基于模糊聚类的番茄目标快速识别算法

为准确而又快速地识别图像中的番茄目标,提出一种基于模糊聚类算法(fuzzy clustering means,简称FCM)的番茄目标识别方法,在目标函数中引入隶属度约束项,加快模糊聚类算法的收敛速度,快速分割番茄目标图像。为验证算法的有效性,利用多张番茄图像进行图像分割试验,并将本算法与FCM算法、Otsu算法的分割效果进行对比,结果表明,本算法对番茄目标的识别速度与识别准确率都得到了一定程度的提高。

基于ReliefF特征加权的人工蜂群聚类算法

针对模糊聚类算法对最优聚类中心的搜索能力偏弱,以及没有度量样本数据各维特征属性对聚类结果贡献度的问题,提出了一种ReliefF特征加权的人工蜂群聚类算法。算法利用人工蜂群算法搜索最优聚类中心,使用ReliefF算法度量数据各维特征权重,分析了各维特征对聚类的不同影响,减弱冗余特征对聚类的干扰,增强有效特征对聚类的贡献,对加权变换后的数据样本进行聚类以提高聚类效果。在UCI数据集上的对比实验结果表明,此算法具有很好的综合性能。

融合同态滤波与马尔可夫随机场的棉花图像分割

对机器人图像处理系统中的图像进行准确分割具有重要实用价值,提出融合同态滤波与马尔可夫随机场的图像分割算法。(1)将读入的图像从RGB模式转换到HSI模式,进行同态滤波处理以凸显图像细节与目标区域;(2)将同态滤波后的RGB模式彩色图像转换成灰度图像;(3)将利用了图像区域信息的马尔可夫随机场模型以及对图像中的少量模糊和不确定点具有良好适应性的约束聚类方法相结合,对图像进行分割;(4)在分割图像的基础上通过对连通区域面积阈值的设定以获取目标区域。选取不同角度与光照采集的图像,使用本研究算法进行分割试验,并分别与OTSU算法、模糊聚类图像分割算法和马尔可夫随机场图像分割算法进行比较,结果表明,本研究算法对图像进行分割的效果更好。

基于量子粒子群的柑橘果实图像约束聚类分割算法

为降低果蔬采摘机器人图像处理系统的分割错误率,提出基于量子粒子群的柑橘果实图像约束聚类分割算法。首先,将读入的RGB模式柑橘果实彩色图像转换成灰度图像;然后采用具有随机遍历性的量子粒子群全局寻优策略,结合对图像中的少量模糊和不确定点具有良好适应性的约束聚类方法,对柑橘图像进行分割。从采集的柑橘果实彩色图像中分别取遮挡柑橘图像与重叠柑橘图像,使用本算法进行分割试验,并分别与OTSU算法、模糊聚类图像分割算法、量子粒子群图像分割算法进行比较试验。结果表明,本算法具有更低的分割错误率以及更高的峰值信噪比。

信息化教学设计在图像处理中的应用

本文针对图像处理教学中各种抠图方法的运用这一教学难点,通过重构教学内容的信息化教学设计,包括学习目标设计、学习者特征分析、学习情境创设、学习任务设计、学习活动组织、学习资源设计、学习评价设计等,解决了该教学难题,实现了教学效果的优化。

PHP网站文件上传的研究

针对网站文件上传开发过程中的问题,提出了解决方案,开发出的文件上传程序一定程度上满足了学院多个网站上传文件的要求。

基于变换特征的验证码改进算法设计

针对验证码被程序识别以至于产生安全隐患的问题,提出基于变换特征的验证码改进算法。该算法首先创建背景色图像,然后在特定范围内随机选择验证字符,将随机字符写入特定范围的随机位置并且进行多种变换得到验证码。实验证明,基于变换特征的验证码优化算法可以有效地提高网站的安全性。

智能时代工程创新人才培养路径探析

智能时代要求工程创新人才培养进行深层次转变。聚焦智能时代学习内容、教学方式及学习环境的变化,探析反映人工智能时代特色的工程创新人才培养路径:优化课程体系,将人才知识系统从单一专业知识向前沿知识延伸,以解决人才知识储备不足的问题;重构实践教学体系,将人才经验系统从单一专业课程实践向跨领域工程实践拓展,以解决创新实践能力不足的问题;建立创新激励机制,将人才意识系统从无引导机制向创新引导机制转变,以解决创新内动力不足的问题。

校办企业资产管理系统设计与实现

针对企业资产使用效率不高的问题,进行了系统分析与设计,采用PHP和MySQL后台数据库相结合的技术设计并实现了适合河南机电职业学院校办企业的资产管理系统。系统实现了资产登记、录入、查询、变更、统计、清理等功能,有效提高了校办企业资产使用效率。

PHP文件上传类的设计与应用

文件上传过程比较繁琐,为了支持多文件上传、减低开发难度、节省开发时间,将完成文件上传的代码封装到类中,实现了一个文件上传类,可以有效地实现文件的上传。

融合马尔可夫随机场与量子粒子群聚类的棉花图像分割算法

【目的】提高采摘机器人棉花图像处理系统中的图像分割准确率。【方法】提出融合马尔可夫随机场与量子粒子群聚类的图像分割算法。步骤:将读入的RGB模式彩色图像转换成灰度图像;利用本算法分割图像;通过对连通区域面积阈值的设定获取目标区域。使用本算法分割不同角度采集的棉花正面图像与棉花侧面图像,并采用分割精度、峰值信噪比,分别与Otsu算法、模糊聚类图像分割算法、量子粒子群图像分割算法和马尔可夫随机场图像分割算法进行效果比较。【结果】本算法分割精度、峰值信噪比平均值分别为98.94%、77.48dB,与Otsu算法、模糊聚类图像分割算法、量子粒子群图像分割算法、马尔科夫随机场图像分割算法相比,分割精度、峰值信噪比分别提高2.47~4.56百分点、9.81~13.11 dB。【结论】本算法处理棉花图像具有更高的分割精度以及峰值信噪比。

基于融合深度学习的地图增强现实跟踪注册技术

特征匹配准确率会影响跟踪注册的效率,为了提升特征匹配准确率,在地图增强现实跟踪注册技术中融合深度学习的地图特征匹配方法.该方法采用卷积神经网络进行特征提取,应用RANSAC算法提纯匹配点,采用光流法跟踪匹配特征点.匹配实验结果表明,该方法能够实现高效的跟踪注册.

基于大数据分析的精准资助育人模式研究

为了提升高校贫困生认定的客观性与精准性,笔者探讨了基于大数据分析的精准资助育人模式。通过建立学生画像和对学生消费行为进行特征分析,可准确了解学生生活的真实情况。构建含有2个指标的划分消费类别模型,采用Max-Min方法对各指标数据进行归一化处理,选用熵值法计算权重后对数据进行加权处理,应用模糊聚类算法对数据进行聚类分析,依据有效的聚类结果划分消费类别。将分析结果用于资助工作,提高了贫困生资助认定的客观性与精确性。同时将精准资助与帮扶育人有机结合,精准资助育人工作获得显著成效。

基于IN算法的剪枝优化算法

提出一种基于IN算法构造分类器的剪枝优化算法C IN.针对IN算法利用对数似然比统计量进行假设检验存在的统计意义不明确的问题,本文算法在给定层每一节点引入了样本数阈值和属性值阈值的计算,从而保证检验的有效性.给出了算法的理论依据,并且推导出了对数似然比统计量计算公式成立条件.实验表明,该算法能够消减数据维数并且可以从大规模数据集中提取简明的规则.

flash动画设计实训教学探讨

本文从实训教学规律、实训教学目标、实训教学内容和实训教学实施等方面探讨了如何进行flash动画设计实训教学。

flash动画设计实训教学的实践

本文针对职业学校flash动画设计实训教学存在的问题进行分析,从实训教学规律、实训教学目标、实训教学内容和实训教学实施这几个方面探讨了如何进行flash动画设计实训教学。

暮雨潇潇思易安

雨声细碎，宛如岁月中古琴的清音。暮色将天空浸染成绝妙的水墨丹青，用色非浓亦非淡，一抹苍茫，渺远无际。梧桐更兼细雨，到黄昏，点点滴滴。千年以前，是否也曾有同样的夜晚，怅然对影的女子倚窗独坐，深秋的凄风冷雨摇落满地残菊？暮雨依旧，模糊了匆匆的时光，只是转瞬，却已相隔千年。

网络教学——开启关键能力培养之门的金钥匙

网络教学的迅速发展为职校学生关键能力的培养提供了契机,本文就如何利用网络教学的各种特性有效培养职校学生关键能力的问题进行了阐述。

回“家”喝水

在北京海淀区知春里小学教学楼的走廊里参观，有一个童话般的小房子吸引了人们的视线，这是什么？走近它才发现，原来是学生饮水处。学校将原本“面孔”生硬的饮水设备，放在了一个童话般的袖珍“家”中，又在墙上挂上了“家”的主题装饰，让一处简简单单的接水的地方，成为孩子们眼中温馨的“家”。教育的爱心，体现在不经意的每一个细节中。