鲁大营
- 作品数：18 被引量：31H指数：4
- 供职机构：曲阜师范大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金山东省高等学校科技计划项目国家级大学生创新创业训练计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 一种基于图卷积神经网络的RNA分层嵌入聚类方法
- 本发明涉及生物信息学技术领域，具体涉及一种基于图卷积神经网络的RNA分层嵌入聚类方法，包括以下步骤：S1、数据预处理，S2、数据降噪，S3、数据降维，S4、数据聚类，本发明在降噪中使用零膨胀负二项分布的负对数似然函数作为...
- 鲁大营刘化社孔晨曦鲁克曹鲁成柴华樊稳稳刘原
- 基于JSP/Servlet的加油站管理系统的设计与实现被引量：4
- 2008年
- 论述了基于MVC结构的开发平台和采用JSP、Servlet、JavaBean以及JDBC技术和连接池技术来构建该平台的基础组件框架;在此基础上阐述了一个基于Web的加油站管理信息系统的设计方案、系统功能及特点。系统在访问数据库时,通过JDBC技术和数据库连接池技术的结合,发挥了各自的优点,提高了数据库的访问速度,充分发挥了数据库系统的工作性能,取得了很好的使用效果。该系统的使用有效地促进了加油站信息全面而准确的管理。
- 王连华王华鲁大营
- 关键词：SERVLETJAVABEANJDBC连接池
- 一种增强纹理平流的可视化方法
- 本发明公开了一种增强纹理平流的可视化方法，其特征在于:包括以下步骤：设计噪声计算模型；噪声权重调整模型；设计滤波控制模型；定义纹理评价函数；并通过“矢量场+白噪声→噪声梯度计算→平流纹理权重调整→滤波控制→可视成像”的执...
- 鲁大营高仲合倪建成
- 一种基于J2EE平台移动Agent迁移实现
- 首先介绍了移动Agent系统的开发平台J2EE的体系结构,借助于J2EE平台跨平台、中间件技术、多层结构等技术性能优点,提出了利用J2EE技术实现的一种新的Mobile Agent的分布计算模型MAS,分析了其实现迁移的...
- LU Daying鲁大营CAO Baoxiang曹宝香
- 关键词：移动代理系统体系架构分布式系统
- 基于绘制的最大可容忍深度失真计算方法
- 本发明属于图像处理技术及自由立体成像领域，为建立在不影响虚拟视图质量的情况下的最大可容忍的深度失真模型，能够精确的求取出虚拟视点绘制过程中的可容忍的深度失真范围，可以应用于低复杂度的深度视频编码以及深度图的平滑处理中。本...
- 王来花倪建成齐苏敏姜蓝蓝鲁大营
- 文献传递
- 基于构架构件技术的ERP系统研究与实现
- 伴随世界经济的发展和科技的进步，特别是以Internet为代表的计算机技术、网络技术和信息技术的迅速发展，加速了世界经济全球化的进程，使世界经济进入了新一轮的全球化阶段，跨入所谓的“网络经济”或“知识经济”时代。网络经济...
- 鲁大营
- 关键词：企业资源计划软件复用UML建模J2EE
- 文献传递
- 基于扩张卷积与注意力的甲状腺超声分割方法
- 2023年
- 甲状腺结节是常见的内分泌疾病,从超声图像中准确分割出结节是一项重要工作。为了有效地解决原始超声图像噪声大、对比度低、结节与周围组织互相粘连的问题,呈现出结节清晰的轮廓形态,提出一种基于深度学习的甲状腺超声结节分割方法。利用扩张卷积模块增加分割模型的感受野范围并且保持特征图的尺寸不变,精准提取更广阔的上下文信息;构建高效通道注意力机制模块,动态地调整通道特征权重,突显出超声图像中的重要关键信息;并且设计混合双损失函数来保障模型的性能和分割的准确性。将此方法应用到甲状腺数据集上进行消融实验验证各模块有效性,同时与已有的方法在多个评价指标上进行比较,结果表明,该方法的精确度和F1-Score可分别达到0.9712和0.9715,与其他经典方法相比可以更精确地分割甲状腺结节。
- 谢紫薇鲁大营李志琦孔晨曦吴熙张俊
- 关键词：甲状腺结节超声图像
- 增强纹理平流算法研究被引量：2
- 2017年
- 当以纹理方式可视化三维矢量场时,纹理卷积会降低矢量纹理脉的对比度,容易出现平流纹理细节模糊与粗糙的问题,为此提出一种增强纹理平流算法.首先通过自定义球体半径确定任一噪声点的邻近点,利用当前噪声点与邻近点间的位置关系计算噪声伪梯度,以测试矢量场局部区域内的变化趋势,选取伪梯度的最大下降幅度参与纹理平流;然后根据任一平流位置处的噪声值对最终输出纹理的贡献度自适应调整噪声权重;最后引入盒型滤波递归合成平滑算子进行纹理卷积来生成矢量体纹理.算法的有效性根据可视化对比度的量化分析函数进行客观评价.实验结果表明,该算法能够有效地增加纹理平流踪迹间强度对比,改善绘制效果,高质量地显示三维矢量场的纹理分布.
- 鲁大营朱登明王兆其高仲合倪建成
- 关键词：矢量场可视化
- 融合注意力机制的海洋涡旋特征检测与分类模型构建
- 2022年
- 该文提出一种有效的基于深度学习的海洋涡旋特征检测模型——EddyRCunet.首先,基于U-Net语义分割框架,引入残差网络的残差块来代替U-Net的卷积层,进行深层次的网络训练,获取更详细的边界信息,解决梯度消失和网络性能下降等问题;其次,在编码器部分添加卷积块注意力机制模块(CBAM),突出重点研究区域,提高网络性能;最后,在海洋表面高度图像(SSH)数据集上训练模型,并与其他方法进行性能评估与对比.实验表明,EddyRCunet模型能获得更好的涡旋检测与分类性能.
- 葛瑶高鹏鲁大营
- 关键词：解码器CBAM
- 基于绘制的最大可容忍深度失真计算方法
- 本发明属于图像处理技术及自由立体成像领域，为建立在不影响虚拟视图质量的情况下的最大可容忍的深度失真模型，能够精确的求取出虚拟视点绘制过程中的可容忍的深度失真范围，可以应用于低复杂度的深度视频编码以及深度图的平滑处理中。本...
- 王来花倪建成齐苏敏姜蓝蓝鲁大营
- 文献传递
