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利用连通分支对基因表示数据的聚类算法

计算机工程与应用 2008年第9期44卷 152-155页

作者：周海岩严云洋淮阴工学院计算机工程系江苏淮安223001

在生命科学中,需要对物种及基因进行分类,以获得对种群固有结构的认识。利用数据聚类方法,有效地辨别/识别基因表示数据的模式,对它们进行分类。将特征相似性大的归为一类,特征相异性大的归为不同类。这对于研究基因的结构、功能、以及... 详细信息

在生命科学中,需要对物种及基因进行分类,以获得对种群固有结构的认识。利用数据聚类方法,有效地辨别/识别基因表示数据的模式,对它们进行分类。将特征相似性大的归为一类,特征相异性大的归为不同类。这对于研究基因的结构、功能、以及不同种类基因之间的关系都具有重要意义。利用图论的方法对分子生物学中基因表示数据进行初始聚类,然后再结合别的算法,如K-近邻自学习聚类算法或基于中心点的自学习聚类算法,对其进一步求精。对于某种聚类判别准则,能够产生全局最优簇。最后对算法进行了分析和讨论,并用模拟数据进行了实验验证。

关键词：基因表示数据数据聚类簇类无向图连通分支

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视频检测式越黄线电子警察的设计与实现

计算机工程与应用 2005年第31期41卷 99-102页

作者：严云洋于永彦刘虎南京理工大学计算机系南京210094 淮阴工学院计算机系江苏淮安223001

论文首先介绍了基于视频检测的越黄线电子警察的设计思想,给出了图像处理和识别的算法,然后描述了实例系统的实现和主要技术。

关键词：图像处理图像掩蔽图像识别黄线电子警察视频检测

基于双阈值继承型AdaBoost算法的人脸快速检测

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数据采集与处理 2008年第3期23卷 306-310页

作者：郭志波华继钊严云洋陈才扣杨静宇扬州大学信息学院扬州225009 南京理工大学计算机科学与技术学院南京210094

提出增强型Haar-Like特征和基于双阈值的弱分类器快速训练方法,然后在此基础上提出了继承型Ad-aBoost算法,后层分类器的训练是建立在前层分类器基础之上。该方法具有很快的训练速度,弥补了AdaBoost算法训练速度慢,使得弱分类器数目大大... 详细信息

提出增强型Haar-Like特征和基于双阈值的弱分类器快速训练方法,然后在此基础上提出了继承型Ad-aBoost算法,后层分类器的训练是建立在前层分类器基础之上。该方法具有很快的训练速度,弥补了AdaBoost算法训练速度慢,使得弱分类器数目大大减少,还使得总体检测器的性能得以加强。在实验过程中,首先使用MIT-CBCL库在同样的训练样本和测试样本条件下对几种方法进行了实验,结果表明该方法在训练速度、测试精度及检测时间等方面都优于相应的方法,最后在MIT+CMU人脸测试库进一步验证算法的有效性。

关键词：模式识别人脸检测阈值继承型AdaBoost Cascade检测器

NetWare和Windows NT的比较与互连

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电子技术（上海） 1999年第5期26卷 3-5页

作者：严云洋韩蕊萍孙汉忠淮阴工业专科学校计算机系

文章首先比较了两种流行的网络操作系统ＮｅｔＷａｒｅ和ＷｉｎｄｏｗｓＮＴ的性能差异，并列出各自新版本ＮｅｔＷａｒｅ５和ＮＴ５．０所包含的新特性，最后介绍了它们的互连方法。

关键词： NOS NetWare WindowsNT 集成

基于AdaBoost RBF神经网络的火灾烟雾检测

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河南理工大学学报（自然科学版） 2014年第2期33卷 132-138页

作者：王文豪严云洋淮阴工学院江苏淮安223003

为了解决大空间场所的火灾早期预警问题,减少环境变化对预报的影响,从烟雾的视觉特征角度探讨了视频火灾烟雾检测方法.该算法首先采用背景减除法获得差分图像,接着对差分图像进行二值化,并结合数学形态学提取可疑区域,然后从可疑区域提... 详细信息

为了解决大空间场所的火灾早期预警问题,减少环境变化对预报的影响,从烟雾的视觉特征角度探讨了视频火灾烟雾检测方法.该算法首先采用背景减除法获得差分图像,接着对差分图像进行二值化,并结合数学形态学提取可疑区域,然后从可疑区域提取颜色特征、运动特征和形状特征,最后使用基于AdaBoost的RBF神经网络进行识别,判断场景中是否有烟雾出现.试验表明,该方法能有效地检测出烟雾并且具有较好的抗干扰能力,提高了烟雾检测的准确率,具有较好的工程应用价值.

关键词：背景减除法特征提取 RGB归一化 AdaBoost RBF神经网络

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一种自适应最大拒绝鉴别分析及其鉴别矢量集

模式识别与人工智能 2010年第4期23卷 501-507页

作者：郭志波严云洋杨静宇赵春霞扬州大学信息工程学院扬州225009 南京理工大学计算机科学与技术学院南京210094 淮阴工学院计算机科学与技术学院淮阴223003

针对MRC-Boosting方法中的弱分类器二值化以及鉴别矢量不正交等问题,提出一种自适应最大拒绝鉴别分析(AdaMRDA),进一步提高分类性能.通过已抽取的鉴别特征到期望中心的距离,设计一种自适应权重调整方法,使得后面得到的鉴别矢量更加有利... 详细信息

针对MRC-Boosting方法中的弱分类器二值化以及鉴别矢量不正交等问题,提出一种自适应最大拒绝鉴别分析(AdaMRDA),进一步提高分类性能.通过已抽取的鉴别特征到期望中心的距离,设计一种自适应权重调整方法,使得后面得到的鉴别矢量更加有利于分类,并且给出最佳正交鉴别矢量集的求解方程.最后,通过在2个数据库上的实验证明,AdaMRDA方法在分类性能上明显优于MRC-Boosting方法及相关方法.

关键词：特征抽取最大拒绝分类器(MRC) 线性鉴别分析(LDA) Boosting

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基于样本分布相似度的期望分布鉴别分析

模式识别与人工智能 2007年第6期20卷 751-756页

作者：郭志波杨静宇郑宇杰严云洋南京理工大学计算机科学与技术学院

主分量分析(PCA)和线性鉴别分析(LDA)是模式识别领域使用广泛的两种特征抽取方法.本文针对两种方法的不足之处,并从样本分布相似度出发提出一种期望分布鉴别分析(EDDA)方法,抽取到的鉴别特征的总体分布和设定的期望分布最为相近.即通过 ... 详细信息

主分量分析(PCA)和线性鉴别分析(LDA)是模式识别领域使用广泛的两种特征抽取方法.本文针对两种方法的不足之处,并从样本分布相似度出发提出一种期望分布鉴别分析(EDDA)方法,抽取到的鉴别特征的总体分布和设定的期望分布最为相近.即通过 EDDA 得到的投影向量可以抽取出最接近理想分布的鉴别特征.EDDA 在投影向量的求解问题上不存在小样本问题,抽取的鉴别特征维数小,并且整体识别性能得到增强.在 ORL、Yale 人脸库上的实验结果证明本文方法在人脸识别精度上优于 PCA 和 LDA 方法.

关键词：期望分布鉴别分析(EDDA) 线性鉴别分析(LDA) 主分量分析(PCA) 特征抽取

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一种线性插补与自适应滑动窗口价格预测模型

山东大学学报（工学版） 2012年第5期42卷 53-58页

作者：朱全银严云洋周培谷天峰淮阴工学院计算机工程学院江苏淮安223003 河海大学水文水资源学院江苏南京210098

因为基于Web数据挖掘的商品价格预测的准确率都不高,所以为了提高价格预测的准确率,提出了一种基于线性插补与自适应滑动窗口的商品价格预测方法,给出了将线性数据插补方法与自适应滑动窗口结合的商品价格预测模型,并将该商品价格预测... 详细信息

因为基于Web数据挖掘的商品价格预测的准确率都不高,所以为了提高价格预测的准确率,提出了一种基于线性插补与自适应滑动窗口的商品价格预测方法,给出了将线性数据插补方法与自适应滑动窗口结合的商品价格预测模型,并将该商品价格预测模型应用于手机与黄金价格的预测。实验结果表明,该预测模型获得了99%以上的预测准确率,提高了网页商品价格数据抽取的抗噪性能,解决了现有销售商只有历史销售价格数据没有基于多个销售商的预测价格问题,可以为商品的市场预测与分析提供依据。

关键词：商品价格数据挖掘预测模型线性插补自适应滑动窗口

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应用GMM的快速火焰检测

计算机科学 2012年第11期39卷 283-285,297页

作者：唐岩岩严云洋刘以安江南大学物联网工程学院无锡214122 淮阴工学院计算机工程学院淮安223003

基于视频图像的火焰检测是火灾预防研究的重要内容。为提高检测效率,首先使用具有自适应背景变化的高斯混合模型(GMM)来检测场景中的运动物体。然后针对运动物体,提取颜色特征和面积变化特征。最后,根据得到的特征来识别场景中是否有火... 详细信息

基于视频图像的火焰检测是火灾预防研究的重要内容。为提高检测效率,首先使用具有自适应背景变化的高斯混合模型(GMM)来检测场景中的运动物体。然后针对运动物体,提取颜色特征和面积变化特征。最后,根据得到的特征来识别场景中是否有火焰发生。该方法不仅可有效检测到视频中的火焰帧,还避免了非火焰场景中对计算时间的浪费。

关键词：火焰检测 GMM 颜色模型面积变化