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一种红枣外观品质分类方法、装置、设备及存储介质: 本发明实施例公开了一种红枣外观品质分类方法、装置、设备及存储介质。该方法包括：采集红枣原始图像；对所述红枣原始图像进行预处理，提取所述红枣原始图像的感兴趣区域，并对所述感兴趣区域进行归一化尺寸操作，得到相同尺寸大小的红枣...; 耿磊马鸣帅肖志涛张芳吴骏刘彦北王雯; 文献传递

一种基于FCN与GRU的3D编织复合材料缺陷检测方法: 本发明涉及一种基于FCN与GRU的3D编织复合材料缺陷检测方法，该方法包括：1)利用超声相控阵设备搭建用于采集3D编织复合材料的超声信号扫描系统；2)采集3D编织复合材料的超声信号，利用采集到的超声A信号构建数据集；3)...; 肖志涛郭永敏耿磊吴骏张芳王雯刘彦北; 文献传递

基于深度卷积神经网络的肺实质经CT图像分割方法: 本发明设计了一种基于深度卷积神经网络的肺实质经CT图像分割方法，包括：1、利用通过空洞卷积改进的VGG‑16网络来提取肺部CT图像中肺实质的卷积特征；2、构建一个基于多层提取的多尺度特征超列描述符；3、学习一种将像素进行...; 耿磊刘博文肖志涛张芳吴骏张思奇刘彦北; 文献传递

一种融合社区结构信息的网络表示学习算法: 2022年; 为研究社区结构对网络表示学习的影响,提出了一种新颖的融合社区结构信息的网络表示学习算法(CINE)。通过借鉴模块度思想,将社区结构吸收到基于矩阵分解的模型中以保留网络内部的社区结构;设计一个整体的目标函数,在捕获社区结构信息的同时也融合了节点间的1阶2阶邻近性信息和节点的属性信息,最终得到包含原始网络中3类信息的节点表示;采用Cora、Citeseer和Wiki等3个公开网络数据集验证CINE在节点分类、链接预测和可视化任务中的表现。结果表明:在3个数据集的分类任务中,CINE的Micro-F1分数分别达到了0.9002、0.8402、0.7619,优于所有对比算法;在Cora数据集的链路预测任务中,CINE的AUROC得分比Node2vec、DeepWalk和TADW等算法分别提高了1.165、1.144和1.059倍。说明CINE在保留网络的结构和属性信息的基础上,捕获了社区结构信息,使得所学节点表示可以更好地执行后续的网络分析任务。; 刘彦北刘金新耿磊王雯; 关键词：属性信息链接预测可视化

一种基于角点约束的裁片眼刀检测方法: 本发明设计了一种基于角点约束的裁片眼刀检测方法，该方法包括：采集现实中的裁片图像；对裁片图像进行畸变校正；将裁片图像和其对应的CAD进行匹配；通过仿射变换将图像和CAD重叠显示；通过角点检测算法提取CAD上的所有角点；从...; 肖志涛魏全生耿磊张芳吴骏刘彦北王雯; 文献传递

节点属性增强的图自编码器: 2021年; 针对传统图自编码器的解码方法忽略节点属性作用的问题,提出一种联合重建图结构和属性信息的节点属性增强的图自编码器(NEGAE)模型。模型在编码器部分,采用图卷积神经网络进行图节点数据的特征提取,获得其节点表示;在解码器部分,一方面采用内积方式对图结构进行重建,另一方面采用反卷积的方式对节点属性进行重建;最后,将结构信息和节点属性信息的重建误差融合到一个统一的损失函数中进行优化。在Cora、Citeseer、Pubmed数据集上的结果表明:该模型在链路预测任务中的ROC曲线下面积(AUC)分别达到91.19%、90.27%、96.69%;聚类任务中的聚类准确度(ACC)分别达到60.31%、50.60%、66.79%,说明NEGAE方法在各种学习任务上均取得了良好的性能。; 张芳王祺刘彦北

基于FCN与低秩稀疏分解的感兴趣区域检测方法: 本发明公开了基于FCN与低秩稀疏分解的感兴趣区域检测方法，包括：1)对原图像进行超像素聚类，并提取每个超像素的颜色、纹理和边缘特征，据此构成特征矩阵；2)在MSRA数据库中，基于梯度下降法学习得到特征变换矩阵；3)在MS...; 张芳肖志涛王萌吴骏耿磊王雯刘彦北; 文献传递

一种基于卷积神经网络的眼底图像硬性渗出物病变检测方法: 本发明提供了一种基于卷积神经网络的眼底图像硬性渗出物检测方法，该方法包括：1)对眼底图像进行预处理，通过Gamma校正算法增强图像对比度；2)对图像进行分块处理以扩充数据；3)将DRIVE、MESSIDOR数据库中专家手...; 张芳肖志涛徐旭耿磊吴骏王雯刘彦北; 文献传递

一种基于深度学习的彩色眼底图像视杯分割方法: 本发明涉及一种基于深度学习的彩色眼底图像视杯分割方法。该方法包括：1)输入眼底图像；2)利用Seg‑ResNet网络先对视盘进行分割，分割之后的视盘区作为视杯分割的感兴趣区域，再利用Seg‑ResNet网络对视盘区进行视...; 肖志涛耿磊张新新吴骏张芳刘彦北王雯王曼迪; 文献传递

基于Reception和Faster R-CNN的肺结节检测方法: 本发明涉及一种基于Reception和Faster R‑CNN的肺结节检测方法，包括：1)采集肺结节图像；2)对输入图像提取特征；3)使用区域建议网络RPN对锚框进行分类和回归；4)将目标建议送入ROI池，并且与RPN网...; 肖志涛刘博文耿磊张芳吴骏刘彦北张思奇

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刘彦北