-
于化龙
-
-
- 所属机构:江苏科技大学
- 所在地区:江苏省 镇江市
- 研究方向:自动化与计算机技术
- 发文基金:国家自然科学基金
相关作者
- 高尚
- 作品数：350被引量：1,696H指数：20
- 供职机构：江苏科技大学
- 研究主题：ATM机 舱门 蚁群算法 支持向量机 电子系统
- 王琦
- 作品数：37被引量：1H指数：1
- 供职机构：江苏科技大学
- 研究主题：路径规划方法 路径规划 网络 车床 海况
- 左欣
- 作品数：51被引量：140H指数：6
- 供职机构：江苏科技大学
- 研究主题：量子遗传算法 交通标志 病虫害 基于多尺度 数字图像
- 徐丹
- 作品数：57被引量：99H指数：6
- 供职机构：江苏科技大学
- 研究主题：显著性检测 路标 夹具 紧固 纤维束
- 王长宝
- 作品数：377被引量：0H指数：0
- 供职机构：江苏科技大学
- 研究主题：ATM机 舱门 电子系统 声音 系统及其实现方法
- 精细化学品化学课程的教学改革
- 2013年
- 0前言
精细化学品是指那些具有特定的应用功能，技术密集，商品性强，产品附加值较高的化工产品。主要包括医药、染料、农药、涂料、表面活性剂、催化剂，助剂和化学试剂等传统的化工部门．也包括食品添加剂、饲料添加剂、油田化学品、电子工业用化学品、皮革化学品、功能高分子材料和生命科学用材料等近20年来逐渐发展起来的新领域。
- 丹媛媛张俊豪于化龙陈立庄
- 关键词：精细化学品教学改革化学课程功能高分子材料产品附加值食品添加剂
- 基于样本选择的启发式属性约简方法研究被引量：18
- 2016年
- 属性约简是粗糙集理论的核心研究内容之一。借鉴于贪心策略的启发式算法是求解约简的一种有效技术手段。传统的启发式算法使用了决策系统中的所有样本,但实际上每个样本对约简的贡献程度是不同的,这在一定程度上增加了启发式算法的时间消耗。为解决这一问题,提出了一种基于样本选择的启发式算法,该算法主要分为3步:首先从样本集中挑选出重要的样本;然后利用选取出的样本构建新的决策系统;最后利用启发式算法求解约简。实验结果表明,新算法能够有效地减少约简的求解时间。
- 杨习贝颜旭徐苏平于化龙
- 关键词：信息系统粗糙集属性约简
- 一种基于超声波的市政垃圾箱深度检测装置
- 本发明公开一种基于超声波的市政垃圾箱深度检测装置及工作方法，本发明采用超声波传感器测量垃圾桶中垃圾深度，采用ZigBee技术控制数据传输，该装置包括超声波传感器模块、处理器模块、无线通信模块、定位模块、电源模块。用户将该...
- 郑尚于化龙刘伟王琦邹海涛高尚
- 文献传递
- 基于抖动检测与相干时间的无人机对船通信信道切换方法
- 本发明公开了一种基于抖动检测与相干时间的无人机对船通信信道切换方法，包括如下步骤：步骤1：初始化整个海‑空通信系统，获取船舶当前晃动角度、信道相干时间、海面反射损失；步骤2：根据信道相干时间、海面反射损失计算海况信道综合...
- 王琦沈宏杰罗浩陈建军徐丹于化龙高尚
- 适用于单轮单样例标注场景的主动学习停止准则
- 2015年
- 针对现有的选择精度主动学习停止准则仅适用于批量样例标注场景这一问题,提出了一种适用于单轮单样例标注场景的改进的选择精度停止准则。该准则通过监督自本轮起前溯的固定学习轮次内的预测标记与真实标记间的匹配关系,对选择精度进行近似的评估计算,匹配度越高则选择精度越高,继而利用滑动时间窗实时监测该选择精度的变化,若当其高于事先设定的阈值,则停止主动学习算法的运行。以基于支持向量机的主动学习方法为例,通过6个基准数据集对该准则的有效性与可行性进行了验证,结果表明当选取合适的阈值时,该准则能找到主动学习停止的合理时机。该方法扩大了选择精度停止准则的适用范围,提升了其实用性。
- 杨菊李青雯于化龙
- 关键词：滑动时间窗支持向量机
- 基于相对密度的类不平衡软件缺陷预测
- 2020年
- 在软件缺陷预测中,普遍存在软件缺陷数据的类不平衡问题,严重影响着传统预测模型的性能。为了缓解类不平衡对预测模型性能的影响,引入模糊集的思想,提出了一种基于相对密度的模糊加权极限学习机算法。该方法首先采用所提的相对密度方法,即通过精确计算任意不同类训练样本之间的概率密度的比例关系,来计算各样本的类间相对密度,并设计相应隶属函数,求出适用于不同数据样本的加权矩阵,进而将其与传统加权极限学习机结合,并训练模糊极限学习机,最后通过NASA软件缺陷类不平衡数据对所提方法的有效性和可行性进行验证。实验结果表明:与诸多类不平衡软件缺陷预测方法相比,论文方法具有更好的预测性能,并在G-mean、AUC和Balance的评价指标上有较优表现。
- 孙丹于化龙郑尚邹海涛王琦
- 关键词：软件缺陷预测相对密度模糊加权
- 基于模糊C均值聚类的方向自适应滤波算法
- 2012年
- 针对现有的图像滤波方法在消除高斯噪声的同时会模糊图像的边缘细节这一缺点,提出了一种基于模糊C均值聚类的方向自适应滤波算法.首先对图像作一级小波分解,分别得到梯度模图像和梯度辐角图像,然后对梯度模图像进行聚类,根据聚类结果对不同的像素采用相应的滤波方法,最后根据梯度幅角选择相应的滤波模板对图像去噪.实验结果表明,该方法不仅能有效消除一定强度的高斯噪声,而且可以很好地保留原始图像中的细节和边缘信息,同时具有计算量小的优点.
- 秦斌高尚于化龙崔庆
- 关键词：模糊聚类高斯噪声
- 一种基于矩阵低秩近似的聚类集成算法被引量：6
- 2013年
- 首先将聚类集成问题归结为直观的最佳子空问的求解问题;随后根据线性代数理论将该问题描述为带约束条件的优化问题,通过放松离散约束条件进一步约简为矩阵低秩近似问题;最后通过求解超图的加权邻接矩阵的奇异值分解问题获得最佳子空间的一组标准正交基.据此,设计了一个基于矩阵低秩近似的算法,该算法根据每个对象在低维空间下的坐标使用K均值算法进行聚类,从而得到最终的结果.在多组基准数据集上的实验结果表明:较之于传统的聚类集成算法,本文的算法获得了更好的聚类结果,且效率较高.
- 徐森周天于化龙李先锋
- 关键词：无监督学习聚类分析聚类集成
- 一种具有热再生的壁挂式空气净化器及其控制方法
- 本发明公开一种具有热再生的壁挂式空气净化器及其控制方法，净化器包括分成左右加热再生室与空气净化室的密闭舱，由上至下依次安装于空气净化室的流量传感器、VOCs传感器、双向风机、高效可再生VOCs及甲醛吸附材料、粗效过滤器，...
- 王长宝黄鑫邵长斌于化龙胡广朋董海燕
- 文献传递
- 耦合样本先验分布信息的加权极限学习机
- 2018年
- 极限学习机广泛用于分类、聚类、回归等任务中,但在处理类不平衡分类问题时,前人未充分考虑样本先验分布信息对分类性能的影响。针对此问题,本文提出耦合样本先验分布信息的加权极限学习机(Coupling sample Prior distribution Weighted Extreme Learning Machine,CPWELM)算法。该算法基于加权极限学习机,充分探讨不同分布样本点的重要程度,以此构造代价矩阵,进而提升分类器性能。本文通过12个不平衡数据集,对CPWELM算法的可行性及有效性进行了验证。结果表明,相比同类其他算法,CPWELM算法的性能更优。
- 席晓燕于化龙
- 关键词：极限学习机代价敏感学习
