李明亮
- 作品数：6 被引量：40H指数：2
- 供职机构：湖南大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于领域的软件分析与设计过程模型的研究
- 随着软件产品复杂程度的提高，功能越来越多，业务逻辑也越来越复杂，如何从全局的视角看待产品，如何把握需求，如何让软件资产得以沉淀，如何提高研发效率，这些问题都成了软件公司所要面对的重要问题。作者借助领域驱动设计的思想，结合...
- 李明亮
- 关键词：技术架构
- 基于模糊熵和分形维度的边缘检测算法被引量：2
- 2010年
- 当图像中噪声与边缘强度相差不大时,用LFFD算法检测边缘时会扩大噪声。针对该问题,给出一种抗噪声的边缘检测算法(EFFD)。该改进算法通过使用模糊熵来抑制噪声扩大,用分形维度来描述图像的局部特征。通过对不带噪声和带有椒盐噪声的图像的边缘检测,说明EFFD在带噪声的图像中可以抑制噪声扩大,获得较好的边缘特征。
- 陈湘涛陈玉娟李明亮
- 关键词：边缘检测模糊熵
- 时间序列相似性聚类算法研究
- 随着计算机在工业中的应用发展,电解铝行业在生产过程中普遍使用计算机监控系统,以达到对电解槽的自动控制。监控系统自动收集各种电解槽的数据,在铝生产行业中积累了大量的历史数据资料。但是现有数据系统的共享和整合程度低,只有简单...
- 李明亮
- 关键词：时间序列相似度K-EDGE
- 文献传递
- 基于分割模式的时间序列矢量符号化算法被引量：7
- 2011年
- 针对符号化聚合近似算法(SAX)中时间序列必须等长分割的缺陷,提出一种基于分割模式的时间序列符号化算法(SMSAX)。利用三角阈值法对随机抽样的时间序列进行特征提取,计算时间序列最大压缩比,将其作为时间窗宽提取分割点,进而求出时间序列的分割模式。利用得到的分割模式对时间序列进行分割降维,通过均值和波动率对分割后的子序列进行向量符号化。根据时间序列特征对其进行不等长分割,并加入波动率消除奇异点的影响。实验结果表明,SMSAX能获得比SAX更精确的结果。
- 陈湘涛李明亮陈玉娟
- 关键词：时间序列降维
- 基于时间序列相似性聚类的应用研究综述被引量：29
- 2010年
- 在综合分析近年来时间序列数据挖掘相关文献的基础上从时间序列分割、相似性度量、时间序列聚类等方面对时间序列数据挖掘进行了综述,简要分析了基于时间序列相似性聚类的研究现状,对比较流行的算法进行了比较分析,对当前一些未解决的问题进行了简要介绍,并在此基础上对未来的发展趋势进行了展望,为研究者了解最新的基于时间序列相似性聚类研究动态、新技术及发展趋势提供了参考。
- 陈湘涛李明亮陈玉娟
- 关键词：时间窗小波变换
- 改进的多层次模糊增强算法应用研究被引量：2
- 2010年
- 在工业上由CCD相机拍摄的图像,因一些不利的因素,会产生斑点噪声且使待检测的目标间强度对比比较明显。对这一问题,目前常用的传统边缘检测和基于模糊理论的边缘检测方法存在着各种缺陷,由此提出了一种多层次模糊增强边缘检测算法。该算法首先使用Valley-emphasis算法来计算阈值参数,根据阈值定义的凸非线性隶属函数对待测灰度图进行模糊特征平面映射,再对模糊域进行平滑处理和模糊增强。在此基础上,提出了基于模糊熵的边缘检测方法。实验结果表明该算法有效,检测结果为工业上质量控制提供了重要依据。
- 陈湘涛陈玉娟李明亮
- 关键词：边缘检测模糊熵工业图像
