公开(公告)号：CN105608690B

公开(公告)日：2018-06-08

申请号：CN201510906391.8

申请日：2015-12-05

申请人： 陕西师范大学

发明人： 马君亮 ,  肖冰 ,  汪西莉 ,  何聚厚

IPC分类号： G06T7/11

摘要： 本发明公开了一种基于图论和半监督学习相结合的图像分割方法，首先利用核主成分分析法将数据映射到核空间里面，然后将图像二值化后分割成一定数量的区域块，将分割后每一个图像区域视为一个节点，然后通过半监督学习方法进行多角度数据的获取、预测矩阵的建立、训练模型的构建以及图像的分割。本发明能提高图像分割的精度，有助于推动模式识别、计算机视觉、人工智能等领域的发展。

公开(公告)号：CN107121215A

公开(公告)日：2017-09-01

申请号：CN201710439983.2

申请日：2017-06-12

申请人： 陕西师范大学

发明人： 郭敏 ,  张洁庆 ,  马苗 ,  东桥 ,  肖冰

IPC分类号： G01K11/24 ,  G06N3/00

摘要： 一种重建储粮温度场的方法，由设置声波传感器、用自适应鸟群方法重建储粮温度场、确定被测储粮区域的温度场步骤组成。本发明采用自适应鸟群方法重建黄豆温度场，能准确地重建出所测黄豆区域的温度场分布，在鸟群的飞行行为中加入移动步长，并根据鸟的局部及全局极值，动态地改变学习因子的大小，使其在前期具有较强的自学能力，提高了全局搜索能力，后期强化鸟的社会学习能力，加快了收敛速度。本发明具有重建精度高、收敛速度快等优点，可用于重建储粮区域的温度场。

公开(公告)号：CN105608690A

公开(公告)日：2016-05-25

申请号：CN201510906391.8

申请日：2015-12-05

申请人： 陕西师范大学

发明人： 马君亮 ,  肖冰 ,  汪西莉 ,  何聚厚

IPC分类号： G06T7/00

摘要： 本发明公开了一种基于图论和半监督学习相结合的图像分割方法，首先利用核主成分分析法将数据映射到核空间里面，然后将图像二值化后分割成一定数量的区域块，将分割后每一个图像区域视为一个节点，然后通过半监督学习方法进行多角度数据的获取、预测矩阵的建立、训练模型的构建以及图像的分割。本发明能提高图像分割的精度，有助于推动模式识别、计算机视觉、人工智能等领域的发展。

公开(公告)号：CN111046914B

公开(公告)日：2023-10-27

申请号：CN201911131232.X

申请日：2019-11-20

申请人： 陕西师范大学

发明人： 马君亮 ,  肖冰 ,  敬欣怡 ,  何聚厚 ,  汪西莉

IPC分类号： G06F18/241

摘要： 本公开涉及一种基于动态构图的半监督分类的方法，包括：S100、准备数据集；S200、在步骤S100准备的数据集上使用动态近邻DNN方法进行选边，得到邻接矩阵A；S300、对步骤S200中生成的邻接矩阵A使用ADW方法计算节点间的相似概率，得到亲和矩阵M；S400、根据步骤S300得到的亲和矩阵M进行标签传播得到最终的分类结果。本公开提出的分类方法能够捕捉数据的分布，在数据稠密区域连接更多的边，在数据稀疏区域连接较少的边，可以更好地反映数据的疏密程度，因此具有更好的分类效果。

公开(公告)号：CN113947262A

公开(公告)日：2022-01-18

申请号：CN202111413641.6

申请日：2021-11-25

申请人： 陕西师范大学

发明人： 肖冰 ,  蒋华 ,  马君亮 ,  何聚厚

IPC分类号： G06Q10/04 ,  G06Q50/20 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 一种基于异构图学习融合学习参与状态的知识追踪方法，由获取训练数据集、构建问题知识点二部图、构建知识追踪模型、生成问题张量和知识点张量、编码学生知识状态、编码学生学习参与状态、预测学生答题情况、训练模型、测试模型步骤组成。本发明采用自适应的异构图学习，能根据问题和知识点所构成的二部图的大小自适应调整随机游走的长度，提高了二部图的效率，在建模学生的知识状态时引入这些信息会更加全面、准确。通过建模学生的学习参与状态，使得对学生整个学习过程的建模更加全面，提升了预测学生答题情况的准确率，有效地提高模型的运算效率，克服了循环神经网络长序列依赖问题。

公开(公告)号：CN106960185B

公开(公告)日：2019-10-25

申请号：CN201710141432.8

申请日：2017-03-10

申请人： 陕西师范大学

发明人： 郭敏 ,  丁晓 ,  王健 ,  马苗 ,  肖冰

IPC分类号： G06K9/00

摘要： 一种线性判别深度信念网络的多姿态人脸识别方法，由多姿态人脸图像预处理、训练深度信念网络、线性判别分析法初始化权值矩阵、线性判别深度信念网络参数调优、多姿态人脸图像识别步骤组成。本发明采用改进的线性判别分析法初始化深度信念网络最后一个隐层与输出层之间的权值矩阵，所构建的线性判别深度信念网络具有鲁棒性强、识别率高等优点，适用于多姿态人脸图像识别。

公开(公告)号：CN109815986A

公开(公告)日：2019-05-28

申请号：CN201811583150.4

申请日：2018-12-24

申请人： 陕西师范大学

发明人： 马君亮 ,  汪西莉 ,  彭杨惠 ,  肖冰 ,  何聚厚

IPC分类号： G06K9/62

摘要： 本公开涉及一种融合局部与全局特征的半监督分类方法，包括准备数据集、使用数据集构造初始图、利用局部链路预测方法和全局链路预测方法分别对初始图进行预测并进行对称化和归一化处理、融合处理结果得到概率矩阵、将已标记的信息融合到构造的概率转移矩阵并归一化、传播、保持传播后的标记矩阵中前L行数据不变、判断更新后的标记矩阵是否收敛并根据判断结果完成分类或返回继续执行等步骤。本公开的分类方法解决了现有技术中分类的方法只考虑数据的部分特征、不能贴近实际情况、分类不准确、分类效率低等问题。

公开(公告)号：CN109710787A

公开(公告)日：2019-05-03

申请号：CN201811646150.4

申请日：2018-12-30

申请人： 陕西师范大学

发明人： 郭敏 ,  张洁庆 ,  彭亚丽 ,  肖冰 ,  裴炤

IPC分类号： G06F16/53 ,  G06K9/68 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

摘要： 一种基于深度学习的图像描述方法，包括将图像数据集分为训练集和测试集；构建图像描述模型；在ImageNet数据集上训练完成残差网络预训练模型，加载残差网络预训练模型参数至图像描述模型中的可变形卷积残差网络中；将训练集中的图像送入空间变换网络中，空间变换网络的输出结果送到可变形卷积残差网络，可变形卷积残差网络输出图像的特征向量；生成图像对应的文本序列；完成语言模型的构建生成图像对应的语句；使用AdamW优化算法对图像描述模型进行训练；输出图像对应的描述语句；本发明提取的图像特征具有更好的空间表达能力，生成的句子准确度高，语言结构丰富，并且模型训练时间少，收敛速度快。

公开(公告)号：CN109410212A

公开(公告)日：2019-03-01

申请号：CN201811181945.2

申请日：2018-10-11

申请人： 陕西师范大学

发明人： 马君亮 ,  肖冰 ,  何聚厚 ,  汪西莉

IPC分类号： G06T7/10 ,  G06T7/181

摘要： 本发明公开了一种交互式图像分割方法，包括以下步骤：A、对待处理图像进行灰度化处理，得到灰度图像；B、使用同一分割策略对待处理图像和灰度图像进行分割；C、对两幅图像所分割出的图像块进行对比，根据位于两幅图像上同一位置的两个图像块的偏差值对分割策略进行修改正；D、使用修正后的分割策略重复上述步骤B和步骤C，直至步骤C中得出的偏差值小于设定阈值。本发明可以解决现有技术的不足，提高了图像分割的速度和精确度。

公开(公告)号：CN109323099A

公开(公告)日：2019-02-12

申请号：CN201811511120.2

申请日：2018-12-11

申请人： 陕西师范大学

发明人： 马君亮 ,  肖冰 ,  何聚厚 ,  汪西莉

IPC分类号： F16M11/20 ,  G05B19/042

摘要： 本发明公开了一种能够预防颈椎病的计算机显示器支座，其底座上设有转台，底座内设有方位电机，方位电机的输出轴与转台连接；转台与显示器支杆下端连接，显示器支杆上端与连接柱下端铰接；连接柱与连接杆的一端固定，连接杆的另一端与螺纹杆上端铰接；螺纹杆螺纹连接螺母座，螺母座的周向设为外齿轮结构，螺母座下端面与支撑筒上端头滑动连接，支撑筒与显示器支杆固定连接；螺母座的外齿轮结构与半环形的内齿轮相啮合，内齿轮固定于支撑架上，支撑架固定于底座上；方位电机通过电机控制器与微处理器信号连接，微处理器还与用来检测转台转动角度的角度传感器信号连接。本发明能够很好的预防由于长时间使用计算机办公所带来的颈椎疾病。