检索结果-内蒙古大学图书馆

电脑与信息技术 2018年第2期26卷 31-36页

作者：王鑫孔航崔雨航赵春玲赵大众河北大学数学与信息科学学院河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002

在获取图像的过程中,由于多种因素的影响,导致图像质量会有所退化。为解决这样的问题,提高图像使用价值,图像增强处理技术应运而生。MATLAB作为国内外流行的数字计算软件,具有强大的图像处理功能,是图像处理系统的理想开发工具。作者在M... 详细信息

在获取图像的过程中,由于多种因素的影响,导致图像质量会有所退化。为解决这样的问题,提高图像使用价值,图像增强处理技术应运而生。MATLAB作为国内外流行的数字计算软件,具有强大的图像处理功能,是图像处理系统的理想开发工具。作者在MATLAB软件平台上,分别运用灰度均衡化、平滑滤波器、锐化滤波器、巴特沃斯低通滤波器、同态滤波器等图像处理方法进行程序处理,根据特定的需要,突出图像中的重要信息,同时减弱或去除不需要的信息,达到改善图像特征的目的。再对实验运行结果进行比较分析,发现MATLAB强大的运算和图形展示功能,以及简单、实用、可读性强的特点,使得这些图像增强算法变得更加的简单和直观,提高了图像处理的效率。

关键词：图像处理图像增强算法程序代码 MATLAB软件

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齐次Rota-Baxter 3-李代数(Ⅱ)

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黑龙江大学自然科学学报 2018年第4期35卷 396-401页

作者：白瑞蒲马越侯帅亢闯闯巴一河北省机器学习与计算智能重点实验室保定071002 河北大学数学与信息科学学院保定071002

无限维单3-李代数A_ω=sum from m∈Z FL_m上权为λ的齐次Rota-Baxter算子R是A_ω的Rota-Baxter算子,且满足R(L_m)=f(m) L_m,其中f:Z→F。当λ不等于零时,3-李代数的权为λ的Rota-Baxter算子完全由权为1的Rota-Baxter算子所决定。研究A_ω上满足f(0)=0,f(1)=-1,权为1且f在无穷多个偶数上取非零值的14类齐性Rota-Baxter算子的结构;在3-李代数A_ω的基底空间A上,利用齐次Rota-Baxter算子构造齐次Rota-Baxter 3-李代数(A,[,,]_j,R_j),1≤ j≤ 7,其中R_j是由f_j确定的齐次Rota-Baxter算子。

关键词： 3-李代数齐次Rota-Baxter算子齐次Rota-Baxter 3-李代数

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数学建模——科学培养数学思维的关键

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数学建模及其应用 2018年第2期7卷 55-58,84页

作者：花强董春茹张峰河北大学数学与信息科学学院河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002

数学建模是训练数学思维的重要手段,是科学培养数学思维的关键.从数学建模过程对于科学地训练数学思维的作用出发,对数学建模和数学思维的能动关系进行了理论研究,分别从理论基础和实际应用两个方面说明数学建模教学等相关活动的开展对... 详细信息

数学建模是训练数学思维的重要手段,是科学培养数学思维的关键.从数学建模过程对于科学地训练数学思维的作用出发,对数学建模和数学思维的能动关系进行了理论研究,分别从理论基础和实际应用两个方面说明数学建模教学等相关活动的开展对于科学地培养数学思维的重要作用.

关键词：数学建模数学思维科学性创新能力

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基于Matlab图像增强算法的比较研究

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电声技术 2018年第1期42卷 13-17页

作者：王鑫孔航崔雨航赵春玲赵大众河北大学数学与信息科学学院河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002

在获取图像的过程中,由于多种因素的影响,导致图像质量会有所退化。为解决这样的问题,提高图像使用价值,图像增强处理技术应运而生。MATLAB作为国内外流行的数字计算软件,具有强大的图像处理功能,是图像处理系统的理想开发工具。我们在M... 详细信息

在获取图像的过程中,由于多种因素的影响,导致图像质量会有所退化。为解决这样的问题,提高图像使用价值,图像增强处理技术应运而生。MATLAB作为国内外流行的数字计算软件,具有强大的图像处理功能,是图像处理系统的理想开发工具。我们在MATLAB软件平台上,运行了三种图像增强算法,并对实验运行结果进行比较分析,发现MATLAB强大的运算和图形展示功能,以及简单、实用、可读性强的特点。

关键词：图像处理 MATLAB 图像增强算法

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激发高校文科生学习大学数学兴趣的对策研究

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大学教育 2018年第6期 87-89页

作者：张春琴张峰田大增河北大学数学与信息科学学院河北保定071002 河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002

大学数学在文科生理性思维品格的培养和专业素质的提升中起着至关重要的作用。为了有效激发文科生学习大学数学的兴趣,提升文科生的数学修养,该研究从强化教材建设、改变教学手段、提升教师教育素养、建立融洽的师生关系等方面探讨提高... 详细信息

大学数学在文科生理性思维品格的培养和专业素质的提升中起着至关重要的作用。为了有效激发文科生学习大学数学的兴趣,提升文科生的数学修养,该研究从强化教材建设、改变教学手段、提升教师教育素养、建立融洽的师生关系等方面探讨提高文科生学习大学数学积极性的对策,为增加文科生学习数学的乐趣提供新思路,为培养文科生的数学素养提供新视角,最终促进大学数学教育效果的不断增强。

关键词：大学数学高校文科生学习兴趣数学素养教学策略

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基于朝向对比度的无监督边界检测算法

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中国科学技术大学学报 2017年第1期47卷 26-31页

作者：张辉赵静河北大学数学与信息科学学院河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002 河北大学综合实验中心河北保定071002

针对网络上大规模图像集,没有真实标定边界或者获取成本较大,提出了基于朝向对比度的无监督边界检测算法;在朝向对比度的计算上,考虑了多个方向的差异.特别地,该模型尤其适合于检测自然纹理环绕的对象的边界.在Rug标准数据库上的测试结... 详细信息

针对网络上大规模图像集,没有真实标定边界或者获取成本较大,提出了基于朝向对比度的无监督边界检测算法;在朝向对比度的计算上,考虑了多个方向的差异.特别地,该模型尤其适合于检测自然纹理环绕的对象的边界.在Rug标准数据库上的测试结果表明,提出的算法优于当前最好的无监督边界检测算法,验证了该模型的有效性.

关键词：边界检测朝向对比度边缘检测谱聚类

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非均衡加权随机梯度下降SVM在线算法

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计算机科学与探索 2017年第10期11卷 1662-1671页

作者：鲁淑霞周谧金钊河北大学数学与信息科学学院河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002

随机梯度下降(stochastic gradient descent,SGD)方法已被应用于大规模支持向量机(support vector machine,SVM)训练,其在训练时采取随机选点的方式,对于非均衡分类问题,导致多数类点被抽取到的概率要远远大于少数类点,造成了计算上的... 详细信息

随机梯度下降(stochastic gradient descent,SGD)方法已被应用于大规模支持向量机(support vector machine,SVM)训练,其在训练时采取随机选点的方式,对于非均衡分类问题,导致多数类点被抽取到的概率要远远大于少数类点,造成了计算上的不平衡。为了处理大规模非均衡数据分类问题,提出了加权随机梯度下降的SVM在线算法,对于多数类中的样例被赋予较小的权值,而少数类中的样例被赋予较大的权值,然后利用加权随机梯度下降算法对SVM原问题进行求解,减少了超平面向少数类的偏移,较好地解决了大规模学习中非均衡数据的分类问题。

关键词：随机梯度下降(SGD) 权非均衡数据大规模学习支持向量机(SVM)

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基于优势-等价关系的属性约简算法

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南京师大学报（自然科学版） 2017年第3期40卷 45-51页

作者：吴婷婷李艳郭娜娜何强河北大学数学与信息科学学院河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002 北京建筑大学理学院北京100044

考虑多标准分类问题,即条件属性具有偏好关系而决策属性是无序的类别,通过在条件属性上引入优势关系而决策属性仍然用等价关系来描述不同的属性.针对这类信息系统,本文提出了一种基于样例对的矩阵约简算法.区别于传统的基于辨识矩阵约... 详细信息

考虑多标准分类问题,即条件属性具有偏好关系而决策属性是无序的类别,通过在条件属性上引入优势关系而决策属性仍然用等价关系来描述不同的属性.针对这类信息系统,本文提出了一种基于样例对的矩阵约简算法.区别于传统的基于辨识矩阵约简方法,该算法在不计算辨识矩阵的前提下,通过选择样例对,来找到辨识矩阵中对约简有用的属性,因此,所提算法能够明显改善计算约简的时间耗费.进一步,为了处理较大规模的数据,提出了一种近似约简算法,该算法按属性重要性添加属性到约简中,进一步缩短了求取约简的时间.最后在UCI数据集上进行大量的实验与传统的约简算法进行了对比,表明了所提出算法的可行性与有效性.

关键词：粗糙集优势-等价关系属性约简辨识矩阵样例对

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卷积神经网络及其研究进展

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河北大学学报（自然科学版） 2017年第6期37卷 640-651页

作者：翟俊海张素芳郝璞河北大学数学与信息科学学院河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002 中国气象局气象干部培训学院河北分院河北保定071002

深度学习是目前机器学习领域最热门的研究方向,轰动全球的AlphaGo就是用深度学习算法训练的.卷积神经网络是用深度学习算法训练的一种模型,它在计算机视觉领域应用广泛,而且获得了巨大的成功.本文的主要目的有2个:一是帮助读者深入理解... 详细信息

深度学习是目前机器学习领域最热门的研究方向,轰动全球的AlphaGo就是用深度学习算法训练的.卷积神经网络是用深度学习算法训练的一种模型,它在计算机视觉领域应用广泛,而且获得了巨大的成功.本文的主要目的有2个:一是帮助读者深入理解卷积神经网络,包括网络结构、核心概念、操作和训练;二是对卷积神经网络的近期研究进展进行综述,重点综述了激活函数、池化、训练及应用4个方面的研究进展.另外,还对其面临的挑战和热点研究方向进行了讨论.本文将为从事相关研究的人员提供很好的帮助.

关键词：机器学习深度学习卷积神经网络计算机视觉训练算法

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MapReduce并行化压缩近邻算法

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小型微型计算机系统 2017年第12期38卷 2678-2682页

作者：翟俊海郝璞王婷婷张明阳河北大学数学与信息科学学院河北省机器学习与计算智能重点实验室河北保定071002 浙江师范大学数理与信息工程学院浙江金华321004

压缩近邻(CNN:Condensed Nearest Neighbors)是Hart针对K-近邻(K-NN:K-Nearest Neighbors)提出的样例选择算法,目的是为了降低K-NN算法的内存需求和计算负担.但在最坏情况下,CNN算法的计算时间复杂度为O(n3),n为训练集中包含的样例数.当... 详细信息

压缩近邻(CNN:Condensed Nearest Neighbors)是Hart针对K-近邻(K-NN:K-Nearest Neighbors)提出的样例选择算法,目的是为了降低K-NN算法的内存需求和计算负担.但在最坏情况下,CNN算法的计算时间复杂度为O(n3),n为训练集中包含的样例数.当CNN算法应用于大数据环境时,高计算时间复杂度会成为其应用的瓶颈.针对这一问题,本文提出了基于MapReduce并行化压缩近邻算法.在Hadoop环境下,编程实现了并行化的CNN,并与原始的CNN算法在6个数据集上进行了实验比较.实验结果显示,本文提出的算法是行之有效的,能解决上述问题.

关键词：压缩近邻 K-近邻样例选择 MapReduce

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