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于曦: 作品数：28 被引量：88H指数：4; 供职机构：成都大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金四川省自然科学基金成都市科技局项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信一般工业技术更多>>

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基于迁移学习的农作物病虫害检测方法研究与应用被引量：37: 2020年; 为了提高农作物病虫害严重程度(健康、一般、严重)的分类效果,采用迁移学习方式并结合深度学习提出了一种基于残差网络(ResNet 50)的CDCNNv2算法。通过对10类作物的3万多幅病虫害图像进行训练,获得了病虫害严重程度分类模型,其识别准确率可达91.51%。为了验证CDCNNv2模型的鲁棒性,分别与使用迁移学习的ResNet 50、Xception、VGG16、VGG19、DenseNet 121模型进行对比试验,结果表明,CDCNNv2模型比其他模型的平均精度提升了2.78~10.93个百分点,具有更高的分类精度,病虫害严重程度识别的鲁棒性增强。基于该算法所训练的模型,结合Android技术开发了一款实时在线农作物病虫害等级识别APP,通过拍摄农作物叶片病虫害区域图像,能够在0.1~0.5 s之内获取识别结果(物种病害种类严重程度)及防治建议。; 余小东杨孟辑张海清李丹唐毅谦于曦; 关键词：农作物病虫害移动应用程序

专业认证视角下的学生工作课程化模式思考被引量：12: 2016年; 高校专业认证是高校教育改革的重要内容和发展趋势。专业认证的核心理念是"以学生为本",改变了以往评价依据"投入+过程"的模式,重点转移到了基于产出,评价学生学得如何。专业认证视角下学生工作课程化模式建设是遵循专业认证标准,以学生为中心,以学生学习成果为目标,通过制定与专业认证要求标准相匹配的专门的学生工作人才培养方案,利用多样化的授课、考核方式,创建新型学生工作队伍,为课程化实施提供多元化师资支撑。同时,通过大力开展丰富多彩的第二课堂课程化活动,使专业认证和学生工作互为支持,共同完成人才培养的目标。; 肖小琼于曦李小玲刘昶; 关键词：工程教育

基于Lightgbm和XGBoost的优化深度森林算法被引量：1: 2023年; 教育规模不断扩大,高校在校生人数持续上升,导致学生的能力参差不齐.为了提升教育水平,教师需掌握学生在校期间的学习状态,预测学生期末成绩是教师掌握学生学习状态的重要途径之一.目前的研究工作主要采用传统的机器学习算法进行成绩预测,如随机森林、贝叶斯、深度森林等,但精度不高;也有利用深度学习算法进行预测,但模型缺少可解释性. Lightgbm(Light Gradient Boosting Machine)算法内存消耗低,时间复杂度低,而XGBoost(eXtreme Gradient Boosting)算法精度高.因此,基于提高精度与降低模型内存消耗的策略,将深度森林中的随机森林与极限随机森林模块分别替换为Lightgbm和XGbBoost,提出一种基于Lightgbm和XGBoost算法的优化深度森林算法LIGHT-XDF.在八个数据集上与其他模型进行对比实验,结果表明,LIGHT-XDF算法的综合性能最好.; 谢军飞张海清李代伟李代伟邓钧予; 关键词：综合性能

Oracle分区表和分区索引在VLDB中的研究被引量：3: 2016年; 分区表和分区索引功能是数据库管理中的关键技术之一,是海量数据库管理(Very Large Databases,VLDB)中一个重要的性能提升机制.分区技术的原理是将逻辑上的一个大表拆分成多个独立的物理分区来存储,从而提高数据I/O性能.面对大数据的存储,几乎所有Oracle数据库都用分区技术来提高查询数据的性能.通过分析一个项目案例,说明如何综合使用分区表和分区索引来提高大数据的查询速度.; 赵卫东刘永红鄢涛于曦; 关键词：ORACLE 分区表 VLDB

基于KNN算法的手写数字识别研究被引量：2: 2017年; KNN算法用于手写数字识别的时候,需要将待识别的手写数字图像(测试集)与一些已知的手写数字图像(训练集)联合在一起求向量之间的最短距离,才能判断待识别数字图像的分类.设计了一种将测试集图像中的数据与尺寸转换为与训练集图像完全相似的转换算法,并在此基础上,将测试集和训练集都转换成有相同列数量的一维向量,进而求出向量之间的距离,并通过编写Python程序对该算法进行了验证.测试结果表明,该方法对手写数字图像的正确识别率能够达到95%以上.; 赵卫东刘永红刘永红于曦; 关键词：KNN PYTHON 训练集测试集

基于神经网络的医疗文本分类研究被引量：3: 2023年; 传统的医学文本数据分类方法忽略了文本的上下文关系,每个词之间相互独立,无法表示语义信息,文本描述和分类效果差;并且特征工程需要人工干预,因此泛化能力不强。针对医疗文本数据分类效率低和精度低的问题,提出了一种基于Transformer双向编码器表示BERT、卷积神经网络CNN和双向长短期记忆BiLSTM神经网络的医学文本分类模型CMNN。该模型使用BERT训练词向量,结合CNN和BiLSTM,捕捉局部潜在特征和上下文信息。最后,将CMNN模型与传统的深度学习模型TextCNN和TextRNN在准确率、精确率、召回率和F1值方面进行了比较。实验结果表明,CMNN模型在所有评价指标上整体优于其他模型,准确率提高了1.69%~5.91%。; 许浪李代伟张海清张海清何磊唐聃; 关键词：自然语言处理 CNN

最大模糊频繁模式挖掘算法被引量：1: 2017年; 针对有效模式挖掘的组合爆炸及挖掘结果信息如何有效表达的问题,提出了一种基于"核心-牵引"结构的修剪候选模式和考虑项目不确定性的最大模糊模式挖掘算法(MFFP-Tree)。首先,综合分析项目的模糊性,提出模糊支持度,分析项目在事务数据集中的模糊权重,依据模糊修剪策略修剪候选项集;其次,仅扫描数据集一次,就能成功构建模糊模式挖掘树,依据模糊剪枝策略减少模式提取的开销,采用FFP-array阵列结构使得搜索方式更精简,从而进一步降低时空开销。根据基准数据集的实验结果,与最大模式挖掘算法PADS和FPMax*对比分析,MFFP-Tree挖掘出的最大模糊模式能够更准确地反映项目与项目之间的关系;算法的时间复杂度能减半甚至低1个数量级;算法的空间复杂度降低1~2个数量级。; 张海清李代伟刘胤田龚程于曦

单片机控制的数据采集与通信被引量：1: 2006年; 在某一大型数据处理服务系统中。采用单片机控制方式来设计数据采集终端，采集到的数据能通过IP口和串口与系统服务器之间进行通信。能将最终处理的结果在该终端上显示并打印输出。; 于曦赵定远; 关键词：单片机数据采集数据通信

“互联网+教育”背景下面向对象程序设计课程实践教学改革被引量：1: 2022年; 随着“互联网+”技术的快速发展,基于网络教学平台的混合教学模式成为高校教学改革的主要趋势之一。针对目前面向对象程序设计课程实践教学的现状,该文结合“希冀”网络教学平台,对该课程的实践教学模式进行研究。根据课程理论教学内容的安排,制定一种基础实验和进阶式课程设计相结合的实践教学方案,采用“闯关+积分”的模式设置实践内容,并通过“希冀”平台完成任务的建设与发布,以及成果的提交和自动评判。通过实际应用效果表明,这种实践教学改革对教学质量的提升有积极的促进作用,能有效地提高学生的实际编程能力和学习积极性。; 余小东于曦王跃飞赵卫东; 关键词：网络教学平台面向对象程序设计实践教学

机场跑道图像去雾增强技术研究: 2016年; 随着计算机视觉的发展,图像去雾已成为计算机视觉的重要研究方向.在雾、霾等恶劣天气下采集的图像会由于大气散射的作用而被严重降质,其图像对比度低,物体特征难以辨认,此类图像不仅视觉效果差、图像观赏性低、后期处理的难度加大,更甚者在特殊场景下,会带来一些安全隐患.因此,图像去雾增强就显得尤为重要.本研究基于机场跑道雾天环境,对引入一定噪声的引导滤波算法进行改进,实现图像去雾增强.实验结果表明,改进后的引导滤波无论是增强效果还是处理速度都有明显优势.; 陈清早于曦陈绍祥罗正华

于曦

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