马云艳
- 作品数：10 被引量：16H指数：2
- 供职机构：鲁东大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金山东省科技发展计划项目山东省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学生物学一般工业技术更多>>
- 基于PCNN内部活动项的彩色图像增强算法被引量：5
- 2019年
- 脉冲耦合神经网络(PCNN)是一种受哺乳动物视觉神经系统启发而提出的新型单层神经网络,具有生物学依据,因而在图像处理领域具有天然优势。通过对PCNN工作过程的分析和工作原理的研究,发现PCNN内部活动项本身对原始图像就具有明显的增强作用,将其与基于人眼视觉的亮度调节算法相结合,提出了一种自适应调节亮度的彩色图像增强算法。与目前常见图像增强算法相比,无论从定性还是定量角度来看,所提算法都取得了很好的效果,并且代码更简洁,运行更高效。
- 徐敏敏寇光杰马云艳岳峻贾世祥张志旺
- 关键词：PCNN图像增强视皮层神经元
- 充满智慧的新加坡现代教育剖析被引量：2
- 2014年
- 作为一个小国,新加坡独立后高度重视发展教育,通过一系列与时俱进的教育改革,不断完善教育体系,培养、培训和引进大批人才,带动了经济的高速发展,实现了经济腾飞。可以说,教育在新加坡发展进程中扮演了关键角色。研究新加坡的教育,借鉴其教育改革发展进程中的成功经验,对中国优先发展教育,加快教育改革发展步伐,提升教育的国际竞争。
- 张佩佩马云艳
- 关键词：新加坡教育公民道德教育教育发展战略教育体系外籍教师
- 仿生自然计算研究综述被引量：4
- 2014年
- 介绍了仿生自然计算这一新兴交叉学科的含义及研究范围,讨论了仿生计算与其它自然计算分枝的关系。将几种常见种仿生自然计算模型,按照人类社会、生物群体、个体、组织器官、细胞、分子等不同的层次进行了分类综述,并介绍了各种算法的最新研究进展。
- 寇光杰马云艳岳峻邹海林
- 关键词：进化计算免疫计算DNA计算
- 基于Lasso类方法在时间序列变量选择中的应用被引量：2
- 2016年
- 在时间序列场合下对Lasso方法与Adaptive Lasso方法进行比较,数值模拟结果表明Adaptive Lasso方法比Lasso方法更加有效.通过对沪深300指数的技术指标的历史数据进行变量选择,比较发现二者均可以有效并准确地选择出合适变量,且Adaptive Lasso方法的参数估计相对更加精确.最后,根据选出变量及其参数进行预测,结果表明Adaptive Lasso方法变量选择和参数估计效果良好.
- 杨丽娟马云艳
- 关键词：时间序列
- 相依数据下协变量调整回归模型及其在金融时间序列中的应用
- 经典的统计学是建立在独立性假设之上的。独立随机变量的极限理论在20世纪30年代至40年代已经得到完善的发展,这些极限理论在统计学中起着至关重要的作用,是人们进行统计推断的理论基础。虽然独立性假设在某些时候是合理的,但是要...
- 马云艳
- 关键词：相依数据非参数回归模型局部多项式估计拟合优度检验金融时间序列似然比检验
- 文献传递
- 时间序列中的协变量调整非参数回归模型（英文）
- 2015年
- 在某些场合,回归模型中的预测变量与响应变量不能被直接观测,而是受到某个可观测变量的影响,在这种情况下人们提出了协变量调整模型.本文在时间序列场合下讨论协变量调整非参数回归模型(CANR),提出了回归函数的两步估计法,在α-混合条件下讨论了估计的大样本性质,最后研究了模型在模拟和实际金融数据中的应用.
- 马云艳寇光杰
- 关键词：Α-混合
- 膜计算在图像处理中应用的研究进展及展望被引量：1
- 2014年
- 膜计算是仿生自然计算中新兴的一个极具潜力的学科分支。首先介绍了膜计算的概念、分类和定义;然后从图像分割、增强、细化等几个不同的应用层面对膜计算系统在图像处理领域的应用情况进行了分类综述,并分析讨论了有关膜计算实现方法的最新进展;最后对膜计算系统在图像处理领域的应用研究进行了总结展望。
- 寇光杰马云艳岳峻邹海林
- 关键词：图像处理图像细化
- 融合SRADPRO和SCM模型的SAR图像分割被引量：1
- 2016年
- 将改进后各向异性扩散相干斑抑制算法(SRADPRO)用于合成孔径雷达(SAR)图像相干斑抑制,并和脉冲发放皮层模型(SCM)结合,提出一种自适应SAR图像分割算法.该算法首先计算SAR图像均匀采样区的标准差,并以此评价SAR图像中相干斑的影响程度,进而自适应地决定是否采用SRADPRO进行降斑处理,然后再利用SCM进行图像分割.由于SCM的自动波扩散机理,使得该算法在获得分割后的SAR目标的同时,也得到了目标边缘检测结果.与多种常规算法的比较结果证明了SAR图像分割算法的有效性.
- 寇光杰马云艳岳峻
- 关键词：各向异性扩散边缘检测相干斑
- 基于局部LRS方法的稀疏信号片段检测
- 2012年
- 在稀疏信号的检测问题中,两个重要的挑战是如何提高检测精确度和降低计算复杂度。提出局部似然比选择法(LRSL)并用于检测一维噪声数据中的稀疏信号片段。与一般的似然比选择法(LRS)不同,LRSL方法首先选出观测值大于某个阈值的点,然后再从这些点的邻域内进行检测。由于信号片段的稀疏性,LRSL方法能够显著地降低计算复杂度。另外,理论渐近结果表明,与LRS相比,LRSL方法能检测到更加微弱的信号。仿真结果表明所提出的方法具有更高的检测精度和检测效率。
- 马云艳栾贻会
- 关键词：计算复杂度
- 一种基于视皮层神经元模型的彩色图像签名算法被引量：2
- 2015年
- 针对彩色图像签名问题进行了研究,基于哺乳动物视皮层神经元工作原理,提出了一种三通道脉冲发放皮层模型TSCM(Triple-Channel Spiking Cortical Model),实现了对彩色图像不变性特征的有效提取。TSCM模型不但具有常规脉冲耦合神经网络签名算法的平移、旋转、缩放不变性,而且算法更加简洁高效,对于噪声影响具有更强的鲁棒性。实验仿真结果验证了该算法的有效性。
- 寇光杰马云艳岳峻邹海林
- 关键词：脉冲耦合神经网络视皮层神经元
