检索结果-内蒙古大学图书馆

西北林学院学报 2019年第2期34卷 240-245页

作者：张怡卓梁玉亮王小虎于慧伶东北林业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150040 东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

基于图像的树木自动提取是其种类、长势、形态等信息智能化判别的基础,如何实现树木的自动、准确、快速提取是具有实用性的科学问题。在自然场景中,由于图像元素多样、颜色差异大,树木自身存在不规则性,树木提取难度非常大。针对现有的... 详细信息

基于图像的树木自动提取是其种类、长势、形态等信息智能化判别的基础,如何实现树木的自动、准确、快速提取是具有实用性的科学问题。在自然场景中,由于图像元素多样、颜色差异大,树木自身存在不规则性,树木提取难度非常大。针对现有的图像分割与图像抠图法在树木提取过程中分别存在的误分割与过程复杂所导致的计算量大的问题,提出了一种基于K-means聚类算法优化Close-Form图像抠图的树木提取方法。在少量的标记下,依据颜色线性假设进行最小化代价函数计算,得到图像透明度;对透明度图像依次进行中值滤波、高斯滤波,得到透明度的去噪图像;对滤波后透明度与标准化的图像绿色分量组成二维空间进行K-means二聚类,实现背景与前景对象的准确判定,进而完成自然背景的树木图像提取。为了验证所提方法在不同场景和不同标记下的树木提取有效性,设计了基于K-means图像分割和传统Close-Form抠图方法的比较性试验。结果表明,基于K-means优化Close-Form的树木提取方法解决了传统Close-Form算法在少量标记下图像前景、背景估计不准确问题,克服了图像分割存在的误分类情况,实现了不同自然环境和多目标树木对象的提取。此方法具有对象提取稳定、计算时间快的优点,相对原Close-Form算法用时减少49.98%。

关键词：树木图像提取自然图像抠图图像分割 Close-Form算法 K-means聚类

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基于DE-ELM的林业信息文本分类算法

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计算机工程与设计 2015年第9期36卷 2412-2415,2431页

作者：陈宇王明月许莉薇东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

为解决传统林业信息文本分类算法准确率低和正确率分布不均匀的问题,提出基于差分演化优化极端学习机的林业信息文本分类算法。使用TF-IDF方法计算林业信息文本特征值,对构造的林业信息文本特征矩阵降维,结合差分演化算法对极端学习机... 详细信息

为解决传统林业信息文本分类算法准确率低和正确率分布不均匀的问题,提出基于差分演化优化极端学习机的林业信息文本分类算法。使用TF-IDF方法计算林业信息文本特征值,对构造的林业信息文本特征矩阵降维,结合差分演化算法对极端学习机算法进行优化,构造分类器进行精准快速的分类。实验结果表明,该算法能有效克服极端学习算法的缺点,具有较好的局部与全局收敛能力,相较BP、SVM算法,该算法有一定竞争力,为林业信息文本的分类研究提供了参考。

关键词：文本分类差分演化优化极端学习机极端学习机 TF-IDF 分类器

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基于在线评论的网络视频情感分类平台设计与实现

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现代电子技术 2019年第6期42卷 170-174页

作者：任帅陆光东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

基于读者情感分析模型对网络视频情感分类时,未能计算在线评论的情感相似性,仅能分类新闻书评类的网络视频情感,存在一定局限性。设计基于在线评论的网络视频情感分类平台,根据HowNet的语义共同点获取观点词同褒义词和贬义词的语义共同... 详细信息

基于读者情感分析模型对网络视频情感分类时,未能计算在线评论的情感相似性,仅能分类新闻书评类的网络视频情感,存在一定局限性。设计基于在线评论的网络视频情感分类平台,根据HowNet的语义共同点获取观点词同褒义词和贬义词的语义共同点,确定观点词的情感极性,通过基于在线评论的网络视频的情感程度与否定副词判断情感强度,采用在线评论情感相似性计算方法计算情感极性和情感强度得出最终情感得分,通过情感得分分类网络视频情感。实验结果表明,当在线评论中基准词的取值为10对时,所设计平台可实现最佳情感极性的判断结果,该平台对于积极情感和消极情感平均分类正确率都达到98%、平均分类召回率都低于10%。

关键词：在线评论网络视频情感分类平台设计情感极性情感相似性

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基于相邻两像素差值的无损数据隐藏算法

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计算机工程与设计 2009年第16期30卷 3897-3899,3902页

作者：任洪娥常春武张健东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

提出了一种基于相邻两像素差值的无损数据隐藏算法。只有当相邻两像素的差值为0时才可以隐藏数据,并修改像素的灰度值,当相邻两像素的灰度值不相等时,只修改灰度值不隐藏数据。大量的实验结果表明,隐藏数据后的载体图像的信噪比(PSNR)都... 详细信息

提出了一种基于相邻两像素差值的无损数据隐藏算法。只有当相邻两像素的差值为0时才可以隐藏数据,并修改像素的灰度值,当相邻两像素的灰度值不相等时,只修改灰度值不隐藏数据。大量的实验结果表明,隐藏数据后的载体图像的信噪比(PSNR)都在40dB以上,提取出隐藏数据后的载体图像的PSNR为∞,能够将隐藏信息后的载体图像完全恢复。

关键词：信息隐藏无损隐藏可逆信噪比隐藏容量

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新形势下农林院校计算机基础课程改革探索与实践

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成人教育 2009年第12期29卷 23-24页

作者：孙海龙宋淑芝东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

近年来,毕业生就业压力与日俱增,用人单位对毕业生的计算机应用能力提出了更高要求,为尽快适应社会需求,高校必须对大学计算机基础课程进行不断改革。该文结合农林院校的生源特点,以本校在大学计算机基础课程方面所做的改革为例,提出新... 详细信息

近年来,毕业生就业压力与日俱增,用人单位对毕业生的计算机应用能力提出了更高要求,为尽快适应社会需求,高校必须对大学计算机基础课程进行不断改革。该文结合农林院校的生源特点,以本校在大学计算机基础课程方面所做的改革为例,提出新形势下农林院校在课程体系结构设置、教学方法和手段改革、充分利用网络环境进行辅导答疑、考核方式改革等方面的一点建议。

关键词：农林院校计算机基础课程体系课程改革

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基于迁移学习的竹片缺陷识别

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西北林学院学报 2021年第5期36卷 190-196页

作者：胡峻峰张志超赵亚凤陈振东北林业大学机电工程学院黑龙江哈尔滨150040 东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

使用竹片图像实现竹片缺陷自动识别,目前深度学习可以有效地解决该类问题,但是必须使用大量样本数据做训练才能获得较高的识别准确率。当图像数量有限时,利用基于迁移学习的方法,把经过预训练的卷积神经网络模型进行迁移,即共享卷积层... 详细信息

使用竹片图像实现竹片缺陷自动识别,目前深度学习可以有效地解决该类问题,但是必须使用大量样本数据做训练才能获得较高的识别准确率。当图像数量有限时,利用基于迁移学习的方法,把经过预训练的卷积神经网络模型进行迁移,即共享卷积层和池化层的权重参数,调整新网络模型的超参数,并建立一个包含4种共计6 360张竹片缺陷图像的数据库,把图片分成4种训练集测试集形式,即80%训练、20%测试;60%训练、40%测试;40%训练、60%测试;20%训练、80%测试,分别利用支持向量机SVM分类方法、深度学习方法和迁移学习方法进行训练和测试,并将这3种方法作对比。最后,通过构建竹片缺陷识别的混淆矩阵对迁移学习进行具体分析与说明。结果表明,按照80%训练、20%测试的识别准确率最高,通过迁移学习得到的竹片缺陷最高识别精度分别达到98.97%,比普通深度学习提高了11.55%,比SVM分类方法提高了13.04%。说明迁移学习比普通深度学习和传统支持向量机SVM分类方法更适合用于小样本数据集的分类识别,并且效果优于普通深度学习和SVM分类方法。

关键词：卷积神经网络深度学习迁移学习混淆矩阵

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试析顶层设计理念的大学生主题推进式教育活动模式

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黑龙江高教研究 2013年第8期31卷 142-143页

作者：庄雯培袁力东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010—2020年)》明确了建设更多一流大学的目标,高等教育必须与时俱进,不断开拓创新,高校要秉承顶层设计理念,明确自己的教育目标,创造更加科学合理的高校教育模式。文章通过对高校主题教育的现状... 详细信息

《国家中长期教育改革和发展规划纲要(2010—2020年)》明确了建设更多一流大学的目标,高等教育必须与时俱进,不断开拓创新,高校要秉承顶层设计理念,明确自己的教育目标,创造更加科学合理的高校教育模式。文章通过对高校主题教育的现状及存在的问题进行分析,并对如何提高大学生主题教育的水平提出相关的对策。

关键词：顶层设计主题教育思想教育

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基于RW-GN的电容层析成像流型辩识算法

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计算机工程与设计 2015年第4期36卷 1042-1045,1109页

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

为解决电容层析成像反问题流型识别困难的问题,提出一种基于修正加权高斯牛顿的神经网络(RW-GN)对电容层析成像流型辩识的算法。在研究高斯牛顿算法原理的基础上,对原算法进行优化,对优化之后算法的稳定性进行验证;在此基础上探讨将基... 详细信息

为解决电容层析成像反问题流型识别困难的问题,提出一种基于修正加权高斯牛顿的神经网络(RW-GN)对电容层析成像流型辩识的算法。在研究高斯牛顿算法原理的基础上,对原算法进行优化,对优化之后算法的稳定性进行验证;在此基础上探讨将基于修正加权高斯牛顿的神经网络算法应用于电容层析成像流型辨识的可行性。实验结果表明,与BP神经网络、SVM、决策树识别算法相比,该算法对5种流型有较高的识别率。

关键词：修正加权高斯牛顿电容层析成像稳定性可行性识别率

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基于蜂窝网络区域划分的节点定位算法

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仪表技术与传感器 2013年第4期 74-76,80页

作者：薛丽莹王健东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

针对无线传感器网络节点在非测距的情况下定位误差较大的问题,采用将锚节点布置在每个单元蜂窝顶点以及中心处的部署方案,利用整个网络的几何特征进行区域划分;根据节点之间的跳数关系,将未知节点的估计位置与满足条件的区域一一对应起... 详细信息

针对无线传感器网络节点在非测距的情况下定位误差较大的问题,采用将锚节点布置在每个单元蜂窝顶点以及中心处的部署方案,利用整个网络的几何特征进行区域划分;根据节点之间的跳数关系,将未知节点的估计位置与满足条件的区域一一对应起来,完成未知节点定位。利用MATLAB7.0仿真环境进行了算法仿真试验并分析了试验结果。对于单元蜂窝网络和簇蜂窝网络,在锚节点密度相同的情况下,定位误差为20%左右,且定位精度的变化趋于稳定,因此,算法更适合大规模网络节点定位。

关键词：无线传感器网络定位算法蜂窝网络区域划分

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基于混沌数列变换的图像加密算法

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计算机工程与设计 2013年第5期34卷 1615-1619页

作者：任洪娥戴琳琳张健东北林业大学信息与计算机工程学院黑龙江哈尔滨150040

针对现有的数字图像加密算法存在算法复杂、运算成本大以及安全性不高等问题,提出了一种基于混沌数列变换的数字图像加密算法。该算法通过对Logistic和Hybrid两种不同的混沌序列进行变换,从像素灰度值以及像素位置两方面对图像进行加密... 详细信息

针对现有的数字图像加密算法存在算法复杂、运算成本大以及安全性不高等问题,提出了一种基于混沌数列变换的数字图像加密算法。该算法通过对Logistic和Hybrid两种不同的混沌序列进行变换,从像素灰度值以及像素位置两方面对图像进行加密。实验结果表明,该算法加密效果良好并且能够抵御统计分析以及攻击操作,密钥量大安全性高,符合现代技术对图像加密的要求。

关键词：混沌系统 Logistic映射 Hybrid映射数列变换图像加密

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