汤浪平
- 作品数：9 被引量：19H指数：2
- 供职机构：广东药学院医药信息工程学院更多>>
- 发文基金：广东省医学科学技术研究基金国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学医药卫生理学更多>>
- 基于遗传禁忌搜索算法的自动组卷问题研究被引量：1
- 2009年
- 研究了自动组卷的多目标数学模型,采用权重系数法将多目标转化为单目标,解决了多目标的冲突问题。对该模型的各个约束条件进行了详细的讨论,将禁忌搜索算法引入到遗传算法中,设计了求解组卷问题的一种新的通用混合算法。
- 汤浪平
- 关键词：试题库遗传算法禁忌搜索算法多目标规划
- VTK在医学图像处理教学中的应用被引量：1
- 2008年
- 三维可视化工具包（Visualization Toolkit，VTK）是一个基于对象方法设计的、功能强大的可视化类库，可以便捷地实现医学图像的三维重建，将VTK用于医学图像处理的教学中，可以直观展示图像处理技术的特点。实践表明，这种方法不仅加深了学生对基本概念的理解，同时也激发了学生的学习兴趣。
- 黄展鹏蒋世忠汤浪平周苏娟赵洁
- 关键词：医学图像处理教学
- 基于Java异常处理机制的软件健壮性研究被引量：1
- 2006年
- 异常处理是程序设计中实现软件健壮性的主要方法,本文分析了Java语言中异常处理机制与软件可靠性的特点,研究了在Java语言中如何合理使用异常处理机制来提高软件的健壮性。
- 郑先容汤浪平
- 关键词：软件开发
- Plane级的闪存固态盘并行调度算法
- 2011年
- 为有效缓解固态盘的存储瓶颈问题,针对闪存固态盘内部芯片的工作原理和物理特性,将并行调度技术引入闪存固态盘的闪存转换层(FTL)的设计中,设计并实现了一种plane级的并行调度算法,基本方法就是将一个读写请求分解成多个段,在多个plane上并行的执行,通过更均衡的分配I/O负载,可以显著提高闪存固态盘的整体读写性能。通过设置不同的芯片参数进行了模拟与测试,实验结果表明,采用并行调度技术可以有效提高闪存固态盘中存储芯片之间的并行度,以及芯片内部各个单元之间的并行度,闪存固态盘的读写延时均有较大改善。
- 周华郑先容汤浪平
- 关键词：并行调度闪存转换层负载均衡
- J2EE中Session Bean的设计与开发
- 2007年
- 介绍了使用J2EE的EJB组件技术设计和开发Session Bean的原理,分析了两种Session Bean的特点,实现了一种有状态Session Bean的开发。
- 郑先容汤浪平
- 关键词：J2EEEJBBEANBEAN
- 两类常见问题大规模求解的算法探讨
- 2005年
- 通过一个兑换硬币问题和一个求整数因数问题,讨论了一类组合问题求解和分解质因数的计算机算法,得出2个高效的优化算法.
- 郑先容汤浪平
- 关键词：分解质因数时间复杂度
- 基于混合智能算法的自动组卷研究
- 随着计算机技术及人工智能的发展,组卷系统的研究逐渐被越来越多的专家学者所关注。自动考试系统可减少教师重复劳动,提高工作效率。智能组卷可以提高试卷质量,增加了考试的科学性和客观性。组卷问题是一个多约束多目标优化问题,它不仅...
- 汤浪平
- 关键词：教学考试题库设计智能组卷数据库技术
- 文献传递
- 基于图割与粗糙集的MRI脑部肿瘤图像检索方法被引量：5
- 2010年
- 背景:基于内容的医学图像检索是一门涉及多领域的学科,由于各种医学图像的成像原理不同,产生的图像在颜色、纹理和形状等视觉特征方面存在差别,使得此方法的实现还存在许多需要解决的问题。目的:针对基于内容的医学图像检索中存在特征提取困难、检索时间长的问题,提出一种基于图割与粗糙集结合的相似图像检索方法。方法:为克服图割仅适用于较少象素的图像和倾向于小割集的缺陷,首先对图像进行聚类,然后构建图像的Gomory-Hu割树,按割值大小依次去掉值较小的边,提取出图像的特征子图并构建特征库。为实现快速检索,借助粗糙集对特征库中的特征进行约简,有效减少参与相似性比较的特征数量。并将此方法应用到MRI脑部肿瘤图像的检索。结果与结论:实验结果表明该方法能快速有效地检索出MRI脑部图像库中的肿瘤图像,检索的平均查准率为78.4%,平均查全率为62.9%。
- 蒋世忠易法令汤浪平涂泳秋
- 关键词：图割粗糙集肿瘤
- 基于图割的MRI脑部图像肿瘤提取方法被引量：11
- 2010年
- 针对当前医学图像特征提取仅从局部特征出发的问题,提出一种基于图割的脑部肿瘤提取方法。为克服图割仅适用于较少像素的图像和倾向于小割集的缺陷,对图像进行聚类以提高特征提取的准确度和速度,并构建聚类图的Gomory-Hu割树。按照割值的大小,依次去掉值较小的边提取出聚类图的子图,映射到原图像得到对应的子图像。将该方法应用到MRI脑部图像肿瘤提取中,实验结果表明,其能准确提取出MRI脑部图像中的肿瘤。
- 蒋世忠易法令汤浪平涂泳秋
- 关键词：图割肿瘤
