王果
- 作品数：24 被引量：29H指数：3
- 供职机构：河南机电高等专科学校计算机科学与技术系更多>>
- 发文基金：河南省教育厅科学技术研究重点项目河南省高等学校青年骨干教师资助计划项目教育部人文社会科学研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信更多>>
- 群集智能算法研究现状及进展被引量：4
- 2007年
- 基于群集智能的算法研究,近年来受到了广泛的关注。文中重点讨论了群集智能的两种算法,蚁群智能与微粒群智能,并分别阐述了它们的原理、基本算法及其一些改进算法。最后讨论了群集智能算法的一些应用实例以及它们的应用领域和未来的研究方向。
- 王果戴冬
- 关键词：群集智能蚁群算法微粒群算法
- 基于PLC污水检测系统的设计与应用被引量：1
- 2012年
- 提出一种基于PLC的远程污水智能监控系统的设计方法.通过传感器采集设备长时间监控污水的变化情况,运用无线网络技术实时传递污水现场的情况,针对传递中的信号存在大量噪声,提出信号去噪方案,结合污水监控系统的要求,给出了基于可编程控制器的污水监控控制系统的硬件结构设计以及各个部分的软件设计.该方案设计的系统能够有效的监控污水泄露并反馈信息,取得了令人满意的效果.
- 李吉彪王果
- 关键词：污水检测PLC信号去噪
- 改进遗传算法在图像边缘检测中的应用被引量：2
- 2009年
- 由于经典的边缘检测算法都存在着一定应用范围的局限性,为此提出了一种改进遗传算法。借助费用函数的边缘检测方法,将遗传算法应用到图像边缘检测中。提出了一种新的染色体编码方案,省去了传统的解码过程,同时该算法融入禁忌搜索算法,其局部搜索能力较标准遗传算法有很大提高。实验结果表明,利用该算法进行图像边缘检测,稳定性好、收敛速度快,能较快地收敛到全局最优解或近似全局最优解,且能有效避免局部最优。
- 狄文辉王果戴冬
- 关键词：费用函数边缘检测遗传算法禁忌搜索染色体编码
- 基于双向热点跟踪的搜索引擎优化模型被引量：3
- 2013年
- 针对目前搜索引擎优化模型的外部热点滥用等问题,提出基于内部客户需求热点和外部搜索引擎热点跟踪的优化模型。给出了该模型的组织结构与运行流程,并阐述内外热点跟踪技术的实施细节。模型中采用聚类算法对客户需求进行处理,并根据其结果进行匹配选择,进而采用反向搜索进行外部热点跟踪,最终实现搜索引擎优化。实验结果证明,该模型能较好地提升网站的搜索引擎排名,并能够提高客户的满意度。
- 王果戴冬
- 关键词：搜索引擎优化客户需求反向搜索
- 基于INTERNET的嵌入式网络设备设计被引量：1
- 2005年
- 嵌入式网络设备的优点是体积小、价格便宜、可以广泛地应用于远程数据采集、远程控制、自动报警等系统。文中主要介绍了如何通过51单片机+8019AS网卡+TCP/IP协议来实现嵌入式网络设备的设计。
- 苏强林王果
- 关键词：单片机ARPIPICMP
- 基于粒子群聚类算法的图像边缘检测
- 2014年
- 提出了一种基于动态粒子群的聚类算法应用于图像边缘检测。由于FCM算法容易陷入局部最优,并对初始化敏感,这种算法利用粒子群较强全局寻优能力与局部寻优能力,动态确定聚类数目和中心,在此基础上又进行FCM聚类。两者有效地结合起来能搜索到有效的全局最优解。仿真实验表明,该算法应用与图像边缘检测是可行和有效的。
- 王果戴冬
- 关键词：粒子群算法边缘检测
- TRIZ理论在计算机系统中的应用分析被引量：2
- 2012年
- TRIZ发明问题解决理论是由前苏联科学家根里奇·阿奇舒勒于1946年提出的一套具有完整体系的发明问题解决理论与方法。大量的实践证明，TRIZ理论提供的创新设计理论和方法已经帮助很多知名企业解决了非常多的难题，世界500强企业中的多数都拥有自己的TRIZ创新团队，TRIZ理论已经成为产品开发中解决技术难题的有效工具。
- 王果
- 关键词：TRIZ理论计算机系统发明问题解决理论
- 基于蚁群算法的TSP问题求解被引量：2
- 2008年
- TSP问题是典型的NP-hard组合优化问题,蚁群算法是一种求解此类问题的优化算法,通过模拟蚂蚁觅食行为来解决NP问题。文章使用蚁群算法求解TSP问题,并结合TSP问题的特点选择了一种合适的蚁群更新策略。
- 王果戴冬
- 关键词：TSP问题蚁群算法群集智能信息素
- 遗传算法在图像边缘检测中的应用研究
- 图像的边缘检测是图像处理中的一个关键环节，经典的边缘检测算法都有不同程度的局限性。找到与图像中目标的实际边界线相对应的真实边缘，一直是图像处理领域的研究热点。遗传算法是借鉴生物界的自然选择和自然遗传机制的随机化搜索算法，...
- 王果
- 关键词：遗传算法边缘检测图像处理抗噪性能
- 文献传递
- 融合二维条件熵和脉冲耦合神经网络的图像分割算法被引量：1
- 2013年
- 为了在中强度背景噪声图像分割下提高分割精度和处理速度,提出了一种融合二维条件熵和脉冲耦合神经网络(PCNN)的图像分割算法。该算法在分析PCNN阈值衰减规律的基础上,将原指数形式替换成线性衰减机制,构成线性门限-脉冲耦合神经网络模型,以降低循环迭代的总耗时量。此外,借助能够很好地反映图像边缘细节等局部结构信息的灰度-梯度共生矩阵,将抗噪性能强的条件熵扩展为二维测度,进而形成最大二维条件熵客观判决准则,以获得PCNN的最佳阈值。实验表明,与基于交叉熵的PCNN算法相比,拥有更强的抗噪鲁棒性,同时处理效率也得到明显提升。
- 李晓月王果
- 关键词：脉冲耦合神经网络灰度-梯度共生矩阵
