张海清
- 作品数：18 被引量：83H指数：5
- 供职机构：成都信息工程大学软件工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金四川省自然科学基金四川省科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学理学医药卫生更多>>
- 基于迁移学习的农作物病虫害检测方法研究与应用被引量：37
- 2020年
- 为了提高农作物病虫害严重程度(健康、一般、严重)的分类效果,采用迁移学习方式并结合深度学习提出了一种基于残差网络(ResNet 50)的CDCNNv2算法。通过对10类作物的3万多幅病虫害图像进行训练,获得了病虫害严重程度分类模型,其识别准确率可达91.51%。为了验证CDCNNv2模型的鲁棒性,分别与使用迁移学习的ResNet 50、Xception、VGG16、VGG19、DenseNet 121模型进行对比试验,结果表明,CDCNNv2模型比其他模型的平均精度提升了2.78~10.93个百分点,具有更高的分类精度,病虫害严重程度识别的鲁棒性增强。基于该算法所训练的模型,结合Android技术开发了一款实时在线农作物病虫害等级识别APP,通过拍摄农作物叶片病虫害区域图像,能够在0.1~0.5 s之内获取识别结果(物种病害种类严重程度)及防治建议。
- 余小东杨孟辑张海清李丹唐毅谦于曦
- 关键词：农作物病虫害移动应用程序
- CDIO模式下面向授课过程的质量评价体系研究被引量：4
- 2017年
- 在"崇尚应用之创新,追求应用之卓越"的教学理念与"做中学""基于项目教育和学习"的CDIO工程教育理念进行充分融合的基础上,研究面向授课过程的新型教学质量评价体系,并且在构建多方位多层次的要素库、新型的考核体系的质量评价框架的基础上,全方位、多角度地构思与设计教学质量控制体系。通过对授课过程的分阶段监控、精细化制定教学内容以及学生学习情况考核,从而达到训练学生CDIO理念要求的多种能力,并且实现本专业学生综合素质的全面提高。该评价体系在实践中取得了良好的教学成效。
- 张海清黄健陈高云李蕊
- 关键词：CDIO教学质量评价体系
- 面向大规模医疗数据的模糊频繁模式挖掘研究被引量：2
- 2017年
- 基于支持度—置信度框架的传统模式挖掘方法其挖掘结果具有欺骗性,同时多数情况下,项目分部频度范围较大、阈值过高,导致无法获取有效规则。研究提出基于核心—吸附结构的模糊模式挖掘方法,对项目进行模糊化分析,充分考虑模式之间模糊权重因素,构建FFP树。从而较好地解决低频度有效模式的挖掘难题。
- 胡法奎陈高云龚程张海清
- 关键词：剪枝策略医疗数据
- 最大亚频繁模式挖掘算法研究被引量：1
- 2011年
- 为解决传统最大频繁模式在项集频繁度与项集长度规模之间的制约关系,提出最大亚频繁模式概念及其挖掘算法MSFP-mining,包括最大亚频繁模式概念并分析其要素特点,基于AFP-tree、CMP-tree、SFP-tree、SFP-growth的候选MSFP挖掘方法,基于MSFP-tree的最大亚频繁模式超集检测和剪枝策略及对MSFP-mining挖掘性能的实验验证。实验结果表明,该算法利用差别频繁度实现核心项集、附加频繁项集、补充频繁项集的阶段性求取和组合,在保证项集频繁度基础上实现最大亚频繁模式挖掘,扩展频繁模式规模。
- 张海清刘胤田
- 关键词：数据集
- 基于神经网络的医疗文本分类研究被引量：3
- 2023年
- 传统的医学文本数据分类方法忽略了文本的上下文关系,每个词之间相互独立,无法表示语义信息,文本描述和分类效果差;并且特征工程需要人工干预,因此泛化能力不强。针对医疗文本数据分类效率低和精度低的问题,提出了一种基于Transformer双向编码器表示BERT、卷积神经网络CNN和双向长短期记忆BiLSTM神经网络的医学文本分类模型CMNN。该模型使用BERT训练词向量,结合CNN和BiLSTM,捕捉局部潜在特征和上下文信息。最后,将CMNN模型与传统的深度学习模型TextCNN和TextRNN在准确率、精确率、召回率和F1值方面进行了比较。实验结果表明,CMNN模型在所有评价指标上整体优于其他模型,准确率提高了1.69%~5.91%。
- 许浪李代伟张海清张海清何磊唐聃
- 关键词：自然语言处理CNN
- 工业4.0环境下软件工程专业本科毕业生就业能力量化评价方法及实证研究被引量：5
- 2021年
- 针对工业4.0背景下企业对高校人才培养的新要求,为缩短高校教育与企业用人需求之间的差距,从学生能力评价的角度,基于工程教育认证思想,凝练出学生能力评价指标,提出一种科学有效的毕业生就业能力量化评价方法并介绍如何实践应用,以帮助学校相关部门和学生更好地提升学习效果并促进持续改进。
- 肖飞张海清李代伟杨蕾杨尚林
- 关键词：工程教育认证
- 最大模糊频繁模式挖掘算法被引量：1
- 2017年
- 针对有效模式挖掘的组合爆炸及挖掘结果信息如何有效表达的问题,提出了一种基于"核心-牵引"结构的修剪候选模式和考虑项目不确定性的最大模糊模式挖掘算法(MFFP-Tree)。首先,综合分析项目的模糊性,提出模糊支持度,分析项目在事务数据集中的模糊权重,依据模糊修剪策略修剪候选项集;其次,仅扫描数据集一次,就能成功构建模糊模式挖掘树,依据模糊剪枝策略减少模式提取的开销,采用FFP-array阵列结构使得搜索方式更精简,从而进一步降低时空开销。根据基准数据集的实验结果,与最大模式挖掘算法PADS和FPMax*对比分析,MFFP-Tree挖掘出的最大模糊模式能够更准确地反映项目与项目之间的关系;算法的时间复杂度能减半甚至低1个数量级;算法的空间复杂度降低1~2个数量级。
- 张海清李代伟刘胤田龚程于曦
- 基于时空特征的社交网络情绪传播分析与预测模型被引量：10
- 2018年
- 社交网络用户情绪传播与用户的空间距离和时间跨度有关,并且受到多种交互机制的影响.从大规模社交网络数据中提取情绪传播的时空特征,研究用户行为对情绪传播的影响,对预测情绪传播趋势具有实际意义.利用线性回归获取的各行为子层的情绪传输率之间存在差异.提出一种基于多层社交网络的情绪传播模型,被称为ECM模型(Emotional contagion model).该模型包括三个行为子层,每层的拓扑结构各不相同,由该行为的交互历史决定.在真实数据上对ECM模型进行仿真分析,可以获得社交网络中情绪传播的过程与规律:1)中性情绪用户所占比例随时间逐渐增大,接近57.1%,而正向情绪与负向情绪比例始终接近. 2)情绪传输率越大,用户情绪更容易受到其他用户的影响而发生变化;初始情绪越中立的用户,在演化过程中情绪波动越小,而初始情绪极性越大的用户情绪波动越大.此外,通过实验对比该模型与其他情绪传播模型,表明ECM模型更加接近真实数据,对社交网络中情绪传播具有较好的预测效果,预测准确率相比其他模型可以提高1.8%～7.8%.
- 熊熙乔少杰吴涛吴越韩楠张海清
- 关键词：多层网络社交网络
- 基于Lightgbm和XGBoost的优化深度森林算法被引量：1
- 2023年
- 教育规模不断扩大,高校在校生人数持续上升,导致学生的能力参差不齐.为了提升教育水平,教师需掌握学生在校期间的学习状态,预测学生期末成绩是教师掌握学生学习状态的重要途径之一.目前的研究工作主要采用传统的机器学习算法进行成绩预测,如随机森林、贝叶斯、深度森林等,但精度不高;也有利用深度学习算法进行预测,但模型缺少可解释性. Lightgbm(Light Gradient Boosting Machine)算法内存消耗低,时间复杂度低,而XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)算法精度高.因此,基于提高精度与降低模型内存消耗的策略,将深度森林中的随机森林与极限随机森林模块分别替换为Lightgbm和XGbBoost,提出一种基于Lightgbm和XGBoost算法的优化深度森林算法LIGHT-XDF.在八个数据集上与其他模型进行对比实验,结果表明,LIGHT-XDF算法的综合性能最好.
- 谢军飞张海清李代伟李代伟邓钧予
- 关键词：综合性能
- 一种基于模糊选项关系的关键属性提取方法被引量：10
- 2019年
- 模糊分析方法已广泛应用于医学实践包括对心理疾病的辅助诊断.属性约简方法在过滤冗余信息并提取关键信息时起到了重要作用,使整个临床决策过程更加准确和高效.这些方法抽取的有价值信息可以从新的视角揭示深层次医学知识.很多未经培训的参与者很难识别心理量表中选项间模糊的界线,即很难区分拥有相同意义但程度不同的选项.临床心理学自身的模糊性和心理测量数据的模糊性都将带来噪声.如果将心理测量数据中的属性看作信息系统的条件属性,利用降维算法可提取关键属性,从而简化对疑似患者的临床筛查过程.实际使用时,可对提取的关键属性或者拥有高权重的属性进行重点关注,从而迅速定位拥有异常关键属性的患者,对其优先处理.由此该文提出一种称为FOAD(Fuzzy-Option based Attribute Discriminant method)的基于模糊选项关系的关键属性提取方法,包括三个主要步骤:数据获取、模糊选项的选择与约简以及关键属性的排序与提取.每个参与者样本包含若干身体症状属性,为每个属性都选择一个程度选项.选择模糊选项时须同时考虑选择该选项的样本数量和选项的程度含义.而模糊选项约简算法作为整个方法的核心,可以将模糊选项合并到其他选项,以降低心理测量数据中选项的模糊度.实验中采用两个真实临床数据集验证FOAD算法的性能.首先使用各种属性提取算法对测试数据集进行处理,获取关键属性,然后将输出的关键属性作为条件属性,以诊断结论作为分类标签,利用逻辑回归方法对样本数据进行分类.实验结果表明:FOAD算法在不增加时间复杂度的前提下能将分类准确率普遍提高3.3%～14.1%.虽然选项约简操作造成部分信息的损失,但是合并模糊选项使选项分布更加清晰.FOAD作用下的LDA(Linear Discrimination Analysis)对各种参数敏感,尤其是对保留属性的个数.L
- 熊熙乔少杰韩楠元昌安张海清李斌勇
- 关键词：模糊集医学数据挖掘
