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孟志伟

作品数:8 被引量:12H指数:2
供职机构:河海大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金安徽省自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术水利工程更多>>

文献类型

  • 6篇专利
  • 2篇期刊文章

领域

  • 4篇自动化与计算...
  • 1篇水利工程

主题

  • 5篇图像
  • 4篇图像分类
  • 3篇图像分类方法
  • 3篇准确率
  • 3篇类方
  • 3篇分类准确率
  • 2篇堆栈
  • 2篇训练数据
  • 2篇先验
  • 2篇金字
  • 2篇金字塔
  • 2篇分析模型
  • 2篇标签
  • 2篇测试数据
  • 1篇训练集
  • 1篇医学图像
  • 1篇三维仿真
  • 1篇三维交互
  • 1篇数据集
  • 1篇数据集中

机构

  • 8篇河海大学

作者

  • 8篇孟志伟
  • 7篇陈霜霜
  • 6篇刘惠义
  • 3篇曾晓勤
  • 3篇杨雪
  • 1篇郑源

传媒

  • 1篇信息技术
  • 1篇排灌机械工程...

年份

  • 1篇2019
  • 1篇2018
  • 5篇2017
  • 1篇2016
8 条 记 录,以下是 1-8
排序方式:
基于局部图像块描述子和费舍尔向量的图像分类方法
本发明公开了基于局部图像块描述子和费舍尔向量的图像分类方法,步骤依次为,构建基于局部图像块的特征描述子;利用高斯混合模型对训练数据集的特征描述子进行建模;生成训练图像集和测试图像集的费舍尔向量;构建高斯空间金字塔,获取图...
陈霜霜刘慧义曾晓勤孟志伟杨雪
文献传递
基于堆栈自动编码器的水利机组故障分析方法
本发明公开了基于堆栈自动编码器的水利机组故障分析方法,包括以下步骤:(1)从水利机组检测系统采集机组运行原始状态数据,并进行人工标记;(2)将机组运行原始状态数据划分为训练数据和测试数据,同时获得训练标签和测试标签;(3...
刘惠义杨雪陈霜霜孟志伟
文献传递
基于显著性指导非监督特征学习的图像分类方法
本发明公开了一种基于显著性指导非监督特征学习的图像分类方法,属于机器学习与计算机视觉领域。该图像分类方法包括显著性指导的像素点采集、非监督特征学习、图像卷积、局部对比归一化、空间金字塔池化、融合中央先验和图像分类。采用该...
陈霜霜刘惠义曾晓勤孟志伟
大中型泵站机组三维检修仿真培训系统开发被引量:8
2018年
为实现泵站机组检修过程的三维可视化、加强对安装检修人员的技术指导和培训,依托江苏泰州引江河高港泵站,运用3ds Max软件对泵站厂房和机组进行分块建模,再结合VS2010,osg,QT,Premiere等软件,利用三维动画技术、虚拟装配技术、三维交互技术和虚拟现实技术,研发了大中型泵站机组检修过程的三维仿真培训系统,创建了机组检修模型库,实现了机组检修过程的多媒体演示功能、模拟训练功能和技能鉴定等功能,打造了大中型泵站机组拆装操作的全新仿真演练平台.该系统不仅提供了真实感强的三维演示动画,展现了灵活、准确的交互漫游环境,并且可以对学员的技能进行系统的鉴定,强化培训效果.该系统有效地解决了泵站检修人员培训的难题,为泵站的标准化检修提供了参考.
郑源李丽孟志伟
关键词:泵站机组三维仿真MAX三维交互
基于显著性指导非监督特征学习的图像分类方法
本发明公开了一种基于显著性指导非监督特征学习的图像分类方法,属于机器学习与计算机视觉领域。该图像分类方法包括显著性指导的像素点采集、非监督特征学习、图像卷积、局部对比归一化、空间金字塔池化、融合中央先验和图像分类。采用该...
陈霜霜刘惠义曾晓勤孟志伟
文献传递
基于RBM-KNN的脑部磁共振图像分类被引量:4
2017年
为加快医学图像分类速度,提高分类精确率,文中采用受限玻尔兹曼机(Restricted Boltzmann Machine,RBM)结合K近邻(K-Nearest Neighbor,KNN)分类器方法。首先构建可视层二值对隐层二值RBM,利用RBM训练得到特征提取器,该特征提取器可同时实现特征降维,然后特征提取器从像素单元直接提取图像特征,最后用KNN将特征分类,并用测试样本检验分类准确性。将文中方法用在脑部磁共振图像数据库分类中,实验结果表明,提出的方法具有良好的分类准确率,且明显高于基于单一统计特征提取的医学图像分类方法。
孟志伟刘惠义陈霜霜
关键词:特征降维医学图像
基于受限玻尔兹曼机和最近邻分类法的脑部磁共振图像分类方法
本发明公开了基于受限玻尔兹曼机和最近邻分类法的脑部磁共振图像分类方法,包括如下步骤:步骤A,对脑部磁共振图像集中各图像进行预处理,抽样各图像及其对应的标签构成测试集和训练集;步骤B,基于受限莫尔兹曼机对训练集进行训练,提...
刘惠义孟志伟陈霜霜
文献传递
基于堆栈自动编码器的水利机组故障分析方法
本发明公开了基于堆栈自动编码器的水利机组故障分析方法,包括以下步骤:(1)从水利机组检测系统采集机组运行原始状态数据,并进行人工标记;(2)将机组运行原始状态数据划分为训练数据和测试数据,同时获得训练标签和测试标签;(3...
刘惠义杨雪陈霜霜孟志伟
共1页<1>
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