国家自然科学基金(61263017)
- 作品数：32 被引量：179H指数：7
- 相关作者：王彬刘辉熊新薛洁李鹏举更多>>
- 相关机构：昆明理工大学云南警官学院昆明理工大学津桥学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金云南省自然科学基金云南省教育厅科学研究基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生机械工程更多>>
- 基于背景建模与特征匹配的工业烟尘图像分割方法被引量：4
- 2018年
- 针对工业烟尘在图像分割过程中容易受到背景中运动干扰物、复杂场景环境的影响,提出了一种基于背景建模与特征匹配的工业烟尘图像分割方法。通过建立背景模型并对背景进行实时更新,构造出准确的背景图像;通过差分累积出烟尘动态区域,采用形态学填充的方法,得到粗分割烟尘区域,通过特征匹配的方法,去除干扰,得到相对完整的烟尘分割区域;对实际钢铁行业的烟尘排放视频进行验证实验,并与其他分割方法进行了对比,结果表明:所提方法能够较好地区分出背景干扰物和烟尘,能够相对完整地分割烟尘区域,具有一定的适用性和抗干扰能力和较好的实用性。
- 王文哲刘辉王彬王瑞代照坤
- 关键词：工业烟尘图像分割
- 基于谱特征嵌入的脑网络状态观测矩阵降维方法被引量：1
- 2017年
- 针对基于功能核磁共振(f MRI)重构的脑网络状态观测矩阵维数过高且无特征表现的问题,提出一种基于谱特征嵌入(Spectral Embedding)的降维方法。该方法首先计算样本间相似性度量并构造拉普拉斯矩阵;然后对拉普拉斯矩阵进行特征分解,选取前两个主要的特征向量构建2维特征向量空间以达到数据集由高维向低维映射(降维)的目的。应用该方法对脑网络状态观测矩阵进行降维并可视化在二维空间平面,通过量化类别有效性指标对可视化结果进行评价。实验结果表明,与主成分分析(PCA)、局部线性嵌入(LLE)、等距映射(Isomap)等降维算法相比,使用该方法得到的脑网络状态观测矩阵低维空间的映射点有明显的类别意义表现,且在类别有效性指标上与多维尺度分析(MDS)和t分布随机邻域嵌入(t-SNE)降维算法相比,同一类样本间平均距离Di指数分别降低了87.1%和65.2%,不同类样本间平均距离Do指数分别提高了351.3%和25.5%;在多个样本上的降维可视化结果均有一定的规律性体现,该方法的有效性和普适性得以验证。
- 代照坤刘辉王文哲王亚楠
- 基于模板匹配的加速肺结节检测算法研究被引量：9
- 2015年
- 使用传统的归一化互相关模板匹配算法进行肺结节检测耗时较长,在数据量较多的情况下容易造成漏诊或误诊。提出一种改进算法,主要从优化搜索策略入手,采用粗-精匹配思想,先使用改进SAD算法进行粗匹配找出侯准匹配点,再采用归一化互相关算法在侯准匹配点邻域内进行精确匹配找出最佳匹配点。实验结果表明,与NCC算法和卷积算法相比较,该算法在保证匹配精度的前提下,较大幅度地提高了匹配速率。采用这种算法进行自动肺节点检测可减少检测时间,对辅助完成早期的疑似肺结节点的定位和跟踪诊断有重要意义。
- 吴平王彬薛洁张岩刘辉
- 关键词：肺结节匹配点
- Direct Torque Control using EKF based on Noise Model Identification by Improved Particle Swarm Algorithm
- Aiming at the problem of getting the extended Kalman filter(EKF)optimal value of noise matrix using in inducti...
- Wang SiWang JianpingYang ShengrongZhang GuoYang Xiaohong
- 文献传递
- 嵌入式控制系统图形化元模型构建方法被引量：1
- 2012年
- 研究了基于模型驱动的嵌入式控制系统开发方法,分析并归纳了嵌入式控制系统中的基本特征和体系结构,完成了该特定领域的关键元素辨识和提取,在此基础上采用可视化元建模技术构建了该领域内直观的图形化元模型体系,最后应用这种模型驱动的设计方法和技术实现了一个嵌入式语音控制系统的模型设计,得到了该系统的可视源模型。
- 陈德胜王彬薛洁余礼
- 关键词：嵌入式控制系统元建模
- 基于介中心性及K-shell的脑网络核心节点评价方法被引量：5
- 2017年
- 在对基于核磁共振成像技术重构得到的人脑结构网络的研究中,核心节点的识别是对全脑网络特性展开研究的基础,具有重要意义。给出了一种基于K-shell和介中心性的核心节点评价方法,首先使用以节点局部重要性为标准的度中心性、邻近中心性和介中心性三个中心性评价方法分别对人脑结构网络中的节点重要性展开评估和分析;接着利用以节点全局地位为标准的K-shell分解法对人脑结构网络的核心节点展开分析。实验结果显示,由于同时兼顾了脑网络节点的整体特性和局部特性,该方法能够更全面和准确地识别核心脑区节点。
- 王小俊王彬夏一丹鹿丽鹏刘辉熊新
- 基于同步多维数据流的脑网络动态特征辨识方法研究被引量：4
- 2017年
- 针对人脑实时变化的特性,为了更好地观测和描述人脑网络的动态特征,在基于功能磁共振成像的脑功能网络重构技术基础上,给出了一种人脑网络动态特征辨识方法。首先利用同步多维数据流的即时更新能力,将在静息态功能磁共振成像数据采集区间上的血氧水平依赖信号由大时间序列分解重构为每个采样点上的小时间窗口序列,构建连续时间点上的状态观测窗口,从而实现对人脑功能共振信号的特定时间状态辨识;然后运用相关分析对状态观测窗口信号进行分析,得到单状态观测矩阵,最终构建全脑在整个数据采集区间上的动态特征矩阵。实验结果显示该方法可以为人脑网络的动态特征观测和描述提供一种有效手段,也为进一步研究人脑网络的动态特征演变奠定了基础。
- 马洒洒王彬薛洁董迎朝刘辉熊新
- 关键词：磁共振成像
- 基于时间自动机的脑网络时空演化建模方法
- 2018年
- 人类大脑本质上是不断变化的整体,但基于静息态功能磁共振成像重构技术的人脑网络动态特性研究尚在起步阶段,并且大多采用定性的方法描述。采用时间自动机理论对脑网络在时间和空间上的系统动态特征和演化过程展开了建模方法研究,首先通过对采样时间区间上血氧依赖水平信号的处理得到全脑脑区在单个采样点上的状态描述,然后通过无监督聚类获取其状态集,研究其状态随时间转换的可观测性,最后在此基础上结合时间自动机理论对脑网络状态的演化过程进行建模,从而达到对脑网络动态特性定量描述的目的。实验结果显示该方法可定量描述人脑网络的状态转换规律和演变进程,对不同被试数据具有普适性,并且可辨识出被试的异常演化过程,为脑网络动态特性的深入研究提供了理论基础。
- 裴常福王彬薛洁刘辉熊新
- 关键词：动态特性时间自动机
- 优先级周期性互换的实时调度算法被引量：3
- 2014年
- 针对实时多任务调度时低优先级任务的延迟问题,提出了一种优先级周期性互换的静态优先级调度算法。该方法以固定的时间片为周期,对多任务系统中的某两个不同优先级的独立性任务,周期性地互换它们的优先级级别,在保证较高优先级任务的执行时间的前提下,使得较低优先级的任务有机会尽快执行,以缩短其执行过程中的延迟时间。所提方法能有效解决低优先级任务的实时性问题,从而提高实时多任务系统的整体控制性能。
- 王彬王聪薛洁刘辉熊新
- 关键词：静态调度算法时间片
- 嵌入式系统同步进程的竞态条件分析与推理学习方法被引量：1
- 2014年
- 针对嵌入式系统同步进程的竞态条件问题,提出了一个竞态条件分析与推理模型,包括竞态依赖集、竞态协作图和竞态条件数组三要素。其中,模型分析并推理嵌入式系统中具有竞态关系的进程,生成竞态依赖集,定义竞态协作图来描述同步进程竞态条件关系,设计竞态条件数组来存储进程竞态逻辑推理关系以便进一步学习分析。该分析与推理学习方法提高了分析效率,具有一定的实用价值。
- 张晶潘有顺
- 关键词：嵌入式系统
