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钟志明

作品数:2 被引量:2H指数:1
供职机构:喀什师范学院信息工程技术系更多>>
相关领域:电子电信自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 1篇电子电信
  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇水平集
  • 1篇水平集方法
  • 1篇图像
  • 1篇图像分割
  • 1篇图像分割方法
  • 1篇区域信息
  • 1篇子群
  • 1篇粒子群
  • 1篇粒子群优化
  • 1篇股指
  • 1篇股指预测
  • 1篇变分
  • 1篇变分水平集
  • 1篇C-V模型
  • 1篇GAC模型

机构

  • 2篇喀什师范学院
  • 2篇新疆医科大学

作者

  • 2篇田军
  • 2篇钟志明
  • 1篇李丙春

传媒

  • 1篇喀什师范学院...
  • 1篇新疆大学学报...

年份

  • 1篇2010
  • 1篇2009
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
结合梯度与区域信息的变分水平集图像分割方法被引量:2
2010年
在研究分析基于梯度的图像分割方法和基于区域的Chan-Vese(C-V)分割方法的基础上,提出了一种改进的分割方法,该方法将图像的边缘信息和区域信息相结合,既保留了基于图像边缘信息的分割方法对图像边缘逼近效果好、分割曲线光滑,又保留了基于图像区域信息的分割方法演化速度快、对弱边界和内部有空洞的情况处理效果较好两方面的优点.实验结果表明,该方法效果良好,鲁棒性较强.
李丙春田军钟志明
关键词:图像分割水平集方法GAC模型C-V模型
粒子群优化在股指预测中的应用
2009年
BP神经网络由于自身的缺陷,导致训练时间长且易于陷入局部极小点,易导致股指预测精度不高.将粒子群优化算法用于神经网络的学习训练,可改善它原有的缺陷,并用于对股指的预测.实验结果表明,与BP神经网络相比,基于粒子群优化的神经网络对股指的预测精度更高.
田军钟志明
关键词:粒子群优化神经网络股指预测
共1页<1>
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