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福建省自然科学基金(2013J01071)

作品数:5 被引量:16H指数:2
相关作者:黄世国李小林周明全周蓬勃景林更多>>
相关机构:福建农林大学北京师范大学西北大学更多>>
发文基金:福建省自然科学基金国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术自然科学总论生物学更多>>

文献类型

  • 5篇中文期刊文章

领域

  • 3篇自动化与计算...
  • 1篇生物学
  • 1篇自然科学总论

主题

  • 3篇图像
  • 1篇原木
  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇实验教学
  • 1篇数据结构
  • 1篇算子
  • 1篇图像处理
  • 1篇图像分割
  • 1篇图像分割方法
  • 1篇图像分类
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇目标识别
  • 1篇进制
  • 1篇昆虫
  • 1篇教学
  • 1篇蛾类
  • 1篇蛾类昆虫
  • 1篇二进制

机构

  • 5篇福建农林大学
  • 2篇北京师范大学
  • 1篇西北大学

作者

  • 4篇黄世国
  • 3篇李小林
  • 2篇周明全
  • 1篇宁正元
  • 1篇耿国华
  • 1篇黄习培
  • 1篇宁静
  • 1篇周蓬勃
  • 1篇景林

传媒

  • 2篇福建农林大学...
  • 1篇计算机光盘软...
  • 1篇计算机应用与...
  • 1篇西北大学学报...

年份

  • 2篇2016
  • 1篇2014
  • 2篇2013
5 条 记 录,以下是 1-5
排序方式:
基于K-mer-SVM的piRNA预测被引量:1
2016年
采用支持向量机(SVM)结合K-mer分布特征预测piRNA.利用多种生物的非编码RNA序列数据库,从中挑选出piRNA序列作为正样本,并以由该数据库构建的非piRNA序列作为负样本,将正样本和负样本构成的数据随机取出50%作为训练集,将剩余的数据作为测试集;提取正样本和负样本序列的K-mer分布特征构建特征矩阵;用SVM对其进行分类,实现piRNA预测.结果表明K-mer-SVM在准确率、正例覆盖率、MCC和F测度等分类指标上均明显优于K-mer-LDA,说明K-merSVM是更好的piRNA预测算法.
李小林黄世国
关键词:支持向量机PIRNA
一种阴影和高光不敏感的PHOG算子
2013年
为了克服传统PHOG算子未考虑阴影和高光对图像分类和识别的影响,通过引入双向反射模型,计算阴影和高光不变性的特征算子,并将其用于改进PHOG算子,给出阴影和高光不敏感的PHOG算子。实验结果表明对含高光和阴影的图像数据集,新算子能够区分阴影和高光的结构,有效地提高了识别准确率,其性能优于PHOG算子。
黄世国周明全耿国华
关键词:图像分类
一种两阶段彩色图像分割方法的原木识别被引量:6
2013年
针对原木图像存在年轮、锯痕以及原木之间紧密接触的问题,提出两阶段分割方法,即依据原木目标和背景的颜色差异应用K均值算法进行聚类得到相互紧密接触的原木目标分割结果;然后应用分水岭分割算法将粘连的原木目标加以分离.结果表明:与直接用分水岭算法和K均值算法相比,本方法能够有效地分割出原木目标.
李小林景林黄世国黄习培
关键词:原木图像分割彩色图像
数据结构实验教学中排序算法的动态演示被引量:1
2014年
从算法与数据结构这门课程的实验教学实际出发,利用Java语言开发排序算法动态演示系统,实现了八种不同基本排序算法的动态排序演示。教学实践证明,直观生动的将排序算法的执行过程进行演示,有利于学生更好的理解掌握各种排序算法的基本思想,有效地提高了实验课程的教学效果。
宁静宁正元
关键词:数据结构实验教学
基于可区分二进制局部模式特征的蛾类昆虫识别被引量:8
2016年
蛾类昆虫多为农业害虫,自动识别蛾类昆虫种类对虫害预测预报意义重大。针对现有昆虫自动识别方法集中在目以上层次昆虫识别难以实现目内昆虫识别,提出一种基于纹理特征的蛾类昆虫识别方法。应用一种改进的局部二进制模式提取昆虫图像特征,对提取得到的特征矩阵按照蛾类昆虫类别抽取本质维数,最后用KNN算法实现蛾类昆虫识别。实验结果表明:可区分CLBP能够对昆虫原始图像直接提取特征并获得优异的识别性能,同时,能够有效降低特征矩阵的维数,从而缩小存储空间,降低相似性比较的计算复杂度。该研究拓宽了计算机视觉技术应用范围,有助于实现农业病虫害的尽早预测。
李小林周蓬勃周明全黄世国
关键词:蛾类昆虫图像处理目标识别
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