杨伟
- 作品数：9 被引量：73H指数：4
- 供职机构：河南大学计算机与信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金河南省教育厅科学技术研究重点项目国防科技工业民用专项科研技术研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 基于多度量学习方法的蛋白质二级结构预测
- 2014年
- 针对多序列蛋白质二级结构预测问题,提出了一种基于训练集自动构造原型并自适应进行距离度量学习的大间隔多度量学习模型。该方法首先采用欧氏距离的K-means聚类算法为每类样本构造原型,然后基于快速的子梯度下降算法最小化目标损失函数,以便学习输入空间中的多个局部线性变换。特别地,度量学习模型可形式化为凸半定规划问题,因此参数求解不存在局部极小值问题。CB513数据集上的实验结果表明,提出的方法不仅可以获得较好的预测精度,而且能够快速地进行蛋白质二级结构预测。
- 张蕾徐鲁辉郑逢斌杨伟
- 关键词：二级结构预测凸优化半定规划
- 视觉选择性注意的认知神经机制与显著性计算模型被引量：6
- 2014年
- 针对目前显著图计算复杂度高、分辨率低、对比度差等问题,受Stevens视觉认知模型和注意的神经控制回路的信息处理结构启发,提出一种基于选择性注意认知神经机制的视觉显著性计算模型和相关算法.该模型兼容了自上而下和自下而上两种视觉注意机制,可很好地模拟了人类的视觉注意系统.在显著性对象图像数据库进行的实验中,本模型在选择性注意的显著区提取精度、运行时间、噪声干扰抑制等方面都取得了令人满意的结果.
- 刘扬杨伟郑逢斌
- 关键词：视觉注意视觉模型
- 一种MRI序列去噪优化方法仿真被引量：1
- 2014年
- 研究磁共振(MRI)图像的优化去噪问题。磁共振图像中容易出现放射成像混淆,造成图像噪声很大的弊端,从而降低了MRI图像的质量,无法根据该图像对临床病人进行准确的诊断,提高了临床诊断的误诊率。为此,提出一种基于空间域滤波算法的MBI序列去噪优化方法。利用小包分解方法,对MRI图像进行有效的分解,根据分解结果进行图像重构,从而实现MRI图像的增强处理,为MRI序列去噪提供依据。根据空间域滤波算法,针对MRI序列中的所有图像进行去噪处理,从而实现MRI序列的去噪优化。实验结果表明,利用上述算法进行MRI序列去噪优化,能够极大的提高MRI图像的清晰度,从而满足临床医学的诊断需求。
- 徐鲁辉杨伟
- 关键词：去噪处理磁共振图像
- 基于OBE的数据结构多维融合教学模式实践
- 2024年
- 在工程教育专业认证背景下,为了开展“以学生为中心、以产出为导向”的数据结构教学,借助现代信息技术构建线上线下、课内课外以及理论实践多维融合的教学模式。该教学模式以OBE理念为指导进行混合式教学及考核评价方法设计,并基于翻转课堂有效整合不同维度的学习活动,激发学生自主学习的积极性,拓展学生的知识体系。目前,该教学模式已面向河南大学计算机科学与技术专业进行了3个学期的教学实践,从学生、专家的反馈情况及课程目标达成情况来看,教学效果明显,多维融合教学模式有效提升了学生的自主学习能力、分析与解决实际问题能力以及拓展创新能力。
- 李征乔保军杨伟袁彩虹刘成
- 关键词：数据结构混合式教学
- 基于限峰分离模糊直方图均衡化的图像增强算法被引量：4
- 2018年
- 为了解决当前图像增强算法在增强图像对比度的同时不能很好保留图像亮度的不足,提出了基于限峰分离模糊直方图均衡化的图像增强算法.首先,定义模糊统计方法,完成模糊直方图计算,获得图像的模糊直方图;其次,设计模糊直方图的导数模型,计算直方图的分割阈值;然后,利用阈值将直方图分割为多个子直方图;再通过强度因子控制子直方图均衡化的上、下约束值;最后,在限定范围内对每个子直方图进行均衡化,使其在增强对比度的同时也能够保持图像的亮度.仿真实验表明:与当前图像增强算法相比,所提算法能兼顾平均亮度保持和对比度增强度,更好地保留图像的丰富结构信息和特征.
- 李艳萍宁跃飞杨伟
- 关键词：图像增强直方图均衡化
- 基于考研真题分析的数据结构教学改革被引量：6
- 2017年
- 针对数据结构课程教学中存在的问题,分析历年考研真题及该课程自身的知识体系,提出从理论教学方面,将教学内容划分为不同的知识单元,采用启发式和课堂练习相结合的教学方式;从实践教学方面,调整实验分类及实验的考核方式,并设置竞赛环节。
- 李征杨伟袁科
- 关键词：真题分析课堂练习教学改革
- 类脑心智计算的科学技术和工程应用的研究与思考
- 2023年
- 发展新一代的类脑智能,需要综合考虑形成自然智能的结构、功能和行为等研究,偏颇任一方向都是不全面的,难以完全触及智能的本质。文中基于神经系统的结构仿真、认知系统的功能模仿和自然智能的行为模拟,定义了类脑心智计算(BMC)的基本概念,提出了BMC的假设、模型和框架,研究了BMC的前沿理论。在大脑机制、心智模式和行为控制上,分析了当前BMC研究的技术路线、核心算法和关键技术,综述了BMC的复杂系统和工程应用现状。结合智能科学、神经科学、认知科学、信息科学和计算数学等多学科的交叉融合特征,进一步讨论了BMC的科研范式和跨学科建设问题。BMC研究将有望在新一代类脑智能的科学理论、技术创新和工程系统上取得重大突破。
- 刘扬刘睿佳周黎鸣左宪禹杨伟杨伟
- 关键词：跨学科研究
- 残差网络研究综述被引量：51
- 2020年
- 概述了残差网络的研究背景及意义,对残差单元和残差网络的框架进行了综述,并从残差单元、网络框架和混合改进三方面阐述了残差网络的模型改进。最后总结了残差网络在一些领域的成功应用和未来可能的发展趋势。
- 郭玥秀杨伟刘琦王玉
- 关键词：神经网络
- 基于深度学习的八类蛋白质二级结构预测算法被引量：5
- 2017年
- 蛋白质二级结构预测是结构生物学中的一个重要问题。针对八类蛋白质二级结构预测,提出了一种基于递归神经网络和前馈神经网络的深度学习预测算法。该算法通过双向递归神经网络建模氨基酸间的局部和长程相互作用,递归神经网络的隐层输出进一步送入到三层的前馈神经网络以便进行八类蛋白质二级结构预测。实验结果表明,提出的算法在CB513数据集上达到了67.9%的Q_8预测精度,显著地优于SSpro8和SC-GSN。
- 张蕾李征郑逢斌杨伟
- 关键词：递归神经网络前馈神经网络蛋白质二级结构预测
