国家自然科学基金(30671639)
- 作品数：29 被引量：131H指数：7
- 相关作者：业宁王厚立张训华徐昇丁建文更多>>
- 相关机构：南京林业大学山东大学南京工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金江苏省普通高校研究生科研创新计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学电子电信更多>>
- 基于断层扫描技术的木材含水率检测技术研究被引量：11
- 2009年
- 根据断层扫描基本原理导出用断层扫描技术检测木材含水率的新方法。用杉木试件实验验证的结果表明,木材含水率与木材断层扫描值存在高度线性相关,相关系数在0.9以上。该方法在木材含水率在纤维饱和点以上和以下都适用。
- 徐兆军丁涛丁建文王厚立
- 关键词：木材含水率断层扫描
- 基于颜色矩的木材缺陷聚类识别被引量：13
- 2009年
- 提出了一种新的基于无监督聚类木材缺陷识别方法。该方法借助于木材图像颜色矩特征提取,有效实现数据降维,利用K-means算法对产生的特征数据集进行聚类,产生不同木材表面类型类别标签,自动找出并正确标识木材表面缺陷位置。分析了不同木材表面缺陷类型识别效率。仿真实验结果表明,该方法能快速有效地进行木材表面缺陷自动识别,平均运行时间为0.442 s,平均识别查准率约为86.5%,平均识别查全率约为81.1%。
- 吴东洋业宁沈丽容张倩倩赖正文
- 关键词：K-MEANS聚类方法颜色矩木材缺陷
- 原木CT图像3D重建及其虚拟加工技术研究被引量：8
- 2010年
- 将科学计算可视化技术应用于原木CT图像的3D重建中,实现了一个具有用户交互切削、虚拟加工功能的系统Wood3D。使用该系统可以在计算机屏幕上虚拟切割出复杂形状的木产品,并通过阈值选取,实现对原木中缺陷图像的分割。通过进一步对缺陷3D立体化显示,使用户对缺陷的大小和分布有最直观的了解,进而选择最佳的切割方案。
- 张训华业宁丁建文王厚立
- 关键词：原木CT图像3D重建
- 基于LBP特征提取的木材纹理缺陷检测被引量：8
- 2007年
- 提出了一种基于LBP特征提取的木材纹理缺陷检测方法,分析了木材CT扫描图像在缩放、旋转时的LBP特征直方图特性的变化情况,根据木材纹理的特点设计LBP算子提取木材图像的全局特征,并使用该全局特征初步分离出CT扫描图像序列中有纹理缺陷的木材图像,再进一步提取有纹理缺陷木材图像的局部LBP特征直方图,并利用支持向量机分类器判断该缺陷的类型,在多个数据集上测试表明,与传统的直接以木材图像像素作为输入的方法相比,该方法检测速度快、精度高.
- 业宁丁建文王迪王厚立徐兆军
- 关键词：LBP木材纹理SVM
- 一种改进的JVT-H017码率控制算法被引量：2
- 2012年
- 提出一种改进的JVT-H017基本单元层码率控制算法。采用时空加权模型预测平均绝对差值(MAD),根据人类视觉系统特性设计加权Y分量的峰值信噪比(PSNR),联合新的MAD和PSNR估计基本单元层的复杂度,突出Y分量相对UV分量的重要性,并依此分配目标比特。实验结果显示,相比JVT-H017算法,改进算法更接近目标码率,码率误差平均降低0.269%,峰值信噪比平均提高0.278 dB,可保证具有误码的3G无线网络中视频图像的质量。
- 丁文张浩平胡鹏莎
- 关键词：H.264/AVC标准码率控制复杂度峰值信噪比
- 子模式判别型半监督非线性维数减少算法被引量：1
- 2009年
- 维数减少是在损失较少特征信息的条件下处理高维图像数据的关键技术,已成为高维数据处理中的热点问题.样本的类内和类间散度判别信息被用于判断当前样本对属于相同类还是不同类,同时考虑未标签样本对算法性能的影响,提出了一种判别型半监督非线性维数减少算法(discriminativesemi-supervised nonlinear dimensionality reduction,DSSNDR),可有效避免奇异性.DSSNDR采用高斯核和多项式核组合得到的混合核,将原始数据以一系列"有用的"特征形式投影到一个较低维的嵌入空间,便于分类,同时能够保持已标签和未标签样本的内部特征,可有效执行半监督学习.引入样本数据的子模式,将DSSNDR推广到子模式特征空间下的非线性方法,简称Sp-DSSNDR,进一步增强了DSSNDR的学习能力,提高分类精度.多个典型数据集上的分类和可视化实验表明,不同类的样本数据的投影在DSSNDR和Sp-DSSNDR构造的特征空间中存在较少的混叠现象,具有更好的可分离性.当维数被减少到较低水平时,本文算法几乎总是取得最好的结果,甚至超过了经典的主成分分析(PCA),核主成分分析(KPCA)和核Fisher判别分析(KFD)算法.
- 张召业宁杜辉沈丽容张贤涛
- 关键词：半监督学习子模式特征子空间
- 基于对gSpan改进的有向频繁子图挖掘算法被引量：2
- 2011年
- 提出的新算法对gSpan算法做了适用性改进,算法所采用的图编码技术与传统的频繁子图挖掘(FSG),快速频繁子图挖掘(FFSM),基于先验的图挖掘(AGM)等算法对图结构的编码均不同,由于对有向图进行了新的二维特征定义,因此可使算法适用范围有效地扩展至对有向图的学习,称之为基于对gSpan改进的有向频繁子图挖掘算法(DFSS);因目前为止,一系列频繁子图的挖掘大都是基于无向图上的知识发现,对直接作用于有向图的挖掘尚且很少.并且所设计算法较先前基于Apriori思想的FSG,AGM等一系列频繁图挖掘算法,在时间复杂度方面有了一定程度的改进,使得挖掘效率得以提升;实验结果表明在不损失挖掘完整度的前提下,其效率是FFSM算法的70～80倍.
- 周溜溜业宁
- 关键词：频繁子图
- 基于频繁子树挖掘的DNA重复序列识别方法被引量：2
- 2011年
- 提出了一种基于频繁子树挖掘策略说我DNA重复序列识别方法.绕开了传统的序列比对方式,将序列按照后缀树结构方式进行组织,再对后缀树形式做了约减改进,使其更加适合子树挖掘操作,最后利用频繁子树挖掘的方法对其进行学习.算法可以直接识别出满足设定阈值的重复序列,避免了由短重复体拼接所造成的时间浪费,设计的"二次识别技术"使得算法对模糊重复体也有着很好的识别效果,提高了识别完整度.实验证明:算法在识别效率性能方面较升,尤其当识别较长重复体时,优势体现的更为明显,同时在识别完整度方面也高度可比.
- 周溜溜业宁徐昇严敏利
- 关键词：DNA序列频繁子树挖掘
- 两种带约束的序列比对算法
- 2009年
- 通过理论证明,得出了当距离函数中惩罚因子φ=0时的解应满足的条件,并在此基础上改进两种最长公共子序列的优化算法,使之能够求解出带约束的序列比对问题。这两种改进算法的时间复杂度分别为O(nmr)和O(nm(r+1)),空间复杂度分别为O(nmr)和O((n+m)(r+1))。推导出算法应满足在两序列中插入的空位符数目分别为(m-l)和(n-l),使比对结果中不会出现错配,保证了比对的质量。实现了基于回溯的改进算法,验证了其求解带约束的序列比对问题的有效性。
- 胡婕业宁崔静张俊杰张倩倩
- 关键词：生物信息学距离函数
- 基于卷积神经网络的木材缺陷识别被引量：45
- 2013年
- 为提高木材缺陷识别率,提出一种基于卷积神经网络算法的识别方法。采用渐近式学习方法来确定训练样本数目,给出了对应的网络结构,降低了算法消耗的时间。试验结果表明,该方法无需对图像进行复杂的预处理,能识别多种木材缺陷,精度较高且复杂度较小,具有很好的鲁棒性,也克服传统算法的诸多固有缺点。
- 徐姗姗刘应安徐昇
- 关键词：木材缺陷卷积神经网络图像处理
