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多稀疏表示分类器决策融合的人脸识别

电信科学 2018年第4期34卷 31-40页

作者：唐彪金炜符冉迪龚飞宁波大学信息科学与工程学院浙江宁波315211

针对目前人脸识别仍然存在顽健性较差的问题,提出一种多稀疏表示分类器决策融合(FR-MSRC)的人脸识别方法。首先提取3组特征,并训练3个稀疏表示子分类器,然后引入决策融合的思想,根据每个子分类器的分类性能,通过迭代运算过程自适应确定... 详细信息

针对目前人脸识别仍然存在顽健性较差的问题,提出一种多稀疏表示分类器决策融合(FR-MSRC)的人脸识别方法。首先提取3组特征,并训练3个稀疏表示子分类器,然后引入决策融合的思想,根据每个子分类器的分类性能,通过迭代运算过程自适应确定各子分类器的融合权值,最后利用融合权值对多个子分类器的输出结果进行决策,实现不同复杂因素干扰下的人脸识别,分别在Yale B、JAFFE和AR人脸库中进行光照、表情、遮挡以及多类型因素混合干扰实验。实验结果表明,本文提出的方法在复杂的环境中仍保持较高的识别率,顽健性更佳。

关键词：人脸识别稀疏表示分类决策融合

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论科学发展观视阈下的大学生创业教育

学理论 2010年第24期 233-234页

作者：刘加杰冉迪金孔好为重庆工商大学

在严峻的就业形势下,创业已成为大学生迈入社会的一种全新的就业渠道,为此,大学生创业教育的开展是适应中国社会、高校和大学发展的需要,具有重大的现实意义。发展大学生创业教育需要用科学的发展理念作为支撑,践行科学发展观是引领和... 详细信息

在严峻的就业形势下,创业已成为大学生迈入社会的一种全新的就业渠道,为此,大学生创业教育的开展是适应中国社会、高校和大学发展的需要,具有重大的现实意义。发展大学生创业教育需要用科学的发展理念作为支撑,践行科学发展观是引领和推动中国创业教育发展的强动力。

关键词：大学生创业教育发展

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《数字图像处理》立体式教学方法改革与实践

高教学刊 2019年第23期5卷 136-138页

作者：孟祥超符冉迪邵枫陈恳宁波大学信息科学与工程学院

《数字图像处理》是众多理工类或综合类院校信息类等专业开设的一门重要基础课程,然而,该课程在教学过程中普遍存在以教师为中心、以教材为中心,教学方法单一、教学气氛单调的"平面化"教学问题。针对该问题,文章提出针对性的数字图像处... 详细信息

《数字图像处理》是众多理工类或综合类院校信息类等专业开设的一门重要基础课程,然而,该课程在教学过程中普遍存在以教师为中心、以教材为中心,教学方法单一、教学气氛单调的"平面化"教学问题。针对该问题,文章提出针对性的数字图像处理课程的"立体式"教学模式,在"学-导互促"立体化教学、"理论-实践-创新"三位一体立体化教学、融入专业能力竞争的立体化评价机制三个方面进行探索与实践,培养学生的创新和项目实践能力。

关键词：数字图像处理教学方法改革立体式教学

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超声振动辅助切削单晶硅的剥离去除机制

组合机床与自动化加工技术 2023年第8期 163-166,182页

作者：冉迪苑泽伟卞思文邓鑫华王宁李予欣沈阳城市建设学院机械工程学院沈阳110167 沈阳工业大学机械工程学院沈阳110870 沈阳工业大学工程实训中心沈阳110870

为探究超声振动辅助对单晶硅切削性能的影响,揭示超声振动辅助切削的基底去除机制,基于Tersoff力场和Morse力场,采用分子动力学方法对不同振动频率和振幅的超声振动辅助切削行为展开研究。根据基底原子运动轨迹、刀具受力、基底势能、... 详细信息

为探究超声振动辅助对单晶硅切削性能的影响,揭示超声振动辅助切削的基底去除机制,基于Tersoff力场和Morse力场,采用分子动力学方法对不同振动频率和振幅的超声振动辅助切削行为展开研究。根据基底原子运动轨迹、刀具受力、基底势能、亚表面损伤、等效应力和原子去除数量的变化规律,分析了超声振动辅助切削单晶硅的切削性能和去除机制。结果表明,传统切削通过摩擦推挤方式去除原子,超声振动辅助切削通过摩擦剥离方式去除原子。振动频率和振幅的升高均有利于降低刀具的切削力和法向力,增加刀具的做功,降低非晶层厚度,增加基底原子去除数量,超声振动辅助提高了单晶硅的切削性能和效率。研究结果可为单晶硅高效、高质量加工提供理论指导。

关键词：超声振动辅切削单晶硅剥离去除机制切削性能振动频率

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基于视觉的芯片位姿测量方法研究

组合机床与自动化加工技术 2024年第2期 35-39页

作者：冉迪王宁李松珍王丹韩志王晓凤沈阳城市建设学院机械工程学院沈阳110167 沈阳工业大学机械工程学院沈阳110870 沈阳工业大学工程实训中心沈阳110870

针对芯片贴装过程中的偏移检测问题,提出一种基于视觉的芯片位姿测量方法。该方法首先对获取的芯片图像进行预处理;在获取像素级边缘的基础上,根据像素点灰度值,利用Sigmoid函数进行分类,准确定位芯片亚像素边缘,并对边缘异常点进行校正... 详细信息

针对芯片贴装过程中的偏移检测问题,提出一种基于视觉的芯片位姿测量方法。该方法首先对获取的芯片图像进行预处理;在获取像素级边缘的基础上,根据像素点灰度值,利用Sigmoid函数进行分类,准确定位芯片亚像素边缘,并对边缘异常点进行校正;最后,由已知的芯片尺寸对图像中的连通域进行计数,得到图像中的芯片个数,并通过重心坐标将芯片亚边缘划分为4个区域,采用最小二乘法分别进行拟合,获得芯片的位姿信息。实验结果表明,该方法具有一定的鲁棒性,且定位精度在0.5 pixel以内,运行时间约为0.4 s,满足实际生产中的贴装要求,具有一定的使用价值。

关键词：视觉检测芯片定位亚像素边缘 Sigmoid函数异常点校正

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试论科学发展观视角下大学生创业素质的培养

学理论 2010年第22期 226-227页

作者：孔好为冉迪金刘加杰重庆工商大学

当前面临愈加严峻的就业形势,创业教育成为中国教育必然的发展趋势,大学生的创业素质教育亦成为高校素质教育的重要内容与途径。在科学发展观的指导下,坚持以人为本,全面、协调、可持续的发展思路,着力探讨大学生创业素质的内容和大学... 详细信息

当前面临愈加严峻的就业形势,创业教育成为中国教育必然的发展趋势,大学生的创业素质教育亦成为高校素质教育的重要内容与途径。在科学发展观的指导下,坚持以人为本,全面、协调、可持续的发展思路,着力探讨大学生创业素质的内容和大学生创业素质的培养策略,以期对大学生创业素质的培养和创业教育的开展有所帮助。

关键词：科学发展观大学生创业素质培养

基于WRF数值模式的SDAE-SVR风速预测模型研究

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宁波大学学报（理工版） 2020年第2期33卷 47-53页

作者：陈巧特符冉迪何彩芬宁波大学信息科学与工程学院浙江宁波315211 镇海区气象局浙江宁波315202

风速预测是风力预报中的核心与基础,采用天气研究和预报(Weather Research and Forecasting,WRF)模式进行风力预报往往存在风速预测误差较大的问题.为了提高风速预测精度,提出了一种基于深度学习和支持向量回归(Support Vector Regressi... 详细信息

风速预测是风力预报中的核心与基础,采用天气研究和预报(Weather Research and Forecasting,WRF)模式进行风力预报往往存在风速预测误差较大的问题.为了提高风速预测精度,提出了一种基于深度学习和支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)相结合的风速预测模型.该模型以WRF模式预报输出的多种气象变量为基础,结合气象自动观测站传感器的实测风速,引入堆栈降噪自动编码(Stacked De-noising Auto-Encoder,SDAE)深度网络来学习样本数据中隐含的深度特征,然后将该深度网络最后一层输出的深度特征置入回归器SVR中,利用SVR良好的回归预测性能对WRF模式预报的未来1 h风速进行预测订正.结果表明:所建立的SDAE-SVR风速预测模型具有较高的风速预测精度,在对典型日的WRF模式预报未来1 h风速的预测订正中,其平均百分比误差与均方根误差仅为8.28%与0.8066m·s^-1.

关键词：天气研究和预报模式支持向量回归堆栈降噪自动编码深度学习风速预测

跨境电商企业英语语言营销中的文化传播策略研究——以Tik Tok平台为例

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商场现代化 2023年第7期 55-57页

作者：于夕然张婷王明霖冉迪王琦齐齐哈尔大学

随着数字化的不断发展和我国国际地位的提高,越来越多的中国商品作为本土文化和物质的载体通过跨境电商送到海外消费者手中。在跨境电商领域,文化传播变成了一种语言营销活动,与传统意义上的文化传播有所不同。企业需要克服一些问题,如... 详细信息

随着数字化的不断发展和我国国际地位的提高,越来越多的中国商品作为本土文化和物质的载体通过跨境电商送到海外消费者手中。在跨境电商领域,文化传播变成了一种语言营销活动,与传统意义上的文化传播有所不同。企业需要克服一些问题,如对产品认知不足、营销语言障碍、意识缺失等,以解决跨境贸易的问题。企业应该深入分析产品,打造卖点和解决痛点,并且在音、词、句三个层面上处理受众语言,树立文化意识、品牌意识和政治意识,重新塑造产品形象,促进企业的发展,并为中华文化的进一步传播作出贡献。

关键词：跨境电商英语语言营销企业管理文化传播

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面向有限带宽信道的字典学习图像超分辨率重建

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宁波大学学报（理工版） 2018年第3期31卷 7-13页

作者：左登符冉迪周颖纪念宁波大学信息科学与工程学院浙江宁波315211

固定邻域回归(ANR)算法采用K层奇异值分解(K-SVD)算法进行字典训练,在字典学习过程中存在稀疏表示系数不准确的问题,导致重建的结果不理想.因此,引入一种改进的K-SVD算法对字典进行训练,该算法对字典训练改变了传统K-SVD算法更新稀疏表... 详细信息

固定邻域回归(ANR)算法采用K层奇异值分解(K-SVD)算法进行字典训练,在字典学习过程中存在稀疏表示系数不准确的问题,导致重建的结果不理想.因此,引入一种改进的K-SVD算法对字典进行训练,该算法对字典训练改变了传统K-SVD算法更新稀疏表示系数的方式,使得稀疏表示系数更加准确,而且加快了字典的收敛速度,使得训练得到的字典具有更好的稀疏表达能力.同时,针对ANR算法的不足,提出一种面向有限带宽信道基于字典学习的图像超分辨率方法,该方法采用改进的K-SVD算法训练字典对{Φ_h,Φ_1},并将其应用到ANR算法中,实现图像的超分辨率重建.实验结果表明,本文提出的方法不仅能够保持ANR算法快速重建的优势,而且提高了图像的重建质量,具有更高的峰值信噪比和结构相似度.

关键词：有限带宽信道字典学习稀疏表示超分辨率