镇江市科技支撑计划(GY2012041)
- 作品数：5 被引量：9H指数：2
- 相关作者：单桂军陈江李正明更多>>
- 相关机构：镇江高等专科学校江苏科技大学江苏大学更多>>
- 发文基金：镇江市科技支撑计划江苏省现代教育技术研究规划课题更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 汽车控制系统CAN总线的网络演算建模及分析被引量：2
- 2013年
- 针对汽车控制系统CAN总线的实时性问题,提出一种汽车控制系统CAN总线的网络演算模型.利用网络演算分别建立了汽车控制系统CAN总线的达到曲线和服务曲线模型,有效地模拟了汽车控制系统CAN总线的确定性行为特性.最后,以某汽车控制系统CAN总线为例,计算得到了各个消息帧的最大延迟,验证了所提方法的有效性,该方法可用于汽车控制系统CAN总线的设计与性能评价.
- 单桂军王国俊戴永前王玉周
- 关键词：网络演算汽车控制系统CAN总线
- 车载1553B总线的网络演算建模及分析被引量：2
- 2013年
- 针对车载1553B总线的实时性评估问题,提出一种车载1553B总线的网络演算建模与分析方法。分析1553B总线拓扑结构和消息特性的基础上,应用网络演算建立了车载1553B总线的最大延迟计算模型,有效地描述了车载1553B总线的动态行为。实例分析验证了所提方法的有效性,该方法可为构建满足特定实时性要求的车载1553B总线系统提供理论依据。
- 单桂军
- 关键词：网络演算
- 基于虚拟样本扩张法的单样本人脸识别算法研究被引量：6
- 2013年
- 随着人脸识别技术的不断发展,单样本人脸识别已成为当今的一个热点。针对单样本人脸识别问题,提出了一种基于虚拟样本扩展的人脸识别方法,为给定的单训练样本增加虚拟图像,以增强单训练样本的分类信息,并对原样本及其虚拟样本进行特征变换,划分得到更多的子图像,利用二维主成分分析(2DPCA)实现特征抽取,一定程度上减轻了人脸的表情、姿态、光照等因素对识别效果的影响,提高了识别率。提出的方法分别在ORL及FERET两大人脸数据库上得到了验证。
- 单桂军
- 关键词：人脸识别单训练样本二维主成分分析
- 基于支持向量机集成学习的网络故障诊断方法
- 2014年
- 针对现有支持向量机(support vector machine,SVM)多分类方法在网络故障诊断中识别精度较低的问题,提出一种基于二叉树结构和模型二重扰动的SVM集成学习算法;通过集成学习思想提高网络故障诊断的精度;在集成过程中对二叉树结构和核参数进行扰动,加大个体分类器的差异度,提升了诊断模型的泛化性;在实际网络中的诊断实验表明,所提的方法较二叉树等其它SVM多分类方法具有更高的诊断精度。
- 陈江单桂军李正明
- 关键词：支持向量机故障诊断
- 用于人脸识别的张量图优化的Fisher判别分析
- 2013年
- 最近提出的图优化的Fisher判别分析(Graph-based Fisher Analysis,简称GbFA)具有很强的判别性能,并成功地应用于人脸识别。但GbFA需要将二维的人脸图像矩阵转化为向量,因此容易丢失像点的空间关系。为此,提出用于人脸识别的张量图优化线性判别分析(Tensor Graph-based Fisher Analysis,简称TGbFA)。该算法把二维的人脸图像矩阵看作二维张量数据,并通过GbFA方法迭代求得两个投影矩阵。在Yale和YaleB的人脸库的实验表明,TGbFA算法继承了GbFA的特性,与现有的张量线性判别分析算法相比,TGbFA具有较好的判别性能。
- 单桂军
- 关键词：人脸识别降维
