谭建辉
- 作品数：15 被引量：20H指数：3
- 供职机构：阳江职业技术学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国防科技技术预先研究基金中国高等教育学会“十一五”教育科学研究重点规划课题更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信哲学宗教更多>>
- 基于粗糙集支持向量机的红外步态识别
- 2012年
- 为进一步提高红外步态识别精度,构建了一种多分类器融合识别新模型,在根据各单分类器识别输出值构建度量向量的基础上,进行基于粗糙集支持向量机的多分类器融合识别。通过在Matlab7.5平台利用中科院红外步态库进行识别仿真实验,获得识别率和累积匹配分值的实验数据及对比结果。实验结果表明,基于粗糙集支持向量机的多分类器融合识别模型比单分类器在识别率方面有大幅度提高,识别性能理想,识别精度高。
- 谭建辉
- 关键词：粗糙集支持向量机红外步态识别多分类器融合
- 电子商务时代的网络安全技术问题探究被引量：3
- 2005年
- 文章概述了影响计算机网络安全性的六大主要因素,并在此基础上讨论了相应的安全技术,它对于保证电子商务时代的网络安全具有积极的意义。
- 谭建辉
- 关键词：网络安全安全技术数据加密防火墙
- 基于遗传算法和BP模糊神经网络的红外步态识别
- 2011年
- 为了提高红外步态识别精度的目的,采用分别基于小波描述子特征的模糊分类器识别和基于体形平均灰度图特征的贝叶斯分类器识别,再进行基于遗传算法和BP模糊神经网络的多分类器融合识别的新方法。做了基于中科院红外步态数据库的识别仿真实验,获得识别率、等错误率和累积匹配分值的实验数据及对比结果,得到多分类器融合识别比单分类器识别提高约10%识别率,降低约10%等错误率,完全收敛阶数提高1倍多的结论。具有识别精度高、收敛速度快的特点。
- 谭建辉
- 关键词：红外步态识别多分类器融合遗传算法
- 径向基函数神经网络的再学习算法及其应用被引量：6
- 2006年
- 为了应用径向基函数神经网络逐步地识别待研究系统,文章针对径向基函数神经网络的再学习算法开展了深入的研究。应用严格的数学推理方法,将径向基函数神经网络的再学习问题转化为矩阵求逆的附加运算。详细给出了径向基函数神经网络再学习算法中增加新训练样本和增加新基函数的数学公式,同时对如何获取新的训练样本进行了研究。
- 谭建辉
- 关键词：径向基函数神经网络
- 基于ZigBee与WiFi相结合的智能包房系统设计被引量：1
- 2009年
- 充分利用ZigBee与WiFi技术的优缺点,结合嵌入式技术开发智能包房系统。给出系统的总体框图,对系统各部分的硬、软件进行设计,在手持机上实现无线点歌、点酒水、环境控制等功能,为高档娱乐场所消费的客人提供更人性化的服务。
- 谭建斌郑胜林潘保昌谭建辉刘永福
- 关键词：ZIGBEEWIFI嵌入式技术
- 复杂背景下的人体热图像分割
- 2011年
- 复杂背景下,特别是在环境与人体温度相差不大的情况下,红外运动人体目标与背景的灰度值会非常相似,准确的红外人体分割是一个难题。对基于混合高斯模型的背景减除法进行改进,在二值化阶段采用改进型的脉冲耦合神经网络(PCNN)进行精细分割,利用多模态免疫进化算法(MIEA)自动确定PCNN分割参数。仿真实验结果表明,该算法图像分割精度高,实现了快速自动分割,取得了较为理想的图像分割效果。
- 谭建辉潘保昌
- 关键词：混合高斯模型脉冲耦合神经网络图像分割
- 基于各向异性滤波的人眼定位方法
- 2010年
- 通过分析在光照变化条件下现有的一些眼睛定位算法的不足,提出一种基于各向异性滤波的人眼定位方法。利用各向异性低通滤波器对输入图像进行滤波消除光照的影响,利用多结构形态学开闭运算突出眼睛区域特征,并采用相关系数法获得眼睛粗定位,最后使用眼睛精确算法校正眼睛的位置。实验结果表明,该算法对光照变化不敏感,定位准确率更高。
- 程子洪潘保昌谭建辉梁坚曹晓均
- 关键词：各向异性滤波形态学相关系数
- 对人工智能的后现代主义反思——走向后人类时代
- 2009年
- 人工智能在各个方面取得了惊人的成就,也存在谜一般的难题和挑战。文章从后现代主义的视角对人工智能进行了反思,在分析人工智能两条发展路线的基础上,结合当代科学技术发展的前沿案例,深入探讨了人工智能与人类和人类社会的关系,对后人类和后人类时代进行了展望。
- 谭建辉刘国建
- 关键词：人工智能后现代主义后人类
- 基于KOHONEN神经网络的模拟退火算法被引量：2
- 2006年
- 本文提出了一种基于分布式知识的广义优化方法----基于KOHONEN神经网络的模拟退火算法。采用人工神经网络积累搜索区域信息,利用其学习的分布式寻优知识指导搜索过程的优化。研究了各种优化策略,给出了算法流程和结构框图。典型算例的仿真研究结果显示了新算法在寻优性能上的优越性。
- 谭建辉
- 关键词：神经网络模拟退火
- 基于径向基函数神经网络的红外步态识别被引量：1
- 2011年
- 为提高红外步态识别的效果,提出一种基于径向基函数神经网络的多分类器融合算法。对红外步态序列,分别应用基于轮廓线傅立叶描述子特征的模糊分类器和基于下肢关节角度特征的贝叶斯分类器进行识别,再利用径向基函数神经网络的学习和分类功能,对获得的输出信息进行度量层的融合和再识别。仿真实验结果表明,该算法获得更加精确的分类效果。
- 谭建辉潘保昌
- 关键词：红外步态识别多分类器融合
