杨文姬
- 作品数：28 被引量：87H指数：6
- 供职机构：江西农业大学软件学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金江西省教育厅科学技术研究项目江西省教育厅科技计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学交通运输工程更多>>
- 基于谱聚类和增量学习的运动目标物体检测算法研究被引量：2
- 2017年
- 运动目标物体检测是计算机视觉领域的热门研究方向之一。该方向的一些复杂问题,例如:环境光照变化、目标物体部分/全遮挡、目标物体刚性/非刚性形变等,仍极具挑战性,并制约检测算法效果的进一步提高。为此,提出了一种新颖的运动目标物体检测算法。该算法采用了增量学习技术,融合了视频相邻帧在空间和时间上的高相关性,在每个测试帧上都利用其相邻帧的训练数据进行模型的自学习与更新,从而保证了模型在不同环境或复杂背景下能自动调整。为了实现模型学习,还提出并采用了一种新颖的谱聚类技术。该算法通过一个由1 000多帧的视频数据库验证,采用统计学中的方差分析和多重对比等实验手段,综合分析了该算法与其他同类经典算法的效果。通过大量统计分析,结果表明,该新颖检测算法比传统算法在运动目标物体检测的准确性和鲁棒性上都有明显提高。
- 黄伟杨文姬曾璟曾舒如陈光
- 关键词：谱聚类
- 固定结构约束下并行计算关键路径不变的可扩展方法被引量：1
- 2014年
- 在固定结构的需求下,并行计算无法通过规模扩展提升其计算性能。针对此类并行计算可扩展问题,分析影响可扩展性的并行任务因素及体系结构因素,采用带权图对并行任务及体系结构进行建模,并提出一种关键路径不变的可扩展方法,其核心思想是固定图结构,仅合理地调整图节点权值和边权值。通过进一步推导,得出一些关于新扩展方法的性质结论。应用网格计算模拟工具Sim Grid开展的实验结果表明,所提出的扩展方法能有效解决此类扩展问题,且保持速度效率不变。
- 熊焕亮吴沧海匡桂娟杨文姬
- 关键词：并行计算
- 基于支持向量机回归预测水稻叶片SPAD值被引量：3
- 2018年
- 提出了一种基于机器学习的水稻叶片SPAD值预测方法。通过水稻栽培实验获取样本叶片的SPAD值和叶片图像的RGB值,应用支持向量机原理,建立以叶色图像RGB值为输入参数,叶片SPAD值为输出参数的回归模型。通过样本训练测试和预测实验,对水稻叶片SPAD值预测结果的平方相关系数为91.70%,平均相对误差为3.423%。结果表明支持向量机回归模型对水稻叶片SPAD值的有很好的预测结果,能够满足农学研究的要求,研究方法具有良好的普适性和推广性。
- 孙玉婷王映龙杨红云杨红云杨文姬
- 关键词：水稻SPAD值RGB值支持向量机
- 异或链及其在药性数据预处理中的应用
- 2011年
- 异或链具有灵活、易编辑、高效率、低存储的特点。在将异或链与传统双向链表的对比中,异或链具有较为明显的优势。在药性判别模型的建立过程中,采用异或链和传统双向链表来处理大量药性数据,使得药性预处理工作变得更加高效、方便、灵活、准确。效率对比结果表明异或链比传统双向链表在药性预处理中快25.7%。
- 朱明峰杨文姬刘红宁杜建强余日跃黄丽萍聂斌
- 关键词：双向链表药性数据预处理
- 基于RSS场景指纹的ZigBee无线传感器网的定位方法被引量：7
- 2010年
- 分析Z igBee无线传感器网络的基于信号强度测距法(RSSI)及场景指纹法,提出RSS场景指纹定位方法,该方法融合了上述两种定位方法的特点,即采用RSS"场景特征信息"作为定位场景"指纹信息",以此建立"指纹信息"数据库,最后用最近邻居匹配算法实现定位。通过应用表明,RSS场景指纹定位方法具有定位精度高、自适应性及容错性强,且满足低成本、低功耗及易于实现的特点。
- 杨文姬王命延苏武
- 关键词：ZIGBEE技术无线定位RSS
- 机器人跟踪手势姿态图像运动准确性仿真被引量：3
- 2017年
- 对机器人跟踪手势姿态运动准确性的估计,能够有效提高人机交互效率。对手势姿态运动准确性的估计,需要通过非线性手势模型中间层,从而选取关节点处一个旋转自由度,完成对手势姿态运动准确性的估计。传统方法先对手势特征的提取,计算手部轮廓曲率,但忽略了关节点处旋转自由度的选取,导致手势姿态运动准确性估计精度偏低。提出将手势姿态运动准确性估计应用于手势识别中。通过应用卷积神经网络对深度图中人手进行姿态估计,得到关键关节点的空间坐标,计算出各手指弯曲程度进行猜拳手势识别,使得机器人跟踪手势姿态运动准确性图像可以同典型手势一样被识别。其中用于姿态估计的卷积网络模型,通过加入非线性手势模型中间层,选取关节点处一个旋转自由度,得到附加的旋转变换矩阵。完成对机器人跟踪手势姿态图像运动准确性估计。实验证明,上述网络模型使手势姿态估计中平均误差降低了2.21mm。
- 王命延胡茗杨文姬
- 关键词：机器人跟踪
- 固定结构约束下并行计算成比例的可扩展方法被引量：1
- 2014年
- 针对固定结构下并行计算无法通过规模扩展提升计算性能的问题,提出了一种成比例调整图权的并行计算扩展方法。该方法首先分析影响可扩展性的并行任务因素及体系结构因素;然后采用带权图对并行任务及体系结构进行建模;最后,对并行计算图模型中顶点和边的权值进行调整,实现并行计算的扩展。针对并行任务与体系结构是否具有相同的拓扑结构进行了两组实验,结果显示扩展前后的速度效率不变或近似相等。在上述两组实验的基础上,固定并行任务的算法结构及硬件系统的体系结构,仅调整性能参数,从特定的初始状态开始,以相同的比例作连续多次扩展,结果显示随着并行任务的连续扩展,体系结构资源被充分利用,速度效率逐渐提高,但并行任务扩展至一定程度后,速度效率提高缓慢;而如果并行任务及体系结构按一定的比例一同扩展,并行计算的速度效率近似不变。
- 吴沧海熊焕亮姜火文杨文姬
- 关键词：并行计算
- 使用视觉注意和多特征融合的手势检测与识别被引量：5
- 2015年
- 手势检测和识别在手语识别和人机交互中具有广泛而重要的应用.提出一种新颖的手势检测和手势识别方法.该检测方法是基于视觉注意机制检测手势,其集成了多尺度全局区域颜色、纹理、运动和背景对比度,在此基础上融合了对象性度量先验.其次,使用显著性、轮廓、局部二进制模式和梯度特征表示手势,然后采用基于度量的空间加权相似性方法融合上述4种特征和空间坐标用于确定两张图像间的相似性.最后,使用Ranking-Support Vector Machine分类器识别手势.本文设计了两个实验,一个是用于验证基于视觉注意的手势检测,另一个是用于手势识别.前者结果表明提出的手势检测方法能准确地的检测出手,能处理光照的变化和不均匀的光照.后者表明本文提出的手势识别方法优于线性和非线性方法,其识别率为96.84%,比线性和非线性回归方法分别高5.16%和2.53%.
- 杨文姬孔令富
- 关键词：手势识别
- 一种基于Python和BP神经网络的股票预测方法被引量：6
- 2018年
- 股票预测可以辅助投资者进行正确的金融投资,本文使用Python语言开发网页爬虫爬取真实的股票数据,首先通过requests库获取网页数据,使用Beautiful Soup库解析静态html页面,并通过查找标签获取股票数据,然后对数据进行解析,用xlwt库将数据存入excel文件,并对数据归一化处理,最后,在三层BP神经网络中根据批量梯度下降法调整隐含层结点个数,以获取相对更优的连接权值和阈值,从而对股票的涨跌做出预测,为投资者的投资行为提供参考。
- 曾武序钱文彬王映龙杨文姬柳军
- 关键词：PYTHON网络爬虫BP神经网络股票预测
- 基于支持向量机的水稻叶面积测定被引量：11
- 2018年
- 本研究探讨了水稻叶长、叶宽与叶面积之间的关系。应用改进网格搜索算法参数优化后的支持向量机对计算机图像处理技术测量所得到的样本数据进行训练,以水稻叶片长度(L),叶片最大宽度(W)、叶面积回归拟合值(S)作为输入变量对水稻叶面积进行预测。结果表明,在不同的水稻品种下,相比于其他模型本研究提出的支持向量机Ⅲ模型预测结果的均方根误差和平均相对误差最低,均方根误差分别为1.882 1(两优培9),1.387 3(金优458)和1.348 2(中早35),平均相对误差分别为2.901 4%(两优培9),5.273 5%(金优458)和4.929 3%(中早35)。该模型能较真实地反映水稻叶面积的实际大小,满足农业科学研究的需求,为植物叶面积的预测提供了一种新的方法。
- 孙玉婷杨红云王映龙王映龙孙爱珍杨文姬
- 关键词：叶面积支持向量机
