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杜海顺: 作品数：48 被引量：160H指数：7; 供职机构：河南大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金河南省教育厅科学技术研究重点项目河南省科技发展计划项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学动力工程及工程热物理机械工程更多>>

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一种图嵌入低秩稀疏表示恢复稀疏表示人脸识别方法: 本发明公开了一种图嵌入低秩稀疏表示恢复稀疏表示人脸识别方法，属于计算机视觉和模式识别技术领域。本发明包括以下步骤：首先，提出一种图嵌入低秩稀疏表示恢复方法，能够从训练样本数据矩阵恢复出判别力强的干净训练样本数据矩阵，同时...; 杜海顺王俊张延宇杜晓玉胡青璞蒋曼曼; 文献传递

一种基于深度学习的焊缝底片造假的自动检测方法: 针对目前缺乏焊缝底片造假自动检测手段的情况，本发明设计了一种基于深度学习的焊缝X射线探伤底片造假的自动检测方法，首先将射线胶质底片扫描成数字化焊缝底片图像，通过筛选一部分包含所有焊缝字符标识的焊缝底片图像，并将焊缝底片图...; 张帆张新红张伯言杜海顺史潇婉李珍珍赵茹楠侯婷婷任方涛刘茜

喷油泵校正器测量系统: 2006年; 根据喷油泵校正器技术参数的特点,研制开发了一套喷油泵校正器测量系统。论述了系统总体方案及硬件组成,对系统测量原理进行了详细的分析,介绍了系统软件的各个模块。实践证明,喷油泵校正器测量系统性能稳定、测量结果精确可靠,能够满足生产实践中对喷油泵校正器的测量要求。; 杜海顺汪凤泉; 关键词：预紧力

图嵌入投影非负矩阵分解图像特征提取方法被引量：4: 2014年; 针对投影非负矩阵分解(PNMF)不能揭示数据流形几何结构和判别信息的问题,提出了一种图嵌入投影非负矩阵分解(GEPNMF)特征提取方法。首先分别构建了描述数据流形几何结构和类间分离度的近邻图,然后采用它们的拉普拉斯矩阵设计了一个图嵌入正则项,并将其与PNMF的目标函数融合,以构造GEPNMF的目标函数。在GEPNMF目标函数中引入了图嵌入正则项,使求得的子空间能够在保持数据流形几何结构的同时,类间间距也最大。另外,还在目标函数中引入了一个正交正则项,以确保GEPNMF子空间基向量具有数据局部表示能力。对求解GEPNMF目标函数的累乘更新规则(MUR)进行了详细的推导。在Yale和CMU PIE人脸数据库上的实验结果表明,提出的图嵌入投影非负矩阵分解特征提取方法比PNMF更适用于解决分类问题。; 王娟杜海顺侯彦东金勇; 关键词：人脸识别特征提取图嵌入非负矩阵分解

喷油泵校正器技术参数测试方法研究: 2006年; 针对喷油泵校正器的特点,介绍了对其两个技术参数预紧力和校正行程的测试方法。在小波消噪理论的基础上,给出了新的随尺度变化的阈值估计公式,采用小波软阈值消噪技术对力信号进行处理;在小波分解理论的基础上,提出了一种染噪斜坡信号的信号提取方法,并利用该方法对位移信号进行处理。经过小波消噪处理后的位移和力信号,再进一步的处理,可以得到很好的测量曲线,从而能够精确求出喷油泵校正器的预紧力和校正行程。; 杜海顺汪凤泉; 关键词：预紧力小波变换消噪

Blog核心信息技术解析: Blog的出现标志着在以信息共享为特征的第一代Web之后，追求思想互动、精神互通的第二代Web正在崛起，Internet开始真正凸显其无穷的思想价值。近年来，Blog的发展异常迅速，其影响力日益扩大，这主要归功于其采用的...; 李曼杜海顺陈志国; 关键词：BLOG RSS TAG; 文献传递

基于量测自适应辨识的多传感器数据融合算法被引量：2: 2012年; 针对量测不确定条件下多传感器量测数据的合理利用和有效融合问题,提出了一种量测不确定下多传感器量测自适应数据融合算法。算法实现中考虑到传感器量测受扰动影响的具体情况,通过单个传感器的量测似然度的求解确认等效量测,并利用传感器量测数据间统计距离的构建完成对等效量测优化,进而实现不含扰动影响传感器量测数据的合理选择和融合。理论分析和仿真实验验证结果表明:新算法不仅有效改善扰动对于滤波精度的不利影响,并且相对于分布式融合方式降低计算复杂度。; 胡振涛贾培燕付春玲杜海顺; 关键词：多传感器信息融合 KALMAN滤波

过程控制教学改革探索被引量：4: 2015年; 过程控制是自动化专业学生必修的一门专业技术基础课,具有较强的理论性、应用性以及实践性。针对该课程的特点,从教学内容、教学方法与手段、实验教学等方面进行了教学改革探索。教学实践表明,改革后的教学模式能够调动学生学习积极性和主动性,取得较好教学效果。; 杜海顺邹大勇; 关键词：过程控制教学内容教学方法与手段实验教学教学改革

一种人脸图像特征提取的局部和整体间距嵌入方法被引量：1: 2012年; 针对边界Fisher分析(MFA)构建的惩罚图没有充分描述类间数据分离度的缺点,提出一种局部和整体间距嵌入(LGME)特征提取方法。该方法在构建惩罚图时采用了全部的不同类样本数据对,并适当地强调了间距较小的不同类样本数据对的作用。与MFA相比,LGME同时使用类间数据的局部和整体间距信息,对类间数据分离度进行了充分描述,从而使其提取的数据特征具有更强的判别力。实验结果表明,LGME方法提取的人脸图像特征在用于人脸识别时,具有较高的识别率,且更具鲁棒性。; 杜海顺李玉玲侯彦东金勇; 关键词：人脸识别特征提取

基于多层信息融合和显著性特征增强的农作物病害识别被引量：4: 2023年; 现有基于深度学习的农作物病害识别方法对网络浅层、中层、深层特征中包含的判别信息挖掘不够,且提取的农作物病害图像显著性特征大多不足,为了更加有效地提取农作物病害图像中的判别特征,提高农作物病害识别精度,提出一种基于多层信息融合和显著性特征增强的农作物病害识别网络(Crop disease recognition network based on multi-layer information fusion and saliency feature enhancement,MISF-Net)。MISF-Net主要由ConvNext主干网络、多层信息融合模块、显著性特征增强模块组成。其中,ConvNext主干网络主要用于提取农作物病害图像的特征;多层信息融合模块主要用于提取和融合主干网络浅层、中层、深层特征中的判别信息;显著性特征增强模块主要用于增强农作物病害图像中的显著性判别特征。在农作物病害数据集AI challenger 2018及自制数据集RCP-Crops上的实验结果表明,MISF-Net的农作物病害识别准确率分别达到87.84%、95.41%,F1值分别达到87.72%、95.31%。; 杜海顺张春海安文昊周毅周毅郝欣欣; 关键词：农作物病害识别显著性特征神经网络