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仪器仪表学报 2020年第6期41卷 225-232页

作者：程淑红程彦龙杨镇豪燕山大学电气工程学院秦皇岛066004

深度相机的发展使得获取手势骨骼信息更加方便,为了从多维手势骨骼节点大数据中获取有用信息并在室内复杂环境和近距离条件下实现对常见双手静态交互动作的识别,提出一种基于多特征融合及生物启发式遗传算法优化多分类支持向量分类器(mu... 详细信息

深度相机的发展使得获取手势骨骼信息更加方便,为了从多维手势骨骼节点大数据中获取有用信息并在室内复杂环境和近距离条件下实现对常见双手静态交互动作的识别,提出一种基于多特征融合及生物启发式遗传算法优化多分类支持向量分类器(multiclass-SVC)的静态手势识别方法。利用手势骨骼数据设计了新的手势特征且通过特征组合策略建立更全面的手势特征序列,削弱了冗余特征产生的影响,提高了数据处理能力;采用生物启发式遗传算法优化multiclass-SVC的核函数与惩罚参数,得到最优核函数和惩罚参数,能够克服因随机选择核函数和惩罚参数导致手势识别准确度低的缺点;运用P、R、F1、A度量指标对手势识别模型进行综合评估,且通过与KNN、MLP、MLR、XGboost等模型的对比实验,验证了所提手势识别模型能有效提高手势识别准确度;通过迭代增加手势样本数据进行模型训练的方法分析了样本容量对手势识别准确度的影响,提供了一种提高手势识别准确度的有效方法。实验结果表明,手势识别准确率达到98.4%,识别算法的查准率、查全率和F1性能评测指标均值不低于0.98。

关键词：体感控制器手势特征序列多分类支持向量分类器遗传算法

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融合批量再标准化和YOLOv3的手势识别研究

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计量学报 2021年第1期42卷 29-34页

作者：程淑红程彦龙燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004

针对复杂场景下手势分割准确性低,手势细粒度特征描述不充分和手势识别实时性差的问题,提出融合批量再标准化和YOLOv3的手势识别算法。首先,在复杂背景及不同光照条件下采集20种手势,运用数据增广策略进行样本扩充并建立标准手势库;然... 详细信息

针对复杂场景下手势分割准确性低,手势细粒度特征描述不充分和手势识别实时性差的问题,提出融合批量再标准化和YOLOv3的手势识别算法。首先,在复杂背景及不同光照条件下采集20种手势,运用数据增广策略进行样本扩充并建立标准手势库;然后通过K均值维度聚类获取训练集手势锚点框,负责对不同尺度手势进行检测;最后利用迁移学习和微调方法训练得到手势识别模型。为解决YOLOv3网络在手势训练阶段和预测阶段进行规范化处理时数据间可能存在较大偏差问题,采用批量再标准化方法提高手势识别准确性。手势识别过程具有快速、准确、非接触的优势,实验表明在正常实验环境下,手势平均识别率为97.6%,对于复杂背景下干扰较大的手势平均识别率达到89.2%以上,单次手势识别速度为0.04 s。

关键词：计量学手势识别 YOLOv3 批量再标准化迁移学习图像处理

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基于深度学习的推荐算法研究

基于深度学习的推荐算法研究

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作者：程彦龙燕山大学

学位级别：硕士

随着电子商务网站中商品数量和种类的增多,消费者需要花费更多的时间进行商品的筛选,这种信息过载的现象困扰着人们对有效信息的选择。为了解决以上难题,推荐技术进入了人们的生活,协同过滤推荐是应用最广泛的推荐技术。然而随着网络人... 详细信息

随着电子商务网站中商品数量和种类的增多,消费者需要花费更多的时间进行商品的筛选,这种信息过载的现象困扰着人们对有效信息的选择。为了解决以上难题,推荐技术进入了人们的生活,协同过滤推荐是应用最广泛的推荐技术。然而随着网络人群数量日益增长,协同过滤推荐系统中的数据变得越来越稀疏,这将影响用户间的相似度计算精度,使得将大量的用户群体聚类成不同的群组变得困难,影响近邻用户的选择。同时近邻群组的好坏会对推荐系统的推荐效率产生较大影响。针对上述情况,本文从如何改善聚类、缓解数据稀疏问题和计算用户相似度方面着手,对推荐系统进行研究,以提升推荐系统的推荐质量。首先,针对K-means依靠距离聚类存在局限性进而导致相似用户不能聚集到同一群组,影响推荐质量的问题,提出一种基于深度置信网络的协同过滤推荐算法。该算法根据用户和项目评分矩阵构建用户的特征矩阵;然后采用深度置信网络对用户特征进行训练,根据得到的顶层神经元概率进行用户聚类操作;再计算目标用户与所在群组内用户间的关联度;最后,选取相似度较高部分的用户为目标用户进行相关推荐。其次,针对传统协同过滤推荐算法的数据稀疏性问题和相似性计算存在的缺陷,提出一种融合评分偏离度的深度置信网络推荐算法。该算法首先使用深度学习的深度置信网络对用户进行聚类操作;然后使用评分偏离度相似度计算公式计算同一群组内用户间的关联度;最后,使用同一群组内与目标用户的相似度较高用户实施推荐。最后,对本文提出的算法进行实验考证,并与相关算法进行实验对比,分析实验结果。

关键词：协同过滤深度学习深度置信网络聚类相似度

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基于空间坐标的三维静态手势识别算法研究

基于空间坐标的三维静态手势识别算法研究

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作者：程彦龙燕山大学

学位级别：硕士

手势作为体态语言的一种,从原始社会发展至今始终都是人与人之间使用最广泛,最符合人们交互习惯的交流方式之一。而手势识别技术就是要让计算机识别人的手势并理解多样化的手势含义,从而做出智能反馈。伴随科技持续的创新发展,人们在生... 详细信息

手势作为体态语言的一种,从原始社会发展至今始终都是人与人之间使用最广泛,最符合人们交互习惯的交流方式之一。而手势识别技术就是要让计算机识别人的手势并理解多样化的手势含义,从而做出智能反馈。伴随科技持续的创新发展,人们在生产、生活方式上进入了前所未有的信息化时代,促使人们对媒体设备的性能和用途提出了更高期望,越来越追求更加自然的人机交互。因此手势逐渐成为继鼠标、键盘及按钮等经典交互方式外的一种新颖的智能化人机交互趋势。本文基于空间坐标的三维静态手势识别算法研究面向当前人机交互领域中的系统控制应用,运用深度相机Leap Motion和机器学习相关领域理论,从特征提取和模型搭建两个角度出发,通过建立有效的手势特征向量和手势识别模型,从而实现对多类自定义静态手势精准、快速的识别。以供用户根据具体场景需要将手势识别结果作为系统控制命令进行使用,从而为手势识别技术在系统控制领域的广泛应用提供理论支撑。本文主要工作:（1）基于Leap Motion获取手势骨骼数据,通过分析不同手势特征,建立标准的手势特征向量和手势数据库,并基于PCA算法进行手势数据集的可视化宏观分析;（2）在建立标准手势数据库基础上,考虑有无明显特征学习过程对手势识别模型工作效率的影响,分别搭建PSO-kNN算法和PGA优化的Multiclass-SVC手势识别模型,进行模型的超参数优化、训练和测试以及不同分类模型手势识别准确率的比较。实验结果表明,PGA优化的Multiclass-SVC模型的手势识别效果最佳,手势识别准确率可达97%,手势识别速率为0.001秒,PSO-kNN模型的手势识别效果次之,手势识别准确率可达93%,手势识别速率为0.007秒。（4）设计开发一种基于手势识别的音乐播放器系统,在该案例中实现手势与音乐播放器的凌空交互,初步验证论文研究的手势识别方法在系统控制应用领域的可行性和有效性。

关键词：手势识别 Leap Motion 三维坐标系统控制

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进展期胃癌N3分期及其亚分期在TNM分期系统中的合理性研究

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中华胃肠外科杂志 2016年第7期19卷 749-755页

作者：程彦龙黄锦宇朱志徐惠绵中国医科大学附属第一医院胃肠肿瘤外科沈阳110001

目的研究N3亚分期在UICC／AJCC第七版TNM分期系统中的合理性。方法回顾性分析1980年1月至2010年3月中国医科大学附属第一医院肿瘤外科收治并施行规范D2和D2＋胃癌根治术的610例N3期进展期胃癌患者的临床病理资料，并将患者分为N3a与N3b... 详细信息

目的研究N3亚分期在UICC／AJCC第七版TNM分期系统中的合理性。方法回顾性分析1980年1月至2010年3月中国医科大学附属第一医院肿瘤外科收治并施行规范D2和D2＋胃癌根治术的610例N3期进展期胃癌患者的临床病理资料，并将患者分为N3a与N3b两个亚组，比较两组的临床病理特点；分别采用Log-rank检验和Cox比例风险模型对N3期及其亚分期患者预后进行单因素和多因素分析；采用Kaplan-Meier生存曲线计算各组术后5年生存率并进行比较。结果610例患者中，男性426例，女性184例，年龄（57±11）岁。术中共捡取淋巴结19842枚，转移9575枚（48．3％）。N3a期394例，N3b期216例。全组患者5年生存率为20．0％。对预后进行单因素分析显示，影响N3期胃癌预后的因素包括主癌灶部位（P=0．000）、癌灶大dx（P=0．003）、Borrmann分型（P=0．000）、病理类型（P=0．043）、淋巴管癌栓（P=0．000）、生长方式（P=0．019）、浸润深度（P=0．000）、胃切除范围（P=0．000）和N3亚分期（P=0．000）；进一步分组分析发现，影响N3a期进展期胃癌预后的因素包括癌灶大小（P=0．028）、浸润深度（P=0．000）和胃切除范围（P=0．002）；影响N3b期进展期胃癌预后的因素包括Borrmann分型（P=0．034）、淋巴管癌栓（P=0．002）、浸润深度（P=0．008）和胃切除范围（P=0．003）。多因素分析显示，淋巴管癌栓（P=0．009）、胃切除范围（P=0．001）、浸润深度（P=0．000）和N3亚分期（P=0．000）为N3期进展期胃癌预后的独立危险因素；胃切除范围（P=0．004）和浸润深度（P=0．001）为N3a期进展期胃癌预后的独立危险因素；淋巴管癌栓（P=0．006）和浸润深度（P=0．009）为N3b期进展期胃癌预后的独立危险因素。进一步比较发现，T2-4期胃癌中，N3a期与N3b期患者的5年生存率差异具有统计学意义（P=0．000）；其中T2N3a期与T2N3b期差异无统计学意义（P=0．140），但T3N3a期与T3N3b期，T4aN3a期与T4aN3b期，以及T4bN3a期与T4bN3b期的5年生存率差异均具有统计学意义（均P〈0．05）。此外，目前划人ⅢA期的T2N3、ⅢB期的T3N3a与ⅢC期的T4aN3a期患者，以及目前划入ⅢB期的T3N3b与ⅢC期的T4aN3b、T4bN3a期患者的5年生存率差异均无统计学意义（分别为P=0．506和P=0．283）。而目前同划人ⅢC期的T4aN3a与T4bN3a，以及T4aN3b与T4bN3b期患者的5年生存率差异均具有统计学意义（分别为P=0．000和P=0．041）。结论N3亚分期应纳入最终的TNM分期系统中，建议可将T2M、T3N3a与T4aN3a划入ⅢA期，将T3N3b、T4aN3b与T4bN3a划人ⅢB期，将T4bN3b划人ⅢC期或Ⅳ期。

关键词：胃肿瘤 N3亚分期临床病理特点预后

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浅析学生逃学的原因及对策

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中小学教育与管理 2005年第9期 23-24页

作者：程彦龙河北博野县程委中学

有一些学校的学生．尤其是经济比较发达的地区的学生．存在厌学的情绪，经常逃学，不仅给学生家长带来了困惑和担忧．耽误了学生的学习，而且影响了学校的正常管理工作。造成学生逃学的原因不是单一的．各个方面的原因都有。根据我多年... 详细信息

有一些学校的学生．尤其是经济比较发达的地区的学生．存在厌学的情绪，经常逃学，不仅给学生家长带来了困惑和担忧．耽误了学生的学习，而且影响了学校的正常管理工作。造成学生逃学的原因不是单一的．各个方面的原因都有。根据我多年从事学生管理工作的经验，我分析了一下学生逃学的原因，并总结了一些解决学生逃学问题的对策。

关键词：原因及对策学生逃学学生管理工作经济比较学生家长学校厌学学习

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