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  • 【期刊】 MEABP神经网络输电线路覆冰厚度短期预测方法

    刊名:电脑编程技巧与维护 作者:袁和金 ; 高亭 关键词:思维进化算法 ; 输电线路覆冰厚度预测 ; 神经网络 ; 微气象 机构:华北电力大学计算机系 ; 华北电力大学计算机系 年份:2018
    摘要:输电线路覆冰对输电网的安全运行有着巨大的破坏性,在自然状态下,输电线路覆冰厚度呈非线性增长态势,且形成影响因素众多,难以通过简单的拟合函数来进行覆冰厚度预测。针对以上问题,引入BP神经网络进行覆冰厚度的短期预测。针对BP神经网络易陷入局部最优、过拟合、低稳定性等缺点,结合思维进化算法(MEA)的全局搜索能力,使用思维进化算法优化后的BP神经网络(MEABP)模型对输电线路覆冰厚度短期预测。实验结果表明,在考虑风速、风向、温度、湿度、气压、光照强度等几种影响因素下,MEABP预测模型能更加准确稳定地预测出短期输电线路覆冰厚度。
  • 【专利】 基于注意力机制和3D卷积神经网络的人体行为识别方法

    作者:袁和金 ; 牛为华 ; 张颖 ; 崔克彬 年份:2018
    摘要:本发明公开了一种基于注意力机制和3D卷积神经网络的人体行为识别方法,该人体行为识别方法构建了一个3D卷积神经网络,该3D卷积神经网络的输入层包括原始灰度图和注意力矩阵两个通道。该方法中构建了识别视频中的人体行为的3D CNN模型,引入了注意力机制,计算两帧间的距离作为注意力矩阵,和原始人体行为视频序列构成双通道输入到构建的3D CNN中,让卷积操作对视觉重点区域进行着重特征提取。同时,对3DCNN结构进行优化,在网络中加入Dropout层随机冻结网络部分连接权值,使用ReLU激活函数,提高网络稀疏性,解决随着维度增加、层数加深引起的计算量剧增、梯度消失的问题,防止小数据集下的过拟合,提升网络识别准确率的同时减小时间的损耗。
  • 【专利】 一种断路器状态评估参数获取方法

    作者:袁和金 ; 牛为华 ; 崔克彬 ; 赵书涛 年份:2015
    摘要:本发明涉及一种断路器状态评估参数获取方法,属于设备状态监测技术领域,在与断路器刚性连接的部位上固定辅助标志物,用高清高速相机拍摄断路器开合过程中辅助标志物运动的序列图像,采用快速搜索块匹配方法估计辅助标志物在每帧图像中的位置从而获取运动轨迹,再利用菱形搜索块匹配方法得到质心的三维坐标及行程时间曲线,根据曲线就可以计算断路器的分合闸速度、行程、超行程和过冲量等机械特性参数,将机械特性参数输入极限学习机获得断路器状态评估参数,该获取方法应用在断路器进行在线检测,可以为断路器状态评估提供参数,同时避免了在线工作的断路器故障停机造成的工作中断,以及停机检测发生故障的情况,适于在相关领域推广应用。
  • 【期刊】 基于HV分割的快速分形图像编码算法

    刊名:软件导刊 作者:袁和金 ; 张林娜 关键词:HV分割 ; 图像编码 ; 分形码 机构:华北电力大学计算机系 ; 华北电力大学计算机系 年份:2017
    摘要:针对现有分形算法存在的编码时间过长问题,对HV分割算法进行改进,提出一种基于HV分割的快速分形图像编码算法。该算法首先通过条件限制策略约束R块分割方向及位置,然后采用局部码本寻找分割块的最优匹配,最终得到图像的分形码。在ORL人脸库上的编码实验显示,相对于无策略HV分割算法,该方法的编码速度提高了7%。与现有方法相比,该方法减少了分割块数,在保证解码质量的前提下提高了编码效率。
  • 【期刊】 人体行为识别的Markov随机游走半监督学习方法

    刊名:计算机辅助设计与图形学学报 作者:袁和金 ; 王翠茹 关键词:人体行为识别 ; 编辑距离 ; Markov随机游走 ; 半监督学习 机构:华北电力大学计算机系 ; 华北电力大学计算机系 年份:2011
    摘要:针对目前人体行为识别方法大都需要大量有标注样本的问题,提出一种基于Markov随机游走的半监督人体行为识别算法.首先提取序列图像各帧人体区域的网格统计特征,再采用基于对手惩罚策略的竞争神经网络对其进行聚类和编码,将图像序列表示的人体行为变换为符号序列;然后根据行为之间的归一化编辑距离建立已标注行为、未标注行为和类别之间的Markov链,并采用Markov随机游走过程来预测未标注行为的类别;最后采用最大后验概率准则对观测到的未知行为进行分类.对Weizmann数据集中人体行为的识别实验结果表明,该方法是一种有效的人体行为识别方法,在标注样本很少的情况下平均识别精度可以超过80%.
  • 【专利】 基于局部码本的四叉树分形的图像检索方法

    作者:袁和金 ; 牛为华 ; 张林娜 ; 崔克彬 年份:2018
    摘要:本发明涉及一种基于局部码本的四叉树分形的图像检索方法,将图像等分为尺寸相同的四个R块,构成第一层的R池,针对每个R块选取D块构成D池,其中,D池中的码本为局部码本;所述的局部码本的选择策略为待匹配块的左侧、中部和右侧,即每个R块对应3个D块,分别计算这3个D块与R的匹配程度,若3个D块均满足条件则进行标记;若3个D块均不满足条件,则对R块进行4等分,一个R块分割为4个R块,对这4个R块重新构建相应的D池,继续检测,直到所有的R块都能找到匹配块,或者满足最大的层次为止;若已经到了最大层次依然没有找到最优匹配块,则用最相似匹配块替代;记录这些匹配块的位置关系作为图像的特征值。
  • 【期刊】 一种基于HMM聚类的视频目标轨迹分析方法

    刊名:华北电力大学学报(自然科学版) 作者:袁和金 ; 吴静芳 ; 贾建军 关键词:轨迹模式分析 ; 隐马尔科夫模型 ; 异常检测 ; 视觉监控 ; 聚类 机构:华北电力大学计算机科学与技术学院 ; 华北电力大学计算机科学与技术学院 ; 石家庄经济学院信息工程学院 ; 河南驻马店电业局 年份:2010
    摘要:针对视觉监控中基于运动轨迹的目标行为分析问题,提出了一种基于隐马尔科夫模型(HMM)聚类的轨迹分布模式提取和异常行为检测算法。首先为每一条运动轨迹训练一个HMM,并通过这些模型来计算轨迹两两之间的距离;然后对该距离矩阵采用主元分析法(PCA)降维并以降维后的每一行作为对应轨迹的特征进行模糊C均值聚类,接着为聚类后的每一类轨迹训练一个HMM作为其分布表达模型;最后利用这些HMM模型来检测给定轨迹所表示的目标行为是否异常。对不同场景的轨迹分析实验表明了方法的有效性。
  • 【期刊】 基于属性约简-聚类分析的集成神经网络

    刊名:系统仿真学报 作者:袁和金 ; 周涛 ; 张艳宁 ; 陆惠玲 ; 李军 ; 魏巍 关键词:属性约简 ; 聚类分析 ; 集成神经网络 ; 序列目标 机构:西北工业大学计算机学院 ; 西北工业大学计算机学院 ; 陕西理工学院数学系 ; 陕西理工学院计算机系 年份:2010
    摘要:如何构造具有较大差异性的单神经网络是提高集成神经网络分类性能的一个重要问题。这里通过研究在特征空间和样本空间上均有差异的基础上提取训练样本的方法,提出了一种新的基于粗糙集的属性约简和聚类分析的集成神经网络的序列目标分类算法,由于训练单分类器时样本的差异性较大,所以能够有效的保证集成分类器的分类性能。该方法首先在训练视频中连续提取单帧图像中的目标—人,人群,汽车,提取轮廓特征、几何特征作为目标的描述属性;其次对所提取的三类目标样本数据进行属性约简,得到三类样本的特征分布子空间;再次采用基于对手惩罚策略的竞争学习算法(RPCL)进行聚类分析,得到在相应样本空间中的样本分布;最后采用提出的单个神经网络生成算法得到单个神经网络并采用相对多数方法对神经网络进行集成。这里采用基于boosting、Bagging方法的集成神经网络和算法进行比较,结果表明本方法的分类精度要高于传统方法,是一种有效的目标分类算法。
  • 【期刊】 信息隐藏技术课程研究性教学改革研究

    刊名:计算机教育 作者:袁和金 ; 程晓荣 关键词:研究性教学 ; 信息隐藏 机构:华北电力大学计算机系 ; 华北电力大学计算机系 年份:2016
    摘要:如何提高信息隐藏技术课程的教学水平,使学生真正学懂、学好这门课,并不断提高分析和解决问题的能力,是该课程教学中应该重点研究和探讨的问题。文章结合实际的教学情况,探讨针对该课程开展研究性教学的基本思路、问题设计和实施方案。
  • 【期刊】 基于3D卷积神经网络的人体行为识别方法

    刊名:软件导刊 作者:袁和金 ; 张颖 关键词:人体行为识别 ; 3D卷积神经网络 ; 深度学习 机构:华北电力大学计算机系 ; 华北电力大学计算机系 年份:2017
    摘要:为了提高视频中人体行为识别的准确率,更好地利用视频中的原始信息,提取出更具有代表性的特征,提出一种基于3D卷积神经网络的人体行为识别方法。该方法构建了一个深层三维卷积神经网络模型,使用三维卷积核进行卷积操作,提取视频中人体行为的时域和空域特征,通过多层卷积操作对底层特征进行再组合,得到抽象的高维特征。在KTH数据集上的实验结果表明,该方法有较好的识别效果。
  • 【期刊】 基于Web Services的电视台应用系统集成的设计与实现

    刊名:计算机时代 作者:袁和金 ; 王妤 关键词:Web Services ; 应用系统集成 ; 电视台 ; 安全访问控制 机构:保定电视台 ; 保定电视台 ; 华北电力大学计算机学院 年份:2008
    摘要:提出了一种基于Web Services的电视台应用系统集成方案,给出了系统的分层架构,并以新闻节目集成制作系统为例对系统的总体设计、安全访问控制、基于Web Services的应用封装和开发等关键技术进行了探讨,给出了具体的实现方法和代码。
  • 【期刊】 基于归一化编辑距离和谱聚类的轨迹模式学习方法

    刊名:计算机辅助设计与图形学学报 作者:袁和金 ; 张艳宁 ; 周涛 ; 佘红伟 ; 李秀秀 关键词:轨迹模式 ; 归一化编辑距离 ; 异常检测 机构:西北工业大学计算机学院 ; 西北工业大学计算机学院 ; 西北工业大学计算机学院 ; 西北工业大学计算机学院 ; 西北工业大学计算机学院 ; 西北工业大学计算机学院 ; 西安710072华北电力大学计算机科学与技术学院保定071003 ; 西安710072陕西理工学院数学系汉中723000 年份:2008
    摘要:针对欧氏距离和Hausdorff距离等在描述目标运动轨迹差异性时度量不够准确的问题,提出一种基于归一化编辑距离和谱聚类的轨迹分布模式学习方法.首先对目标的运动轨迹进行矢量量化编码;然后采用归一化的编辑距离来度量轨迹编码序列之间的差异,得到归一化编辑距离矩阵;再通过该矩阵进行谱聚类来提取轨迹的分布模式;最后利用所提取的轨迹分布模式确定整条轨迹及其局部是否异常.通过仿真和真实场景的实验验证了该方法的有效性.
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