应用型本科院校计算机专业双语教学中的“羊群效应”及规避策略——以《计算机科学导论》双语教学为例 被引量：2

1

作者 燕杨 李岩波 《职业技术教育》 北大核心 2014年第32期44-46,共3页

应用型本科院校计算机专业开展双语教学尤为必要。在教学过程中,应将培养学生计算机技术能力作为最高目标,以英语教学作为达成目标的手段,同时选用国外最新原版教材,规范双语教学环节,自编配套的实验教材,以规避计算机专业双语教学中的&... 应用型本科院校计算机专业开展双语教学尤为必要。在教学过程中,应将培养学生计算机技术能力作为最高目标,以英语教学作为达成目标的手段,同时选用国外最新原版教材,规范双语教学环节,自编配套的实验教材,以规避计算机专业双语教学中的"羊群效应"。 展开更多

关键词 应用型本科院校 计算机专业 双语教学 羊群效应 规避策略

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基于改进胶囊网络的肺结节良恶性分类 被引量：1

2

作者 董丰玮 燕杨 屈超凡 《现代电子技术》 北大核心 2025年第3期50-55,共6页

肺结节良恶性鉴别在肺癌早期诊断中具有重要价值,深度学习技术特别是卷积神经网络(CNN)已成为该领域核心方法。然而,当前方法在处理肺结节大小、形状、生长方向等特征之间的空间关系时尚显不足,易受无关特征和噪声干扰。胶囊网络在处理... 肺结节良恶性鉴别在肺癌早期诊断中具有重要价值,深度学习技术特别是卷积神经网络(CNN)已成为该领域核心方法。然而,当前方法在处理肺结节大小、形状、生长方向等特征之间的空间关系时尚显不足,易受无关特征和噪声干扰。胶囊网络在处理特征空间关系和噪声上具有独特优势,但原始胶囊网络因其初始为单层卷积结构,只能处理手写数字体等简单图像,因此,文中提出一种改进的胶囊网络架构来解决上述问题。文中改进主要是对原始胶囊网络模型的增强与扩展,融入了双路并行卷积结构和反卷积层。并行卷积结构强化了模型对复杂图像特征的捕获能力,反卷积层增强了模型的空间解析力,提升了图像局部细节的识别精度。结合两者,改进的胶囊网络在肺结节良恶性分类任务中展现出高效的特征捕获能力和对噪声的鲁棒性。实验结果表明,在LIDC⁃IDRI标准数据集上,文中提出模型的各项性能指标优于现有方法,精确率达到了95.70%,特异性达到了98.58%,同时AUC高达97.98%。 展开更多

关键词 深度学习 医学图像 图像识别 肺结节 良恶性 卷积神经网络 多尺度卷积 胶囊网络

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基于环面交集和AP选择的室内定位

3

作者 周忠杰 张利彪 +2 位作者 蒲东兵 孙英娟 王一可 《东北师大学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期90-96,共7页

针对基于接收信号强度RSSI的室内定位中接入点AP的状态变化影响离线位置指纹库构建和在线RSSI信号噪声导致目标位置估计出现偏差等问题,提出了一种基于环面交集和AP选择的室内定位方法TIAPSLoc.该方法在离线训练时引入RSSI基尼指数来量... 针对基于接收信号强度RSSI的室内定位中接入点AP的状态变化影响离线位置指纹库构建和在线RSSI信号噪声导致目标位置估计出现偏差等问题,提出了一种基于环面交集和AP选择的室内定位方法TIAPSLoc.该方法在离线训练时引入RSSI基尼指数来量化AP状态,选择一组最佳AP构建位置指纹库,并利用鲁棒主成分分析降低稀疏尖峰噪声,以提高位置指纹维度的一致性.在线定位时,利用高斯模型过滤掉状态变化的AP,构建所有AP的参考点环面,通过环面交集得到的一组参考点RPs来估计目标位置.基于UJIndoorLoc、TUTIndoorLoc、VU-EOWLoc和IST103Loc数据集进行实验,结果表明TIAPSLoc的平均定位误差等指标均优于对比模型,消融研究也验证了TIAPSLoc各模块对定位精度提升的有效性. 展开更多

关键词 室内定位 RSSI 位置指纹 AP RP 环面交集

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基于5G通信的多节点无线传感器网络路由算法研究 被引量：7

4

作者 宋严 孟雪飞 +1 位作者 耿庆田 黄煜纯 《东北师大学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第1期65-72,共8页

提出了基于5G通信的多节点无线传感器网络路由算法.通过簇头节点在网格中心的位置以及簇内节点的能量耗损情况,计算5G通信内部产生移动汇聚节点所需的能量,得到无线传感器网格划分的最佳数量.根据网络节点发送过程以及5G通信内部节点数... 提出了基于5G通信的多节点无线传感器网络路由算法.通过簇头节点在网格中心的位置以及簇内节点的能量耗损情况,计算5G通信内部产生移动汇聚节点所需的能量,得到无线传感器网格划分的最佳数量.根据网络节点发送过程以及5G通信内部节点数据聚集能力受限状况,计算出最优簇头数目,得出网络分簇结果.选择合适的访问路径,更新多条路径选择策略,增强最优路径内的信息量.实验结果表明,所提算法能有效增加网络密度适应性,降低了数据传输延迟. 展开更多

关键词 无线传感器网络 传感器节点 能量耗损 簇内节点 适应度函数

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基于E-DCPose的视频人体姿态估计 被引量：4

5

作者 徐博 蒲东兵 +1 位作者 王一可 孙英娟 《东北师大学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第4期53-61,共9页

针对视频人体姿态估计中遮挡、关节运动模糊等问题,提出了基于DCPose的人体姿态估计改进算法E-DCPose.E-DCPose在DCPose基础上引入了姿态语义传播、时序热图对齐方法,利用上下文时序信息缓解人体运动过程中关节遮挡和关节运动模糊导致... 针对视频人体姿态估计中遮挡、关节运动模糊等问题,提出了基于DCPose的人体姿态估计改进算法E-DCPose.E-DCPose在DCPose基础上引入了姿态语义传播、时序热图对齐方法,利用上下文时序信息缓解人体运动过程中关节遮挡和关节运动模糊导致的关节定位不准确问题.同时,通过增加视频帧数为模型提供充分的时序信息,提升人体关键点检测精度.在数据集PoseTrack2017与PoseTrack2018上对E-DCPose各改进模块的有效性进行了消融研究,并与现有模型进行了对比实验分析.实验结果表明,E-DCPose的检测精度优于所有对比模型,并显著优于基线模型DCPose. 展开更多

关键词 人体姿态估计 E-DCPose 姿态语义传播 时序热图对齐

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动态多目标优化的运动物体图像分割 被引量：13

6

作者 赵东 赵宏伟 于繁华 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期2109-2116,共8页

对小区背景下运动物体图像进行分割时多使用单目标或多目标优化方法,这类方法不能有效适应目标的动态变化,因此本文提出一种动态多目标图像分割优化方法。该方法将时间及环境动态因素作为动态因子,利用K均值(KMeans)算法和和模糊C均值(F... 对小区背景下运动物体图像进行分割时多使用单目标或多目标优化方法,这类方法不能有效适应目标的动态变化,因此本文提出一种动态多目标图像分割优化方法。该方法将时间及环境动态因素作为动态因子,利用K均值(KMeans)算法和和模糊C均值(FCM)聚类算法构造多目标函数;结合动态多目标粒子群算法(DMPSO),使用背景差分法定义环境变化规则,实现动态多目标的图像分割。根据DMPSO算法优化后的聚类结果,分别与K-Means和FCM聚类方法得到的结果进行了对比。结果表明,动态多目标优化的Pareto最优解集分布均匀,图像分割准确率可达到95%,对图像识别的准确率可达到90%,具有较高的识别能力,能满足确定背景下运动物体的准确识别。 展开更多

关键词 图像分割 图像聚类 运动目标 动态多目标优化 粒子群算法

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基于ADE7880的电能消耗与质量监测终端设计 被引量：8

7

作者 王出航 胡黄水 +1 位作者 刘峰 赵东 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2015年第11期26-29,33,共5页

针对传统采用电表等进行电能采集和质量监测存在的问题,设计一种嵌入式工业级电能测量和质量监测终端。该终端采用计量芯片ADE7880进行电能计量和供电质量参数采集,并通过低功耗微处理器MSP430F149处理,提供灵活的接口进行传输,同时实... 针对传统采用电表等进行电能采集和质量监测存在的问题,设计一种嵌入式工业级电能测量和质量监测终端。该终端采用计量芯片ADE7880进行电能计量和供电质量参数采集,并通过低功耗微处理器MSP430F149处理,提供灵活的接口进行传输,同时实现本地存储。详细给出了终端硬件和软件设计,并对终端进行实际测试,结果表明该终端能有效实现对电能消耗和质量的监测,可广泛应用于工业电能消耗监测、分析和管理系统。 展开更多

关键词 电能消耗 ADE7880 电能质量 监测终端 灵活接口

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基于改进HOG特征提取的车型识别算法 被引量：22

8

作者 耿庆田 赵浩宇 +2 位作者 于繁华 王宇婷 赵宏伟 《中国光学》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第2期174-181,共8页

本文针对高速环境下的车型识别问题,提出基于方向可控滤波器的改进HOG算法。将方向可控滤波器算法与HOG算法相结合,以实现对车辆图像特征提取。采用主成分分析算法(PCA)约减特征向量维数以减少计算复杂度,利用支持向量机算法对提取特征... 本文针对高速环境下的车型识别问题,提出基于方向可控滤波器的改进HOG算法。将方向可控滤波器算法与HOG算法相结合,以实现对车辆图像特征提取。采用主成分分析算法(PCA)约减特征向量维数以减少计算复杂度,利用支持向量机算法对提取特征进行样本训练,实现对车辆外型特征的识别。仿真实验结果表明:采用该算法原始车辆车型的识别正确率均值达到92.36%;另外,本文方法的识别速度比传统的HOG特征算法提高了3.45%,识别实时性得到提升。本文算法比传统HOG算法更优,能有效提高车型识别的效率。 展开更多

关键词 车型识别 HOG特征 方向可控滤波器

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基于分形维数和隐马尔科夫特征的车牌识别 被引量：24

9

作者 耿庆田 赵宏伟 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第12期3198-3204,共7页

针对现有车牌识别方法中车牌二值化和车牌字符识别效率不高的问题,提出一种基于分形维数和隐马尔科夫特征的车牌识别算法。该方法基于分形维数和隐马尔科夫特征并利用联合OC_SVM和MC_SVM的方法进行车牌识别。实验中,基于分形维数进行车... 针对现有车牌识别方法中车牌二值化和车牌字符识别效率不高的问题,提出一种基于分形维数和隐马尔科夫特征的车牌识别算法。该方法基于分形维数和隐马尔科夫特征并利用联合OC_SVM和MC_SVM的方法进行车牌识别。实验中,基于分形维数进行车牌的二值化处理;利用隐马尔科夫特征办法进行字符特征提取,然后利用多重分类器进行字符识别。对字符、英文字母和阿拉伯数字分别进行了800幅、800幅和1600幅图像的识别,得到的结果显示该算法对字符、英文字母和阿拉伯数字的识别率分别为98%、98.5%和98.9%,对各种不同的车牌整体识别的平均识别率高于90.60%。该方法识别效率高、鲁棒性强,为车牌识别的准确性提供了保证。 展开更多

关键词 车牌识别 二值化 字符识别 分形维数 隐马尔科夫特征 联合分类器

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彩色视网膜眼底图像血管自动检测方法 被引量：12

10

作者 黄文博 王珂 燕杨 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第5期1378-1386,共9页

为了给视网膜图像配准、光照校正及视网膜内部病理学检测等问题提供有效依据,本文提出一种有效检测及识别彩色视网膜眼底图像血管的全自动方法。针对视网膜可见血管呈长条型管状、局部具有较好直线型结构的形态特点,本文采取适用于条状... 为了给视网膜图像配准、光照校正及视网膜内部病理学检测等问题提供有效依据,本文提出一种有效检测及识别彩色视网膜眼底图像血管的全自动方法。针对视网膜可见血管呈长条型管状、局部具有较好直线型结构的形态特点,本文采取适用于条状结构的组合移位滤波响应模型进行特征提取。针对血管和血管末端特征的不同,分别配置对称和非对称的两种滤波模型进行跟踪,利用组合移位滤波模型(对称和非对称)获取到的响应及G通道像素灰度值共同构建特征向量库,采用AdaBoost分类器对各个像素点进行分类判定。基于国际公共数据库DRIVE与STARE的实验结果表明,该方法针对两个标准数据库的分割结果(DRIVE:Accuracy=0.948 9,Sensitivity=0.765 7,Specificity=0.980 9;STARE:Accuracy=0.956 7,Sensitivity=0.771 7,Specificity=0.976 6)均优于已有方法,适用于彩色视网膜眼底图像的计算机辅助定量分析,可作为临床借鉴。 展开更多

关键词 视网膜图像分析 血管分割 组合移位滤波响应模型 ADABOOST分类器

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基于改进SIFT特征提取的车标识别 被引量：20

11

作者 耿庆田 赵浩宇 +1 位作者 王宇婷 赵宏伟 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第5期1267-1274,共8页

为减少SIFT车标识别算法中检测极值点的冗余以及各种图像变化因素的不利影响,提出了基于边缘约束和全局结构化的改进SIFT算法。利用图像不变矩理论及图像边缘检测算法只对目标图像的边缘区域检测,剔除与车标识别区域无关的极值点;同时... 为减少SIFT车标识别算法中检测极值点的冗余以及各种图像变化因素的不利影响,提出了基于边缘约束和全局结构化的改进SIFT算法。利用图像不变矩理论及图像边缘检测算法只对目标图像的边缘区域检测,剔除与车标识别区域无关的极值点;同时将特征点邻域划分为圆形并计算出同心圆内像素点最大曲率来构建全局SIFT组合特征向量,使SIFT描述子具有全局描述特性;并结合SVM模型作为车标图像特征向量的分类器进行特征分类、识别。仿真实验结果表明:改进的SIFT算法可以减少冗余极值点约25%~45%,提高了检测极值点的有效性;使车标平均识别率达到97%以上,改善了识别实时性。改进SIFT的车标识别方法与几种常用的图像特征提取算子相比较具有识别率高、识别速度快的优点。 展开更多

关键词 车标识别 尺度不变特征变换特征 边缘约束 极值点检测 支持向量机

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融合注意力的ConvNeXt视网膜病变自动分级 被引量：6

12

作者 黄文博 黄钰翔 +1 位作者 姚远 燕杨 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第17期2147-2154,共8页

由于视网膜病变的类间图像特征差别小及分类临界值相对模糊,自动分级算法存在识别与分级准确率低的问题,提出了融合高效通道注意力(Efficient Channel Attention,ECA)特征的ConvNeXt视网膜病变自动分级模型。针对数据集中数据不足的问题... 由于视网膜病变的类间图像特征差别小及分类临界值相对模糊,自动分级算法存在识别与分级准确率低的问题,提出了融合高效通道注意力(Efficient Channel Attention,ECA)特征的ConvNeXt视网膜病变自动分级模型。针对数据集中数据不足的问题,采用水平翻转左右变换的方法扩充数据,并引入相关数据集来均衡数据的分布。针对眼底图像中出现的图像模糊、光照不均等问题,采用Graham方法对图像进行预处理突出病变特征。提出了融合注意力的ConvNeXt网络来辅助医生诊断视网膜病变,引入ECA机制,并设计了E-Block模块,该模块具有高性能、低参数的特性,能够在训练过程中有效捕捉跨通道交互的信息,同时避免降维。采用迁移学习方法训练网络的所有层参数,加入dropout方法避免ConvNeXt网络的学习能力过强导致的过拟合问题。实验结果表明,所提出的模型敏感性为95.20%,特异度为98.80%,准确率为95.21%。与常用的网络相比,本文方法针对视网膜病变自动分级各项性能指标均有提高。 展开更多

关键词 视网膜病变识别与分级 迁移学习 ConvNeXt网络 高效通道注意力 E-Block

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基于SIFT的车标识别算法 被引量：4

13

作者 耿庆田 于繁华 +2 位作者 王宇婷 赵宏伟 赵东 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2018年第3期639-644,共6页

针对车标识别过程中匹配阈值难、识别速度慢的问题,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)的特征匹配车标识别算法.利用SIFT算子对图像的视角、平移、放射、亮度、旋转等不变特性进行提取,并采用BP神经网络算法自主选取车标图像特征进行... 针对车标识别过程中匹配阈值难、识别速度慢的问题,提出一种基于尺度不变特征变换(SIFT)的特征匹配车标识别算法.利用SIFT算子对图像的视角、平移、放射、亮度、旋转等不变特性进行提取,并采用BP神经网络算法自主选取车标图像特征进行分类、匹配和识别.仿真实验结果表明,简单车标和复杂车标的识别率平均值均达90%以上,该算法识别速度较快、识别率较高,能满足实际应用的需要. 展开更多

关键词 车标识别 尺度不变特征变换 特征匹配 BP神经网络

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基于动量因子优化学习率的BP神经网络PID参数整定算法 被引量：24

14

作者 胡黄水 赵思远 +2 位作者 刘清雪 王出航 王婷婷 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2020年第6期1415-1420,共6页

针对传统BP神经网络学习过程中学习率选取过大导致振荡的问题,提出一种新的BP神经网络PID(比例-积分-微分)参数自适应整定算法.采用BP神经网络对PID参数进行自适应调节和优化,并利用动量因子优化学习率和增加动量项抑制BP神经网络训练... 针对传统BP神经网络学习过程中学习率选取过大导致振荡的问题,提出一种新的BP神经网络PID(比例-积分-微分)参数自适应整定算法.采用BP神经网络对PID参数进行自适应调节和优化,并利用动量因子优化学习率和增加动量项抑制BP神经网络训练中出现的振荡现象,以加快收敛速度.实验结果表明,该算法有效缓解了振荡现象,加快了算法的收敛速度. 展开更多

关键词 PID参数自整定 神经网络 学习率 动量因子

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一种基于等区域划分的RFID防碰撞算法 被引量：8

15

作者 胡黄水 张国 +2 位作者 王宏志 赵宏伟 王出航 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2020年第1期120-126,共7页

针对现有算法识别效率较低的问题,提出一种基于等区域划分的射频识别(RFID)防碰撞算法.通过对阅读器识别范围内的标签进行均等区域划分建立一种新型的分组结构,并在每组中分别使用动态预测权值估计标签数目,将其与最优时隙数调整方案相... 针对现有算法识别效率较低的问题,提出一种基于等区域划分的射频识别(RFID)防碰撞算法.通过对阅读器识别范围内的标签进行均等区域划分建立一种新型的分组结构,并在每组中分别使用动态预测权值估计标签数目,将其与最优时隙数调整方案相结合对标签进行识别,解决了大规模标签应用场景中由于标签增多导致的系统稳定性差和吞吐率低的问题.仿真结果表明,该算法能有效提高系统吞吐率,并减少通信过程中的时隙数. 展开更多

关键词 防碰撞 等区域划分 动态预测权值 最优时隙数

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基于自适应模糊控制器的无线传感器网络功率控制 被引量：5

16

作者 胡黄水 沈玮娜 +1 位作者 王出航 张邦成 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第9期2470-2473,2562,共5页

针对现有的无线传感器网络(WSN)功率控制方法存在的节点早死问题,提出一种考虑节点剩余能量的功率控制方法——SAFPC。首先,设计了具有"输入-输出-反馈"机制的两级模糊控制器系统模型,主控制器负责节点发射功率调节,从控制器... 针对现有的无线传感器网络(WSN)功率控制方法存在的节点早死问题,提出一种考虑节点剩余能量的功率控制方法——SAFPC。首先,设计了具有"输入-输出-反馈"机制的两级模糊控制器系统模型,主控制器负责节点发射功率调节,从控制器负责期望节点度调节,自适应地根据网络中节点剩余能量来调节发射功率;然后,分别对主、从控制器的模糊化、模糊规则及解模糊过程进行了详细描述;最后,从网络收敛时间、平均能耗以及生命周期方面对SAFPC进行了仿真分析。实验结果表明,与模糊控制传输功率方法(FCTP)相比,SAFPC收敛速率快12.5%,在不同网络规模情况下节点平均能耗降低3.68%,网络生命周期延长7.9%。可见,SAFPC能有效延长网络生命周期,提高网络动态适应性及链路鲁棒性。 展开更多

关键词 无线传感器网络 功率控制 模糊控制器 能耗均衡 自适应性

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基于多目标优化策略的结构损伤识别智能算法 被引量：3

17

作者 刘仁云 于繁华 +3 位作者 张晓丽 赵东 孙秋成 杨宏 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2016年第2期303-308,共6页

针对结构损伤识别问题,提出一种基于多目标优化策略的结构损伤识别智能算法.该算法利用极端学习机为损伤参数指标与每一阶频率建立非线性函数表达式,先将结构的每一阶实际测量频率与函数表达式相减,再把形成的每个表达式作为优化目标,... 针对结构损伤识别问题,提出一种基于多目标优化策略的结构损伤识别智能算法.该算法利用极端学习机为损伤参数指标与每一阶频率建立非线性函数表达式,先将结构的每一阶实际测量频率与函数表达式相减,再把形成的每个表达式作为优化目标,进而得到结构损伤识别的高维多目标优化模型.为提高模型的求解精度,提出了灰色多粒子群协同的多目标优化算法.实验结果表明,该方法能较好地处理结构损伤识别问题. 展开更多

关键词 多目标优化 极端学习机 灰色多粒子群协同 结构损伤识别

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基于改进GA和信任感知的无线传感器网络安全分簇路由协议 被引量：14

18

作者 王出航 王雪 +2 位作者 胡黄水 赵宏伟 韩由佳 《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2021年第5期1237-1244,共8页

针对现有信任感知无线传感器网络安全路由协议局部决策导致整体安全性不足以及能耗和负载不均衡的问题,提出一种基于改进遗传算法的无线传感器网络信任感知安全路由方法.该方法中节点根据直接信任值、间接信任值、挥发因子和剩余能量计... 针对现有信任感知无线传感器网络安全路由协议局部决策导致整体安全性不足以及能耗和负载不均衡的问题,提出一种基于改进遗传算法的无线传感器网络信任感知安全路由方法.该方法中节点根据直接信任值、间接信任值、挥发因子和剩余能量计算得到综合信任值,以综合信任值最大、网络能耗最小以及负载均衡为目标,构建相应的适应度函数,并将簇头选择和路由搜索用单个染色体编码,通过改进遗传操作形成优化的下一代,从而找到最优的簇头集和每个簇头的最佳路由路径.仿真测试结果表明,该方法能保障网络安全,提高网络能量效率,均衡网络负载,延长网络生命周期. 展开更多

关键词 无线传感器网络 遗传算法 安全路由 信任感知 能耗和负载均衡

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基于粒子群的支持向量机图像识别 被引量：11

19

作者 韩晓艳 赵东 《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2017年第1期69-75,共7页

为了实现对田间水稻缺素的精准识别,构建一个图像识别系统。对该系统所采用的图像采集、图像分割、基于支持向量机图像分类等算法进行研究。首先,根据田间水稻的缺素现象进行图像采集和处理。然后提取图像与氮元素相关的颜色特征。在分... 为了实现对田间水稻缺素的精准识别,构建一个图像识别系统。对该系统所采用的图像采集、图像分割、基于支持向量机图像分类等算法进行研究。首先,根据田间水稻的缺素现象进行图像采集和处理。然后提取图像与氮元素相关的颜色特征。在分析比较SVM算法对图像分割的基础上,提出一种基于改进粒子群算法进行SVM参数优化算法模型(即IPSO-SVM)。最后,对实验进行设置,对算法模型与其他算法进行测试对比。实验结果表明:对水稻缺素诊断的准确率达到95.45%,基本满足田间水稻缺素的科学诊断要求。 展开更多

关键词 图像分割 支持向量机 粒子群 缺素

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一种基于改进Snake模型的边界检测方法 被引量：2

20

作者 燕杨 李岩波 +1 位作者 王云吉 黄文博 《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2013年第5期904-907,共4页

基于原始Snake模型提出一种改进Snake模型的边界检测方法.该方法通过引入一个能自动控制外力大小的权值,令其与图像梯度大小成正比,通过Laplace算子将梯度信息扩展到更远的均匀区域,扩大了Snake演化曲线的搜索范围,使演化曲线在加权外... 基于原始Snake模型提出一种改进Snake模型的边界检测方法.该方法通过引入一个能自动控制外力大小的权值,令其与图像梯度大小成正比,通过Laplace算子将梯度信息扩展到更远的均匀区域,扩大了Snake演化曲线的搜索范围,使演化曲线在加权外力的作用下能进入到目标深度凹陷的区域.通过OpenCV实验表明,改进的Snake模型能较好地收敛到待分割目标深度凹陷的边界,同时提高了收敛速度,改善了原始Snake模型难以捕获凹陷边界的问题. 展开更多

关键词 图像分割 边界检测 SNAKE模型 LAPLACE算子

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