尹婷婷
- 作品数：3 被引量：6H指数：2
- 供职机构：南京林业大学信息科学技术学院更多>>
- 发文基金：江苏省普通高校研究生科研创新计划项目江苏省“青蓝工程”基金江苏省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术轻工技术与工程农业科学医药卫生更多>>
- 基于动态抽样的图分类算法被引量：2
- 2015年
- 传统的图分类算法由于支持度阈值选择过低导致频繁子模式规模过大,进而造成效率过低,阈值选择过高导致重要模式丢失而造成分类精度下降,如FSG和CEP方法.针对这些问题,提出将动态抽样策略引入图分类领域,在保持分类准确率的前提下通过顶点平均度的计算抽样选取代表性子模式,结合CEP所给出的频繁闭显露模型,设计出一种新的图特征(分类规则)提取方法,解决了CEP算法由于支持度阈值设置过低而导致的无法计算现象,大大提高了分类效率;并通过实验证明本文算法优于现有的一些主流算法.
- 尹婷婷刘俊焱周溜溜业宁尹佟明
- 基于改进的NCSPSO优化SVM的木材缺陷图像分割被引量：4
- 2014年
- 针对木材缺陷图像,采用基于小生境和交叉算子的粒子群算法(NCSPSO)优化支持向量机(SVM)进行图像分割,提取木材缺陷分割图。主要对NCSPSO算法进行改进,寻找最优惩罚系数C和高斯核函数中的参数,然后采用SVM方法对训练样本进行综合训练,以建立最佳分类模型,并对木材缺陷图像分割测试。与模拟退火法(SA)及原NCSPSO算法进行对比实验,从而验证改进NCSPSO算法的优越性。
- 刘俊焱尹婷婷陈云凤周宇
- 关键词：图像分割木材缺陷
- 聚类算法在进化树构建中的应用
- 本文针对基于距离矩阵的进化树构建进行研究，提出两种有效进化树构建方法。一、使用K-mine 算法对序列比对得到的距离矩阵聚类分析，并使用Hoffman 方法生成进化树。二、使用两步聚类方法对距离矩阵聚类分析，然后使用基于...
- 刘俊焱尹婷婷李国宝业宁
