程飞
- 作品数：3 被引量：21H指数：3
- 供职机构：武汉大学计算机学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学更多>>
- 基于复杂网络重叠社团发现的微博话题检测被引量：6
- 2016年
- 社交媒体话题检测一直是个热点问题,由于社交数据杂乱异构,且具有时效性,语义模糊性等特点,话题检测也是个难点问题.研究利用复杂网络对社交文本数据进行建模,并结合一种基于极大团凝聚层次聚类的重叠社团发现方法实现了社交话题的检测.文本数据建模中,通过自定义突发系数量化话题词,即把话题词看作具有时域分布偏好的关键词,并通过自定义相关系数连接话题词,构建话题网络.为使自定义系数更适用于动态数据环境,实验结合真实数据进行了适应性测试优化系数.文章把采用EAGLE重叠社团发现方法在公开数据集上评测,根据Q函数值显示结果明显优于当前一些重叠社团发现策略,研究对采样的60万条青少年社交数据进行了话题分析并可视化了分析结果.
- 尹兰程飞任亚峰姬东鸿
- 关键词：复杂网络青少年
- 基于偏振光和聚类分析的皮蛋壳裂纹无损检测(英文)被引量：11
- 2014年
- 检测出缸皮蛋蛋壳是否有裂纹是确保皮蛋质量的重要环节。腌制好的皮蛋蛋壳表面大量的灰褐色斑点和一些大块黑斑使得其蛋壳表面的裂纹不易检测。皮蛋表壳斑点和裂纹的微细结构不同,对偏振光的退偏程度也不一样,可以利用皮蛋表壳各点偏振度的差异来识别其裂纹。该文设计了皮蛋表壳偏振图像采集系统,基于皮蛋0、45°、90°、-45°4个偏振角度的图像和斯托克斯公式获得皮蛋表壳裂纹的偏振度图像,对偏振图像进行阈值预处理后,以皮蛋表壳偏振图像中像素最高且连通区域最大部分作为中心,截取100×100像素的图像,提取该图像裂纹长度、均方比、偏度和峰度等4个特征参数,采用Kmeans聚类分析算法准确识别了皮蛋表壳裂纹。试验证明,该方法综合准确率为93%,其中好壳皮蛋识别准确率为100%,裂纹蛋识别准确率为88.3%,这表明偏振光检测技术能有效地识别皮蛋蛋壳裂纹。
- 王芳文友先谭佐军程飞魏薇李治易伟松
- 关键词：无损检测极化皮蛋聚类算法
- 基于重叠社团发现的微博话题检测方法被引量：4
- 2015年
- 微博话题检测是当前研究的热点,提出一种基于复杂网络重叠社团发现的微博话题检测方法。该方法对一段时间内的微博数据进行预处理,在分词后,根据词性以及词的时域分布抽取出主题词,在相关度高的主题词之间构造边得到复杂网络。引入社团独立模块度的概念,并通过社团独立模块度最大化模型发现重叠社团,把每个社团看成一个微博话题。重叠社团发现的方法可以解决由一个或多个主题词属于多个话题引起的话题检测准确率低的问题。实验结果证明了该方法在微博话题检测中的有效性。
- 程飞姬东鸿
- 关键词：复杂网络
