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项目化教学模式在电子商务课程中的应用研究被引量：4: 2021年; 针对电子商务专业更新快、实践强等特点,将“项目化教学”理念引入到《电子商务》课程的课前预习、课中教学、课后实践和考核评价等各个教学环节中,将仿真或真实项目贯穿整个教学过程。同时大量采用了翻转教学模式,通过鼓励引导学生围绕项目或任务的主动学习和自主学习,有效提升了学生的学习积极性和学习效果。; 张波王岩; 关键词：项目化教学电子商务

基于虚实结合的智能制造实训系统研究: 2020年; 针对工业4.0时代新的制造模式、制造场景和制造流程对制造人才提出的新要求,结合高校现有数控加工实训模式和实训环境,笔者综合采用虚拟仿真、智能控制、大数据等技术构建新型“虚实结合的智能制造实训系统”,并对智能制造实训教学系统的目标、特色、系统架构和教学效果进行了详细介绍。经几所高校实训应用反馈,该实训系统的教学效果良好。; 周艳聪胡德计张波王岩; 关键词：虚实结合项目实训

人脸微表情分析方法综述被引量：5: 2023年; 微表情分析在医学、公共安全、商业谈判等领域得到广泛应用并备受关注。微表情运动幅度小、变化快,导致人工分析难度较大,开发一个可靠的自动化微表情分析系统非常有必要。随着计算机视觉技术的发展,研究人员能够结合相关算法捕捉微表情运动变化特征以用于微表情分析。阐述微表情分析的发展历程和现状,从多个角度对微表情分析的两大分支,即微表情检测方法和微表情识别方法进行总结。整理现有微表情数据集以及微表情分析流程中常用的面部图像预处理方法。根据特征提取方式的不同,从基于时间特征、基于特征变化和基于深度特征这3个方面对微表情检测方法进行阐述。将微表情识别方法归纳为基于纹理特征和基于光流特征的传统机器学习方法以及深度学习方法,其中,基于深度学习的微表情识别包括基于运动单元、基于关键帧和基于迁移学习的方法。通过不同实验指标对以上方法进行分析和比较,在此基础上,探讨当前微表情分析中存在的问题和挑战并展望该领域未来的发展方向。; 于明钟元想王岩; 关键词：计算机视觉

基于颜色掩膜网络和自注意力机制的叶片病害识别方法被引量：6: 2022年; 为了提取到更加准确、丰富的叶片病斑的颜色特征和空间特征,解决病害严重程度细粒度分类粗糙、识别准确率低等问题,提出一种融合颜色掩膜网络和自注意力机制(Fusion color mask and self-attention network,FCMSAN)的病害识别方法。FCMSAN由颜色掩膜网络(Color mask network,CMN)和融合通道自适应的自注意力网络(Channel adaptive self-attention network,CASAN)构成。CMN通过学习叶片病斑颜色区域信息提高模型提取颜色特征的能力;CASAN能够提取全局范围内的病斑特征,同时加入病斑的位置特征和通道自适应特征,可以精确、全面定位叶片病斑区域。最后通过特征转换融合模块(Transfer fusion layer,TFL)将CMN和CASAN进行融合。经实验证明,FCMSAN在61类农作物病虫害细粒度识别中,Top-1的分类准确率达到87.97%,平均F1值达到84.48%。最后通过可视化分析,验证了本文方法在病害识别中的有效性。; 于明李若曦阎刚王岩王建春李扬; 关键词：农作物病害特征提取

基于计算机视觉的植物病害识别方法综述: 2024年; 病害识别是计算机视觉技术在农业领域的重要应用之一,对及时发现和早期预防植物病害起着关键作用。近年来,随着病害识别方法的不断演进,病害识别性能有了显著提高,但自然条件下病害特征提取困难、病害严重程度难以区分等问题依然存在。为了在现有方法的基础上进一步探索病害识别的新思路,先是针对不同识别目标,分析病害识别和病害严重程度识别的研究现状。然后从视觉特征类型和学习方式两个角度对植物病害识别方法进行全面的比较与研究,指出深度模型是当前植物病害识别的主流方法,融合多源信息和结合不同的机器学习方式是改进植物病害识别的重要手段,并将不同识别方法在主流数据集上的性能进行对比和分析。最后对未来发展方向进行展望。; 于明郭志永王岩; 关键词：计算机视觉卷积神经网络特征提取

智能制造系统研究及趋势分析被引量：1: 2020年; 自国家正式部署《中国制造2025》战略以来,各国各厂商均从制造业基础零部件的智能制造入手,对现有的制造装备进行智能化升级改造,构建智能制造生产线、智能制造车间、智能制造工厂和智慧制造社区,掀起了整个制造方法和制造模式的变革。阐述了智能制造系统的特征、核心技术以及智能制造未来发展趋势,旨在为相关产业提供参考。; 周艳聪张波王岩胡德计陈聪; 关键词：人工智能

基于FOA-SVM的中文文本分类方法研究被引量：9: 2016年; 中文文本分类方法直接影响分类性能,支持向量机(SVM)在处理文本分类这种高维问题上有明显的优势.SVM的分类精度取决于核函数的核参数和惩罚参数,本文提出了一种用果蝇优化算法(FOA)获取SVM参数的FOA-SVM方法.将FOA-SVM用于中文文本分类,实验结果表明,FOA-SVM能得到较高的分类准确率,在文本分类上表现较强的鲁棒性.; 王岩张波薛博; 关键词：中文文本分类支持向量机参数优化

融入商科特色的智能科学与技术新专业建设探讨: 2024年; 随着人工智能成为国际竞争的新焦点和经济发展的新引擎,智能科学与技术的发展已经成为国家战略的需要。智能科学与技术专业面向前沿高新技术,是一个多学科交叉融合专业。本文从专业建设的背景、专业培养目标、师资队伍、课程体系结构、课程建设、实践教学与教学管理等几个方面对智能科学与技术新专业的建设情况进行了总结与探讨。实践证明,新专业建设方案取得了良好的教学效果。; 周艳聪姜书浩张晓琴王岩; 关键词：智能科学与技术新专业建设

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王岩