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国家自然科学基金(61170089)

作品数:6 被引量:22H指数:3
相关作者:朱云曾晓勤朱宁马瑞敏卞艺杰更多>>
相关机构:河海大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术建筑科学更多>>

文献类型

  • 6篇中文期刊文章

领域

  • 5篇自动化与计算...
  • 1篇建筑科学

主题

  • 3篇图文法
  • 2篇归约
  • 2篇EGG
  • 1篇代码
  • 1篇遗传算法
  • 1篇语法分析
  • 1篇源程序
  • 1篇源代码
  • 1篇人脸
  • 1篇人脸识别
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇水利
  • 1篇水利人才
  • 1篇特征提取
  • 1篇图设计
  • 1篇子图
  • 1篇自动转换
  • 1篇自适
  • 1篇自适应

机构

  • 6篇河海大学

作者

  • 3篇曾晓勤
  • 3篇朱云
  • 2篇朱宁
  • 1篇吴慧
  • 1篇刘惠义
  • 1篇卞艺杰
  • 1篇马瑞敏

传媒

  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇计算机工程与...
  • 1篇计算机与数字...
  • 1篇计算机科学
  • 1篇计算机技术与...
  • 1篇重庆理工大学...

年份

  • 1篇2019
  • 1篇2018
  • 2篇2015
  • 1篇2014
  • 1篇2012
6 条 记 录,以下是 1-6
排序方式:
基于交互式遗传算法的群体评价模型——以水利人才为例被引量:2
2015年
针对水利人才评价的复杂决策问题,提出了一种基于交互式遗传算法的群体评价模型。以交互式遗传算法中适应度值为接口,实现了群体评价方法与交互式遗传算法的结合,通过人工智能技术把定性指标定量化,解决了水利人才评价这类复杂决策问题的优化目标非定量化的问题。在Matlab环境下建立仿真模型,并将其用于水利人才的评价。实验结果表明:该模型是可行和有效的,为这类复杂、模糊的决策问题提供了一种解决方法。
马瑞敏卞艺杰吴慧
关键词:交互式遗传算法层次分析法水利人才
基于像素块方差的自适应采样方法
2019年
基于蒙特卡罗光线追踪的全局光照绘制方法,在图像真实感绘制领域起到了关键的作用。但是由于噪声在图像中分布的不均匀性,对每个像素采用相同的采样点不是最优的采样方法,因此,论文提出一种基于像素块方差的自适应采样方法。该方法通过像素块的颜色通道方差值与分裂阀值的比较确定该像素块是否需要进一步分裂。随着采样点的增加以及算法的迭代,最终会将整个图像分裂成若干个子像素块,方差较大的区域给与更多的采样点,方差较小的区域分配较少的采样点,从而提高绘制效率,优化绘制效果。
商国中刘惠义谢扬扬
关键词:像素块自适应采样
图文法EGG在ER图设计中的应用被引量:4
2014年
为了检测出设计较为复杂的ER图时出现的各种错误结构,提出了一种应用图文法EGG来检查任意设计的ER图合法性的方法。根据ER图的结构规范,定义了相应的EGG产生式,利用EGG的语法分析算法对预处理后规范的ER图进行结构上分析,实现自动判定ER图的结构合法性。结合实例结果表明,该方法有效且可行,为设计人员检测ER图的合法性提供了方便。
刘禹锋朱云曾晓勤
关键词:图文法ER图产生式
EGG图文法语法分析算法的研究被引量:1
2012年
EGG是一种基于边的上下文相关图文法形式化框架,其语法分析(归约操作)算法是该文法重要的组成部分。在简要介绍EGG的基础上,给出了EGG语法分析算法的设计,其中包括子图匹配算法、子图替换算法和算法计算复杂性的分析。为了展示如何用EGG来定义图语言,特别是如何用所设计的归约算法来分析图,文中以程序流程图为例,给出了相关的EGG形式定义以及对一个具体流程图的归约过程,并探讨了可能降低分析算法复杂性的一些途径。
朱云曾晓勤朱宁
关键词:图文法语法分析归约
基于图文法的程序流程图与源代码自动转换被引量:6
2015年
程序流程图在整个软件工程的生命周期中发挥着非常重要的作用。在软件设计中,设计人员通常需要先根据算法从结构上画出程序执行流程图,然后再依据流程图写出相应的源程序代码;在分析和维护软件时,如果能先将源程序代码逆向转换成流程图,则可以有效地帮助分析程序结构。显然,若能让计算机自动地实现流程图与源程序代码之间的相互转换,将大量节省软件开发的人力资源和时间耗费。讨论了如何利用基于边的图文法EGG来自动地实现这种转换,并用具体例子展示了应用EGG图文法的归约和推导操作分别实现流程图的语法分析和流程图的逆向生成,前者可以完成从流程图自动生成源程序代码,而后者则可以从源程序代码自动生成流程图。
朱云曾晓勤朱宁刘禹锋
关键词:图文法流程图源程序归约
卷积网络的无监督特征提取对人脸识别的研究被引量:11
2018年
目前基于卷积神经网络的学习方法需要大量的有标注的数据。而实际应用中,标记大量的数据是非常困难的。为了解决此问题,提出了一种基于卷积神经网络的无监督特征提取方法。该方法结合了局部保持投影(LPP)算法和卷积神经网络,LPP算法可以很好地保留图像局部结构。文中采用LPP算法来进行卷积核的学习。构建的网络结构简单有效,识别效率优于有监督的卷积神经网络。实验结果表明,该方法在真实条件下的人脸数据集Yale和经典的FERET数据集上的性能优于当前主流的无监督特征学习方法。
杜柏圣
关键词:卷积神经网络局部保持投影人脸识别
共1页<1>
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