检索结果-内蒙古大学图书馆

现代电子技术 2021年第7期44卷 95-100页

作者：纪明宇赵雪峰贾国庆李勃毅东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

针对传统卷积神经网络和循环神经网络在文本情感分析领域对文本特征提取存在的语义丢失、无法识别文本关键词等问题进行改进,提出一种结合高斯自注意力机制的双通道文本特征提取模型。首先,该模型利用改进的胶囊网络和词性词向量提取更... 详细信息

针对传统卷积神经网络和循环神经网络在文本情感分析领域对文本特征提取存在的语义丢失、无法识别文本关键词等问题进行改进,提出一种结合高斯自注意力机制的双通道文本特征提取模型。首先,该模型利用改进的胶囊网络和词性词向量提取更深层次的文本特征;然后,使用双向长短期记忆网络提取双向的语义依赖;最后,加入高斯自注意力层得到输入信息对分类结果的注意力分布。模型在两个标准数据集上进行验证,与传统的用户评论情感分析模型相比,在准确率和F1值上均取得了明显的提升。

关键词：情感分析高斯自注意力机制文本特征提取胶囊网络双通道模型实验分析

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基于图像超分辨率的遥感图像树冠目标检测

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黄冈职业技术学院学报 2021年第3期23卷 85-93页

作者：陈振赵亚凤张志超东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

针对目前遥感图像质量较差导致对其中物体检测效果低下的问题,本文提出一种基于生成式对抗网络(GAN)的图像超分辨率方法来提升遥感图像整体质量,并对现有常用目标检测算法YOLO进行研究。针对遥感图像中树冠不容易检测的特点,将超分辨率... 详细信息

针对目前遥感图像质量较差导致对其中物体检测效果低下的问题,本文提出一种基于生成式对抗网络(GAN)的图像超分辨率方法来提升遥感图像整体质量,并对现有常用目标检测算法YOLO进行研究。针对遥感图像中树冠不容易检测的特点,将超分辨率运用于检测遥感图像中的树冠,对特定区域内树冠数量及定位进行统计。实验结果表明超分辨率方法对目标检测起到积极作用,检测精度提升约为8%,有利于对特定地区树木种植数量的统计工作。

关键词：生成式对抗网络超分辨率目标检测树冠遥感图像

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SADE-ELM电容层析成像流型辨识算法

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哈尔滨理工大学学报 2014年第6期19卷 32-37页

作者：陈宇许莉薇黄仲洋江露东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

针对电容层析成像反问题流型识别较难的问题,提出了一种新的ECT流型辨识算法——差分演化优化极端学习机算法,进而提出了基于自适应差分演化优化极端学习机(Sa DEEML)的ECT辨识算法.在论述极端学习机算法的基础上,结合差分演化算法对极... 详细信息

针对电容层析成像反问题流型识别较难的问题,提出了一种新的ECT流型辨识算法——差分演化优化极端学习机算法,进而提出了基于自适应差分演化优化极端学习机(Sa DEEML)的ECT辨识算法.在论述极端学习机算法的基础上,结合差分演化算法对极端学习机算法进行优化,自适应差分演化算法中的关键参数,通过训练得到各类流型的分类器的参数,构造分类器进行精准与快速分类.实验结果表明:该算法能有效克服极端学习机算法的缺点并提高了局部与全局收敛能力,通过与BP、SVM算法比较,该算法具有竞争力,并为电容层析成像流型辨识的研究提供了新算法.

关键词：电容层析成像自适应差分演化优化极端学习机算法辨识

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成像流型辨识算法

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哈尔滨理工大学学报 2014年第4期19卷 111-116页

作者：陈宇许莉薇江露黄仲洋东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

针对电容层析成像反问题流型识别较难的问题,提出了一种基于高斯混合模型的电容层析成像流型辩识算法.在阐述高斯混合模型和EM算法的基础上,结合Kmeans算法,通过训练得到各类流型所对应的高斯混合模型参数,构造分类器实现对五种流型的... 详细信息

针对电容层析成像反问题流型识别较难的问题,提出了一种基于高斯混合模型的电容层析成像流型辩识算法.在阐述高斯混合模型和EM算法的基础上,结合Kmeans算法,通过训练得到各类流型所对应的高斯混合模型参数,构造分类器实现对五种流型的快速与精准的识别.实验结果表明,该算法与BP神经网络、SVM、决策树识别算法相比,辨识准确率高、识别速度快,为电容层析成像流型辨识算法的研究提供了一个新思路.

关键词：电容层析成像高斯混合模型参数估计

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基于改进K均值聚类的葡萄果穗图像分割

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江苏农业科学 2018年第24期46卷 239-244页

作者：刘智杭于鸣任洪娥东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

针对在自然光照复杂背景下,葡萄果穗区域分割准确度差的问题,提出一种融合局部异常因子(LOF)算法和K均值聚类算法的图像分割算法。本算法首先对由像素点组成的数据集合进行局部偏离因子(LOF)值计算,然后通过LOF值将数据集合重新排序,剔... 详细信息

针对在自然光照复杂背景下,葡萄果穗区域分割准确度差的问题,提出一种融合局部异常因子(LOF)算法和K均值聚类算法的图像分割算法。本算法首先对由像素点组成的数据集合进行局部偏离因子(LOF)值计算,然后通过LOF值将数据集合重新排序,剔除LOF值最大的前n个对象,最后对局部异常因子算法输出的数据集合进行K均值聚类。在聚类过程中,通过局部偏离因子的值优化了初始聚类中心的选择,并降低了离群点和孤立点对最终聚类结果的影响。选取50幅不同光照、不同背景下的成熟巨峰葡萄果穗图片进行分割试验,结果表明改进的图像分割算法能更准确地将葡萄果穗从复杂背景中分割出来。

关键词：葡萄果穗 K均值聚类局部异常因子(LOF) 图像分割算法

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基于方差和深度学习的脑电信号分类算法

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黑龙江工程学院学报 2017年第6期31卷 42-47页

作者：殷盺陈宇东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

为了改善传统脑电信号分类不够准确且分类难度较大的问题,研究一种基于方差和深度学习的模型对脑电信号进行分类。针对脑电信号图像识别率较低的问题,采用方差对脑电信号进行特征提取,结合深度学习的一种典型方法——深度信念网络对提... 详细信息

为了改善传统脑电信号分类不够准确且分类难度较大的问题,研究一种基于方差和深度学习的模型对脑电信号进行分类。针对脑电信号图像识别率较低的问题,采用方差对脑电信号进行特征提取,结合深度学习的一种典型方法——深度信念网络对提取数据进行训练,构建分类器,实现对脑电信号更高效的分类。实验证明,相比于SVM支持向量机、朴素贝叶斯等分类算法,该模型可以更准确地分类。

关键词：脑电信号分类方差深度学习算法分类器

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基于圆形约束CV-LIF模型的原木端面图像分割

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计算机工程与应用 2014年第18期50卷 147-151页

作者：官俊任洪娥宋爽东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040 黑龙江省林业智能装备工程研究中心哈尔滨150040

针对自然条件下原木端面图像的分割问题,结合原木端面图像的特点,改进传统CV(Chan and Vese)模型,对演化曲线内部使用梯度进行拟合,同时融入局部图像拟合LIF(Local Image Fitting)模型,加入圆形先验知识,提出了基于圆形约束的改进活动... 详细信息

针对自然条件下原木端面图像的分割问题,结合原木端面图像的特点,改进传统CV(Chan and Vese)模型,对演化曲线内部使用梯度进行拟合,同时融入局部图像拟合LIF(Local Image Fitting)模型,加入圆形先验知识,提出了基于圆形约束的改进活动轮廓模型CV-LIF,将全局能量和局部能量结合到一起,共同约束轮廓线的演化。在对图像进行预分割的基础上,利用多水平集表示待分割区域,运用基于圆形约束的改进活动轮廓模型对每个水平集区域进行再分割,解决了复杂背景下多个原木端面分割不准确的问题。通过实验,分别对单个及多个原木端面图像进行分割,结果表明该方法可以较好地分割出图像中的原木端面,而且具有较好的抗噪性能,实现速度较快。

关键词：原木端面水平集 CV模型局部图像拟合(LIF)模型圆形约束

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基于智能图像识别的双孢蘑菇采摘系统设计

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中国食用菌 2020年第2期39卷 246-248页

作者：赵龙刘晓野黑龙江东方学院计算机科学与电气工程学部黑龙江哈尔滨150066 哈尔滨远东理工学院经济管理学院黑龙江哈尔滨150016 东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

为了实现双孢蘑菇的无损伤采摘,利用图像采集卡和CCD相结合的方式组建采摘机器的视觉系统,建立图像的识别算法,设计采摘机器智能控制系统总体方案。

关键词：双孢蘑菇采摘机器智能控制图像识别

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基于KD树划分的云计算DBSCAN优化算法

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计算机工程 2017年第4期34卷 21-27页

作者：陈广胜程逸群景维鹏东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040 黑龙江省林业生态大数据存储与高性能(云)计算工程研究中心哈尔滨150040

在并行RDD-DBSCAN算法的数据划分和区域查询过程中会对数据集进行重复访问,降低了算法效率。为此,提出基于数据划分和融合策略的并行DBSCAN算法(DBSCAN-PSM)。利用KD树进行数据划分,实现数据分区与区域查询步骤的合并,从而减少数据集的... 详细信息

在并行RDD-DBSCAN算法的数据划分和区域查询过程中会对数据集进行重复访问,降低了算法效率。为此,提出基于数据划分和融合策略的并行DBSCAN算法(DBSCAN-PSM)。利用KD树进行数据划分,实现数据分区与区域查询步骤的合并,从而减少数据集的访问次数以及降低I/O过程对算法效率的影响。采用判定数据点自身属性的方式,对标注为边缘点的数据进行融合,避免全局标记的额外时间开销。实验结果表明,DBSCAN-PSM算法相比RDD-DBSCAN算法可节省18%左右的运行时间,适用于处理海量数据聚类问题。

关键词：聚类 DBSCAN算法 Spark平台数据划分数据融合

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基于最大似然估计的小基高比立体匹配方法

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计算机应用研究 2012年第4期29卷 1578-1580页

作者：李金凤边继龙纪明宇牡丹江师范学院计算机科学与技术系黑龙江牡丹江157012 哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 东北林业大学信息与计算机工程学院哈尔滨150040

针对小高比立体匹配当中的亚像素精度和粘合现象问题,提出了一种基于最大似然估计的小基高比立体匹配方法。该方法首先根据混合式窗口选择策略为参考图像中的每一点确定匹配窗口;然后在视差范围内根据规范化互相关函数计算匹配代价,再... 详细信息

针对小高比立体匹配当中的亚像素精度和粘合现象问题,提出了一种基于最大似然估计的小基高比立体匹配方法。该方法首先根据混合式窗口选择策略为参考图像中的每一点确定匹配窗口;然后在视差范围内根据规范化互相关函数计算匹配代价,再利用胜者全取策略计算每一点视差;最后采用基于最大似然估计的亚像素匹配方法获得亚像素级视差。实验结果表明,该方法有效地减少了立体匹配中的粘合现象,同时获得了较高精度的亚像素视差,其平均亚像素精度可达1/20个像元。

关键词：立体匹配小基高比混合窗口策略最大似然估计亚像素视差

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