检索结果-内蒙古大学图书馆

中国科技论文在线精品论文 2018年第22期11卷 2254-2269页

作者：胡峰黄勇杨勇代劲重庆邮电大学计算机科学与技术学院计算智能重庆市重点实验室重庆 400065

针对现有图像增强方法在增强后出现过度增强和颜色失真,以及现有色调平衡方法对图像增强方法中的图像亮度敏感等问题,提出一种新的基于鸡群优化(chicken swarm optimization,CSO)算法的梯度域引导滤波(gradient domain guided image fil... 详细信息

针对现有图像增强方法在增强后出现过度增强和颜色失真,以及现有色调平衡方法对图像增强方法中的图像亮度敏感等问题,提出一种新的基于鸡群优化(chicken swarm optimization,CSO)算法的梯度域引导滤波(gradient domain guided image filter,GDGIF)图像自适应增强方法.以无参考图像质量评价模型(blind image quality measure of enhanced images,BIQME)为目标函数,将主观图像增强的问题转化为最优化的问题.首先对图像的灰阶亮度进行梯度域引导滤波Retinex图像增强和Gamma校正,其次对增强后的图像进行色调平衡,最后使用CSO算法对目标函数进行优化求解,获得图像增强的最优梯度域引导滤波参数和色调平衡参数,从而实现图像的自适应增强.在不同实验场景下的对比结果表明,本文方法不仅在主观感受上实现了较好的图像增强,同时也在客观评价指标信息熵、无参考图像对比度扭曲程度(no-reference image quality metric for contrast distortion,NIQMC)和BIQME方面有了较大的提高.

关键词：计算机应用图像自适应增强梯度域引导滤波 Gamma校正简单色调平衡鸡群优化

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基于鸡群优化的Tetrolet图像自适应增强方法研究

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中国科技论文在线精品论文 2018年第16期11卷 1607-1617页

作者：胡峰黄勇杨勇代劲重庆邮电大学计算机科学与技术学院计算智能重庆市重点实验室重庆 400065

针对现有图像增强方法增强后的图像整体偏暗、细节丢失和失真等问题,提出一种新的基于鸡群优化(chicken colony optimization,CSO)的Tetrolet图像自适应增强方法.采用图像的灰度信息熵为目标函数,将主观图像增强的问题转变为最优化的问... 详细信息

针对现有图像增强方法增强后的图像整体偏暗、细节丢失和失真等问题,提出一种新的基于鸡群优化(chicken colony optimization,CSO)的Tetrolet图像自适应增强方法.采用图像的灰度信息熵为目标函数,将主观图像增强的问题转变为最优化的问题.首先,对图像的灰阶亮度进行多尺度Retinex(multi-scale Retinex,MSR)图像增强;其次,对增强后的图像进行Tetrolet变换,并对高频分量进行非线性调整,再进行Gamma校正;最后,采用CSO算法对目标函数进行优化求解,获得图像增强的最优的非线性函数调整参数和Gamma校正参数,从而实现图像的自适应增强.在3种实验场景下的对比结果表明,本文方法不仅在主观感受上实现了较好的图像增强,同时对客观评价指标——对比度和信息熵有较大的提高.

关键词：计算机应用图像自适应增强多尺度Retinex Tetrolet变换 Gamma校正鸡群优化

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车辆异构网络中基于决策树的稳健垂直切换算法

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电子与信息学报 2017年第7期39卷 1719-1726页

作者：马彬汪栋谢显中重庆邮电大学重庆市计算机网络与通信技术重点实验室重庆400065 重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065

在带有噪声干扰的车辆异构网络中,针对当前基于决策树的垂直切换算法存在切换精准性不高的问题,该文详细分析并给出当前算法决策过程中存在的错误判决概率,提出一种基于决策树的稳健垂直切换算法。首先,采用卡尔曼滤波算法,根据网络属... 详细信息

在带有噪声干扰的车辆异构网络中,针对当前基于决策树的垂直切换算法存在切换精准性不高的问题,该文详细分析并给出当前算法决策过程中存在的错误判决概率,提出一种基于决策树的稳健垂直切换算法。首先,采用卡尔曼滤波算法,根据网络属性的预测值和当前测量值,并结合它们各自的噪声偏差,做出更准确的网络属性估计。其次,针对少量网络属性值出现在判决门限附近的情况,提出概率阈值区间法,通过二次检测提高算法判决的准确性。仿真结果表明,所提算法提高了切换判决精准性和网络总吞吐量,降低了乒乓效应和切换失败率,并得到了与传统算法同阶的时间复杂度性能结果。

关键词：车辆异构网络垂直切换决策树卡尔曼滤波

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基于细粒度演化超网络的股票预测

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江苏大学学报（自然科学版） 2017年第3期38卷 319-324页

作者：杨康王进胡峰刘晓董师周重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065 重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆400065

为了更准确地预测股票的走势,提出了一种基于细粒度演化超网络的股票预测方法.对2011年证券年报数据进行处理,以预测其中股票在2012年的走势.采用卡方分裂算法和等宽度离散化相结合的方法对股票数据进行有效的离散化,以应对连续型数据... 详细信息

为了更准确地预测股票的走势,提出了一种基于细粒度演化超网络的股票预测方法.对2011年证券年报数据进行处理,以预测其中股票在2012年的走势.采用卡方分裂算法和等宽度离散化相结合的方法对股票数据进行有效的离散化,以应对连续型数据简单二值化处理造成的信息损失,然后采用细粒度演化超网络模型预测每支股票在未来一年内的走势.试验结果表明:细粒度演化超网络对股票走势预测正确率是86.73%,股票上涨预测正确率是75.00%.得到了用细粒度超网络挖掘影响股票上涨的重要特征组合及其对应的取值范围,为投资者提供了一种可靠而又方便的选股新方法.

关键词：证券年报股票预测细粒度超网络卡方分裂算法机器学习

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基于深度学习的医学图像处理研究进展

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生命科学仪器 2018年第4期16卷 45-54页

作者：林金朝庞宇徐黎明黄志伟光电信息感测与传输重庆市重点实验室重庆400065 重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065

基于深度学习的医学图像处理已成为该领域研究的热点。深度学习方法在各种医学图像应用中取得了优异性能,达到甚至超过了专家级医生的水平。本文首先简述深度学习模型的基本原理,尤其是监督学习算法中的各种神经网络,然后总结它们在医... 详细信息

基于深度学习的医学图像处理已成为该领域研究的热点。深度学习方法在各种医学图像应用中取得了优异性能,达到甚至超过了专家级医生的水平。本文首先简述深度学习模型的基本原理,尤其是监督学习算法中的各种神经网络,然后总结它们在医学图像分类与识别、定位与检测、分割、配准与融合等应用领域的研究进展,最后探讨医学图像处理深度学习方法面临的挑战及应对措施。

关键词：深度学习医学图像处理监督学习神经网络

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利用卫星遥感数据估算PM2.5浓度的应用研究进展

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环境监控与预警 2019年第5期11卷 33-38页

作者：王子峰曾巧林陈良富陶金花范萌张泽宇中国科学院遥感与数字地球研究所遥感科学国家重点实验室北京100101 中国科学院空天信息研究院北京100094 重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065 重庆市空间大数据智能技术工程研究中心重庆400065 中国科学院大学北京100049

近年来,PM2.5已成为中国大气污染的首要污染物,危害人体健康。为弥补地基监测站点在空间分布上的局限性,借助卫星遥感技术估算PM2.5浓度已成为研究热点。文章总结了利用卫星估算PM2.5浓度的各种研究方法,探讨了不同方法的优势和不足,指... 详细信息

近年来,PM2.5已成为中国大气污染的首要污染物,危害人体健康。为弥补地基监测站点在空间分布上的局限性,借助卫星遥感技术估算PM2.5浓度已成为研究热点。文章总结了利用卫星估算PM2.5浓度的各种研究方法,探讨了不同方法的优势和不足,指出不同方法对不同应用目的的选择性差异较大。提出,应针对不同应用目的选择相应的方法,从而取得满足各方面需求的研究成果,为未来PM2.5浓度估算应用工作提供参考。

关键词：细颗粒物卫星遥感比例因子半经验统计模型机器学习

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基于多特征多核哈希学习的大规模图像检索

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中国科学：信息科学 2017年第8期47卷 1109-1126页

作者：曾宪华袁知洪王国胤杨洁重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065 重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆400065

哈希学习方法解决了图像大数据的检索效率低,存储代价高的问题.目前已有的核哈希方法中,要么仅使用一种特征对应单个核函数,要么是多特征对应单个核函数,它们忽视了综合考虑不同的核函数具有的不同作用和不同的特征包含不同的信息的事实... 详细信息

哈希学习方法解决了图像大数据的检索效率低,存储代价高的问题.目前已有的核哈希方法中,要么仅使用一种特征对应单个核函数,要么是多特征对应单个核函数,它们忽视了综合考虑不同的核函数具有的不同作用和不同的特征包含不同的信息的事实.本文提出了一种自适应的多特征多核的哈希学习算法(MFMKH),该算法能够自适应学习多特征融合的权重系数和多核融合的权重系数,将多特征和多核的优点进行了双重融合.本算法中的特征融合解决了单特征所包含的信息量单一不足的问题,采用多种不同的核函数能够弥补单核学习能力上的不足,具有多特征自适应融合和多核学习的双重优点.在标准的IRMA,Ultrasound和Cifar10数据集上的实验表明,本文算法检索性能明显优于同类基于核的哈希学习方法,且与监督的深度哈希相比训练时间显著少的情况下检索性能在Cifar10数据集上是可竞争的.

关键词：维度约减多特征融合多核学习哈希学习自适应学习图像检索

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统计机器学习中参数可辨识性研究及其关键问题

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自动化学报 2017年第10期43卷 1677-1686页

作者：冉智勇胡包钢重庆邮电大学计算机科学与技术学院计算智能重庆市重点实验室重庆400065 中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室北京100190

参数可辨识性研究在统计机器学习中具有重要的理论意义和应用价值.参数可辨识性是关于模型参数能否被惟一确定的性质.在包含物理参数的学习模型中,可辨识性不仅是物理参数获得正确估计的前提条件,更重要的是,它反映了学习机器中由参数... 详细信息

参数可辨识性研究在统计机器学习中具有重要的理论意义和应用价值.参数可辨识性是关于模型参数能否被惟一确定的性质.在包含物理参数的学习模型中,可辨识性不仅是物理参数获得正确估计的前提条件,更重要的是,它反映了学习机器中由参数决定的物理特征.为扩展到未来类人智能机器研究的考察视角,我们将学习模型纳入"知识与数据共同驱动模型"的框架中讨论.在此框架下,我们提出两个关键问题.第一是参数可辨识性准则问题.该问题考察与可辨识性密切相关的各种判断准则,其中知识驱动子模型与数据驱动子模型的耦合方式为参数可辨识性问题提供了新的研究空间.第二是参数可辨识性与机器学习理论和应用相关联的研究.该研究包括可辨识性对参数估计、模型选择、学习算法、学习动态过程、奇异学习理论、贝叶斯推断等内容的深刻影响.

关键词：可辨识性统计机器学习参数估计奇异学习理论贝叶斯推断

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细节增强的多功能混合体绘制光照模型

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重庆邮电大学学报（自然科学版） 2017年第4期29卷 508-513页

作者：秦红星董明杰马跃重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆400065 重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065 重庆大学软件学院重庆401331

多功能混合体绘制光照模型是传统体绘制的扩展,它不仅可以绘制离散点的光照效果,而且也可以很好地绘制同质区域点的集合效果。但是,这种混合以后的光照模型不仅会在光照效果上有所减弱,而且需要调整的参数数量过大,必须通过手动调节多... 详细信息

多功能混合体绘制光照模型是传统体绘制的扩展,它不仅可以绘制离散点的光照效果,而且也可以很好地绘制同质区域点的集合效果。但是,这种混合以后的光照模型不仅会在光照效果上有所减弱,而且需要调整的参数数量过大,必须通过手动调节多个参数才可以进行光照的增强。针对混合体绘制光照模型中光照减弱和调整参数过多问题,提出一种细节增强的多功能混合体绘制光照模型,在混合体绘制光照模型中引入曲率的概念,根据曲率与光照强度的对应关系对混合体绘制光照模型中的Phong光照模型进行改进,以提高绘制效果。通过几组体数据的实验结果表明,该方法不仅可以很好地提高多功能混合体绘制光照模型的细节表达,更好地辨别物体的形状特征,而且减少了手动调节参数的操作。

关键词：光照模型曲率体绘制形状

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一种初始分割和区域合并的交互式图像分割方法

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小型微型计算机系统 2017年第5期38卷 1103-1106页

作者：甘玲郭千文朱林华重庆邮电大学计算机科学与技术学院重庆400065 重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室重庆400065

针对全自动分割很难从图像中自动获取目标、提取边缘不理想等不足,提出一种基于SLIC超像素初始分割和区域合并的交互式图像分割方法.首先采用SLIC超像素进行初始分割;针对单一的颜色特征不能较好地提取区域的特征信息,再采用由颜色直方... 详细信息

针对全自动分割很难从图像中自动获取目标、提取边缘不理想等不足,提出一种基于SLIC超像素初始分割和区域合并的交互式图像分割方法.首先采用SLIC超像素进行初始分割;针对单一的颜色特征不能较好地提取区域的特征信息,再采用由颜色直方图和轮廓波变换构成的区域相似性特征来进行区域特征的提取;最后通过改变区域合并策略,采用分层匹配机制对区域合并顺序进行调整,以降低合并过程中出现的误匹配.实验结果表明,该方法不但提高了分割速度,而且分割的准确率(ACC)也有所提升,同时降低了分割的负率度量(NRM).

关键词：交互式图像分割超像素初始分割区域合并分层匹配

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