浙江省自然科学基金(LY12F02048)
- 作品数：2 被引量：35H指数：2
- 相关作者：竺乐庆傅奇佳陈健陈望挺林满足更多>>
- 相关机构：浙江工商大学中国林业科学研究院更多>>
- 发文基金：浙江省自然科学基金浙江省教育厅科研计划浙江省科技厅项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信生物学更多>>
- 基于JSP和Android的C/S结构问卷系统被引量：27
- 2013年
- 为了方便问卷调查的实施过程,提高统计数据采集过程的效率,提出一种基于Android平台的手机问卷调查系统实现方法。该问卷系统是客户端/服务器结构的,服务端包括基于JSP的问卷设计模块、问卷信息统计模块、数据库,以及基于C#的Web Service用于实现数据库访问接口;客户端是Android平台上的问卷交互系统,从数据库获取问卷信息,在手机上显示问题和选项供用户回答并把回答结果提交到数据库。该系统在Android模拟器上以及真机上都进行了测试,结果表明该系统能有效实现问卷调查功能。由于客户端可以运行在移动设备之上,该系统的实现可以使问卷过程随时随地进行,使调查过程更加便利和高效,拓宽问卷调查的客户群,因此可以为需要市场调查或社会调研的企业或机构所采用。
- 陈望挺林满足陈健章跃傅奇佳竺乐庆
- 关键词：ANDROID平台JSPSERVICE
- 基于稀疏编码和SCGBPNN的鳞翅目昆虫图像识别被引量：8
- 2013年
- 【目的】为了给林业、农业或植物检疫等行业人员提供一种方便快捷的昆虫种类识别方法,本文提出了一种新颖的鳞翅目昆虫图像自动识别方法。【方法】首先通过预处理对采集的昆虫标本图像去除背景,分割出双翅,并对翅图像的位置进行校正。然后把校正后的翅面分割成多个超像素,用每个超像素的l,a,b颜色及x,y坐标平均值作为其特征数据。接下来用稀疏编码(SC)算法训练码本、生成编码并汇集成特征向量训练量化共轭梯度反向传播神经网络(SCG BPNN),并用得到的BPNN进行分类识别。【结果】该方法对包含576个样本的昆虫图像的数据库进行了测试,取得了高于99%的识别正确率,并有理想的时间性能、鲁棒性及稳定性。【结论】实验结果证明了本文方法在识别鳞翅目昆虫图像上的有效性。
- 竺乐庆张真
- 关键词：昆虫鳞翅目图像识别
