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徐姗姗: 作品数：20 被引量：97H指数：5; 供职机构：南京林业大学信息科学技术学院更多>>; 发文基金：国家自然科学基金江苏省自然科学基金中国博士后科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术农业科学电子电信天文地球更多>>

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基于微信公众号的校园网络报修平台设计被引量：2: 2017年; 该文论述了一个基于微信公众号的WEB应用程序模型,并详细介绍了PHP技术开发的一个校园网络报修平台,可供用户、维修人员和管理员来使用,不同的角色具有不同的功能、和不同的操作权限,通过各自不同的权限,实现数据的隔离和数据的安全,以确保系统能够稳定运行。; 徐姗姗高弛; 关键词：校园网

灰色关联分析和深度学习的大学生就业质量评价模型被引量：4: 2021年; 大学生就业质量与多种因素有关,每一种因素对大学生就业质量评价贡献不一样,传统方法没有考虑该问题,使得大学生就业质量评价精度低。为了改善大学生就业质量评价效果,提出灰色关联分析和深度学习的大学生就业质量评价模型。首先选择大学生就业质量的评价指标,并采用灰色关联分析确定每一种指标对大学生就业质量评价结果影响的权值;然后根据权值重构大学生就业质量评价学习样本,通过深度学习算法对大学生就业质量评价模型的输入和输出之间的变化关系进行训练建模,得到最优的大学生就业质量评价模型;最后采用多个具体大学就业质量数据进行实例分析,所设计模型的大学生就业质量评价精度大约为93%,而当前经典模型的大学生就业质量评价精度却低于90%,同时所设计模型提高了大学生就业质量评价训练速度,提升了大学生就业质量评价效率。; 孟晓轲徐姗姗; 关键词：大学生就业灰色关联分析数据分析

基于机器学习的互联网评论倾向性分析相关算法研究被引量：1: 2019年; 主要研究网络评论信息的情感倾向性判断的方法,针对于传统IG算法和TF-IDF算法所存在的不足,提出了改进的IG算法和TF-IDF算法。并针对于朴素贝叶斯方法、KNN算法以及SVM分类算法的不足,提出了融合分类器。通过实验表明,该融合分类器取得了一定的效果,能有效的提高分类准确率。; 吴菲徐姗姗

一种用于林业树种识别的遥感装置: 本实用新型公开了一种用于林业树种识别的遥感装置，包括钻头，还包括将装置固定防止偏移的固定结构、使装置探测范围更广的升降结构以及防止踩踏导致装置损坏的缓冲结构，所述钻头的顶端安装有安装框体，且安装框体内部的顶端安装有信号发...; 孙树红徐姗姗; 文献传递

径向基网络中样本属性的贡献因子研究: 2012年; 通常对径向基(radial basis function,RBF)神经网络的改进大多是注重隐藏节点选取、大规模数据学习速率和函数组织形式,忽视了初始输入样本自身间的结构信息。研究发现,输入样本的不同属性对分类能力影响的程度也不同,即每个属性应该有自己的分类权重。在对样本归一化预处理后,研究了不同属性在分类时的贡献因子,提出了新的算法模型CFRBF(contribution factors RBF),用贡献因子来描述样本各个属性的重要性。选用了蛋白质二级预测问题来验证模型,传统的二级预测是将样本直接输入网络,仅仅依靠海明距离来分类,丢失大量信息。针对设计的新模型,使用了一种新的组织形式来解决预测问题。实验证明,采用新的组织形式后网络性能明显提高,而用CFRBF算法后其精度再次提高。同时通过贡献因子可以揭示看似无规律的蛋白质序列之间氨基酸构态影响关系,而且还能给出样本不同属性的分类重要性。; 徐昇业宁徐姗姗; 关键词：贡献因子径向基网络结构信息

基于图像识别技术的智慧农业机器人: 本实用新型公开了基于图像识别技术的智慧农业机器人，包括机箱，所述机箱的前侧铰接有箱门，所述箱门的一侧固定安装有AI智能视觉云台，所述机箱的内部一体成型有安装腔，所述安装腔的内壁固定安装有固定板，所述固定板的顶部由左往右依...; 徐姗姗孙飞; 文献传递

基于深度学习特征和非线性支持向量机的板材表面缺陷识别方法被引量：11: 2019年; 深度学习是一种有效的特征学习方法,具有很强的自主学习能力。研究了基于深度学习特征与非线性支持向量机(NSVM)分类算法相结合的板材表面缺陷识别方法。首先,针对深度学习模型需要海量训练数据的特性,使用旋转剪切的方法对采集到的原始板材表面缺陷图像进行数据扩增;其次,使用扩增后的板材表面缺陷图像数据集对笔者提出的深度卷积神经网络(CNN)模型进行训练,并使用训练好的网络提取不同种类缺陷图像的深度特征;然后,为了消除深度特征中的冗余数据,并增强数据的表达能力,运用基于1范数的非贪婪主成分分析(Non-greedy PCA-L1)算法对板材的深层语义特征进行特征降维和特征增强;最后,运用增强后的深度特征训练NSVM模型,并使用训练好的NSVM模型对原始板材表面缺陷图像的测试集进行分类。实验结果表明,笔者提出的识别方法具有较好的鲁棒性和实用性,可取得目前较好的分类效果,针对结疤、压痕和无损3种板材表面缺陷识别率可达99%以上。; 高琳明徐风李享徐姗姗窦立君; 关键词：特征提取支持向量机

针对图像区域连续化问题的立体匹配算法: 2011年; 传统图割算法解决双目立体匹配问题,在高精度的同时需要消耗大量时间.提出一种新的算法,将最小割求取问题转化为贪心问题,从而降低算法复杂度.由于转化后的图割在处理图像区域连续化问题时效率低下,给出了图割与区域匹配相结合的GR(Graphic Cut in Region)算法,算法不仅将图割理论运用到立体匹配问题中,且在求取初始视差时提出了用窗口单位化匹配代价算法来提高初始视差的精度.实验证明,该算法在图像区域连续化时有较好的效果,明显提高了匹配的精度,且复杂度也大大降低.; 徐姗姗刘应安徐昇; 关键词：图割

图匹配算法激光扫描点云树干分割被引量：7: 2021年; 目的移动激光扫描系统能够成功采集丰富的城市行道树侧边信息,然而由于点云数据规模大、密度欠均匀和噪声多等原因,导致行道树的提取精度和效率偏低。为此,本文提出一种基于层次聚类的算法从移动激光扫描点云中提取树干。方法采用自下而上的聚类策略合并目标区域,基于点云间欧氏距离和点云的局部主方向计算聚类所需的邻近矩阵,通过构造能量函数评估不同的簇合并方案,将能量函数最小化问题转换为计算二分图匹配问题,求解二分图的最小代价完美匹配获得全局最优的层次聚类。结果实验在公开的巴黎场景数据集与自采集的南京黄埔路场景数据集上进行测试,本文提出的自下向上的聚类算法成功地从点云中提取出树干和主要树枝点,其中提取树干的平均正确率、完整率和F-score分别为98.5%、94.8%和0.97,与其他算法中最好的实验结果对比,分别提高了1.0%、0.6%和0.02。结论实验结果表明,本文算法通过优化层次聚类中的簇合并,可以有效减少聚类中的"过分割"和"欠分割",提高点云中树干的分割精度与效率。; 徐姗姗; 关键词：计算机视觉图匹配层次聚类点云数据城市行道树

一个基础性定理与斯特林公式的证明: 2018年; 这篇论文提出并证明了一个可据以发现和证明某些渐近公式的基础性定理,并利用这个定理证明了两种不同形式的斯特林公式,证法简明易懂.论文还对这一基础性定理作了简短的讨论.; 徐风徐姗姗; 关键词：基本定理斯特林公式

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