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叶世伟

作品数：56 被引量：372H指数：7
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相关领域：自动化与计算机技术电子电信理学医药卫生更多>>

合作作者

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领域

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作者

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传媒

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年份

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  • 2篇2003
  • 1篇2002
  • 1篇2001
  • 2篇1994
  • 1篇1993
共 56 条 记 录，以下是 1-10
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排序方式：
Web系统性能测试及优化被引量：26
2005年
讨论了Web系统的性能测试方法和测试工具。并在一个Web系统的实例中指明了如何运用这些工具和方法进行测试以及对测试结果的分析。最后提出了对Web系统性能进行优化的方法。
马琳罗铁坚宋进亮叶世伟
关键词：WEB
基于永磁同步电机的电动轮仿真方法研究被引量：1
2011年
轮式特种和中重型车辆的电动轮具有集机、电、液等多个子系统为一体的特点,由于电动轮结构复杂,各子系统的性能匹配和动态响应直接决定了电动轮设计指标的实现。由于系统集成度高,为了提高传动效率和牵引性能,提出基于永磁同步电机的电动轮性能匹配的仿真计算方法,通过在Simulink上建立整车和电动轮模型进行车辆性能和车轮驱动响应前后两个方向的仿真,优选电动轮各子系统的性能参数,解决了电动轮设计中整车性能匹配和动态响应的适应性,达到了提高车辆驱动系统动力性能和动态响应特性的目的。
孟磊叶世伟
关键词：电动轮
基于局部线性逼近的流形学习算法被引量：6
2008年
流形学习方法是根据流形的定义提出的一种非线性数据降维方法,主要思想是发现嵌入在高维数据空间的低维光滑流形。局部线性嵌入算法是应用比较广泛的一种流形学习方法,传统的局部线性嵌入算法的一个主要缺点就是在处理稀疏源数据时会失效,而实际应用中很多情况还要面对处理源数据稀疏的问题。在分析局部线性嵌入算法的基础上提出了基于局部线性逼近思想的流形学习算法,其通过采用直接估计梯度值的方法达到局部线性逼近的目的,从而实现高维非线性数据的维数约简,最后在S-曲线上进行稀疏采样测试取得良好降维效果。
宋欣叶世伟
关键词：流形学习维数约简拉普拉斯特征映射
基于凸函数理论的Hopfield网络稳定性分析被引量：1
2006年
讨论连接权值不对称或激活函数非单调的离散时间Hopfield网络稳定性分析。引入新的能量函数,利用凸函数的性质证明随状态的更新网络能量函数单调下降从而得出网络收敛的充分条件。对于激活函数为非单调的连续函数而网络连接权值对称,则当网络连接权值矩阵的最大特征值和神经元激活函数的导数下确界之积大于?1时,网络全并行收敛。对于网络激活函数为单调连续函数,网络连接权值为非对称矩阵时,神经元激活函数导数的最大值和连接权值矩阵的2-范数之积小于1时,网络全并行收敛。
李玉萍张素庆叶世伟
关键词：HOPFIELD网络共轭函数
拉普拉斯变换微积分性质在HOL4中的形式化被引量：2
2014年
拉普拉斯变换是系统时域频域分析转换的基本工具,基于拉普拉斯变换的数值计算广泛用于信号传输的评估和重要安全系统的分析等,但是其存在计算不精确等问题.高阶逻辑定理证明是验证系统的一种严密的形式化方法.本文在高阶逻辑证明工具HOL4中使用积分、微分、超越函数、复数等定理建立了拉普拉斯变换形式化模型,并且对拉普拉斯变换的线性性质、微分性质、积分性质、频移性质进行了逻辑推理证明.最后通过对电机传递函数的形式化验证说明拉普拉斯变换形式化的有效性和正确性.
赵刚赵春娜关永吕兴利李晓娟施智平王瑞叶世伟
关键词：拉普拉斯变换形式化验证定理证明
无线传感器网络中的被动式红外传感器模型研究被引量：8
2007年
针对公共安全的需要,利用无线传感器网络系统进行区域监控已然成为趋势。通过对系统的物理结构分析提出了一种被动式红外传感器模型。该模型对配备被动式红外传感器的无线传感网络的系统设计具有指导意义。传感器节点的测试以及实时系统的试验验证了模型的可靠性。
高学彬张志强叶世伟吴健康
关键词：无线传感器网络
Gauge积分在HOL4中的形式化被引量：7
2013年
积分是许多数学理论的基础,如实数分析、信号与系统中微分方程的求解等等。Gauge积分是黎曼积分在闭区间上的推广,应用更加方便。将Gauge积分的运算性质在HOL4(Higher-Order Logic 4)中形式化,包括积分的线性运算性质、积分不等式、分部积分、积分分裂定理、子区间的可积性、对特殊函数的积分的形式化及积分极限定理、柯西可积准则,并根据相关性质对反相积分器进行了验证。
谷伟卿施智平关永张杰赵春娜叶世伟
关键词：形式化验证定理证明积分器
一种在源数据稀疏情况下的流形学习算法研究被引量：3
2007年
传统的流形学习算法能有效地学习出高维采样数据的低维嵌入坐标,但也存在一些不足,如不能处理稀疏的样本数据。针对这些缺点,提出了一种基于局部映射的直接求解线性嵌入算法(Solving Directly Linear Embedding,简称SDLE)。通过假定低维流形的整体嵌入函数,将流形映射赋予局部光滑的约束,应用核方法将高维空间的坐标投影到特征空间,最后构造出在低维空间的全局坐标。SDLE算法解决了在源数据稀疏情况下的非线性维数约简问题,这是传统的流形学习算法没有解决的问题。通过实验说明了SDLE算法研究的有效性。
曹顺茂叶世伟
关键词：流形学习核方法
串联机器人雅可比矩阵的高阶逻辑形式化被引量：4
2016年
机器人雅可比矩阵是描述机器人运动性能的重要参数,保证机器人雅可比矩阵的描述、求解及分析的正确性和可靠性非常重要.然而传统的数值计算与计算机代数符号方法不能给出100%精确和完备的分析与验证.基于高阶逻辑定理证明技术固有的高可靠性和证明完备性,以运动旋量和串联机器人正向运动学指数积公式为数学基础,在高阶逻辑定理证明器HOL4中建立串联机器人正向运动学的形式化模型,对其旋量法描述的速度雅可比矩阵进行严格的形式化分析与验证.最后通过对Stanford机器人的雅可比矩阵的形式化分析,说明本文形式化工作的实用性和正确性.
杨秀梅施智平吴爱轩关永叶世伟张杰
关键词：形式化验证
基于感知学习和语言认知的智能计算模型
史忠植迟惠生周晓林吴玺宏何清梁吉业丁世飞胡宏叶世伟罗定生张亚旭秦亮曦蒙祖强施智平李清勇史俊张素兰郑征张志勇石志伟
从感知学习和语言认知机理入手，开展跨学科的共同研究，探讨智能计算新理论和新方法。取得的主要研究成果：1.提出了智能科学和感知学习的理论框架；提出了Bayes连接域网络计算模型BLFN和知觉有效编码模型；利用机器学习的方法...
关键词：
关键词：机器学习方法
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