刘志鹏
- 作品数：10 被引量：22H指数：3
- 供职机构：西安邮电大学更多>>
- 发文基金：陕西省教育厅科研计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术矿业工程更多>>
- KAZE算法在图像检索中的应用被引量：1
- 2017年
- 给出一种KAZE算法与视觉词典库模型相结合的图像检索算法。利用KAZE算法提取特征点,构造特征描述子,进行预匹配;采用随机抽样一致性算法剔除误匹配点和错误点;通过K均值聚类算法对特征描述子进行聚类,建立视觉词典库模型。将图像特征描述子映射到视觉词典库模型,得到检索结果。实验结果表明,该算法可以检索相同或相似图像,图像检索的平均查准率为55%。
- 卢建军李杰卫晨刘志鹏
- 关键词：随机抽样一致性算法K均值聚类算法
- Spring Data在JavaEE系统中的应用与研究被引量：4
- 2014年
- 本文介绍了Spring DATA框架的功能和特点,将Spring DATA框架应用到Java EE系统中,简化Java EE系统持久层的设计和开发,从而提高Java EE系统开发效率。
- 刘志鹏卫晨
- 关键词：SPRINGDATAJAVAEEJPASPRINGMVC
- 基于改进支持向量机的瓦斯涌出量预测
- 2013年
- 为了克服瓦斯涌出量预测传统模型存在泛化能力弱和预测精度低的缺点,基于改进粒子群优化支持向量机建立一种非线性的煤矿瓦斯涌出量预测新模型。用改进的粒子群优化算法对支持向量机的惩罚因子与核参数进行寻优,选取最佳参数,以最佳参数对给定的训练样本进行学习训练,得到系统输入输出之间依赖关系的估计,再由这种关系对未知输出做出预测,进而建立起新型支持向量机预测模型。仿真实验结果显示,与普通粒子群优化的支持向量机相比,改进算法可使预测值的最大误差降低3.86%,平均误差降低4.27%,即新模型能够克服传统预测模型人为选取参数的盲目性以及神经网络的过学习问题,从而提高瓦斯涌出量预测的精度。
- 米亮卢建军卫晨刘志鹏
- 关键词：瓦斯涌出量支持向量机粒子群优化神经网络
- 基于Quartz与Spring的动态任务调度系统的设计与实现被引量：7
- 2014年
- 本文介绍了Quartz框架的功能和特点,将Quartz框架和Spring框架进行整合,设计并实现了一个动态任务调度系统,该系统简化了Java EE Web系统中任务调度功能的开发,使得任务调度变的灵活和简单。
- 刘志鹏卫晨
- 关键词：QUARTZSPRINGJAVAEE
- 基于多种输出嵌入结合的无标签图像分类
- 2016年
- 利用多种输出嵌入相结合的方法,改善无标签图像的分类性能。以边信息作为标签嵌入,用图像特征作为输入嵌入,在标签嵌入和输入嵌入之间构建一个联合兼容函数,建立结构化联合嵌入框架。通过调整联合嵌入的权重矩阵,使兼容函数取得最大值,据此确定图像的分类。借助两个数据集进行的验证,实验结果显示,多种输出嵌入结合的图像分类方法准确率优于单输出嵌入的图像分类方法。
- 何琪卢建军刘志鹏
- 关键词：图像分类
- 遗传神经网络在煤炭企业物资分类中的应用被引量：1
- 2016年
- 在快速变化的市场和越发剧烈的行业竞争中,煤炭企业原有人工物资分类方法暴露出越来越多的缺陷。以供求度、价值度以及供应效率三个指标为输入提出了基于遗传优化的BP神经网络的分类方法,对企业物资分类管理策略进行了优化研究。通过Matlab仿真,验证了该模型的科学性与准确性。
- 刘蕾卢建军卫晨刘志鹏
- 关键词：煤炭企业遗传算法神经网络
- 基于概率神经网络的煤炭企业物资分类方法研究被引量：6
- 2014年
- 针对现有煤炭企业在物资管理中存在分类粗放、评价标准主观、计算规模大等问题,提出了基于概率神经网络的分类方法。该方法以物资较为通用的供求度、价值度和供应效率3个评价指标的量化样本数据作为输入数据,利用概率神经网络建立物资分类模型,并通过Matlab仿真出分类结果,实现了煤炭物资重要程度的科学分类。实际测试结果验证了该方法的科学性与准确性。
- 韩赛卢建军卫晨刘志鹏
- 关键词：煤炭企业概率神经网络
- 基于Lodop的Web方式单据打印技术的改进及实现被引量：3
- 2014年
- 单据打印是信息管理系统中非常重要的组成部分之一。当前电子商务系统的应用越来越多,单据打印的需求也随之增长,以往的IE自带的Webrower控件由于受到浏览器限制,己远不能满足日常需求,如何解决Web系统中单据打印及套打问题显得尤为重要。文中通过分析基于Spring MVC+Freemarker技术改进单据打印方式的可行性及Lodop打印控件的自身优势,提出了一种新的打印模板编写方式,通过软件测试和实际应用中用户的反馈表明,该方法能有效提高单据打印的效率,缩减系统打印部分的开发周期,节约系统开发成本。
- 李艺凡卢建军卫晨刘志鹏
- 关键词：MVC
- 离线模式下对象跨语言平台传输解决方案
- 2013年
- 针对目前对象序列化后只能进行在线传输并且传输过程受到语言平台限制等问题,提出一种离线模式下对象存储及传输解决方案。该方案引入JSON和自动识别技术,将对象传输过程分为对象序列化、对象存储、重建对象三个步骤。首先发送端将对象序列化为JSON字符串,然后将该字符串存储在可以自动识别的介质上,最后由对象接收端通过自动识别技术获取该JSON字符串并进行反序列化,重建该对象。应用实例表明,该方案可实现发送端与接收端在不联网的情况下传输对象的要求,且传输过程不受语言平台限制。
- 傅文强刘志鹏
- 关键词：对象序列化
- 一种煤矿物资成本的动态跟踪系统
- 本实用新型公开了一种煤矿物资成本的动态跟踪系统，包括用于粘贴于每一件物资上的RFID标签、用于物资管理员使用的手持扫描机，以及设置于煤矿井上的物资跟踪平台；手持扫描机与物资跟踪平台信号连接；该手持扫描机用于：在粘贴有RF...
- 刘志鹏卫晨张钰良
- 文献传递
