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赵晨

作品数:7 被引量:8H指数:2
供职机构:福建农林大学机电工程学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家级大学生创新创业训练计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电气工程农业科学更多>>

文献类型

  • 7篇中文期刊文章

领域

  • 4篇自动化与计算...
  • 3篇电气工程
  • 1篇农业科学

主题

  • 3篇学习机
  • 3篇扰动识别
  • 3篇极限学习机
  • 2篇电能
  • 2篇电能质量
  • 2篇正则
  • 2篇正则化
  • 2篇流形
  • 2篇流形正则化
  • 2篇半监督学习
  • 2篇DELPHI
  • 1篇电气类专业
  • 1篇叶片
  • 1篇院校
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇试题库
  • 1篇题库
  • 1篇题库管理
  • 1篇农科

机构

  • 7篇福建农林大学
  • 3篇华中科技大学

作者

  • 7篇赵晨
  • 3篇李开成
  • 2篇林寿英
  • 1篇吴锤红
  • 1篇魏萱

传媒

  • 2篇木工机床
  • 2篇华南师范大学...
  • 1篇计算机光盘软...
  • 1篇福建农机
  • 1篇科学技术与工...

年份

  • 2篇2023
  • 1篇2022
  • 2篇2021
  • 1篇2010
  • 1篇2007
7 条 记 录,以下是 1-7
排序方式:
试题库自动出卷系统
2010年
为了适应教学现代化,提高教师出卷效率,系统采用Delphi7.0作为开发工具以及微软的Access作为数据库后台开发出来的一种开放式的试题综合管理系统,它集对试题数据库的创建、录入、管理、维护于一体,提供试题管理、试卷管理的整体功能。用户可方便的录入、编辑、修改和保存的试题,试题选取灵活快速,试卷编排简单方便,提高随机出题的效率。
赵晨
关键词:题库管理ADOACCESSDELPHI
基于深度卷积生成对抗网络和卷积神经网络的叶片病虫害问题研究被引量:1
2023年
传统的机器学习和深度学习方法耗时费力、泛化性能较低且需要大量样本数据,因此需要一种能在小样本情况下准确识别植物病虫害的方法。文章利用深度卷积生成对抗网络生成大量包含叶片病虫害的合成图像数据集,结合卷积神经网络进行叶片病虫害的自动检测和识别,探讨深度卷积生成对抗网络和卷积神经网络应用于叶片病虫害问题的可行性和有效性。实验证明,该方法在小样本情况下能够准确识别叶片病虫害,具有较高的准确性和鲁棒性,为解决植物病虫害问题提供了一种新的方法。
魏财根林炜鑫赵晨
关键词:卷积神经网络
高等农业院校电气类专业《检测与转换》课程教学研究
2021年
新农科背景下对新型人才复合能力及创新能力培养提出了更高的要求,本文以电气类专业《检测与转换》课程为例,从教学内容整合、计算机辅助软件以及"课堂派"线上线下结合教学三方面进行课程改革,探索新农科背景下未来《检测与转换》课程教学实践改革的一些新思路。
赵晨林寿英曾子莹林炜鑫
关键词:MATLAB
少量已知历史数据下的电能质量复合扰动识别方法被引量:2
2022年
针对训练电能质量复合扰动分类模型遇到少量已知历史数据和海量未标注的采样数据共存的现象,提出了一种基于混合流形正则化图拉普拉斯-海森半监督极限学习机(Laplacian Hessian semi-supervised-extreme learning machine,LHSS-ELM)的复合扰动识别方法。所提方法通过Laplacian正则化和Hessian正则化相结合更好地挖掘未标注扰动样本的局部结构信息。不同噪声水平下的实验结果表明:LHSS-ELM在复合扰动识别上准确率高于常见的半监督极限学习机模型,它与传统基于支持向量机的半监督模型对比,精度也有明显的提高,表明所提方法是一种有效的复合扰动识别方法。
赵晨李开成张浩毅林炜鑫曾子莹
关键词:电能质量扰动识别极限学习机流形正则化半监督学习
基于自适应权重混合策略主动学习的电能质量复合扰动识别
2023年
为了降低电能质量复合扰动(CPQDs)数据的标注成本,利用混合策略的主动学习方法与拉普拉斯极限学习机来识别电力配电网络中的CPQDs。提出将不同的主动学习采样策略进行混合,选择最富含信息和最具有代表性的CPQDs数据进行标记。在主动学习过程中利用对数函数自适应调整不同策略权重。为了提高分类器的性能,在监督学习和无监督学习的框架下将拉普拉斯流形正则化并嵌入到极限学习机中。将所提出的架构与主流的主动学习算法在代码合成以及硬件生成的数据集上进行了比较,结果显示所提出的方法拥有更好的性能。
魏萱张浩毅赵晨李开成
关键词:电能质量扰动识别极限学习机自适应权重
基于Jerk流形正则化深度极限学习机的电能质量复合扰动识别被引量:2
2021年
为了有效利用电能质量复合扰动识别中存在的大量难以标注的实测样本,提出了一种基于Jerk流形正则化深度极限学习机(DJRELM)的半监督扰动学习方法.算法通过堆叠嵌入Jerk流形正则化的极限学习机自编码器(JRELM-AE)实现在复合扰动特征自动提取的同时保持数据内部流形结构.分类层通过阈值预测极限学习机和Jerk正则化半监督极限学习机的结合将多层网络扩展到多标签半监督分类应用.实验结果表明:该方法在不同噪声环境下的分类准确率均高于几种基于极限学习机的监督学习、半监督学习算法、传统多层极限学习机和深度卷积神经网络,具有理论意义和实用价值.
赵晨李开成林寿英曾子莹林炜鑫
关键词:扰动识别极限学习机流形正则化半监督学习
Delphi高级通信调试助手软件的设计被引量:3
2007年
本文阐述了基于ComPort控件的delphi高级通信调试助手的软件设计。设计面向以51汇编语言编程的单片机,针对上下位机通信的特点,研究并设计了用于51单片机系统的通信和控制协议,提出了上位机应用程序的总体设计框架与基于ComPortLibrary控件的delphi高级通信调试助手的软件设计方法和实现途径,程序兼容了传统通信助手软件的特点,实现了与汇编语言源程序变量名与注释的接口,配合单片机的通信程序可以实时观察单片机内存变量,改善了传统通信助手无法实时观察变量单元内容的缺点,提供了程序开发者调试单片机程序的手段,提高了调试的效率。
赵晨吴锤红
关键词:DELPHI串口通信
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