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基于模糊关联的不平衡数据分类算法研究

齐齐哈尔大学学报（自然科学版） 2023年第4期39卷 21-27页

作者：刘影徐辉安徽电子信息职业技术学院软件工程学院安徽蚌埠233030

由于信息时代数据量的爆炸式增加,高精度分类海量数据中的稀有种类数据是数据挖掘领域研究的热点。为提升不平衡数据集分类精度,深入研究基于Python的不平衡分类数据模糊关联混合算法,基于不平衡数据爬虫得到不平衡分类数据,采用AdaBoos... 详细信息

由于信息时代数据量的爆炸式增加,高精度分类海量数据中的稀有种类数据是数据挖掘领域研究的热点。为提升不平衡数据集分类精度,深入研究基于Python的不平衡分类数据模糊关联混合算法,基于不平衡数据爬虫得到不平衡分类数据,采用AdaBoost.M1W集成学习算法训练不平衡数据集,从分类精度、分类器效率和分类器规模3方面进行对比。仿真实验结果表明,所提算法在自然不平衡数据集和人工不平衡数据集都具有较高精度,分类性能较优。

关键词：模糊关联不平衡分类分类器关联分类规则模糊项

基于虚拟现实的复杂场景非显著目标跟踪方法研究

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齐齐哈尔大学学报（自然科学版） 2023年第1期39卷 53-58页

作者：单盛安徽电子信息职业技术学院软件工程学院安徽蚌埠233000

为避免复杂场景中的干扰因素影响非显著目标跟踪准确度,提出基于虚拟现实的复杂场景非显著目标跟踪方法。通过中值滤波设置图像窗口大小,统计相邻像素点最大中值,定义复杂场景特征区间。基于虚拟现实技术转换跟踪平面三维信息,利用正交... 详细信息

为避免复杂场景中的干扰因素影响非显著目标跟踪准确度,提出基于虚拟现实的复杂场景非显著目标跟踪方法。通过中值滤波设置图像窗口大小,统计相邻像素点最大中值,定义复杂场景特征区间。基于虚拟现实技术转换跟踪平面三维信息,利用正交原理计算空间位置,对应区间目标坐标。设定模糊逻辑集合,采用最大隶属度量方法构建隶属度函数,在复杂场景内跟踪非显著目标,完成非显著目标跟踪。设定多组目标跟踪场景,分别在影响因素较少、光感条件变化强烈、快速运动过程中和遮挡干扰背景五组条件下,测试非显著目标跟踪效果。实验结果表明,所提方法在上述设定中均可以完成准确跟踪,定位得到目标物。

关键词：虚拟现实复杂场景非显著目标目标跟踪

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面向大数据的可扩展网络服务框架设计

兰州文理学院学报（自然科学版） 2023年第1期37卷 50-55页

作者：苏警安徽电子信息职业技术学院软件工程学院安徽蚌埠233000

为了提高面向大数据应用的网络效率,结合软件定义网络技术,提出一个可扩展网络服务框架(HiSPNetS).HiSPNetS在大数据环境中提供了高性能、可扩展、可编程的网络服务.实验结果表明,HiSPNetS提供了应用感知的网络服务,同时支持差异化服务... 详细信息

为了提高面向大数据应用的网络效率,结合软件定义网络技术,提出一个可扩展网络服务框架(HiSPNetS).HiSPNetS在大数据环境中提供了高性能、可扩展、可编程的网络服务.实验结果表明,HiSPNetS提供了应用感知的网络服务,同时支持差异化服务,确保传输路径的服务质量(QoS).

关键词：大数据应用服务质量可扩展性

项目实践式教学在“动漫设计”课程中的应用研究——以安徽电子信息职业技术学院为例

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安徽电子信息职业技术学院学报 2023年第4期22卷 61-64,69页

作者：丁静怡安徽电子信息职业技术学院软件工程学院安徽蚌埠233000

当前高职院校动漫专业非艺术类生源学生较多,为了培养更多适应企业需求的高质量动漫制作人才,从基础课程、专业课程、动漫项目实践等多方面入手,进行课程教学改革,以项目实践式教学在动漫设计课程中的应用研究,探寻更加适合高职院校学... 详细信息

当前高职院校动漫专业非艺术类生源学生较多,为了培养更多适应企业需求的高质量动漫制作人才,从基础课程、专业课程、动漫项目实践等多方面入手,进行课程教学改革,以项目实践式教学在动漫设计课程中的应用研究,探寻更加适合高职院校学生的培养方法。

关键词：高职院校项目实践式动漫设计

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基于Web技术的沉浸式虚拟现实框架研究

信阳农林学院学报 2022年第2期32卷 125-129页

作者：单盛安徽电子信息职业技术学院软件工程学院安徽蚌埠233000

基于Web开发技术提出了一种于虚拟现实中实现沉浸式体验的框架(Web-based Immersive Virtual Reality,WIVR)。WIVR建立在WebVR、React和A-Frame等主流组件上,提供创建工作流可视化的功能,使具有不同专业水平的用户能够快速开发基于Web... 详细信息

基于Web开发技术提出了一种于虚拟现实中实现沉浸式体验的框架(Web-based Immersive Virtual Reality,WIVR)。WIVR建立在WebVR、React和A-Frame等主流组件上,提供创建工作流可视化的功能,使具有不同专业水平的用户能够快速开发基于Web的沉浸式分析体验。首先设计了WIVR的构建器,为用户提供创建工作流程的接口。然后,设计了可视化的配置流程,用户可以通过可视化配置文件来定制沉浸式的虚拟现实环境。其次,设计了WIVR的应用程序接口(API),以满足用户对创建沉浸式环境的定制需求。最后,进行用例分析,以展示WIVR的特性和功能。

关键词：虚拟现实沉浸式环境 Web技术

基于增量时空学习的实时异常行为识别算法研究

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智能计算机与应用 2022年第5期12卷 95-97,101页

作者：胡六四尹汪宏陈俊生王林夏红霞安徽电子信息职业技术学院软件工程学院安徽蚌埠233030

为了实现诸如监控视频等时空数据流的异常检测定位,设计了实时异常行为识别算法(RAID)。该算法使用无监督深度学习方法,进行带有模糊聚合的主动学习,不断更新和学习随时间演变的异常行为。使用通用的真实数据集对RAID进行性能评估,实验... 详细信息

为了实现诸如监控视频等时空数据流的异常检测定位,设计了实时异常行为识别算法(RAID)。该算法使用无监督深度学习方法,进行带有模糊聚合的主动学习,不断更新和学习随时间演变的异常行为。使用通用的真实数据集对RAID进行性能评估,实验结果表明,与现有方法相比RAID在准确性和鲁棒性方面均有较好的表现。

关键词：异常行为识别时空数据深度学习

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基于神经网络的自适应快速视频识别框架

萍乡学院学报 2022年第6期39卷 41-45页

作者：胡六四安徽电子信息职业技术学院软件工程学院安徽蚌埠233000

面向海量视频数据的实时识别需求,提出了基于循环神经网络的分布式自适应视频识别框架(AVRNN),该框架能自适应地选择相关帧以进行实时、快速视频识别。构建了增强记忆的长短期记忆网络,结合全局上下文信息,实现视频帧的实时选择。提出... 详细信息

面向海量视频数据的实时识别需求,提出了基于循环神经网络的分布式自适应视频识别框架(AVRNN),该框架能自适应地选择相关帧以进行实时、快速视频识别。构建了增强记忆的长短期记忆网络,结合全局上下文信息,实现视频帧的实时选择。提出基于策略梯度的训练方法,根据生成的预测,确定接下来要观察的视频帧,并设计了奖励函数来计算预期的效用。提出了基于效用的自适应前瞻推理策略,以降低框架的计算成本。最后使用真实数据集对该框架进行评估,实验结果表明,与现有的方法相比,该框架能有效提高识别精度,降低计算成本。

关键词：神经网络视频识别自适应策略

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大数据视域下Java集合应用研究

福建电脑 2022年第9期38卷 55-58页

作者：彭莉芬安徽电子信息职业技术学院软件工程学院安徽蚌埠233000

为了提升实际工作过程中数据的存储和处理效率,对不同集合类的特征和应用场景的掌握是非常重要的。本文通过分析集合类的底层存储结构,详细解析了集合类的特征及其应用场景,结合大数据应用之热搜关键字排行给出了具体应用示例。运行结... 详细信息

为了提升实际工作过程中数据的存储和处理效率,对不同集合类的特征和应用场景的掌握是非常重要的。本文通过分析集合类的底层存储结构,详细解析了集合类的特征及其应用场景,结合大数据应用之热搜关键字排行给出了具体应用示例。运行结果证明,合理地选用不同的集合类对数据的处理效率起到了至关重要的作用。

关键词：集合类 List Set Map 大数据

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基于小波变换的图像多尺度空间融合算法

上海电机学院学报 2022年第2期25卷 95-99页

作者：单盛安徽电子信息职业技术学院软件工程学院安徽蚌埠233000

图像融合过程中存在信息丢失的问题,导致融合后的图像质量较低。为此,提出基于小波变换的图像多尺度空间融合算法。将源图像矢量化信息转化为稀疏形式,并通过投影将其划分为若干个大小相等的单元块,在小波多尺度变换的支持下,将单元块... 详细信息

图像融合过程中存在信息丢失的问题,导致融合后的图像质量较低。为此,提出基于小波变换的图像多尺度空间融合算法。将源图像矢量化信息转化为稀疏形式,并通过投影将其划分为若干个大小相等的单元块,在小波多尺度变换的支持下,将单元块转换为小波域,实现图像非均匀分块压缩信息的完整感知,利用滑动窗口将小波域分割为不同的尺度,按照尺度域的梯度幅值、区域能量以及匹配度实现图像的融合。结果表明,融合图像的互信息、边缘保持度、相似度、信息熵、平均梯度分别为7.114、0.877、0.982、7.567、9.436,均明显优于对比方法。

关键词：图像处理多尺度空间融合算法小波多尺度变换压缩信息梯度幅值