陈贞
- 作品数：16 被引量：44H指数：4
- 供职机构：莆田学院更多>>
- 发文基金：吉林省教育厅基金福建省科技厅青年人才基金莆田市科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学文化科学更多>>
- 多平台网管指标自动提取与发布的实现
- 2012年
- 综合运用VB、SQL、iSStar及EXCEL VBA等多种技术,在不同厂家的移动通信网络平台上获取相应的网络性能指标,并加以整合,通过邮件的形式发送给相关维护人员,实现了指标的自动提取和发布,提高了工作效率。
- 陈贞
- 关键词：GSMTD-SCDMA
- 基于非下采样Shearlet变换与压缩感知的图像融合被引量：8
- 2015年
- 针对非下采样剪切波变换(NSST)分解后图像的高频系数数据量较大且具有较大稀疏性的问题,本文提出一种基于NSST和压缩感知(CS)的图像融合算法。算法首先采用NSST对源图像进行分解;其次利用CS算法将NSST分解后的图像的高频系数进行压缩、融合及重构;然后利用"局部区域能量和局部区域方差"联合指导待融合图像的低频系数的融合;最后利用NSST逆变换重构融合图像。由于只需要对高频系数的压缩值进行融合,因此算法可以在不影响图像融合效果的同时加快代码的运行速度。仿真实验表明,该算法不需要原图像的先验知识就可以完成图像的融合,当图像的尺寸较大时,该算法牺牲了微小的融合图像质量,但却可以显著提高算法的运行速度,减小代码的时间代价,降低对硬件系统的要求。该算法对于融合系统的实时性要求提供了一种思路,具有较大的应用价值。
- 陈贞邢笑雪
- 关键词：图像融合压缩感知
- 粗糙集连续属性离散化的k均值方法被引量：5
- 2015年
- 为在应用粗糙集理论处理数据时,对连续属性进行离散化预处理,采用k均值算法对连续属性进行离散化的方法,将属性无监督聚类成两类.通过在UCI数据库上选取的4组数据进行实验,首先离散化,再通过粗糙集约简,最后使用k NN(k=10)分类器,并和其他两种离散化方法进行对比.研究结果表明:该方法能够提高离散化的效率,降低实验的复杂度,并有效减少断点数.
- 陈贞邢笑雪
- 关键词：离散化K均值粗糙集无监督聚类
- 一种改进的模糊粗糙集属性约简启发式算法
- 2008年
- 介绍模糊粗糙集约简算法,利用模糊区分矩阵产生最小约简.通过分析,说明了算法的不足,提出相应的改进策略.将启发性知识结合区分矩阵,提出了基于属性特征权值的启发式约简算法,文中算法意义更加直观,计算也更加简单,提高了约简算法的速度.采用VC进行实验,通过对多个UCI数据集进行测试,结果说明了改进算法的有效性.
- 陈贞
- 关键词：模糊粗糙集属性约简
- 应用文格式与内容模板整合开发研究被引量：1
- 2009年
- 针对各类机关、企事业单位普遍存在应用文写作不规范的现状,对应用文格式与内容模板进行整合研究,提出系统的总体结构,探讨格式模板与内容模板的实现,并对两者的整合给出应用文生成算法.经用户试用,该系统有助于应用文格式的规范化及更便捷地完成应用文的写作.
- 陈建辉陈祖芬陈贞
- 关键词：应用文
- 基于LabVIEW的信号分析仪的设计
- 2012年
- 基于虚拟仪器概念的信号分析仪系统的实现,重点讨论了在信号分析、显示和处理中的关键技术,最终实现了基于LabVIEW的信号分析仪平台,具有初级信号处理、信号的时域分析、信号的频域分析等模块和数字功能、图形化功能及存储数据功能的信号分析仪的教学系统平台.
- 陈贞
- 关键词：虚拟仪器时域分析频域分析
- 一种基于VBA技术的应用文格式模板的实现被引量：4
- 2010年
- 针对各类机关、企事业单位普遍存在应用文写作不规范的现状,常见的计算机辅助写作软件存在模板不全面等局限性,提出在PB中利用VBA技术来直接操作Word文档及格式设置的格式模板实现方法,降低了开发难度,格式模板种类较全面,简化了用户操作,生成的应用文格式规范。
- 陈建辉陈贞陈祖芬
- 关键词：应用文VBA
- 基于属性权重的区分矩阵启发式约简算法被引量：4
- 2007年
- 介绍了基于区分矩阵的属性约简算法,通过分析,说明了算法的不足,提出相应的改进策略。将启发性知识结合区分矩阵,提出基于属性特征权重的区分矩阵的启发式约简算法,较以往的算法意义更加直观,计算也更加简单,提高了约简算法的速度。
- 陈贞
- 关键词：粗糙集属性约简
- Internet2的发展现状
- 2003年
- Internet2已经引起人们的广泛注意 ,其应用网络也已经在美国部分大学中实现。本文主要介绍了Internet2的发展现状。
- 陈贞
- 关键词：因特网INTERNET2计算机互连网络服务质量
- 基于非下采样剪切波变换的医学图像融合算法被引量：11
- 2015年
- 为了解决单一模态医学图像的局限性,提出了一种基于非下采样剪切波变换(NSST)的多模态医学图像融合方法.该方法利用NSST将待融合的医学图像分解成低频系数和高频系数,并利用区域能量加权(WLE)的方法对分解后的低频系数进行融合,使用区域能量和平均梯度加权的方法对分解后医学图像的高低频系数进行融合,采用NSST逆变换重建融合后的图像.选择信息熵、平均梯度和空间频率3个参数作为融合图像的客观评价参数,结果表明,该方法取得的融合结果比离散小波、轮廓波和非下采样轮廓波变换等传统方法更好,计算效率更高.
- 陈贞邢笑雪
- 关键词：医学图像图像融合平均梯度
