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基于SIFT特征匹配的车牌识别方法被引量：17: 1; 作者李彦张洪博石莲英《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第12期194-200,共7页; 针对智能交通系统中基于视觉的车牌识别中存在的依赖于光学字符识别以及在复杂环境下准确率低的问题,提出了基于SIFT特征匹配的车牌识别方法。通过基于插值的超分辨率图像重建方法对车牌图像进行预处理,基于轮廓特征对车牌进行定位,通过... 展开更多; 关键词尺度旋转不变特征描述算子(SIFT)特征匹配车牌识别智能交通系统; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于粗糙集与人工蜂群算法的动态特征选择被引量：6: 2; 作者高薇解辉《计算机工程与设计》北大核心 2019年第9期2697-2703,共7页; 为提高动态数据流特征提取的计算效率与性能,设计一种基于粗糙集与人工蜂群算法的动态数据流特征选择算法。修改人工蜂群算法中雇佣蜂阶段与侦查蜂阶段的位置更新方程,降低人工蜂群算法早熟收敛的几率,增强人工蜂群算法的鲁棒性,使其满... 展开更多; 关键词数据流大数据特征选择粗糙集人工蜂群算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于二部图多权重投影的大数据推荐算法被引量：5: 3; 作者高薇何可期《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第3期712-716,共5页; 基于网络结构的推荐算法存在多样性不足的问题,提出了一种基于二部图多权重投影的大数据推荐算法。首先,提取出数据集的基础信息,将所有的项目—用户数据输入莱文斯坦距离程序,计算各个属性之间的相似性;然后,计算二部图网络中节点之间... 展开更多; 关键词推荐系统大数据技术二部图网络链接预测网络投影单模网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

融合语义与图像的大规模图像集检索算法被引量：1: 4; 作者解姗姗神显豪《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2019年第7期178-186,共9页; 目前的大数据图像检索算法大多仅支持单一的关键词或者图像查询,为此提出了一种语义与图像概率融合的社交媒体图像检索算法。该算法提取图像的空间位置特征与颜色特征,并提取文字标注信息,将两种特征基于概率进行融合。为了解决图像标... 展开更多; 关键词社交图像图像视觉特征主题模型文字标注半监督学习图像检索; 在线阅读下载PDF 职称材料

异常网络环境下云计算资源需求策略被引量：5: 5; 作者骆焦煌《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第4期964-968,共5页; 针对常规云计算资源预测算法不能在异常网络环境下做到精准预测的难题,提出一种基于改进蚁群算法的调度策略.该策略融入了信息数的概念,既能快速均衡负载,又能保障用户在多条件下云计算的需要,合理降低能耗,提高云计算性能.实验结果表明... 展开更多; 关键词异常网络云计算资源调度蚁群算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于卷积神经网络的粗粒度数据分布式算法被引量：3: 6; 作者骆焦煌《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2020年第4期906-912,共7页; 针对特定运行模式下粗粒度数据存在计算效率较低的问题,提出一种基于卷积神经网络的数据分布式算法.首先构建用于粗粒度数据处理的卷积神经网络模型,给出模型基础连接层神经元网络的连接结构和权重比例,并训练和池化粗粒度数据;然后利... 展开更多; 关键词卷积神经网络粗粒度卷积层池化层; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于SIFT特征匹配的车牌识别方法被引量：17: 1; 作者李彦张洪博石莲英; 机构闽南理工学院实践教学中心华侨大学计算机科学与技术学院闽南理工学院信息管理学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第12期194-200,共7页; 基金国家自然科学基金(No.61502182) 福建省自然科学基金(No.2015J01253) 华侨大学科研启动经费(No.13BS409); 文摘针对智能交通系统中基于视觉的车牌识别中存在的依赖于光学字符识别以及在复杂环境下准确率低的问题,提出了基于SIFT特征匹配的车牌识别方法。通过基于插值的超分辨率图像重建方法对车牌图像进行预处理,基于轮廓特征对车牌进行定位,通过SIFT特征匹配的方式,利用模板库中的车牌字符模板对车牌进行定位验证以及字符识别。实验结果表明该方法能有效提高车牌识别的效率。; 关键词尺度旋转不变特征描述算子(SIFT)特征匹配车牌识别智能交通系统; Keywords Scale Invariant Feature Transform(SIFT)feature matching license plate recognition intelligent transportation system; 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

题名基于粗糙集与人工蜂群算法的动态特征选择被引量：6: 2; 作者高薇解辉; 机构闽南理工学院信息管理学院清华大学计算机科学与技术系; 出处《计算机工程与设计》北大核心 2019年第9期2697-2703,共7页; 基金福建省教育厅2015年高等学校创新创业教育改革基金项目(闽教高〔2015〕41号) 福建省科技厅2018年引导性基金项目(2018H0028); 文摘为提高动态数据流特征提取的计算效率与性能,设计一种基于粗糙集与人工蜂群算法的动态数据流特征选择算法。修改人工蜂群算法中雇佣蜂阶段与侦查蜂阶段的位置更新方程,降低人工蜂群算法早熟收敛的几率,增强人工蜂群算法的鲁棒性,使其满足动态特征选择算法的稳定性需要。使用粗糙集定义数据流增量数据的适应度函数,人工蜂群算法从旧特征子集与增量数据提取新的全局特征子集。基于10个公开的数据集分别进行特征提取与分类实验,实验结果表明,该算法在保持较高分类准确率的前提下,明显减少了特征数量,实现了较高的动态特征计算效率。; 关键词数据流大数据特征选择粗糙集人工蜂群算法; Keywords data stream big data feature selection rough set artificial bee colony algorithm; 分类号 TP311 [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

题名基于二部图多权重投影的大数据推荐算法被引量：5: 3; 作者高薇何可期; 机构闽南理工学院信息管理学院中山大学大数据与计算机学院; 出处《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第3期712-716,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(61471161) 福建省教育厅2015年高等学校创新创业教育改革立项项目(闽教高〔2015〕41号)。; 文摘基于网络结构的推荐算法存在多样性不足的问题,提出了一种基于二部图多权重投影的大数据推荐算法。首先,提取出数据集的基础信息,将所有的项目—用户数据输入莱文斯坦距离程序,计算各个属性之间的相似性;然后,计算二部图网络中节点之间相同邻居的数量、节点之间的共同邻居度以及每个节点的度,计算二部图网络中每条边的三重权重;最后,采用增强的二部图投影技术提取二部图网络的潜在链接,实现基于相似性的链接预测。在大数据集与小数据集上分别开展了实验,结果显示该算法的准确率与覆盖率均优于其他几种类型的推荐算法,并且优于同类型的推荐算法。; 关键词推荐系统大数据技术二部图网络链接预测网络投影单模网络; Keywords recommendation system big data technique bipartite network linkage prediction network projection one-mode network; 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

题名融合语义与图像的大规模图像集检索算法被引量：1: 4; 作者解姗姗神显豪; 机构闽南理工学院信息管理学院桂林理工大学信息科学与工程学院; 出处《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心 2019年第7期178-186,共9页; 基金国家自然科学基金资助项目(61741303) 广西自然科学基金资助项目(2016GXNSFAA380153); 文摘目前的大数据图像检索算法大多仅支持单一的关键词或者图像查询,为此提出了一种语义与图像概率融合的社交媒体图像检索算法。该算法提取图像的空间位置特征与颜色特征,并提取文字标注信息,将两种特征基于概率进行融合。为了解决图像标注缺失与标注噪声的问题,设计了新的主题模型,根据共生的标注信息与视觉特征提取图像的语义主题。主题模型中基于视觉特征生成的最近主题能够有效地增强图像与文字标注之间的相关性。此外,主题模型能够有效地补全缺失的文字标注信息,同时删除噪声标注。基于不同规模的数据集进行了仿真实验,结果显示:该算法支持单一的关键词查询、图像查询以及两者的组合查询,并实现了较高的检索准确率。; 关键词社交图像图像视觉特征主题模型文字标注半监督学习图像检索; Keywords social image image visual feature topic model text annotation semi-supervised learning image retrieval; 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

题名异常网络环境下云计算资源需求策略被引量：5: 5; 作者骆焦煌; 机构闽南理工学院信息管理学院; 出处《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心 2017年第4期964-968,共5页; 基金国家自然科学基金(批准号:61503082); 文摘针对常规云计算资源预测算法不能在异常网络环境下做到精准预测的难题,提出一种基于改进蚁群算法的调度策略.该策略融入了信息数的概念,既能快速均衡负载,又能保障用户在多条件下云计算的需要,合理降低能耗,提高云计算性能.实验结果表明,基于改进的蚁群调度算法提高了云计算资源利用率,降低了能量消耗,使单节点处理任务量有较大提升,极大提高了云计算的性能和服务质量.; 关键词异常网络云计算资源调度蚁群算法; Keywords abnormal network cloud computing resource scheduling ant colony algorithm; 分类号 TP393 [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

题名基于卷积神经网络的粗粒度数据分布式算法被引量：3: 6; 作者骆焦煌; 机构闽南理工学院信息管理学院; 出处《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心 2020年第4期906-912,共7页; 基金国家自然科学基金(批准号:61806007) 福建省本科高校重大教育教学改革研究项目(批准号:FBJG20170333).; 文摘针对特定运行模式下粗粒度数据存在计算效率较低的问题,提出一种基于卷积神经网络的数据分布式算法.首先构建用于粗粒度数据处理的卷积神经网络模型,给出模型基础连接层神经元网络的连接结构和权重比例,并训练和池化粗粒度数据;然后利用训练池化结果求解模型的最小损失函数,提升模型针对粗粒度数据的分布式计算能力.实验结果表明,在单机和集群模式下,卷积神经网络模型具有更好的计算效率和数据泛化能力.; 关键词卷积神经网络粗粒度卷积层池化层; Keywords convolutional neural network coarse granularity convolutional layer pooling layer; 分类号 TP311 [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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于SIFT特征匹配的车牌识别方法	李彦张洪博石莲英	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2016	17	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于粗糙集与人工蜂群算法的动态特征选择	高薇解辉	《计算机工程与设计》北大核心	2019	6	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于二部图多权重投影的大数据推荐算法	高薇何可期	《计算机应用研究》 CSCD 北大核心	2020	5	在线阅读下载PDF 职称材料
4	融合语义与图像的大规模图像集检索算法	解姗姗神显豪	《重庆理工大学学报（自然科学）》 CAS 北大核心	2019	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	异常网络环境下云计算资源需求策略	骆焦煌	《吉林大学学报（理学版）》 CAS CSCD 北大核心	2017	5	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于卷积神经网络的粗粒度数据分布式算法	骆焦煌	《吉林大学学报（理学版）》 CAS 北大核心	2020	3	在线阅读下载PDF 职称材料