周培云
- 作品数：10 被引量：10H指数：2
- 供职机构：南京航空航天大学更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金中央级公益性科研院所基本科研业务费专项更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术生物学更多>>
- 基于时间自动机的嵌入式系统AADL模型可调度性验证被引量：2
- 2015年
- 采用时间自动机形式化模型检验方法建立了结构分析与设计语言(AADL)调度模型的自动机,实现了从AADL模型到时间自动机模型的自动转换与验证.首先,设计了周期、非周期的线程时间自动机模板及抢占、非可抢占的调度器时间自动机模板,建立了AADL调度模型到时间自动机模型的语义映射法则.然后,设计了自动化模型转换插件,并将其集成到OSATE建模工具中,实现了建模、转换、验证的集成开发环境.最后,利用UPPAAL工具对时间自动机模型进行模拟与验证.仿真实验结果表明,所建立的模型转换方法能够有效、实时地将AADL模型转换为时间自动机模型,并可在UPPAAL中分析原模型的可调度性.
- 李静沈宁敏白海洋周培云
- 关键词：可调度性仿真验证
- 一种基于截断幂的稀疏基因表达数据分析方法
- 本发明公开了一种基于截断幂的稀疏基因表达数据分析方法，具体包括：对基因数据集进行预处理，包括正则化处理、利用主成分分析法确定主成分个数和结合局部迭代搜索确定主成分的基数；对经过步骤一处理的基因数据集中的基因数据进行特征提...
- 李静沈宁敏周培云
- 文献传递
- 基于分块与稀疏主特征提取的快速协同显著性检测方法
- 一种基于分块与稀疏主特征提取的快速协同显著性检测方法，依次包括图像分块与原始像素的特征抽取、稀疏主特征提取、基于聚类的特征计算和协同显著图生成这样的四个步骤，有效地避免了现有技术中的忽略其它显著性目标、随着图像的趋于高清...
- 周培云李静沈宁敏
- 基于分块与稀疏主特征提取的快速协同显著性检测方法
- 一种基于分块与稀疏主特征提取的快速协同显著性检测方法，依次包括图像分块与原始像素的特征抽取、稀疏主特征提取、基于聚类的特征计算和协同显著图生成这样的四个步骤，有效地避免了现有技术中的忽略其它显著性目标、随着图像的趋于高清...
- 周培云李静沈宁敏
- 文献传递
- BSFCoS:基于分块与稀疏主特征提取的快速协同显著性检测被引量：1
- 2015年
- 随着图像采集技术的迅速发展,原始数字图像越来越清晰,已有的协同显著性检测方法在处理这些图像时所需的计算机内存也越来越大,并且伴随着很高的计算复杂性,严重影响了人机交互的实时性。因此,迫切需要一种快速的协同显著性检测方法。提出了一种基于图像分块与稀疏主特征提取的快速协同显著性检测方法(BSFCoS)。该方法在将图像均匀分割成若干个图像块的基础上,从Lab和RGB两种颜色空间上抽取底层特征,再使用截断幂(Truncated Power)的稀疏主成分分析方法进行稀疏主特征提取,以达到在最大程度保留原图像特征的同时减少特征点的数量与属性个数的效果。然后使用K-Means对提取的稀疏主特征进行聚类,并在聚类结果的基础上进行3种基于聚类的显著特征权值的计算。最后,将通过特征融合生成的单幅图像显著图和多幅图像显著图进行组合,以生成协同显著图。在Co-saliency Pairs与CMU Cornell iCoseg两个标准数据集上进行了实验仿真,实验结果表明,与其他协同显著性检测方法相比,BSFCoS在保证检测效果的同时大幅提高了针对多幅图像的协同显著性检测的速度。
- 周培云李静沈宁敏庄毅
- 关键词：显著性检测K-MEANS
- 一种基于截断幂的稀疏基因表达数据分析方法
- 本发明公开了一种基于截断幂的稀疏基因表达数据分析方法，具体包括：对基因数据集进行预处理，包括正则化处理、利用主成分分析法确定主成分个数和结合局部迭代搜索确定主成分的基数；对经过步骤一处理的基因数据集中的基因数据进行特征提...
- 沈宁敏李静周培云
- 文献传递
- 面向飞行器设计软件界面原型系统生成的研究
- 2015年
- 在软件工程的需求分析阶段,带有一定交互的界面原型系统能快速直观地反映出当前设计的效果,方便软件需求的进一步沟通与确定.针对飞行器设计软件界面输入输出参数较多、参数组织复杂等特点,为了更快地实现数据到界面元素的映射,提出了基于界面表示模型的界面原型快速生成方法.所设计的窗体设计器实现了快速数据绑定、控件组织、布局管理、事件添加和生成资源文件的功能,界面生成引擎实现了由资源文件到带有交互逻辑的界面原型系统的转换.通过实例验证该方法能够快速灵活地完成数据绑定、界面的设计和生成工作,大幅度缩短了界面原型系统的开发时间.
- 白海洋李静周培云庄毅
- 关键词：数据绑定XMLSCHEMA
- 一种基于稀疏主成分的基因表达数据特征提取方法被引量：6
- 2015年
- 聚类已成为基因表达数据的一种前沿分析方法,通过基因类别的划分可以较快速地发现病变细胞,以实现对疾病的诊断。然而,高维、小样本的数据特点使得原始采集的基因表达数据具有大量的冗余与干扰信息,直接聚类会使得算法运行时间长,分析结果精度低。主成分分析是一种经典的数据降维方法,在保持方差最大的情况下,将高维数据映射到低维空间。但负载因子的非零特性使得主成分不具有强解释能力。提出基于截断幂的稀疏主成分分析方法对基因表达数据进行特征提取,并结合K-means方法对稀疏提取的特征基因数据进行聚类分析。最后,利用3个公开的基因数据集进行实验分析,验证了所提出的特征提取方法可提高基因表达数据聚类的精确性与高效性。
- 沈宁敏李静周培云庄毅
- 关键词：基因表达数据负载因子特征提取
- 一种显著性目标完整性检测方法被引量：1
- 2016年
- 针对显著性检测方法存在的目标检测不完整的现象,提出一种显著性目标完整性检测方法,可同时考虑目标检测的完整性与显著性.首先,采用分层分割方法获取目标的轮廓生成预处理灰度图.然后,采用自适应阈值分割方法处理基于聚类的显著图,获取超显著性图与超显著性像素点.最后,根据预处理灰度图目标含有超显著性像素点的比例,生成完整后处理灰度图.对超显著性图和完整后处理图进行加权融合,获取最终的完整显著性图.标准数据集上实验仿真结果表明,该方法具有更高的精度与召回率,优于现有的显著性检测方法.
- 林华锋李静梁大川周培云
- 关键词：聚类
- 多幅图像协同显著性检测
- 近年来，显著性检测已经在国内外相关领域研究中得到了广泛关注，并取得了许多成果，但是已有的研究往往注重单幅图像与单视频的处理。伴随互联网等技术的飞速发展，从多幅图像或多视频中，寻找相同或相似的显著性目标的协同显著性检测技术...
- 周培云
- 关键词：特征提取自适应权值图像分块聚类算法
- 文献传递
