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面向地形匹配的多波束测深数据抽稀方法研究被引量：6: 2013年; 基于多波束测深的地形定位是水下潜器导航技术研究和发展的重点,多波束测深数据的高精度快速重采样是水下地形匹配定位的前提。传统的实时抽稀方法因对多波束测深数据模型的过分简化而效果欠佳。参考Douglas-Peucker算法和点云数据抽稀方法,采用角度-弦高联合准则对多波束每ping数据进行抽稀处理,参考导航地形图对抽稀后的多ping数据基于点云离散度进行二次抽稀处理,从而实现多波束测深数据的高精度快速抽稀处理。典型的数学仿真地形和实测多波束条带数据实验表明:文中提出的抽稀方法数据抽稀率仿真地形在85%以上,实测地形在90%以上,数据抽稀前后点云构成的曲面DEM误差在3%以内,并且算法实时性较好。; 訾桂峰程秀丽刘毅徐遵义

基于特征工程和深度学习方法估算体力消耗的模型有效性研究被引量：2: 2022年; 目的探究不同佩戴部位、不同惯性测量装置(IMU)(加速度计和陀螺仪)以及不同机器学习方法对人体走、跑活动能量消耗预测准确性的影响。方法对IMU的原始信号进行预处理并提取多种活动特征,采用交叉验证的方式分别对基于特征工程的机器学习方法和基于深度学习的卷积神经网络方法进行建模。结果在走、跑活动中,对于IMU的不同佩戴部位,踝部模型的性能整体上优于髋部模型;对于不同IMU获取的运动信号,加速度计模型的性能整体上优于陀螺仪模型;对于不同的机器学习模型,基于特征工程的机器学习方法普遍优于基于深度学习的卷积神经网络方法。结论基于多信号融合的人工神经网络模型在不同运动强度下的稳定性和泛化能力均优于其他3种模型,建议使用该模型对走、跑活动的能量消耗进行估算。; 王丕坤孙倩刘毅马宏伟高永艳杨东强; 关键词：惯性测量装置加速度计陀螺仪

可穿戴传感器的人体活动能量预测模型研究被引量：2: 2022年; 为了解决可穿戴传感器特征过多与嵌入式设备计算能力和存储能力有限的矛盾问题,在多传感器(加速度传感器、陀螺仪传感器)数据融合的基础上,采用特征工程的方法选出人体运动能量消耗预测(PAEE)的最优特征。在数据预处理阶段,使用滑动窗口技术提取传感器的时域、频域特征,对三个速度水平的数据集使用正弦曲线拟合,并通过显著性差异检验分析选出有效数据。构建了过滤式、封装式和嵌入式特征选择算法与多线性回归、回归树、支持向量机和神经网络等机器学习预测模型结合的WEKA实验平台。最后决策级融合时,通过评估每个模型的相关系数和平均绝对误差选择出最优模型。模型训练时采用带抖动的数据集作为测试集,避免出现模型的过拟合现象,提高模型的泛化能力和鲁棒性。嵌入式特征选择采用经典的弹性网络算法。实验结果表明,在PAEE中加速度计传感器的特征比陀螺仪传感器的特征更具有决定性的作用,基于相关系数方法的多传感器特征融合的神经网络模型是最优模型。; 王琳孙倩马晓娜高永艳刘毅马宏伟杨东强; 关键词：神经网络

量化步长对图像压缩的影响: 2011年; 影响静止图像压缩的因素有很多方面,各方面的影响也各不相同。文章介绍了图像压缩的基本知识和量化步长对图像压缩的影响,并通过仿真实验给出了不同量化步长情况下的压缩图像。; 李娟刘毅王文静; 关键词：图像压缩 JPEG2000

面向产出的应用型软件工程专业毕业设计改革: 2023年; 针对传统毕业设计教学过程中遇到的问题,提出面向产出的应用型软件工程专业毕业设计教学体系总体思路,结合应用型本科学生特点和软件工程专业特征,介绍改革后的毕业设计教学体系具体实施过程,最后通过目标达成度分析说明改革效果。; 王向辉刘毅; 关键词：应用型本科软件工程信息化技术

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刘毅