优化病毒进化遗传算法负载均衡暴露程度

基于轻量化YOLOv8n的动态视觉SLAM算法

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西安邮电大学学报 2024年第3期29卷 75-82页

作者：江祥奎杨刚杜遥遥西安邮电大学自动化学院陕西西安710121

为了改善在动态场景下同步定位与地图绘制(Simultaneous Localization And Mapping,SLAM)算法定位精度低的问题,提出一种基于轻量化YOLOv(You Only Look Once version)8n的动态视觉SLAM算法。利用加权双向特征金字塔网络(Bidirectional Feature Pyramid Network,BiFPN)对YOLOv8n模型进行轻量化改进,减少其参数量。在SLAM算法中引入轻量化YOLOv8n模型,并结合稀疏光流法组成目标检测线程,以去除动态特征点,利用经过筛选的特征点进行特征匹配和位姿估计。实验结果表明:轻量化YOLOv8n模型参数量下降了36.7%,权重减少了33.3%,能够实现YOLOv8n模型的轻量化;与ORB-SLAM3算法相比,所提算法在动态场景下的定位精度提高83.38%,有效提高了动态场景下SLAM算法的精度。

关键词：视觉同步定位与地图绘制 YOLOv8n 目标检测稀疏光流法动态特征点剔除

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基于ASP开发Web数据库

市场研究 2004年第10期 55-56页

作者：赵喜玲江祥奎董见明信阳市商业学校信阳师范学院信阳市审计局

近年来,随着Web技术的蓬勃发展,人们已不满足于只在Web浏览器上获取静态的信息,人们需要通过它发表意见、查询数据,甚至进行网上购物,这就迫切需要实现Web与数据库的互连.Web技术发展到今天,人们已经可以把数据库技术引人到Web系统中.... 详细信息

近年来,随着Web技术的蓬勃发展,人们已不满足于只在Web浏览器上获取静态的信息,人们需要通过它发表意见、查询数据,甚至进行网上购物,这就迫切需要实现Web与数据库的互连.Web技术发展到今天,人们已经可以把数据库技术引人到Web系统中.数据库技术发展比较成熟,特别适于对大量的数据进行组织管理,Web技术具有较佳的信息发布途径,这两种技术天然的互补性决定相互融合是其发展的必然趋势.将Web与数据库结合起来,不仅把Web与数据库的所有优点集中在一起,而且充分利用了大量巳有的数据库信息资源,可以使用户在Web浏览器上方便地检索和浏览数据库的内容,这对许多部门具有极大的吸引力.所以,将Web技术与数据库技术相结合,开发动态的Web数据库应用,巳成为当今Web技术的热点.

关键词：发展网上购物互补性组织管理信息 Web技术数据库技术 Web数据库 Web浏览器 ASP

一种改进YOLOv5s小目标无人机实时检测算法

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西安邮电大学学报 2023年第3期28卷 88-96页

作者：江祥奎杜遥遥胡浩昌西安邮电大学自动化学院陕西西安710121

为满足对小目标无人机检测高精度、实时性的要求,提出一种基于YOLOv(You Only Look Once version) 5s的轻量化小目标无人机实时检测改进算法。采用MobileNetV3代替原有的骨干网络,以提取小目标无人机的浅层特征信息;在网络中添加轻量级... 详细信息

为满足对小目标无人机检测高精度、实时性的要求,提出一种基于YOLOv(You Only Look Once version) 5s的轻量化小目标无人机实时检测改进算法。采用MobileNetV3代替原有的骨干网络,以提取小目标无人机的浅层特征信息;在网络中添加轻量级卷积注意力模块,以提取小目标无人机的深层特征信息;在原有3个检测层基础上增加小目标检测层,以提高对小目标无人机的关注度。实验结果表明,与经典YOLOv5s检测算法相比,改进算法的参数量下降30.5%,权重减少5.3 MB,实现了算法的轻量化。另外,网络精度提高3.16%,网络召回率提高1.14%,帧率增加了8。改进算法的检测精度与检测速率均得到提升,并且有效地改善了小目标无人机的漏检问题。

关键词： MobileNetV3 YOLOv5 注意力模块小目标检测层轻量化