江苏科技大学计算机学院
- 作品数：360 被引量：807H指数：12
- 相关作者：刘海蓉许亮傅伟明周娟方明更多>>
- 相关机构：江南大学物联网工程学院同济大学电子与信息工程学院上海对外经贸大学统计与信息学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省普通高校研究生科研创新计划项目江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学经济管理电子电信更多>>
- 积分投影与连通域法结合的人眼定位被引量：6
- 2019年
- 人脸识别是生物识别的重要组成部分,人眼定位是人脸识别过程中最关键的环节。人眼定位中,最难的就是区分眼睛和眉毛。论文先用Adaboost法粗定位人脸,获取人脸RIO区域,再利用积分投影法初步估计眼睛和眉毛的区域,结合人脸"三庭五眼"的特征,单独分割出眼睛和眉毛区域,对眉眼区域形态学处理,最后采用连通区域法精确定位眼睛。在ORL人脸库上检测,该方法获得了90.2%的准确率。实验结果表明该方法不仅能准确区分眼睛和眉毛,而且还能快速地定位人眼的位置。
- 崔庆华程科李肇基
- 关键词：人脸识别
- 面向连续参数的多粒度属性约简方法研究被引量：1
- 2021年
- 作为度量粒化程度的方式,在粒计算研究领域中,粒度受到了众多学者的广泛关注,其中一种重要且广为接受的模式是参数化粒度。利用这种参数化的粒度表现形式,在面向属性约简的求解问题时,往往需要计算每一个参数所对应的粒度下约简,直至找出所有参数下的约简结果。显然,这种方式会带来巨大的时间消耗。为解决这一问题,提出了一种连续参数意义下的多粒度属性约简策略:首先利用连续参数的区间及粗糙集中不确定性度量的单调性,构造了连续参数下属性约简的约束条件;其次设计了连续参数意义下约简求解的前向贪心搜索算法;最后选取了8组UCI数据集进行实验对比分析,结果表明,相较于多个离散参数下的单粒度属性约简,连续参数意义下的属性约简可以在使得约简中属性的分类性能不发生显著变化的情况下,极大地提升约简求解的时间性能。这一研究为从连续视角进行多粒度建模及相关属性选择工作提供了新的解决方案。
- 吴将宋晶晶程富豪王平心杨习贝
- 关键词：属性约简多粒度邻域粗糙集
- 基于异构集成的类别不平衡学习算法研究
- 2023年
- 传统分类器在解决类别不平衡问题时,存在样本分布不均、少数类分类误差大等弊端。为了提高少数类和整体的分类性能,提出一种自适应异构集成模型。该模型使用9种采样方法和9种分类方法,根据数据分布自适应选择AUC最高的基分类器,然后整合所有基分类器得到预测结果。实验过程中采用AUC和F1-measure两个综合性能度量指标,对14个来自KEEL和UCI数据库的不平衡数据集进行实验。结果表明,该模型在处理类别不平衡数据时更具鲁棒性和优越性。相对于常规方法,其平均AUC值提升了5.98%,平均F1值提升了5.88%。
- 孟祥宇高尚
- 关键词：异构集成不平衡数据
- 船舶流体力学教学方法改革探索
- 2018年
- 《船舶流体力学》是船舶与海洋工程专业一门重要的专业基础课,几乎所有与船舶原理和海洋工程结构动力性能有关的后续课程都以它为基础,是一门综合性很强的课程,也是一门学生反映难学的课程。因此,本文从教学方法上进行了改革和尝试,提高学生的投入和积极性,让学生更易于理解和掌握。
- 王树齐徐刚于化龙
- 关键词：船舶流体力学教学方法教学改革
- 基于人工智能的数据挖掘课程教学设计
- 2023年
- 阐述传统教学方式的不足,设计数据挖掘课程的教学活动,采用案例贯穿、混合式课堂教学、分组分层实践教学、竞赛的方式,构建一种全新的教学模式,更好地实现人工智能的教学目标。
- 涂娟娟李洪梅秦斌
- 关键词：人工智能数据挖掘混合式教学
- 提高计算机网络可靠性的方法研究被引量：1
- 2014年
- 随着科学技术的进步和人们生活水平的提高，计算机成为了人们生活中不可缺的一部分，其广泛应用已深入至各行各业。然而计算机网络可靠性成为了人们普遍关注的焦点，加强网络安全管理，提高网络可靠性对人们生活、工作和学习都起到至关重要的作用，因此进行计算机网络可靠性研究十分必要。本文结合计算机理论分析了网络可靠性及影响因素，并提出了计算机网络可靠性的设计准则和研究方法，希望提高计算机网络的安全性与可靠性。
- 陈牮华
- 关键词：计算机网络可靠性研究网络安全
- 摸石头过河算法解决车间调度问题的研究
- 2022年
- 作业车间调度即Job-Shop调度问题,是典型的多目标问题,很多研究学者都会将其作为生产调度问题。基于车间调度问题深远的研究意义,选择提出时间较晚却简单高效的摸石头过河算法对其进行寻优。寻优过程较为简单但效率较高,能够较为简单地找到最优解。经过仿真验证了所提出算法的可行性和高效性,表明多目标摸石头过河算法是可以优化FT06问题得到最优解的。
- 许彦辉高尚
- 关键词：多目标作业车间调度
- 基于深度学习及核典型相关分析的多特征融合说话人识别被引量：2
- 2019年
- 论文提出一种基于深度学习以及核典型相关分析(kernel canonical correlation analysis,CCA)的多特征融合说话人识别方法。针对说话人的音频和视频信息,利用深度信念网络和卷积神经网络这两种不同深度的神经网络对音频信息和视频信息分别并行处理,得到两种不同模态的生物特征向量。采用核典型相关分析方法对这两种非线性相关的特征向量进行特征级融合,使用它们的相关性判别函数抽取多个相关性顺次下降但又互不相关的典型变量对按照给定的特征级融合策略构成最后的判别特征,同时去除了冗余信息。最后生成的基于核典型关联分析的融合特征输入最近邻分类器,输出说话人识别结果。使用BANCA数据库对该方法进行实验,结果表明:该方法能显著提高说话人识别的准确率。
- 卜禹陆璐璐
- 关键词：卷积神经网络最近邻分类器说话人识别
- 机场航站楼热成像视频下融入运动信息的显著人体检测方法
- 2022年
- 弱光背景下的目标检测是航站楼夜间巡检机器人的主要任务之一。为充分提取与利用动态场景视频数据中的运动信息,提高检测方法在人体被遮挡、图像边缘的人体目标不完整等实际复杂情况下的检测效果,避免因单帧检测结果不完全引起的歧义,提出一种机场航站楼热成像视频下融入运动信息的显著人体检测方法。该方法首先通过背景模型初步分离图像数据的前景和背景,借由特征点轨迹聚类和运动估计仿射模型进一步分离因摄像机运动被误判的背景区域,最后将运动目标检测结果作为运动信息与单帧检测算法结果相融合。在4个数据集中的实验表明,该方法能够有效地从动态场景视频数据中提取运动信息,且能够有效提升单帧检测精度,并避免检测不完全情况的发生。
- 刘畅於跃成
- 关键词：热成像目标检测运动信息
- 基于CART-SVR模型的混凝土抗压强度预测研究被引量：2
- 2022年
- 为了提高混凝土抗压强度预测精度,根据影响因素与抗压强度的变化规律,提出了1种基于CART算法优化SVR回归算法的预测方法。SVR算法基于结构风险最小原理来提升泛化能力,由于惩罚因子人为设置,该因子设置过大会导致训练欠拟合,过小会导致预测精度不足。主要改进是通过CART决策树中的剪枝算法生成一系列惩罚因子,进而交叉验证生成最优决策树,进行属性约简,剔除冗余信息,实现数据降维。使用CART-SVR模型与AB、AB-KNN、RF、GBM模型对比试验,均方根误差(RMSE)至少减少了6.7%,平均减少了40.1%。研究结果表明,该模型具有生成最优惩罚因子、优化SVR参数的优点,为实现混凝土抗压强度的高精度预测提供了新的思路。
- 李杨刘庆华郭天添
- 关键词：混凝土抗压强度CART算法惩罚因子均方根误差
