检索结果-内蒙古大学图书馆

中国调味品 2017年第7期42卷 16-19,24页

作者：肖立中费玉刚田怀香张雅敬李文举王广仲上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院上海201418 上海应用技术大学香料香精技术与工程学院上海201418

鸡精货架期是鸡精质量评价的重要指标,对鸡精存储和品质控制具有重要意义。为了快速、准确地识别鸡精的货架期,提出了基于BP神经网络的鸡精货架期模型。结合GC-MS和人工感官评价获取了鸡精的货架期数据,针对众多的GC-MS数据,通过计算拟... 详细信息

鸡精货架期是鸡精质量评价的重要指标,对鸡精存储和品质控制具有重要意义。为了快速、准确地识别鸡精的货架期,提出了基于BP神经网络的鸡精货架期模型。结合GC-MS和人工感官评价获取了鸡精的货架期数据,针对众多的GC-MS数据,通过计算拟合决定系数和归一化对数据进行了特征选择和预处理。通过BP神经网络结构、参数和网络函数的优化,得到了高质量的模型。经过与化学动力学模型的比较实验表明提出的模型准确有效。

关键词：鸡精货架期 BP神经网络化学动力学模型

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支持用户SLA的公平EPON带宽分配算法

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复旦学报（自然科学版） 2009年第4期48卷 423-430页

作者：甘苹钱松荣复旦大学通信科学与工程系上海200433 上海应用技术学院计算机科学与信息工程系上海200235

动态带宽分配算法是EPON的关键技术之一.现有的DBA算法在带宽利用率、公平性方面有待提高.借鉴现有算法的思路,结合公平性的现实意义,提出了支持多用户SLA的公平算法SOABR算法.SOABR算法消除了时隙末空闲和DBA延时,带宽利用率达到了最优... 详细信息

动态带宽分配算法是EPON的关键技术之一.现有的DBA算法在带宽利用率、公平性方面有待提高.借鉴现有算法的思路,结合公平性的现实意义,提出了支持多用户SLA的公平算法SOABR算法.SOABR算法消除了时隙末空闲和DBA延时,带宽利用率达到了最优化;按SLA比例为用户授权带宽,实现用户间公平.仿真实验证明,与改进的IPACT、HPFCT、Chadi Assi算法等3种典型算法相比,SOABR算法带宽利用率最高,真正支持用户等级划分,在区分服务模型下各类业务延时最佳.

关键词：以太无源光网动态带宽分配带宽利用率公平性服务等级协议

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倾斜图像的车牌识别方法研究

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机械设计与制造 2020年第6期 58-61,65页

作者：张建国齐家坤李颖邵珞雯上海应用技术大学机械工程学院上海201418 上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院上海201418

随着图像处理技术的飞速发展,汽车牌照识别技术已成为目前计算机图像处理技术的重要研究方向和广泛应用的领域之一.汽车牌照识别技术在目前的道路安全管理系统中起到非常重要的作用,这项技术可以大大加快道路安全信息化的速度.本研究采... 详细信息

随着图像处理技术的飞速发展,汽车牌照识别技术已成为目前计算机图像处理技术的重要研究方向和广泛应用的领域之一.汽车牌照识别技术在目前的道路安全管理系统中起到非常重要的作用,这项技术可以大大加快道路安全信息化的速度.本研究采用了orientation_region()算子对汽车车牌图像的倾斜角度进行测量,使用外接矩形旋转法对汽车牌照图像进行旋转校正.并依据上述的方法创建了一个汽车牌照识别系统.本研究基于改进的倾斜校正算法的车牌识别系统,对含有汽车牌照的图像进行灰度处理,二值化处理,车牌定位,车牌校正和字符识别.对车牌定位技术和倾斜车牌校正技术进行了改进,提高此系统应对不同环境变化的能力.经实验表明,车牌的识别率得到了显著提高.

关键词：车牌识别图像预处理车牌定位倾斜校正

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基于RSSI测距的室内目标定位方法

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电子测量与仪器学报 2018年第2期32卷 86-91页

作者：石琴琴徐强张建平王冬雨上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院华车科技有限公司

针对既有的基于RSSI测距的室内目标定位系统在实际应用中存在的测距误差大,定位精度低,以及稳定性差的问题进行分析与改进,提供一种融合RSSI测距模型实时修正与定位结果辗转优化的室内目标定位方法,改进之处主要在于:在测距阶段,根据记... 详细信息

针对既有的基于RSSI测距的室内目标定位系统在实际应用中存在的测距误差大,定位精度低,以及稳定性差的问题进行分析与改进,提供一种融合RSSI测距模型实时修正与定位结果辗转优化的室内目标定位方法,改进之处主要在于:在测距阶段,根据记录的信标间真实距离和RSSI衰减值对RSSI测距模型参数进行反向实时修正;在定位阶段,使用极大似然估计法初步确定移动目标的当前位置,而后将目标点坐标与测距值都作为未知数使用牛顿迭代法求最优解。实验证明,相对于既有的典型RSSI室内目标定位方法,所提出的方法首先提高了测距精度,进而提高了定位算法对测距误差的鲁棒性,从而整体上可有效提高室内目标点的定位精度。

关键词：室内目标定位 RSSI 极大似然估计牛顿迭代法位置优化

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改进支持向量机分类方法及其在原发性肝癌筛查中的应用

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应用科学学报 2021年第3期39卷 481-494页

作者：曹国刚李梦雪陈颖曹聪王孜怡房萌高春芳刘云翔上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院上海2014182 上海东方肝胆外科医院实验诊断科上海200438

为了尽早检测出原发性肝癌患者,辅助医生进行医疗决策,提高患者临床疗效,提出一种基于临床常规检验指标的筛查方法。该方法使用支持向量机建模,采用差异进化算法进行参数优化,以接收者操作特征曲线下面积的值作为模型评价测度,将得到的... 详细信息

为了尽早检测出原发性肝癌患者,辅助医生进行医疗决策,提高患者临床疗效,提出一种基于临床常规检验指标的筛查方法。该方法使用支持向量机建模,采用差异进化算法进行参数优化,以接收者操作特征曲线下面积的值作为模型评价测度,将得到的最优模型用于检验数据识别,以判断该数据属于健康、良性病变还是原发性肝癌。此外,还根据临床需求绘制分类模型的性能指标曲线和阈值查找表,由用户选择阈值,使预测性能进一步提升。实验结果表明:与其他5种分类方法相比,该方法建立的模型具有更好的性能,其准确度可达0.94,Kappa系数可达0.90。研究结果可辅助医生进行原发性肝癌早期筛查,提高患者长期生存率。

关键词：检验数据原发性肝癌检测支持向量机差异进化接收者操作特征曲线下面积

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基于XGBoost算法的新冠病毒拉曼光谱感染诊断

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激光杂志 2022年第3期43卷 200-205页

作者：杭芒芒曾万聃薛庆水夏志平吴敏上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院上海201418 军事兽医研究所长春130062

新型冠状病毒的出现给全球经济、公共安全等方面带来严重损失,快速且准确地诊断新冠病毒对控制疫情爆发尤为重要。将机器学习与拉曼光谱技术结合,选取157份(包含确诊和健康)血清样品对应的拉曼光谱数据作为样本。首先使用Min-max方法对... 详细信息

新型冠状病毒的出现给全球经济、公共安全等方面带来严重损失,快速且准确地诊断新冠病毒对控制疫情爆发尤为重要。将机器学习与拉曼光谱技术结合,选取157份(包含确诊和健康)血清样品对应的拉曼光谱数据作为样本。首先使用Min-max方法对样本数据归一化、Savitzky-Golay方法对光谱平滑滤波和线性判别分析方法LDA对光谱数据降维处理后,分别使用XGBoost、K近邻、支持向量机、逻辑回归算法构建预测模型。实验结果表明,相比三种传统的机器学习算法,基于集成算法XGBoost所构建的模型,对人类是否感染新型冠状病毒具有最高的预测准确率,且准确率达到95.6%,为生物医学检测新冠病毒提供一种无损辅助的方法。

关键词：新型冠状病毒诊断机器学习拉曼光谱线性判别分析 XGBoost算法

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基于生成对抗网络的自然场景低照度增强模型

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计算机工程 2024年第1期50卷 279-288页

作者：杨瑞君秦晋京程燕上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院上海201418 华东政法大学刑事法学院上海201620

当前大多数低照度图像增强模型在自然环境中难以兼顾照度增强和原图特征保留两方面的效果,而且不能很好地适应多种不同的低照度场景,为此,提出一种基于生成对抗网络的改进模型。首先通过标准卷积提取浅层特征,然后利用光照一致性损失构... 详细信息

当前大多数低照度图像增强模型在自然环境中难以兼顾照度增强和原图特征保留两方面的效果,而且不能很好地适应多种不同的低照度场景,为此,提出一种基于生成对抗网络的改进模型。首先通过标准卷积提取浅层特征,然后利用光照一致性损失构建全局-局部照明学习(GLIE)模块。在GLIE内部设计基于全局-局部的特征提取结构,通过移位窗口自注意力机制和多尺度空洞卷积分别实现场景级特征提取和光照增强平滑。通过原图特征保留块对GLIE的输出特征和浅层特征进行拼接融合和通道注意力加强,实现对原图特征的保留和噪声抑制。在此基础上,通过改进的损失函数在模型训练过程中同时实现对照度增强和原图特征保留的有效监督。实验结果表明,该模型主观效果真实自然,与Retinex-Net、EnlightenGAN等主流模型相比,其对原图色彩纹理细节保留和噪声抑制的效果更好,在整体测试数据集上自然图像质量评估指标和亮度顺序误差分别达到3.88和199.4,在不同测试数据集中2个指标都取得了前3名的结果,整体性能良好。

关键词：低照度增强自注意力机制空洞卷积特征融合图像降噪

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融合深度特征和多核增强学习的显著目标检测

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中国图象图形学报 2019年第7期24卷 1096-1105页

作者：张晴李云李文举林家骏肖莽陈飞云上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院上海201418 华东理工大学信息科学与工程学院上海200237

目的针对现有基于手工特征的显著目标检测算法对于显著性物体尺寸较大、背景杂乱以及多显著目标的复杂图像尚不能有效抑制无关背景区域且完整均匀高亮显著目标的问题,提出了一种利用深度语义信息和多核增强学习的显著目标检测算法.方法... 详细信息

目的针对现有基于手工特征的显著目标检测算法对于显著性物体尺寸较大、背景杂乱以及多显著目标的复杂图像尚不能有效抑制无关背景区域且完整均匀高亮显著目标的问题,提出了一种利用深度语义信息和多核增强学习的显著目标检测算法.方法首先对输入图像进行多尺度超像素分割计算,利用基于流形排序的算法构建弱显著性图.其次,利用已训练的经典卷积神经网络对多尺度序列图像提取蕴含语义信息的深度特征,结合弱显著性图从多尺度序列图像内获得可靠的训练样本集合,采用多核增强学习方法得到强显著性检测模型.然后,将该强显著性检测模型应用于多尺度序列图像的所有测试样本中,线性加权融合多尺度的检测结果得到区域级的强显著性图.最后,根据像素间的位置和颜色信息对强显著性图进行像素级的更新,以进一步提高显著图的准确性.结果在常用的MSRA5K、ECSSD和SOD数据集上与9种主流且相关的算法就准确率、查全率、F-measure值、准确率一召回率(PR)曲线、加权F-measure值和覆盖率(OR)值等指标和直观的视觉检测效果进行了比较.相较于性能第2的非端到端深度神经网络模型,本文算法在3个数据集上的平均F-measure值、加权F-measure值、OR值和平均误差(MAE)值,分别提高了1.6%,22.1%,5.6%和22.9%.结论相较于基于手工特征的显著性检测算法,本文算法利用图像蕴含的语义信息并结合多个单核支持向量机(SVM)分类器组成强分类器,在复杂图像上取得了较好的检测效果.

关键词：显著目标检测显著性检测深度特征多核增强学习多尺度检测

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大数据流计算环境下的低延时高可靠性的资源调度方法

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华东理工大学学报（自然科学版） 2017年第6期43卷 855-862页

作者：孙怀英虞慧群范贵生陈丽琼华东理工大学计算机科学与工程系上海200237 上海市计算机软件评测重点实验室上海201112 上海应用技术学院计算机科学与信息工程系上海200235

在大数据处理过程中,如何保证流数据处理的可靠性及实时性变得日益重要。本文使用数据流图(DSG)对大数据流应用过程进行描述,并将DSG表示为扩展的Petri网以便对数据流过程进行建模。提出了基于CPU利用率平均变化率的资源熵算法计算资源... 详细信息

在大数据处理过程中,如何保证流数据处理的可靠性及实时性变得日益重要。本文使用数据流图(DSG)对大数据流应用过程进行描述,并将DSG表示为扩展的Petri网以便对数据流过程进行建模。提出了基于CPU利用率平均变化率的资源熵算法计算资源组可靠性,并根据资源熵算法提出了基于时间和可靠性的资源调度算法(TRS-SCHE)以获得高可靠性、低延时的资源调度方案。通过仿真实验,模拟实现soda交通大数据分析应用并进行资源的调度,验证了TRSSCHE相比于Storm隔离调度算法在响应时间、请求失败率和算法时间复杂度方面的优势。

关键词： DSG 高可靠性低延时资源熵响应时间

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一种非同频远程数据持有检测方法

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山东大学学报（理学版） 2020年第5期55卷 81-87页

作者：马海峰杨家海薛庆水鞠兴忠朱浩之林涛原鑫鑫上海应用技术大学计算机科学与信息工程学院上海201418 清华大学网络科学与网络空间研究院北京100084

提出非同频认证模式,可大幅降低发生文件损坏后的检测延迟,进而提出非同频增强型远程数据持有检测方法,在降低损坏数据检测延迟同时可防范替换攻击等攻击。安全证明和实验表明,提出的认证方法是安全的,在实验样本下与E-RDPC相比性能平... 详细信息

提出非同频认证模式,可大幅降低发生文件损坏后的检测延迟,进而提出非同频增强型远程数据持有检测方法,在降低损坏数据检测延迟同时可防范替换攻击等攻击。安全证明和实验表明,提出的认证方法是安全的,在实验样本下与E-RDPC相比性能平均提升19.3%。

关键词：云存储数据完整性数据持有性检测同态标签哈希树

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