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分布时滞不确定中立型系统的指数稳定性分析

南宁师范大学学报（自然科学版） 2019年第4期36卷 30-34页

作者：罗浩智王汝凉南宁师范大学数学与统计学院广西南宁530023 南宁师范大学物理与电子学院广西南宁530023

针对一类含有不确定中立型的分布时滞系统,通过构造适当的Lyapunov-Krasovskii泛函,利用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式(LMI)方法进行了指数稳定性分析,得到一个含分布时滞系统指数稳定的充分条件.最后,通过仿真算例证明该方法的... 详细信息

针对一类含有不确定中立型的分布时滞系统,通过构造适当的Lyapunov-Krasovskii泛函,利用Lyapunov稳定性理论和线性矩阵不等式(LMI)方法进行了指数稳定性分析,得到一个含分布时滞系统指数稳定的充分条件.最后,通过仿真算例证明该方法的有效性.

关键词：分布时滞不确定中立型系统指数稳定线性矩阵不等式(LMI)

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BP神经网络算法改进及应用

软件导刊 2016年第5期15卷 38-40页

作者：王磊王汝凉曲洪峰玄扬广西师范学院计算机与信息工程学院广西南宁530023

针对传统BP神经网络收敛速度慢且容易陷入局部极小值的缺点,通过实验对其进行分析并提出可以提高算法快速性和有效性的改进方法。介绍了BP神经网络的工作原理、基本流程、算法应用领域和在该领域下的优缺点,以及改进方法的具体步骤与改... 详细信息

针对传统BP神经网络收敛速度慢且容易陷入局部极小值的缺点,通过实验对其进行分析并提出可以提高算法快速性和有效性的改进方法。介绍了BP神经网络的工作原理、基本流程、算法应用领域和在该领域下的优缺点,以及改进方法的具体步骤与改进后的优势。最后通过仿真实验验证了改进算法的有效性。

关键词：神经网络 BP神经网络 BP算法

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基于动态RBF神经网络的遥感图像中烟辨识

现代计算机 2011年第10期17卷 31-35页

作者：魏勇王汝凉张卫广西师范学院计算机与信息工程学院南宁530023

针对森林火灾的突发性和分散性特点,根据森林火灾中的烟影像的特征,结合RBF神经网络分类器通用性的特点,采用PCA方法降低图像的维数和Fisher线性判别方法提取遥感图像中烟的影像特征,用特征值数代替训练样本数,并作为RBF网络输入数,在... 详细信息

针对森林火灾的突发性和分散性特点,根据森林火灾中的烟影像的特征,结合RBF神经网络分类器通用性的特点,采用PCA方法降低图像的维数和Fisher线性判别方法提取遥感图像中烟的影像特征,用特征值数代替训练样本数,并作为RBF网络输入数,在对样本训练的过程中提出一种改进型的混合算法。仿真实验表明,该算法对烟图像识别的准确率较高。

关键词： RBF神经网络图像辨识影像特征

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一类非线性时滞微分方程的渐近稳定性

广西师范学院学报（自然科学版） 2009年第4期26卷 36-38页

作者：许继影王汝凉广西师范学院数学科学学院广西南宁530001 梧州学院数理系广西梧州543002 广西师范学院计算机与信息工程学院广西南宁530001

讨论了一类具有时滞的滞后型微分方程零解的稳定性,利用Lyapunov稳定性理论,得到了这类方程零解渐近稳定的一个充分条件,通过具体实例验证了所得结果的可靠性.

关键词：时滞微分方程滞后型方程渐近稳定

具有两种滞量的不确定随机时滞系统的稳定性及鲁棒控制

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南宁师范大学学报（自然科学版） 2021年第4期38卷 25-32页

作者：潘超王汝凉庞健婵南宁师范大学数学与统计学院广西南宁530100 南宁师范大学物理与电子工程学院广西南宁530100 南宁师范大学计算机与信息工程学院广西南宁530100

研究了一类不确定随机时滞系统的稳定性以及鲁棒H∞控制性能γ问题.通过构造一个Lyapunov函数,结合Ito公式,用加减项和积分不等式的定理进行放缩得到一个二次型多项式,并构造出该式所对应矩阵,通过相关引理得出关于该类不确定随机时滞... 详细信息

研究了一类不确定随机时滞系统的稳定性以及鲁棒H∞控制性能γ问题.通过构造一个Lyapunov函数,结合Ito公式,用加减项和积分不等式的定理进行放缩得到一个二次型多项式,并构造出该式所对应矩阵,通过相关引理得出关于该类不确定随机时滞系统的随机渐近稳定性的条件,再在此系统基础上构造新的不确定随机时滞系统,运用类似的方法研究系统的H∞控制器设计问题,得出系统具有鲁棒H∞控制性能γ的条件,最后以数值算例验证了系统的可行性和有效性.

关键词：线性矩阵不等式(LMI) 不确定随机时滞系统李雅普诺夫函数

基于培养学生计算思维的任务驱动式“离散数学”教学模式研究

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计算机教育 2009年第21期 93-95页

作者：廖伟志李文敬王汝凉广西师范学院计算机与信息工程学院广西南宁530023

本文针对离散数学的教学问题,提出了基于培养学生计算思维的任务驱动式教学方法在离散数学教学中的应用,阐述了该教学方法中的任务设计、任务实施的方法及教师角色的转换,同时给出了一个实际教学案例。

关键词：计算思维任务驱动离散数学

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基于词嵌入的中文命名实体识别研究

南宁师范大学学报（自然科学版） 2024年第2期41卷 38-45页

作者：夏馨王汝凉李亚宁广西民族大学相思湖学院理工学院广西南宁530225 南宁师范大学物理与电子学院广西南宁530100

针对中文命名实体识别模型存在的语义信息不明和实体边界模糊的问题,该文提出一种基于深度学习的中文命名实体识别方法:先将预训练模型中提取的字符特征结合词典信息构成文本的词汇特征,再对特征信息进行提取并识别上下文语义特征及全... 详细信息

针对中文命名实体识别模型存在的语义信息不明和实体边界模糊的问题,该文提出一种基于深度学习的中文命名实体识别方法:先将预训练模型中提取的字符特征结合词典信息构成文本的词汇特征,再对特征信息进行提取并识别上下文语义特征及全局语义特征,最后解码层输出实体识别的最优结果。在Resume数据集和Weibo数据集上进行实验的结果表明,该模型相较于经典的实体识别模型有更好的表现。

关键词：命名实体识别字词融合双向门控循环单元迭代膨胀卷积网络多头自注意力机制

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基于CNN特征增强和LSTM的新闻文本分类模型

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南宁师范大学学报（自然科学版） 2024年第1期41卷 70-77页

作者：李亚宁王汝凉夏馨广西民族大学相思湖学院理工学院广西南宁530225 南宁师范大学物理与电子学院广西南宁530023

传统的卷积神经网络(CNN)难以获取丰富的新闻文本特征.为了增强CNN网络的混合文本特征,该文提出一种融合CNN和双向长短期记忆网络(BiLSTM)的双通道文本分类模型.该模型利用CNN池化层提取新闻语句的前后两段最大特征,以此构建特征增强的... 详细信息

传统的卷积神经网络(CNN)难以获取丰富的新闻文本特征.为了增强CNN网络的混合文本特征,该文提出一种融合CNN和双向长短期记忆网络(BiLSTM)的双通道文本分类模型.该模型利用CNN池化层提取新闻语句的前后两段最大特征,以此构建特征增强的CNN通道,从而提高CNN网络捕捉新闻关键信息的能力;另一通道采用BiLSTM提取新闻句子结构特征,并利用注意力机制进一步加强数据;最后将两个通道的特征融合利用Softmax函数分类.实验结果表明,在两个公开新闻数据集上,与传统模型相比,该文提出的模型在准确率、召回率等常用指标上具有较大的优势.

关键词：注意力机制双向长短期记忆网络新闻分类池化层增强双通道

带有时滞的多非线性区间Lurie系统的鲁棒绝对稳定性

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梧州学院学报 2007年第3期17卷 3-6页

作者：张晓娇王汝凉蒋沅广西师范学院数学与计算机科学系广西南宁530001

讨论了一类带有时滞多非线性区间系统的鲁棒绝对稳定性,通过引入区间矩阵,以及Lyapunov稳定性理论,给出了区间Lurie系统鲁棒绝对稳定性的判别条件,推广了参考文献[5]的结论。

关键词：鲁棒绝对稳定性区间矩阵 Lurie系统