王娇
- 作品数：7 被引量：24H指数：2
- 供职机构：西南科技大学信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金四川省应用基础研究计划项目国防基础科研计划更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信医药卫生更多>>
- 数据挖掘技术在医疗领域中的应用研究被引量：5
- 2013年
- 由于传统的数据统计方法已无法完成对海量数据信息的挖掘提取,为此数据挖掘技术(DM)被逐渐应用于信息的分析应用研究中。以医疗领域中的Breast Cancer治疗数据的信息挖掘为对象,在WEKA数据挖掘平台下,通过应用贝叶斯网络(BayesNet)算法快速地实现了对治疗信息的挖掘。实验表明,数据挖掘技术的应用对相关信息挖掘领域的研究具有一定的参考价值。
- 周云辉王娇
- 关键词：数据挖掘
- 基于嵌入式的环境温湿度监测系统设计被引量：16
- 2012年
- 主要以库房环境温度和湿度数据监测及预警为研究对象,研究设计了一种基于嵌入式开发的库房环境温湿度监测系统。系统设计通过集成温湿度传感器SHT71检测目标环境温度和湿度信号,并经过一系列信号分析与处理,最终研究实现对目标环境温度和湿度状况的实时监测与预警提示。实验结果表明,系统设计能够较为精确的实现对目标环境温湿度状况的实时监测,具有一定的社会应用价值。
- 周云辉王娇钱云飞
- 关键词：嵌入式温度预警
- 基于图像特征提取与L-系统的植株模型重建研究被引量：1
- 2013年
- 以水稻植株模型的重建为研究对象,为尽可能地保留植株原始形态特征,研究过程中充分运用图像处理技术对水稻植株叶片图像进行了特征信息提取,并应用于叶片器官模型重建;同时,结合L-系统建模方法在稻穗器官模型重建的基础上,将图像处理技术与L-系统建模机制相结合,较为形象、逼真地实现了对水稻植物模型的虚拟重建。实验仿真结果表明,该方法能够较好地保存植株原始形态特征,对相关领域研究具有一定的参考价值。
- 周云辉王娇
- 关键词：特征提取L-系统图像处理
- 基于Overlay-Underlay的功率控制路由算法被引量：1
- 2013年
- 对现有混合式认知无线电网络频谱共享模型进行改进,解决了现有路由算法在干扰与时延处理方面的缺陷,提出了一种基于Overlay-Underlay频谱共享的路由算法。该算法以着色图为路由分析模型,以最短路径和链路状态作为路由指标,以最小累积干扰为信道分配指标,优先接入空闲授权信道,否则利用功率冗余接入,发展了一种具有功率控制的端到端路径选择和信道分配方法。仿真研究结果表明了该算法的有效性,与现有路由算法相比,提高了网络吞吐量,降低了丢包率和端到端时延。
- 黄玉清王娇江虹
- 关键词：信道分配功率控制路由算法频谱共享
- 混合式认知无线电网络路由算法研究
- 2013年
- 由于认知无线电网络频谱的动态性和差异性,使得传统路由算法不能完全适用。通过分析、总结动态频谱与路由跨层设计研究现状,针对混合式认知无线电网络,以着色图模型为分析模型,为避免交叉节点出现影响网络通信性能,将跳数和链路状态的加权和作为路由选择依据,以最小累积干扰为信道分配指标,提出了一种信道分配和路由选择改进算法(ICARS)。仿真结果表明,ICARS算法能获得更好的网络通信质量,为混合式认知无线电网络路由设计提供了一种有效方法。
- 王娇黄玉清江虹周云辉
- 关键词：ICARS路由算法
- 基于贝叶斯网络的认知引擎设计与重配置
- 2013年
- 以往的通信行为指导系统未来通信,以满足用户需求并适应环境变化,是认知无线电系统的核心所在,为此提出了一种基于贝叶斯网络的认知引擎,用于解决在复杂多变的电磁环境与用户需求条件下,认知无线电系统参数自适应调整的问题.通过对系统过去通信行为样本数据,进行结构学习和参数学习建立认知引擎,将系统当前环境状态和用户需求信息经预处理作为推理的证据,应用引擎决策出系统此时最佳的工作参数,完成系统参数重构.本文利用OPNET工具建立一个移动无线网络完成仿真实验,仿真结果表明该认知引擎能有效地使移动无线网络适应环境变化,改善端到端通信性能,进一步验证了建模方法的可行性.
- 王娇周云辉黄玉清江虹
- 关键词：认知引擎贝叶斯网络重配置端到端性能
- 探索功能性脑网络差异的可视分析系统设计与实现被引量：1
- 2021年
- 在神经科学和计算机科学等领域,研究人员通过统计模型和深度学习等方法探索不同状态间功能性脑网络工作机制的差别;但现有的功能性脑网络研究工具多用于寻找支持某种假设的证据或传达科学发现,存在功能单一的缺点;针对上述问题,文章设计并实现了一个用于功能性核磁共振数据的交互式可视分析系统BrainDVis,帮助研究人员寻找不同状态间功能性脑网络的多方面差异;BrainDVis将功能性脑网络差异分析功能、网络特征参数分析功能、模块化结构分析功能、功能性连接分析功能相关联,提供多视图协同交互的方法帮助研究人员自主探索,寻找差异;最后使用公开数据集进行实验,验证了系统的可行性和有效性。
- 张振兴吴亚东廖竞王娇
