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韩露

作品数:7 被引量:31H指数:4
供职机构:重庆大学自动化学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金高层次人才科研启动基金重庆市自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电子电信更多>>

文献类型

  • 6篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 7篇自动化与计算...
  • 2篇电子电信

主题

  • 4篇感器
  • 4篇传感
  • 4篇传感器
  • 3篇网络
  • 3篇无线传感
  • 3篇无线传感器
  • 3篇无线传感器网
  • 3篇无线传感器网...
  • 3篇传感器网
  • 3篇传感器网络
  • 2篇端到端
  • 2篇端到端时延
  • 2篇时延
  • 2篇天线
  • 2篇误码
  • 2篇误码率
  • 2篇码率
  • 2篇贝叶斯
  • 1篇多模
  • 1篇软测量

机构

  • 5篇重庆大学
  • 3篇电子科技大学
  • 1篇西南大学

作者

  • 7篇韩露
  • 4篇陈东义
  • 2篇任江洪
  • 2篇张衡
  • 2篇刘冰
  • 1篇李祖枢
  • 1篇王牛
  • 1篇黄毅卿
  • 1篇何蓉
  • 1篇刘冰
  • 1篇孙跃
  • 1篇陈刚

传媒

  • 2篇电子科技大学...
  • 1篇计算机应用
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇系统仿真学报
  • 1篇重庆大学学报...
  • 1篇第三届全国可...

年份

  • 1篇2012
  • 1篇2011
  • 2篇2010
  • 1篇2009
  • 1篇2008
  • 1篇2007
7 条 记 录,以下是 1-7
排序方式:
一种Java与OpenCV结合实现的目标检测模块被引量:11
2008年
提出一种Java与OpenCV结合实现的目标检测模块,详细讲述了利用JNI技术调用OpenCV目标检测方法的具体步骤和关键过程。该模块可很容易地与科研、工业等领域的Java视频系统集成。实验结果表明,集成了该模块的Java视频系统获得了较高的检测率和处理速度。
韩露李祖枢陈东义
关键词:OPENCV目标检测
无线传感器网络天线的应用选择研究
随着无线传感器网络的快速发展,其应用领域的广泛化和应用环境的复杂化导致不可避免地会出现各种干扰。采用适当的天线能有效降低干扰对无线传感器网络的影响,以达到低功耗和高可靠的目的.该文通过运用仿真软件OPNET模拟干扰源,分...
张衡陈东义刘冰韩露
关键词:误码率端到端时延天线测试无线传感器网络仿真软件
文献传递
非匹配非线性系统多滑模模糊控制被引量:4
2007年
针对一类非匹配非线性系统,提出一种多滑模自适应模糊控制算法。通过将参数光滑投影算法,带饱和层的滑模面设计技术以及积分型李雅普诺夫设计技术集成起来,使得算法提高了系统在抑制参数漂移、抖振现象、控制器奇异等方面的能力。算法保证闭环系统所有信号的有界性且使得跟踪误差收敛于任意设定的饱和层内。仿真结果进一步说明了算法的有效性。
陈刚孙跃王牛韩露
关键词:非线性系统滑模控制模糊控制自适应控制
无线传感器网络天线的应用选择研究被引量:8
2010年
随着无线传感器网络的快速发展,其应用领域的广泛化和应用环境的复杂化导致不可避免地会出现各种干扰。采用适当的天线能有效降低干扰对无线传感器网络的影响,以达到低功耗和高可靠的目的。该文通过运用仿真软件OPNET模拟干扰源,分别模拟测试定向天线和全向天线下影响传输效率的误码率、吞吐量和端到端时延,并对比分析测试数据,结果表明在不同的应用场景中需要选择不同的天线以达到最佳传输效果。
张衡陈东义刘冰刘冰
关键词:误码率端到端时延吞吐量无线传感器网络
贝叶斯模型比较的多模型组合框架在软测量建模中的应用
2012年
针对基于单一模型建立的软测量模型存在着预测精度需要进一步提高的问题,在分析目前常用的2种多模型组合框架的基础上,提出了一种基于贝叶斯模型比较的多模型组合框架。该框架以通过模糊c-均值聚类分析获得的生产过程状态变化知识为基础,对每种状态下各子模型的预测性能采用贝叶斯模型比较方法进行比较,并以此为基础在不同状态下采用了不同的子模型加权策略。在进行模型比较时,基于交叉检验分布,使用子模型训练所得采样序列,有效地减少了计算量。将该框架用于工程应用,取得了较好效果。
韩露任江洪黄毅卿
关键词:软传感器蒙特卡洛方法参数估计
基于WSN的工业设备运行状况监控平台的研究被引量:6
2010年
提出了一种基于WSN的工业设备运行状况实时监控平台的解决方案。该方案后台软件采用图形化编程语言LabVIEW开发,实现了无线传感器网络数据的读取、存储、图形化显示、监测报警、人机交互等功能。结合应用实例,将该后台软件试运行于某工业设备实时监控系统,取得了较好的效果。
何蓉陈东义韩露
关键词:无线传感器网络
基于高斯过程的DNA微阵列分类算法被引量:2
2011年
基于高斯过程对分类过程进行建模,给出了一种基于高斯过程的DNA微阵列分类算法。作为一种贝叶斯分类方法,该方法能够给出分类的概率,并能将过往的正确诊断信息,纳入到分类模型中,实现分类模型的不断优化。该方法能够基于主样本进行训练空间的维度消减,较好地解决了由于样本的加入造成的维度不断增加的问题。通过和几种常用分类算法的实验对比分析,证明了该方法具有较高的分类准确性。
任江洪韩露
关键词:微阵列高斯过程统计学习贝叶斯方法
共1页<1>
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