软件工程专业实训教学的研究与建设

针对目前应用型本科院校软件工程专业大多沿袭传统的本科教育模式,不能适应培养具有工程能力的应用型软件人才的问题,提出实训教学与实际项目开发相结合的教学方法,构建了实训教学的教学解决方案和考核体系.通过实践证明实训解决方案行之有效,培养了学生的工程实践能力和创新能力,实训考核体系具有可操作性,能较好评价学生对知识和应用技能的掌握程度.     

ELM优化方法在蛋白质折叠类型识别中的应用

传统的机器学习方法在处理蛋白质折叠类型识别问题时需要花费大量的时间来调节最佳的参数,本文利用一种新的ELM分类优化方法（ELMC）对蛋白质折叠进行识别,仅需调节很少的参数值就可达到很好的测试精度。与SVM和RVM相比,ELMC能获得更好的泛化性能,而且在寻找最优解的训练时间比较上,ELMC比SVM平均要快35倍,比RVM要快12倍。     

极限学习机优化方法在蛋白质折叠类型识别中的应用

传统的机器学习方法在处理蛋白质折叠类型识别问题时需要花费大量的时间来调节最佳的参数。利用一种新的极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)分类优化方法(Extreme Learning Machine for Classification,ELMC)对蛋白质折叠进行识别,仅需调节很少的参数值就可达到很好的测试精度。与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)和推荐相关向量机(Relevance Vector Machine,RVM)相比,ELMC能获得更好的泛化性能,而且在寻找最优解的训练时间比较上,ELMC比SVM平均要快35倍,比RVM要快12倍。     

基于两层协同主动学习策略的分类算法

针对当前主动学习策略直接用于SVM（Support Vector Machine）分类器时存在的泛化能力不强的问题,提出的两层协同主动学习策略TLCALS （Two-Level Collaboration Active Learning Strategy）应用了协同训练的思想,能深层挖掘未标记样本数据的分布知识.实验表明,TLCALS策略能够合理指定TSVM （Transducive Support Vector Machine）算法中的正样本数,在典型指标测试中都表现出了一定的优越性.     

基于消噪-分离-消噪策略的有噪混合图像盲分离方法

独立分量分析虽能有效地对无噪信号实现分离,但是直接应用于有噪信号时效果较差。针对这个问题,给出了一个消噪-分离-消噪策略,并将之用于有噪混合图像盲分离且给出了具体的分离方案。首先利用小波变换对有噪图像进行消噪,然后再使用独立分量分析对消噪后的图像进行分离,接着再一次利用小波变换对分离后的图像再次消噪,从而获得较为清晰的图像。仿真实验表明,该方法能有效提高有噪混合图像分离结果的峰值信噪比和相关系数,效果良好。     

基于视觉词袋模型的人脸识别方法

近年来,基于视频的人脸识别吸引了很多人的关注,同时,视觉词袋模型已成功应用于图像检索和对象识别中.论文提出了一种基于视觉词袋模型的人脸识别方法,该方法首先在兴趣点提取尺度不变特征变换的图像描述,这些兴趣点由高斯差分检测,然后基于k均值生成视觉词汇,并使用视觉单词的索引以取代这些描述符.然而,在人脸图像中,由于面部姿势失真,面部表情和光照条件变化,采用尺度不变特征变换描述符后识别效果并不理想.因此,论文使用仿射尺度不变特征变换描述符作为人脸图像表示法.在Yale及ORL人脸数据库上的实验结果表明,在人脸识别中,本文方法可以获得较低的错误率.