黄仲洋
- 作品数：8 被引量：5H指数：1
- 供职机构：东北林业大学信息与计算机工程学院更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金黑龙江省自然科学基金哈尔滨市科技创新人才研究专项资金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术农业科学文化科学更多>>
- Google Map API与数据库交互问题研究
- 2012年
- Google Map API与Ajax技术等新鲜事物正进入我们的工作和生活。它们的结合能很好的解决网页间数据的传递与现实，完成地图与数据库的交互。
- 李玉崇闫志刚黄仲洋李丹
- 关键词：MAPAPIAJAX数据库
- 基于RW-GN的电容层析成像流型辩识算法
- 2015年
- 为解决电容层析成像反问题流型识别困难的问题,提出一种基于修正加权高斯牛顿的神经网络(RW-GN)对电容层析成像流型辩识的算法。在研究高斯牛顿算法原理的基础上,对原算法进行优化,对优化之后算法的稳定性进行验证;在此基础上探讨将基于修正加权高斯牛顿的神经网络算法应用于电容层析成像流型辨识的可行性。实验结果表明,与BP神经网络、SVM、决策树识别算法相比,该算法对5种流型有较高的识别率。
- 黄仲洋陈宇许莉薇
- 关键词：电容层析成像稳定性可行性识别率
- 一种新的电容层析成像边界灰度补偿算法被引量：1
- 2016年
- 由于电容层析成像(ECT)图像重建典型病态问题的不稳定性,在传统的电容层析成像算法的基础上提出了一种基于遗传蚁群算法(GAAC)的边界灰度补偿算法.在阐述了电容层析成像基本原理的基础上,通过推导多项式加速算法的数学模型,进行该算法的ECT图像重建.但由于传统的电容层析成像算法在图像边界上表现出极大的误差和不稳定性,所以提出了GAAC的边界灰度补偿算法.仿真和数值实验的结果显示,GAAC的边界灰度补偿算法是一种有效的电容层析成像方法,在ECT图像重建算法的领域提出了一个新的尝试.
- 陈宇李红波黄仲洋
- 关键词：电容层析成像图像重建蚁群算法遗传算法
- SADE-ELM电容层析成像流型辨识算法被引量：1
- 2014年
- 针对电容层析成像反问题流型识别较难的问题,提出了一种新的ECT流型辨识算法——差分演化优化极端学习机算法,进而提出了基于自适应差分演化优化极端学习机(Sa DEEML)的ECT辨识算法.在论述极端学习机算法的基础上,结合差分演化算法对极端学习机算法进行优化,自适应差分演化算法中的关键参数,通过训练得到各类流型的分类器的参数,构造分类器进行精准与快速分类.实验结果表明:该算法能有效克服极端学习机算法的缺点并提高了局部与全局收敛能力,通过与BP、SVM算法比较,该算法具有竞争力,并为电容层析成像流型辨识的研究提供了新算法.
- 陈宇许莉薇黄仲洋江露
- 关键词：电容层析成像
- 基于高斯混合模型的类人机器人果实辨识研究被引量：1
- 2014年
- 针对类人机器人的特点,设计了一个具有果实辨识功能的类人机器人系统。类人机器人自带的摄像头作为视觉系统,通过视觉系统收集彩色果实图片,将RGB颜色转换成HSV颜色,结合高斯混合模型算法,通过训练得到每类果实所对应的分类器模型参数,构造分类器,实现类人机器人对果实准确高效的识别。
- 陈宇黄仲洋江露钟秋波
- 关键词：类人机器人HSV颜色空间
- 基于Ajax和Google Map API的立木材积核算系统被引量：1
- 2012年
- 以Google Map API为基础,采用Mysql数据库管理系统、JavaScript和具有异步交互能力的Ajax技术,搭建了树高级立木材积核算系统的平台。结果表明该系统具有快速、全面、易操作的特点,解决了目前开发GIS平台数据昂贵、系统维护困难等问题,为用户进行活立木蓄积计算提供了良好的平台。
- 李丹李玉崇闫志刚黄仲洋
- 关键词：GOOGLEMAPAPIAJAX
- 成像流型辨识算法被引量：1
- 2014年
- 针对电容层析成像反问题流型识别较难的问题,提出了一种基于高斯混合模型的电容层析成像流型辩识算法.在阐述高斯混合模型和EM算法的基础上,结合Kmeans算法,通过训练得到各类流型所对应的高斯混合模型参数,构造分类器实现对五种流型的快速与精准的识别.实验结果表明,该算法与BP神经网络、SVM、决策树识别算法相比,辨识准确率高、识别速度快,为电容层析成像流型辨识算法的研究提供了一个新思路.
- 陈宇许莉薇江露黄仲洋
- 关键词：电容层析成像高斯混合模型参数估计
