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改进的模拟退火算法在蛋白质结构预测中的应用
1
作者 朱均燕 温永仙 《福建农林大学学报（自然科学版）》 CSCD 北大核心 2013年第2期176-178,共3页
在传统的模拟退火算法基础上,对于产生新解边界值的处理给出一种新方法,并将它应用到二维Toy模型.对4条Fibonacci序列进行了结构预测,结果表明该算法可行有效.
关键词 模拟退火算法 蛋白质结构预测 Toy模型 FIBONACCI序列
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计算机图像技术在烟草病害诊断中的应用研究进展
2
作者 朱均燕 黄嘉星 《武夷科学》 2022年第2期99-107,共9页
基于图像处理、病斑特征提取、识别技术选择以及烟草病害诊断研发4个方面对计算机图像技术在烟草病害诊断中的研究现状和进展进行了综述,明确了目前烟草病害的诊断主要存在的两个问题:一是研发的诊断系统对烟草病害种类识别的局限性,二... 基于图像处理、病斑特征提取、识别技术选择以及烟草病害诊断研发4个方面对计算机图像技术在烟草病害诊断中的研究现状和进展进行了综述,明确了目前烟草病害的诊断主要存在的两个问题:一是研发的诊断系统对烟草病害种类识别的局限性,二是诊断系统如何有效地投入到实际应用中。最后,提出了开发识别种类齐全的烟草病害诊断系统并投入到实际应用的研究目标。 展开更多
关键词 烟草病害 计算机图像技术 图像处理 诊断系统
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基于电子课本数据库网站结构的设计方法探讨
3
作者 朱均燕 《福建电脑》 2008年第12期124-125,共2页
随着现代经济的发展,改革教学方式、推进素质教育已成为培养新世纪适用型人才的迫切需要。我国现行教学方式中,一直强调为学生减负,但是学生的书包却越背越重。针对这种现象,产生了一种新型的教学方法--网上教学。本文介绍了网上教学系... 随着现代经济的发展,改革教学方式、推进素质教育已成为培养新世纪适用型人才的迫切需要。我国现行教学方式中,一直强调为学生减负,但是学生的书包却越背越重。针对这种现象,产生了一种新型的教学方法--网上教学。本文介绍了网上教学系统的功能与实现以及后台数据库的建立与实现。 展开更多
关键词 电子课本 数据库 网上教学
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程序设计基础教学中的数据采集与利用 被引量：1
4
作者 郑珂晖 陈桢 +3 位作者 黄伟奇 朱均燕 邹彭玲 温永仙 《福建电脑》 2019年第7期51-52,共2页
教学过程数据采集聚焦于教学的全过程,通过采集与整合教学过程中的各类数据,进行科学分析,可以了解教师和每位学生在教学过程中教与学的情况,为实现学生的个性化学习和教师的科学评教提供参考.本文以程序设计基础课程为例,阐述了在程序... 教学过程数据采集聚焦于教学的全过程,通过采集与整合教学过程中的各类数据,进行科学分析,可以了解教师和每位学生在教学过程中教与学的情况,为实现学生的个性化学习和教师的科学评教提供参考.本文以程序设计基础课程为例,阐述了在程序设计公共基础课中进行教学过程采集的基本思路与数据分析的一般流程. 展开更多
关键词 教学过程 数据采集 程序设计课程 教学改革
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基于高光谱与纹理融合的烤烟分类方法研究 被引量：9
5
作者 张慧 张文伟 +5 位作者 张永毅 李士静 申佳瑜 朱均燕 谢小芳 温永仙 《中国烟草学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期72-80,共9页
【目的】为提高烤烟的分类正确率。【方法】利用高光谱成像系统采集烤烟样本,采用Savitzky-Golay卷积平滑法(SG)、多元散射校正(MSC)、一阶导数法(FD)的组合方法对数据进行预处理。通过连续投影算法(SPA)选择特征波长,利用灰度共生矩阵(... 【目的】为提高烤烟的分类正确率。【方法】利用高光谱成像系统采集烤烟样本,采用Savitzky-Golay卷积平滑法(SG)、多元散射校正(MSC)、一阶导数法(FD)的组合方法对数据进行预处理。通过连续投影算法(SPA)选择特征波长,利用灰度共生矩阵(GLCM)选择烤烟的纹理特征,将纹理特征与光谱特征归一化处理后进行融合,利用邻近算法(KNN)、随机森林(RF)、支持向量机(SVM)、朴素贝叶斯(NB)验证烤烟分类效果。【结果】预处理后的全波长数据分类正确率较预处理前有所提升;利用SPA选择特征波段进行分类,正确率下降;高光谱融合纹理特征后进行分类,分类效果显著提升。【结论】基于高光谱与纹理融合可准确、有效地对烤烟进行无损分类,为量化烤烟分类提供了可行方法。 展开更多
关键词 烤烟分类 高光谱成像 纹理特征 机器学习 分类算法
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模拟退火算法收敛性的研究 被引量：1
6
作者 冯玉蓉 朱均燕 《福建电脑》 2006年第12期46-47,共2页
模拟退火算法是一个全局最优的有效算法。本文在传统的模拟退火算法的基础上,引入Marquardt-Leven-berg方法,来加快该算法的计算速度,增强其算法的收敛性。
关键词 模拟退火算法 Marquardt-Levenberg方法 收敛性 计算速度
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基于高光谱信息的烟叶分级方法比较 被引量：17
7
作者 李士静 潘羲 +4 位作者 陈熙卓 朱均燕 吴碧致 谢小芳 温永仙 《烟草科技》 CAS CSCD 北大核心 2021年第10期82-91,共10页
为解决传统烟叶分级因人为主观因素造成烟叶等级识别率低等问题,基于不同等级烟叶高光谱数据集A和B,分析了多元散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)和Savitzky-Golay卷积平滑(SG)3种预处理方法,以及随机森林(RF)、极限学习机(ELM)、... 为解决传统烟叶分级因人为主观因素造成烟叶等级识别率低等问题,基于不同等级烟叶高光谱数据集A和B,分析了多元散射校正(MSC)、标准正态变量变换(SNV)和Savitzky-Golay卷积平滑(SG)3种预处理方法,以及随机森林(RF)、极限学习机(ELM)、梯度提升决策树(GBDT)和支持向量机(SVM)4种分类模型对烟叶分类正确率的影响,并进一步探讨了高光谱数据经MSC预处理后,利用F-Score算法选取特征波段,在不同特征波段数量下分类正确率的变化。结果表明:(1)基于全波段的MSC预处理结合ELM和SVM模型的识别效果较好,数据集A和B的分类正确率分别达到84%、80%和96%、95%;(2)利用F-Score算法选取的特征波段数量占全波段的70%时,基于MSC预处理的4种模型的分类正确率已接近基于全波段的分类正确率,在数据集B中SVM的分类正确率达到96%。该研究结果可为提高烟叶等级识别正确率及烟叶分级的智能化水平提供支持。 展开更多
关键词 烟叶分级 高光谱 预处理 分类模型 特征波段 分类正确率
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