孙华志
- 作品数：46 被引量：151H指数：7
- 供职机构：天津师范大学计算机与信息工程学院更多>>
- 发文基金：天津市自然科学基金国家自然科学基金博士科研启动基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信经济管理更多>>
- 面向对象程序设计思想初探
- 1996年
- 面向对象程序设计是９０年代兴起的一种软件设计方法，为解决当今的软件危机开辟了一条极为有效的途径。本文就面向对象程序设计这一技术的特征及其优点进行了讨论，同时对这一技术在实现方面存在的问题进行了探讨。
- 孙华志马希荣
- 关键词：面向对象程序设计结构化程序设计软件开发
- 基于时间卷积网络改进的自动数学应用题解算器被引量：1
- 2021年
- 在传统的seq2seq模型的基础上,加入时间卷积网络TCN设计了一种自动数学应用题解算器模型seq2seq+TCN.在数据预处理部分采用FoolNLTK分词工具和ELMo词嵌入方法,以保证较高质量的数据输入;利用LSTM和GRU的不同组合构成seq2seq模型的编码器和解码器;在seq2seq模型中加入TCN,以扩大解码器的感受野,保证应用题文本的时序性.在数据集Math23K和AI2上进行实验,结果表明,由BiLSTM-LSTM构成的seq2seq+TCN模型性能最优,答案准确率分别达到70.3%和87.5%,高于现有的2个集成seq2seq的解算器.
- 杨波张珑罗琨杰孙华志
- 关键词：TCN
- 基于卷积神经网络多特征联合的车辆识别模型被引量：7
- 2019年
- 车辆识别在智能交通领域中发挥着重要的作用,其可被用于违章抓拍、交通拥堵报警和自动驾驶等众多领域。文中提出结合车辆边缘联合建模的方法进行车辆识别。边缘联合卷积神经网络(E-CNN)通过简单有效的多特征联合方法提高了识别精度和模型收敛速度。为了验证E-CNN的性能,将多特征联合模型与VGG16和GoogLeNet模型进行对比。实验结果表明,所提模型的收敛速度相比VGG16和GoogLeNet有明显的优势,并且在有效时间内识别率达到了99.90%,高于VGG16的99.82%和GoogLeNet的99.35%。
- 刘泽康孙华志马春梅姜丽芬
- 关键词：车辆识别
- 基于新媒体的居民膳食均衡量化分析方法研究被引量：2
- 2017年
- 提出了一种基于新媒体技术的智能信息处理终端的居民膳食均衡量化分析方法,旨在解决现有居民膳食均衡量化分析存在的无法用于指导日常生活、缺乏定量分析、方便性和生动性不足、无法准确实现均衡营养量化分析等问题,以期达到增强人民体质、减少慢性病发生的概率、惠及普通民众的目的.
- 刘洋孙华志
- 关键词：新媒体平台
- 不确定网络负载下虚拟机匹配调度仿真
- 2020年
- 针对传统的虚拟机匹配调度存在的内存占用率过高、调度过程所造成的系统负载均衡性较差等问题,提出一种不确定网络负载下的虚拟机匹配调度方法。首先构建虚拟机资源匹配调度模型。根据模型对目标网络不确定性负载属性进行分析,其次对于用户任务集合中的各个任务,计算其在虚拟机资源池中每个虚拟机资源上的信任效益函数值,选取效益函数值较小的任务映射到虚拟机上;最后采用遗传算法进行虚拟机匹配调度,依据虚拟机资源配置情况通过多次迭代过程确定最优染色体,得到虚拟机的最佳匹配调度策略。实验结果证明,所提方法可以有效降低内存占用率,提高负载均衡度。
- 李响孙华志
- 关键词：负载属性
- 计算机辅助VAX RDB/VMS教学系统——VRT系统
- 本文介绍了作者在美国DEC公司VAX 8350超级小型机上开发的实现面向多用户的VAX RDB/VMS计算机辅助教学系统(CAI)的设计思想、功能特点、系统结构及实现技术。
- 乐毓俊孙华志马希荣
- 文献传递
- 网格资源选择性配置研究被引量：3
- 2010年
- 网格是一种复杂的分布式计算系统,研究其在有限容量条件下的多元受限任务等待问题具有重要的意义。网格资源选择性配置方案正是针对解决网格资源不合理利用所提出的。分析了网格环境下的数据共享和任务调度,研究了有限容量条件下的多元受限任务等待问题,提出了网格资源选择配置方案,并考虑在多任务和资源受限的情况下,通过引入脉冲函数来建立数学模型并对其进行仿真计算,验证了该模型的正确性与可行性。
- 李响孙华志
- 关键词：网格
- 基于并行交叉PCANet车辆检测算法
- 2018年
- 针对传统机器学习车辆检测算法对复杂场景下车辆检测率低的问题,提出了一种并行交叉PCANet车辆检测算法,该算法使用2条PCANet,用实际车辆图像数据集和卷积神经网络提取的车辆轮廓图像数据集训练2个特征提取器,并且将提取的特征进行融合,作为最终的车辆特征,训练SVM分类器.实验结果表明,相比于传统的车辆检测算法,本文提出的检测算法结构简单,学习更充分,识别效率更高,具有较好的分类效果和检测效果.
- 朱世懂姜丽芬孙华志马春梅
- 关键词：车辆检测SVM卷积神经网络
- 基于车载传感器时空图卷积的驾驶行为识别
- 2023年
- 本文从图(graph)的角度出发,提出基于车载传感器时空图卷积的驾驶行为识别模型.首先,通过挖掘传感器间的关联性构建传感器的图结构;其次,基于时间信息融合策略的不同,提出基于LSTM的层级时空图卷积网络(H-STGCN)和修正的时空图卷积网络(M-STGCN),用于捕捉传感器的时空相关性进行驾驶行为识别;最后,在公开的2个驾驶行为数据集上进行实验,结果表明H-STGCN模型的识别效果优于现有方法.
- 吴东昊马春梅武盼盼孙华志王佳宇房一阁
- 用于车辆识别的深度学习模型的优化
- 2019年
- 在车辆识别模型中,为减小深层卷积神经网络的计算开销,对网络模型参数进行优化,基于实验确定了模型最优参数,从而以较少的网络层数获得较高的车辆识别精度.针对真实拍摄场景车辆图像尺寸较小的问题,使用复制边界的方法减小卷积过程中的像素损失,以提高识别精度.基于车辆公开数据集ImageNet和PKU-VD进行实验,并与现有的高精度模型比较,结果表明,优化后的卷积神经网络的车辆识别精度高达99.74%,优于CNN+Adaboost的97.02%和GoogLeNet-lite的99.35%.
- 刘泽康孙华志姜丽芬马春梅
- 关键词：车辆识别卷积神经网络参数优化
