期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
7
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式:
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
抑制边缘效应的自适应单通道盲源分离
1
作者
吴龙华
朱嘉钢
陆晓
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第14期130-135,共6页
单入多出的盲源分离SIMO_BSS是一种特殊的欠定盲源分离。针对单信道问题,通常采用总体经验模态分解和独立成分分析联合使用EEMD_ICA算法。然而,以EEMD为基础的盲源分离算法,会产生边缘效应降低信号分离准确率。因此,提出了一种在端点处...
单入多出的盲源分离SIMO_BSS是一种特殊的欠定盲源分离。针对单信道问题,通常采用总体经验模态分解和独立成分分析联合使用EEMD_ICA算法。然而,以EEMD为基础的盲源分离算法,会产生边缘效应降低信号分离准确率。因此,提出了一种在端点处增加预测极值点的方法来抑制边缘效应,在时间、空间复杂度上要明显优于基于周期延拓源信号的方法,而且适用于长序列信号的分离。在不同的信噪比SNR下,通过心电ECG混合信号仿真,该方法比EEMD_ICA方法,以及EEMD_PCA_ICA方法分离出的信号相似度高。最后将该算法实际应用到周期压电信号中,结果表明该方法具有明显的去噪分离效果。
展开更多
关键词
单通道盲源分离
边缘效应
总体经验模式分解
主成分分析
独立成分分析
在线阅读
下载PDF
职称材料
M-FPCA在彩色人脸图像识别中的应用
被引量:
2
2
作者
王赟
朱嘉钢
+1 位作者
陆晓
黄可望
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013年第12期191-195,199,共6页
将因子化主成分分析(FPCA)算法应用于人脸图像特征提取时,需要使用迭代算法,但该算法应用于高分辨率图像时实时性较差,并且可能导致维数灾难。针对上述问题,提出一种模块化FPCA(M-FPCA)的新型特征提取方法。将原始数字图像样本进行模块...
将因子化主成分分析(FPCA)算法应用于人脸图像特征提取时,需要使用迭代算法,但该算法应用于高分辨率图像时实时性较差,并且可能导致维数灾难。针对上述问题,提出一种模块化FPCA(M-FPCA)的新型特征提取方法。将原始数字图像样本进行模块化,对模块化后得到的各个子图像矩阵采用FPCA算法进行特征提取,合并子图像特征矩阵得到原图的特征矩阵。彩色图像由R、G、B 3个分量来表示,根据现有彩色信息融合方法的不足,对其进行改进,并结合M-FPCA算法,提出一种彩色M-FPCA新方法。在CVL和FEI人脸库上进行的实验结果表明,M-FPCA方法能提高FPCA算法的实时性,解决维数灾难问题。彩色M-FPCA方法能有效提取彩色人脸图像的色彩信息,得到较高的人脸识别率。
展开更多
关键词
主成分分析
因子化主成分分析
模块化FPCA
彩色M—FPCA
特征提取
彩色图像识别
在线阅读
下载PDF
职称材料
SVM应用于测试用例生成的方法
被引量:
4
3
作者
赵咏斌
朱嘉钢
陆晓
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2015年第1期115-120,共6页
针对在小样本情况下BP神经网络在生成软件测试用例的过程中可能产生的过学习问题及识别正确率较差的缺点,运用支持向量机具有更好的泛化性能的原理,提出了应用支持向量机生成测试用例的方法。对五个软件测试实例针对多组不同数量的训练...
针对在小样本情况下BP神经网络在生成软件测试用例的过程中可能产生的过学习问题及识别正确率较差的缺点,运用支持向量机具有更好的泛化性能的原理,提出了应用支持向量机生成测试用例的方法。对五个软件测试实例针对多组不同数量的训练样本所做的实验表明,在小样本情况下与BP神经网络相比,应用支持向量机得到的测试用例预期结果的正确率提高了10个百分点以上,说明了该方法的有效性。
展开更多
关键词
软件工程
软件测试
支持向量机
BP神经网络
测试用例生成
在线阅读
下载PDF
职称材料
图像特征抽取的MDNIB2DPCA方法
被引量:
4
4
作者
万倬
朱嘉钢
陆晓
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第9期177-183,共7页
在多方向二维主成分分析法MD2DPCA和无迭代双边二维主成分分析(NIB2DPCA)的基础上,提出了多方向无迭代双边二维主成分分析(MDNIB2DPCA)的特征抽取新方法。该方法可以对图像矩阵在多个方向上进行特征抽取,与MD2DPCA方法相比也提高了特征...
在多方向二维主成分分析法MD2DPCA和无迭代双边二维主成分分析(NIB2DPCA)的基础上,提出了多方向无迭代双边二维主成分分析(MDNIB2DPCA)的特征抽取新方法。该方法可以对图像矩阵在多个方向上进行特征抽取,与MD2DPCA方法相比也提高了特征抽取速度。在灰度人脸图像库上的对比实验表明,所提的方法可以提高灰度图像识别率两个百分点以上;进一步地,在基于NIB2DPCA的彩色图像识别方法的基础上,提出了将所提的MDNIB2DPCA替换NIB2DPCA的彩色图像处理的新方法。在彩色人脸库上的对比实验表明,所提方法的识别正确率也可提高约一个百分点。
展开更多
关键词
彩色人脸识别
二维主成分分析法(2DPCA)
多方向无迭代双边二维主成分分析(MDNIB2DPCA)
分数等级融合
特征抽取
在线阅读
下载PDF
职称材料
基于特征贡献度加权高斯核函数的粗糙one-class支持向量机
被引量:
2
5
作者
田浩兵
朱嘉钢
陆晓
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2015年第6期239-242,246,共5页
粗糙one-class支持向量机(ROCSVM)是一种一类支持向量机,它通过核函数映射,定义上近似超平面和下近似超平面,使得训练样本能根据在粗糙间隔中的位置,自适应地对决策超平面产生影响。由于ROCSVM训练集只有正类样本,因此充分挖掘和利用训...
粗糙one-class支持向量机(ROCSVM)是一种一类支持向量机,它通过核函数映射,定义上近似超平面和下近似超平面,使得训练样本能根据在粗糙间隔中的位置,自适应地对决策超平面产生影响。由于ROCSVM训练集只有正类样本,因此充分挖掘和利用训练样本的分类特征对于提高ROCSVM的分类性能有重要意义。为此,提出了一种基于训练样本分类特征贡献度的加权高斯核函数(λ-RBF):先对训练样本做主成分分析(PCA)得到按特征值排序的向量集,以此向量集构造核函数,使得特征值较大的维度在核函数中起较大的作用。在UCI标准数据集和仿真数据上的实验结果表明:与一般RBF的ROCSVM相比,基于λ-RBF的ROCSVM有着更好的泛化性和更高的识别率。
展开更多
关键词
粗糙集
一类支持向量机
加权核函数
主成分分析
超平面
过拟合
在线阅读
下载PDF
职称材料
小空间占用的说话内容与说话者群同时识别
6
作者
方晶
朱嘉钢
陆晓
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2015年第1期156-160,共5页
针对在嵌入式系统中说话内容与说话者群同时识别的应用环境,提出了小空间占用的说话内容与说话者群同时识别的方法。在近年关于说话内容与说话者身份同时识别机制的相关研究的基础上,用GMM替换HMM对说话内容与说话者群语音特征进行建模...
针对在嵌入式系统中说话内容与说话者群同时识别的应用环境,提出了小空间占用的说话内容与说话者群同时识别的方法。在近年关于说话内容与说话者身份同时识别机制的相关研究的基础上,用GMM替换HMM对说话内容与说话者群语音特征进行建模与投票机制完成说话者群识别以降低算法的空间占用,并用SQ(soft quantization)对多个语音内容识别器的识别结果集成输出。当集成模型为六个时,减少20.88%语音内容识别错误率,说话者群平均识别率达到81.57%。实验结果证实了所提算法的可行性。
展开更多
关键词
语音识别
说话者群识别
集成学习
GMM
嵌入式系统
投票机制
SOFT
QUANTIZATION
在线阅读
下载PDF
职称材料
基于Fisher核的混合核构造研究
7
作者
方万胜
朱嘉钢
陆晓
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013年第4期994-997,共4页
为了解决传统的由混合核组成的核函数的参数选择时,由于参数过多导致参数选择时间过长的问题,提出了一种基于Fisher核构造混合核的方法。利用Fisher核的无参特性,可以减少混合核的参数个数,从而有效减少了参数选择的时间。在典型彩色人...
为了解决传统的由混合核组成的核函数的参数选择时,由于参数过多导致参数选择时间过长的问题,提出了一种基于Fisher核构造混合核的方法。利用Fisher核的无参特性,可以减少混合核的参数个数,从而有效减少了参数选择的时间。在典型彩色人脸库上的实验结果显示,与传统的混合核相比,基于Fisher核的混合核的参数选择时间明显减少且识别正确率有所提高,表明了所提出方法的有效性。
展开更多
关键词
Fisher核
混合核
核参数
人脸识别
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
抑制边缘效应的自适应单通道盲源分离
1
作者
吴龙华
朱嘉钢
陆晓
机构
江南大学
物联网工程学院
江南大学晓山股份联合实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第14期130-135,共6页
基金
江苏省产学研项目(No.BY2013015-40)
文摘
单入多出的盲源分离SIMO_BSS是一种特殊的欠定盲源分离。针对单信道问题,通常采用总体经验模态分解和独立成分分析联合使用EEMD_ICA算法。然而,以EEMD为基础的盲源分离算法,会产生边缘效应降低信号分离准确率。因此,提出了一种在端点处增加预测极值点的方法来抑制边缘效应,在时间、空间复杂度上要明显优于基于周期延拓源信号的方法,而且适用于长序列信号的分离。在不同的信噪比SNR下,通过心电ECG混合信号仿真,该方法比EEMD_ICA方法,以及EEMD_PCA_ICA方法分离出的信号相似度高。最后将该算法实际应用到周期压电信号中,结果表明该方法具有明显的去噪分离效果。
关键词
单通道盲源分离
边缘效应
总体经验模式分解
主成分分析
独立成分分析
Keywords
single channel blind source separation
edge effect
ensemble empirical mode decomposition
principal com-ponent analysis
independent component analysis
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
M-FPCA在彩色人脸图像识别中的应用
被引量:
2
2
作者
王赟
朱嘉钢
陆晓
黄可望
机构
江南大学
物联网工程学院
江南大学
物联网应用技术教育部工程研究中心
江南大学晓山股份联合实验室
无锡职业技术学院物联网技术学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013年第12期191-195,199,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61170120)
江苏省自然科学基金资助项目(BK2011147)
文摘
将因子化主成分分析(FPCA)算法应用于人脸图像特征提取时,需要使用迭代算法,但该算法应用于高分辨率图像时实时性较差,并且可能导致维数灾难。针对上述问题,提出一种模块化FPCA(M-FPCA)的新型特征提取方法。将原始数字图像样本进行模块化,对模块化后得到的各个子图像矩阵采用FPCA算法进行特征提取,合并子图像特征矩阵得到原图的特征矩阵。彩色图像由R、G、B 3个分量来表示,根据现有彩色信息融合方法的不足,对其进行改进,并结合M-FPCA算法,提出一种彩色M-FPCA新方法。在CVL和FEI人脸库上进行的实验结果表明,M-FPCA方法能提高FPCA算法的实时性,解决维数灾难问题。彩色M-FPCA方法能有效提取彩色人脸图像的色彩信息,得到较高的人脸识别率。
关键词
主成分分析
因子化主成分分析
模块化FPCA
彩色M—FPCA
特征提取
彩色图像识别
Keywords
Principal Components Analysis(PCA)
Factored PCA(FPCA)
Modular-FPCA(M-FPCA)
color M-FPCA
feature extraction
color image recognition
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
SVM应用于测试用例生成的方法
被引量:
4
3
作者
赵咏斌
朱嘉钢
陆晓
机构
江南大学
物联网工程学院
江南大学晓山股份联合实验室
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2015年第1期115-120,共6页
基金
江苏省产学研项目(BY2013015-40)
文摘
针对在小样本情况下BP神经网络在生成软件测试用例的过程中可能产生的过学习问题及识别正确率较差的缺点,运用支持向量机具有更好的泛化性能的原理,提出了应用支持向量机生成测试用例的方法。对五个软件测试实例针对多组不同数量的训练样本所做的实验表明,在小样本情况下与BP神经网络相比,应用支持向量机得到的测试用例预期结果的正确率提高了10个百分点以上,说明了该方法的有效性。
关键词
软件工程
软件测试
支持向量机
BP神经网络
测试用例生成
Keywords
software engineering
software testing
SVM algorithm
BP neural network
test case generation
分类号
TP311.52 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
图像特征抽取的MDNIB2DPCA方法
被引量:
4
4
作者
万倬
朱嘉钢
陆晓
机构
江南大学
物联网应用技术教育部工程研究中心
江南大学晓山股份联合实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016年第9期177-183,共7页
基金
江苏省产学研项目(No.BY2013015-40)
文摘
在多方向二维主成分分析法MD2DPCA和无迭代双边二维主成分分析(NIB2DPCA)的基础上,提出了多方向无迭代双边二维主成分分析(MDNIB2DPCA)的特征抽取新方法。该方法可以对图像矩阵在多个方向上进行特征抽取,与MD2DPCA方法相比也提高了特征抽取速度。在灰度人脸图像库上的对比实验表明,所提的方法可以提高灰度图像识别率两个百分点以上;进一步地,在基于NIB2DPCA的彩色图像识别方法的基础上,提出了将所提的MDNIB2DPCA替换NIB2DPCA的彩色图像处理的新方法。在彩色人脸库上的对比实验表明,所提方法的识别正确率也可提高约一个百分点。
关键词
彩色人脸识别
二维主成分分析法(2DPCA)
多方向无迭代双边二维主成分分析(MDNIB2DPCA)
分数等级融合
特征抽取
Keywords
color face recognition
Two Dimensional Principal Component Analysis(2DPCA)
Multi-Directional Non-Iteration Bilateral projection based 2DPCA(MDNIB2DPCA)
score level fusion
feature extraction
分类号
TP391.413 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于特征贡献度加权高斯核函数的粗糙one-class支持向量机
被引量:
2
5
作者
田浩兵
朱嘉钢
陆晓
机构
江南大学
物联网工程学院
江南大学晓山股份联合实验室
出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2015年第6期239-242,246,共5页
基金
江苏省产学研项目(BY2013015-40)资助
文摘
粗糙one-class支持向量机(ROCSVM)是一种一类支持向量机,它通过核函数映射,定义上近似超平面和下近似超平面,使得训练样本能根据在粗糙间隔中的位置,自适应地对决策超平面产生影响。由于ROCSVM训练集只有正类样本,因此充分挖掘和利用训练样本的分类特征对于提高ROCSVM的分类性能有重要意义。为此,提出了一种基于训练样本分类特征贡献度的加权高斯核函数(λ-RBF):先对训练样本做主成分分析(PCA)得到按特征值排序的向量集,以此向量集构造核函数,使得特征值较大的维度在核函数中起较大的作用。在UCI标准数据集和仿真数据上的实验结果表明:与一般RBF的ROCSVM相比,基于λ-RBF的ROCSVM有着更好的泛化性和更高的识别率。
关键词
粗糙集
一类支持向量机
加权核函数
主成分分析
超平面
过拟合
Keywords
Rough set
One-class SVM
Kernel function
PCA
Hyperplane
Over-fitting
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
小空间占用的说话内容与说话者群同时识别
6
作者
方晶
朱嘉钢
陆晓
机构
江南大学
物联网应用技术教育部工程研究中心
江南大学
物联网工程学院
江南大学晓山股份联合实验室
出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2015年第1期156-160,共5页
基金
江苏省产学研资助项目(BY2013015-40)
文摘
针对在嵌入式系统中说话内容与说话者群同时识别的应用环境,提出了小空间占用的说话内容与说话者群同时识别的方法。在近年关于说话内容与说话者身份同时识别机制的相关研究的基础上,用GMM替换HMM对说话内容与说话者群语音特征进行建模与投票机制完成说话者群识别以降低算法的空间占用,并用SQ(soft quantization)对多个语音内容识别器的识别结果集成输出。当集成模型为六个时,减少20.88%语音内容识别错误率,说话者群平均识别率达到81.57%。实验结果证实了所提算法的可行性。
关键词
语音识别
说话者群识别
集成学习
GMM
嵌入式系统
投票机制
SOFT
QUANTIZATION
Keywords
speech recognition
speaker's group identification
ensemble learning
GMM
embedded system
voting mechanism
soft quantization
分类号
TP391.42 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于Fisher核的混合核构造研究
7
作者
方万胜
朱嘉钢
陆晓
机构
江南大学
物联网工程学院
江南大学晓山股份联合实验室
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013年第4期994-997,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(61170120)
江苏省自然科学基金资助项目(BK2011147)
文摘
为了解决传统的由混合核组成的核函数的参数选择时,由于参数过多导致参数选择时间过长的问题,提出了一种基于Fisher核构造混合核的方法。利用Fisher核的无参特性,可以减少混合核的参数个数,从而有效减少了参数选择的时间。在典型彩色人脸库上的实验结果显示,与传统的混合核相比,基于Fisher核的混合核的参数选择时间明显减少且识别正确率有所提高,表明了所提出方法的有效性。
关键词
Fisher核
混合核
核参数
人脸识别
Keywords
Fisher-kernel
mixed kernel
kernel parameter
face recognition
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
抑制边缘效应的自适应单通道盲源分离
吴龙华
朱嘉钢
陆晓
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
M-FPCA在彩色人脸图像识别中的应用
王赟
朱嘉钢
陆晓
黄可望
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
SVM应用于测试用例生成的方法
赵咏斌
朱嘉钢
陆晓
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2015
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
4
图像特征抽取的MDNIB2DPCA方法
万倬
朱嘉钢
陆晓
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2016
4
在线阅读
下载PDF
职称材料
5
基于特征贡献度加权高斯核函数的粗糙one-class支持向量机
田浩兵
朱嘉钢
陆晓
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2015
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
6
小空间占用的说话内容与说话者群同时识别
方晶
朱嘉钢
陆晓
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2015
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
7
基于Fisher核的混合核构造研究
方万胜
朱嘉钢
陆晓
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2013
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部