广东省自然科学基金(8151503101000016)
- 作品数：5 被引量：25H指数：2
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- 基于Munsell-HLC颜色空间的彩色图像分割
- 2009年
- 图像分割既是数字图像处理中的主要研究内容之一,也是进一步进行图像识别、分析和理解的基础。目前,灰度图像分割算法已经比较成熟,随着彩色图像在各个领域的广泛应用,出现了许多用来进行彩色图像分割的颜色空间和色差的理论。这里用HLC颜色空间及颜色距离(色差)实现彩色图像分割,实验结果证明了这种方法的有效性。
- 孙梅许乐
- 关键词：彩色图像分割色差
- 基于信息熵的高维分类型数据子空间聚类算法被引量：2
- 2011年
- 由于分类型数据相异度度量的局限性以及分类型数据在高维空间中的稀疏性,使得传统的相异度度量在高维分类型数据聚类中失效,针对上述问题,本研究提出了一个基于信息熵的理论高维分类型数据聚类算法。该算法综合考虑对应子空间和噪声空间的维度信息熵设计了一个高效、无监督的子空间搜索对高维数据进行有效降维,同时提出了基于整体数据的平均信息熵的全局优化方法对聚类结果进行迭代寻优。通过用人工数据和Votes、Mushroom和Soybean 3个典型的真实分类数据集试验,与其他分类型聚类算法相比,新算法在聚类准确性、熵值、CU(category utility)以及类个数等指标上有明显提高。
- 孙浩军杜育林姜大志
- 关键词：分类型数据信息熵子空间聚类高维数据
- PMC系统的软件测试被引量：1
- 2011年
- 通过分析测试项目中流程设计、接口测试、持续集成和测试覆盖率遇到的问题,该文提出了对流程设计器、接口测试、持续集成技术和代码覆盖率工具集为一体的系统进行测试的新方案,此方案满足接口测试的一致性、正确性和完整性,实验结果证明了该方案的可行性和有效性。
- 孙浩军罗彩云
- 关键词：接口测试
- 一种高维数据聚类遗传算法被引量：1
- 2010年
- 聚类分析是数据挖掘中的一个重要研究课题。在许多实际应用中,聚类分析的数据往往具有很高的维度,例如文档数据、基因微阵列等数据可以达到上千维,而在高维数据空间中,数据的分布较为稀疏。受这些因素的影响,许多对低维数据有效的经典聚类算法对高维数据聚类常常失效。针对这类问题,本文提出了一种基于遗传算法的高维数据聚类新方法。该方法利用遗传算法的全局搜索能力对特征空间进行搜索,以找出有效的聚类特征子空间。同时,为了考察特征维在子空间聚类中的特征,本文设计出一种基于特征维对子空间聚类贡献率的适应度函数。人工数据、真实数据的实验结果以及与k-means算法的对比实验证明了该方法的可行性和有效性。
- 孙浩军熊琅环
- 关键词：高维数据聚类遗传算法特征子空间
- 计算机专业基于课程群的EIP-CDIO项目设计被引量：21
- 2010年
- CDIO的教育模式致力于构建学生的可扩展知识体系、个人能力、人际交往能力和系统竞争力,汕头大学工学院计算机系实施以设计为导向的CDIO三级项目设计体系。本文阐述此三级项目设计的基本概念和方法,结合具体教学实践,介绍在计算机科学与技术专业进行的基于课程群的二级项目设计理念和实施过程。此项教学改革在提高学生对课程体系的理解,项目构思、设计、实施和操作的能力,以及团队合作精神等方面取得显著效果。
- 孙浩军孙梅熊智
- 关键词：CDIO核心课程课程群
