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基于MVC模式的网络教学平台设计

计算机技术与发展 2010年第12期20卷 251-254页

作者：匡芳君南京理工大学计算机科学与技术学院江苏南京210094 湖南安全技术职业学院计算机科学与技术系湖南长沙410151

针对目前国内现有网络教学系统的性能、可扩展性和重用性差等方面的不足,提出了基于MVC模式的网络教学平台。首先分析了MVC,Struts,Spring和Hibernate等技术的特点,然后分析了基于MVC,Struts,Spring和Hibernate等技术的网络教学平台的... 详细信息

针对目前国内现有网络教学系统的性能、可扩展性和重用性差等方面的不足,提出了基于MVC模式的网络教学平台。首先分析了MVC,Struts,Spring和Hibernate等技术的特点,然后分析了基于MVC,Struts,Spring和Hibernate等技术的网络教学平台的系统总体结构、软件架构、业务数据流程及系统实现。该平台将Struts,Spring和Hibernate等开放源代码的软件框架整合应用于网络教学平台,成功地将数据存储、数据显示及业务处理逻辑分离,有利于提高代码的重用性以及软件的开发效率,并有效地屏蔽了后台数据库的数据结构,提高系统的安全性。

关键词： MVC模式网络教学平台 Struts框架 Spring Hibernate

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增强现实技术及其在高校教学中的应用

电脑知识与技术（过刊） 2017年第11X期23卷 228-229,238页

作者：周龙锋匡芳君温州商学院信息工程学院浙江温州325035

增强现实是一项能让虚拟增强现实的应用技术,它注重将虚拟物体与真实环境相结合的新兴技术。增强现实对高校的教学产生了深远影响,如何通过技术应用对教师的教学方式进行创新,对新型教学模式进行探索以及建设智能化高校成为许多资深教... 详细信息

增强现实是一项能让虚拟增强现实的应用技术,它注重将虚拟物体与真实环境相结合的新兴技术。增强现实对高校的教学产生了深远影响,如何通过技术应用对教师的教学方式进行创新,对新型教学模式进行探索以及建设智能化高校成为许多资深教育者研究的新方向。该文简述增强现实技术概念,分析其关键技术原理,重点探索其在高校教学中的应用。

关键词：增强现实新兴技术高校教学

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区域标记在碎米率检测中的研究

计算机工程与应用 2010年第12期46卷 204-206页

作者：匡芳君徐蔚鸿王艳华南京理工大学计算机科学与技术学院南京210094 湖南安全技术职业学院计算机科学与技术系长沙410151 长沙理工大学计算机与通信工程学院长沙410077

碎米率是大米品质检测的一个重要因素。通过运用形态学理论及数字图像处理与分析技术来获取自动检测碎米率的方法。依照国家标准,提出了利用形态学开运算校正光照不均和去除图像中的噪声,运用改进的最大类间方差法来自动确定图像分割阈... 详细信息

碎米率是大米品质检测的一个重要因素。通过运用形态学理论及数字图像处理与分析技术来获取自动检测碎米率的方法。依照国家标准,提出了利用形态学开运算校正光照不均和去除图像中的噪声,运用改进的最大类间方差法来自动确定图像分割阈值,使用区域标记算法统计大米数量和面积。实验结果表明:该方法可以提高识别碎米的准确度和效率。

关键词：碎米率形态学最大类间方差法区域标记算法检测

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基于改进分水岭算法的粘连大米图像分割

粮食与饲料工业 2010年第8期 5-8页

作者：匡芳君徐蔚鸿王艳华南京理工大学计算机科学与技术学院江苏南京210094 湖南安全技术职业学院湖南长沙410151 长沙理工大学计算机与通信工程学院湖南长沙410077

大米检测过程中大米图像籽粒粘连给后续大米检测、分析等处理带来较大困难,为此提出了一种有效的改进分水岭分割算法,先对二值图像采用不同的结构元素作极限腐蚀形成不同的距离图,再对这些距离图分别利用分水岭算法得到分水岭图像,最后... 详细信息

大米检测过程中大米图像籽粒粘连给后续大米检测、分析等处理带来较大困难,为此提出了一种有效的改进分水岭分割算法,先对二值图像采用不同的结构元素作极限腐蚀形成不同的距离图,再对这些距离图分别利用分水岭算法得到分水岭图像,最后提取真实分水岭得到最终分割图像,并与其它分水岭算法相比较。实验结果表明,该算法既能更有效地分割粘连颗粒,又能有效地抑制过分割现象。

关键词：粘连大米图像分割最大类间方差分水岭距离变换极限腐蚀

改进混沌粒子群的动态模糊神经网络参数优化及应用

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微电子学与计算机 2015年第1期32卷 48-53页

作者：匡芳君张思扬徐蔚鸿南京理工大学计算机科学与工程学院江苏南京210094 湖南安全技术职业学院电气与信息工程系湖南长沙410151 长沙理工大学计算机与通信工程学院湖南长沙410114

动态模糊神经网络(DFNN)的性能和学习的稳定性取决于其预设参数的选择,针对DFNN多参数优化问题,提出了改进混沌粒子群优化算法,并将其应用于DFNN神经网络预设参数寻优,以获取最佳参数组合.实验结果表明,该方法能够快速有效地提取DFNN的... 详细信息

动态模糊神经网络(DFNN)的性能和学习的稳定性取决于其预设参数的选择,针对DFNN多参数优化问题,提出了改进混沌粒子群优化算法,并将其应用于DFNN神经网络预设参数寻优,以获取最佳参数组合.实验结果表明,该方法能够快速有效地提取DFNN的最优参数组合,具有精度高、收敛快、迭代次数少等特点;利用改进混沌粒子群的动态模糊神经网络构建煤与瓦斯突出预测模型,具有良好的建模效果和更高的预测精度.

关键词：动态模糊神经网络混沌粒子群优化早熟处理机制参数优化煤与瓦斯突出

广义动态模糊神经网络及在轴承故障诊断中的应用

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煤矿机械 2010年第10期31卷 251-254页

作者：张思扬匡芳君徐蔚鸿湖南师范大学物理与信息科学学院长沙410081 湖南安全技术职业学院长沙410151 长沙理工大学计算机与通信工程学院长沙410077

提出一种结合小波包分解和广义动态模糊神经网络的故障诊断方法,该方法首先采用小波包分解与重构提取各频带的能量作为故障特征向量,并以此向量作为输入,再利用广义动态模糊神经网络建立轴承故障诊断模型,该模型不仅能对模糊规则而且能... 详细信息

提出一种结合小波包分解和广义动态模糊神经网络的故障诊断方法,该方法首先采用小波包分解与重构提取各频带的能量作为故障特征向量,并以此向量作为输入,再利用广义动态模糊神经网络建立轴承故障诊断模型,该模型不仅能对模糊规则而且能对输入变量的重要性做出评价,使每个输入变量和模糊规则都可根据误差减少率进行修正。实验结果表明:该方法对识别和预测轴承的状态具有较高的精度和效率。

关键词：轴承故障诊断小波包分解广义动态模糊神经网络模糊规则

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基于WPD和模糊神经网络的轴承故障诊断

湖南科技大学学报（自然科学版） 2010年第2期25卷 28-31页

作者：张思扬匡芳君徐蔚鸿湖南师范大学物理与信息科学学院湖南长沙410081 湖南安全技术职业学院电子信息工程系湖南长沙410151 长沙理工大学计算机与通信工程学院湖南长沙410077

提出一种结合小波包分解和模糊神经网络的故障诊断方法,采用小波包分解与重构提取各频带的能量作为故障特征向量,并以此为学习样本,再利用正交最小二乘学习算法训练模糊神经网络,确定故障诊断系统模型,对轴承故障进行诊断和识别.仿真结... 详细信息

提出一种结合小波包分解和模糊神经网络的故障诊断方法,采用小波包分解与重构提取各频带的能量作为故障特征向量,并以此为学习样本,再利用正交最小二乘学习算法训练模糊神经网络,确定故障诊断系统模型,对轴承故障进行诊断和识别.仿真结果及与其它一些方法比较表明:该轴承故障诊断方法可以有效识别和预测轴承的状态,且学习效率、准确性和可靠性等方面均有较大提高.

关键词：轴承故障诊断小波包分解模糊神经网络隶属函数正交最小二乘