刘永春
- 作品数：37 被引量：76H指数：4
- 供职机构：四川理工学院更多>>
- 发文基金：四川省教育厅资助科研项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信农业科学轻工技术与工程更多>>
- 基于计算机辅助检测乳腺肿瘤的图像处理与识别的研究被引量：1
- 2014年
- 利用计算机智能方法来检测乳腺肿瘤为良性或恶性实质是对乳腺显微图像的模式识别问题,其可以帮助提前诊断病症,从而提高肿瘤治疗效果。本文系统采用训练速度快、泛化性能好且调整参数少的(Extreme Learning Machine,ELM)算法对乳腺肿瘤特征建立数学模型,并从病例特征库中随机选择500组数据对模型进行训练,然后用剩下的数据测试ELM模型。仿真实验表明,利用ELM算法对乳腺肿瘤进行分类识别比采用BP(Back Propagation)神经网络、LVQ(Learning Vector Quantization)神经网络、决策树方法可以获得更好的性能。
- 刘永春雷跃荣
- 关键词：神经网络极限学习机模式识别乳腺肿瘤
- ARM嵌入式控制器在农业大棚中的应用被引量：4
- 2015年
- 设计了一种以ARM9为核心处理器,Linux为操作系统的控制器。控制器通过RS485总线接口接收传感器网络检测传输回来的温度、湿度、光强等参数;控制器按网络协议要求将接收到数据打包并通过以太网发送给上位机,接收上位机发回的操作指令并驱动相关执行装置动作,实现大棚内部环境的调控。上位机软件采用Lab VIEW编写,在上位机中预先设定好阀值参数,将控制器上传来数据与阀值参数比较后,根据预设的控制模型发控制命令到控制器;同时利用Lab VIEW软件的Web发布功能将数据共享到网络,实现远程监控。实验表明:控制器运行效果良好,可实时采集大棚内的温度、湿度等参数,实现大棚的远程监控。
- 范治政刘永春
- 关键词：ARM9RS485以太网LINUX
- C/B和B/S构架的高校信息采集系统被引量：2
- 2014年
- 信息采集系统对构建数字校园具有积极意义。统一的信息管理系统通过对学生信息进行管理减少了重复性,对高校长远发展具有积极意义。文章在C/S构架的基础上,结合B/S设计,实现多模块信息化管理,力求性能稳定、易于操作、全面通达。
- 董子琦刘永春杨军金
- 关键词：信息管理
- 基于单片机的倒车后视系统设计被引量：4
- 2008年
- 一种基于单片机技术的倒车后视系统的硬软件设计。系统以单片机为控制中心,结合图像采集和超声波测距技术,以车载电视为显示平台显示障碍物的准确信息。
- 刘永春王秀碧陈彬
- 关键词：超声波
- 基于形态学的人脸图像边缘检测新算法被引量：1
- 2009年
- 提出一种利用数学形态学开闭运算——首先滤掉噪声,再使用数学形态学梯度提取边缘的人脸图像边缘检测新算法。仿真结果表明,该方法与传统的边缘检测方法相比,能在滤除噪声的同时很好地检测到人脸图像的有用边缘。
- 黄晓莉曾黄麟王秀碧刘永春
- 关键词：数学形态学图象处理边缘检测
- 二自由度内模控制抗扰及鲁棒性分析
- 2010年
- 文章针对生产过程中常见的对象不精确及扰动或参数波动等情况,采用2自由度内模控制结构进行系统设计。通过内模前馈控制器及反馈滤波器设计来探讨内模控制结构如何有效提高控制系统的抗扰及鲁棒性能。然后使用Matlab仿真工具,实例设计反馈滤波器并在simulink下进行系统仿真,结果表明该二自由度内模结构设计方法可行,控制性能好,合理的滤波系数可保证系统具有良好的抗扰及鲁棒性能。
- 喻晓红刘永春张修军
- 关键词：内模控制反馈滤波器抗扰性鲁棒性
- 基于单片机的主从红外通信系统设计
- 本文介绍了一种基于单片机的主从式红外通信系统。系统具有可靠的红外通信协议,能实现主机与从机之间红外数据收发,并具有很好的抗干扰能力和扩展能力。
- 刘永春王秀碧陈彬
- 关键词：单片机红外通信通信协议
- 文献传递
- 基于GSM及单片机的汽车防盗报警系统设计被引量：2
- 2011年
- 介绍了一种基于GSM网络和单片机的远距离汽车防盗报警系统.系统以单片机为控制中心,采用红外传感器实时检测防盗报警信号,然后通过GSM网络以短消息方式将汽车安全情况传送到车主的手机上,车主接收到紧急程度较高的报警信息时,可通过GSM网络发送汽车点火控制信号.
- 刘永春关义平杨静
- 关键词：GSMQ2403A单片机红外传感器
- 基于小波变换的多尺度边缘检测
- 在对经典的图像边缘检测算法分析的基础上,利用小波变换的多尺度特性,提取图像的多尺度边缘信息。通过调整小波变换的尺度,既能够获取图像的细节边缘信息,又可以提取图像的粗轮廓边缘信息仿真实验取得了比较理想的结果。
- 王秀碧黄晓莉刘永春
- 关键词：小波变换多尺度边缘检测
- 文献传递
- 基于随机森林的乳腺肿瘤诊断研究被引量：4
- 2014年
- 采用人工智能方法对乳腺肿瘤进行自动诊断实质是对乳腺显微图像进行模式分类识别问题,比传统的人工诊断方法具有更高的准确率和效率,从而提高肿瘤治疗效果。基于随机森林的分类器具有良好的泛化性能,首先讨论了随机森林模型的建立,然后利用训练好的模型对乳腺肿瘤数据进行分类测试,最后讨论了影响随机森林分类器性能的因素以及如何选择随机森林里的决策树的数量。仿真实验表明,利用随机森林分类器对乳腺肿瘤进行分类识别比采用BP、LVQ神经网络、决策树方法可以获得更好的泛化性能。
- 刘永春宋弘
- 关键词：决策树乳腺肿瘤重采样
