孙为军 作品数:28 被引量:70 H指数:5 供职机构: 广东工业大学自动化学院 更多>> 发文基金: 国家自然科学基金 广东省自然科学基金 广东省科技计划工业攻关项目 更多>> 相关领域: 自动化与计算机技术 文化科学 医药卫生 更多>>
基于保真度加权判别协同竞争表示的鲁棒图像分类 2024年 为了深度挖掘类别之间的信息,提升方法鲁棒性和准确度,提出一种基于加权判别式协同竞争表示的鲁棒图像分类方法。该文将所有类之间的判别和竞争协作表示集成到统一模型中;在模型中引入两个判别约束和加权类别表示系数的约束,进一步提升类别对表征的贡献率;引入一种具有保真度的鲁棒算法,有效提升对噪声的鲁棒性。对6组图像数据集进行实验验证,结果证明提出的方法具有更高的分类精度与鲁棒性。 邓永强 孙为军关键词:图像分类 鲁棒性 软件需求变化原因分析及预防变化的策略 2016年 本文指出预防和控制需求变化的方法,首先是明确需求变化的原因,提出需求变化的外因和内因。外因以人为主包括人、技术与环境,内因以项目的规模和复杂度为主。分析外因、内因及它们的相互联系和影响,并提出预防需求变化的策略。 严玉清 孙为军 吴志辉 张振华 明仲关键词:辩证法 软件工程课程网络教学资源建设的研究 被引量:5 2010年 文章讨论了软件工程课程网络教学资源建设的有关问题,包括教学资源建设的指导思想,教学资源的内容和教学资源建设步骤,最后给出教学资源平台的构造。 孙为军 傅秀芬关键词:软件工程 教学资源 网络教学 资源建设 模型驱动环境下模型演化的形式化研究 被引量:4 2012年 在模型驱动开发中,模型演化由一系列复杂的变化活动组成,模型的变化可以分为直接施加在模型元素上的增加、删除、更改等基本演化操作以及这些基本演化操作的组合。基于模型驱动体系结构,给出了模型和模型变化的形式化定义。模型的变化以模型差异来描述,在模型差异的基础上,研究了模型的合并、逆和组合运算。 孙为军 李师贤 严玉清关键词:模型驱动体系结构 元模型 教育信息化2.0背景下物联网工程专业离散数学课程教学研究 2024年 教育信息化2.0标志着教育信息化进入了新的发展阶段,推动“教育+信息化”的融合与创新。离散数学课程是物联网工程专业的专业基础课,对培养学生的逻辑思维能力十分重要。本文在教育信息化2.0的大背景下,探索离散数学课程的学习方式、课程内容和教学方法的改革路线,并在本专业2021和2022级本科生的教学中进行教学实践,为离散数学和其他专业课程融入教育信息化2.0的核心理念提供有效的指导。 张钢 黄永慧 刘洪涛 孙为军关键词:离散数学 物联网工程 教学创新 时空图注意力网络在交叉口车辆轨迹预测的应用 被引量:4 2021年 随着人工智能和大数据技术的快速发展,以深度学习为代表的自动驾驶轨迹预测是未来的热点研究方向。在混合交通场景下,如何准确地预测机动车与非机动车的轨迹,是实现自动驾驶技术中安全行驶和高效轨迹规划等问题的前提。针对交叉路口中不同运动对象之间发生交互时的轨迹预测问题,提出了基于图注意力网络的建模方案。所采用的模型结合了时间与空间上研究对象之间的相互作用,对机动车与非机动车的未来轨迹做出了更准确的预测,可应用于自动驾驶的轨迹规划方案,确保在复杂交通场景下,机动车与非机动车能够安全且高效地通过交叉路口。该模型在简单交互情况下,可取得较小的轨迹平均位移误差和最终位移误差,而在复杂交互情况下,可提供更为合理的规划路径。 曾伟良 陈漪皓 姚若愚 廖睿翔 孙为军关键词:自动驾驶 轨迹预测 面向可用性评估的协同工作系统建模 被引量:1 2010年 在开发以使用为中心的协同工作系统中,越来越要求在早期就能发现并修正可用性方面的缺陷,这就要求评估者对被评估系统的使用上下文有清晰的理解,进而要求在协同工作任务模型上得到充分的支持。然而,现有的界面模型和面向单用户的可用性评测技术却不能有效地覆盖最基础的协作原子行为和团队协作的上下文信息,于是从面向评估的角度提出了一种新的协同工作系统描述模型,在模型上应用快速评估方法中的遍历技术,通过迭代地模拟真实环境中系统的使用状况,可以实现低成本的早期可用性评估。实验表明,该方法较几种传统方法有一定的优势。 梁路 滕少华 孙为军基于编织的模型合成研究 被引量:1 2009年 模型合成是MDA的一个新课题。将模型合成分成三个实施阶段,并设计了一种模型合成的编织框架WMCF(weaving-based model composition framework),在模型合成中引入编织技术,输入模型的合成语义定义在编织模型中,通过WMCF框架自动实现模型合成。WMCF框架支持QVT(query/view/transformations)规范,这也是将模型合成与模型转换相结合的有益尝试。 张德芬 李师贤 孙为军关键词:模型驱动体系架构 相似度保持跨模态哈希检索 被引量:3 2021年 由于不同模态数据之间的异构性以及语义鸿沟等特点,给跨模态数据分析带来巨大的挑战.本文提出了一个新颖的相似度保持跨模态哈希检索算法.利用模态内数据相似性结构使得模态内相似的数据具有相似的残差,从而保证学习到的哈希码能够保持模态内数据的局部结构.同时利用模态间数据的标签,使得来自于不同模态同时具有相同标签的数据对应的哈希码能够紧密聚集在一起.为了进一步提高哈希码的鉴别能力,算法引入线性回归使得投影后的哈希码能够逼近样本的二值标签.在三个公开的不同跨模态检索数据集上的实验结果显示本文算法有较高的平均查准率. 房小兆 唐宝动 韩娜 孙为军 滕少华关键词:哈希函数 语义鸿沟 软件需求变化信息采集和度量框架研究 需求变化管理首先要识别变化来源,变化信息的收集和变化活动的度量需要建立一定的方法指导。本文首先简要回顾在需求变化来源的识别和分类方面的研究现状和特点,针对当前研究的不足,提出了识别和分类变化来源的四原则,在此基础上,建立... 严玉清 孙为军 明仲 张振华关键词:请求 信息采集 文献传递