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郜晓晶: 作品数：37 被引量：116H指数：4; 供职机构：内蒙古农业大学更多>>; 发文基金：国家自然科学基金内蒙古自治区高等学校科学研究项目中国博士后科学基金更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学轻工技术与工程语言文字更多>>

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基于计算思维的计算机基础系列课程MOOC教学模式研究被引量：1: 2016年; 计算思维是各专业学生需要掌握的一类理解和解决问题的普适思维方式。在面向各专业学生的计算机基础系列课程教学中引入跨学科元素,培养学生的计算思维具有重要意义。但是目前计算机基础课程教学模式很难适应这种思维能力培养的要求,针对这一问题,本文提出基于计算思维的混合式MOOC教学模式,通过MOOC实现计算机基础宽度教学和翻转课堂,强化学生学习和理解的深度,达到提高教学质量、教学效果,增强学生的计算思维能力目的。; 姜新华薛河儒刘霞李艳郜晓晶纪冲; 关键词：计算思维计算机基础系列课程教学模式混合式

基于深度学习的牧草图像识别方法: 本发明提供基于深度学习的牧草图像识别方法，涉及牧草图像识别技术领域。该基于深度学习的牧草图像识别方法以牧草图像为研究对象，应用计算机视觉和深度学习，将深度学习框架TensorFlow+Inceptionv3、云模型与传统...; 郜晓晶潘新张俊敏郜晓倩李伟

一种牛奶品质光谱检测装置: 本实用新型公开了一种牛奶品质光谱检测装置，包括底座，所述底座顶部的两侧共同设置有弧形龙门架，所述弧形龙门架顶部的内部设置有弧形位移槽，所述弧形龙门架内侧的中部设置有弧形齿条，所述弧形龙门架正面的正面一端均匀设置有定滑轮，...; 姜新华周艳青白洁马学磊郜晓晶张文婧刘江平薛河儒; 文献传递

基于GLOH算子和局部特征融合的人脸识别被引量：9: 2013年; 为了减小高维特征算子的计算复杂度、提高识别算法的准确率,提出一种基于GLOH(Gradient Location and OrientationHistogram)算子的人脸识别算法。首先将人脸图像划分为4个独立的子区域并对提取的特征点进行聚类。为了更有效地描述人脸特征以及特征匹配,为不同的区域赋予不同的权重值,并采取整体结合局部聚类子区域的方法进行人脸识别。通过在ORL人脸图像库上的实验,验证了算法的有效性,特别是在不同表情、不同姿态等干扰因素的条件下,表现出了较好的稳定性和鲁棒性。; 郜晓晶潘新王亮; 关键词：人脸识别聚类

基于NMFSNMB与GB(2D)~2PCA融合的牛乳体细胞分类被引量：1: 2019年; 牛乳体细胞中包含了多种细胞,对评价牛乳质量和诊断奶牛乳腺炎至关重要。本文以彩色显微图像为对象,研究牛乳体细胞中中性粒细胞、上皮细胞、巨噬细胞和淋巴细胞分类识别方法。为了降低高维的Gabor特征空间对分类效率的影响,提出一种基于改进的非负矩阵分解(NMFSNMB)与GB(2D)~2PCA融合的特征提取算法。第1步,利用Gabor-based(2D)~2PCA算法求得细胞图像的频域整体特征。第2步,利用NMFSNMB算法提取细胞的空域局部特征,将细胞图像分解成基矩阵和系数矩阵2部分,从中获取重要的局部信息。第3步,利用决策层融合策略完成整体与局部特征的融合,计算融合的匹配距离。最后1步,使用最近邻分类器识别细胞图像。该算法同时考虑到细胞图像的频域整体信息和空域局部信息,二者具有一定的互补性,且识别精度和识别稳定性都有所提高。实验结果表明,本文所提算法的总体精度为98. 50%,Kappa系数为0. 985,分类结果具有较高的可信度。本文算法有效地结合了两种算法的优点,提高了识别系统的准确率和稳定性,同时识别速度也没有受到影响。; 郜晓晶薛河儒潘新周艳青; 关键词：非负矩阵分解

数据结构在线课堂教学模式改革实践被引量：1: 2019年; 数据结构是计算机科学与技术专业、软件工程专业以及其他相关专业重要的专业基础课程。为了进一步促进信息技术与教育教学深度融合,推进在线开放课程建设与应用深入发展,提高教育质量、推进教育公平,将在线开放课程建设与数据结构课程传统教学方式相结合,形成全新的在线开放课程,让每一个有愿望学习专业知识的学生能够学到高校的课程,这是数据结构课程教学改革的重点。; 郜晓晶潘新张俊敏; 关键词：数据结构教学改革课程建设

无线传感器网络路由协议的研究与改进: 2012年; 无线传感器网络的关键问题之一是减少能量的消耗、提高节点的存活率。针对LEACH协议能量消耗快、网络生存时间短的缺点,提出一种基于LEACH的改进协议(ILEACH)。对ILEACH协议进行仿真实验,仿真结果表明,与LEACH协议相比,ILEACH协议能有效平衡节点间开销,提高能量有效性,降低网络整体能耗,延迟节点的死亡时间,从而明显提高了网络的生存周期。; 郜晓晶李玉峰杨婷; 关键词：路由协议多跳传输无线传感器网络

一种新型的无人机牧草分割网络—LMS-DeeplabV3+: 2024年; 目前草原环境复杂、牧草分散且与背景颜色差异小,无法实现高效精准的分割,因此本文提出了一种新型的轻量化多尺度DeeplabV3+网络(lightweight and multi-scale DeeplabV3+network,LMS-DeeplabV3+)。该网络以DeeplabV3+为基础网络,首先选用轻量级的MobilenetV2作为骨干网络用于初步特征提取,并为了适应牧草分割任务做了网络配置上的调整;其次在加强特征提取模块和解码模块中均使用深度可分离卷积代替普通卷积以轻量化网络;此外利用密集空洞空间金字塔池化(dense atrous spatial pyramid pooling,DASPP)模块捕获更大的感受野,加强各特征之间的交互;又引入卷积注意力机制(convolutional block attention module,CBAM)重分配权重加强特征提取。实验证明,提出的新网络与原始网络相比平均交并比(mean intersection over union,mIOU)提升了8.06个百分点、平均像素精度(mean pixel accuracy,mPA)提升了6.75个百分点,网络计算量和参数量均下降了90%以上,分割预测速度也有所提升,与其他主流分割网络相比各性能都表现更好。; 占子恬潘新罗小玲郜晓晶闫伟红; 关键词：无人机轻量级

分块双向二维主成分分析与模糊分类的掌纹识别被引量：2: 2015年; 掌纹识别是一门新兴的生物特征识别技术。提出基于分块双向二维主成分分析(M(2D)2PCA)和模糊分类的掌纹识别方法。该算法利用M(2D)2PCA提取掌纹的局部特征,并利用模糊分类策略。这种方法可以有效提取掌纹的局部特征,并且直接对子图像矩阵进行特征抽取,能够精确计算协方差矩阵的特征向量;分类阶段引入模糊理论,应用于掌纹识别问题。最后使用北京交通大学掌纹数据库进行识别实验,结果表明,该方法可得到更高的识别率和更少的识别时间。; 翟林潘新刘霞郜晓晶宁丽娜韩璠; 关键词：分块双向二维主成分分析掌纹识别

基于稀疏表示和HOG特征的掌纹识别方法被引量：8: 2020年; 针对掌纹识别过程中,采集图象易受到外界光照等物理因素的影响,传统重构方法中稀疏表示算法计算复杂度高等缺陷,提出基于稀疏表示(SR)和梯度方向直方图(HOG)特征的掌纹识别方法,将分类正交匹配追踪算法(COMP)稀疏表示方法与HOG特征相融合,以降低复杂度。该算法首先利用HOG算法提取掌纹训练与测试样本图像的特征矩阵,将训练样本图像的HOG特征矩阵作为稀疏表示的过完备字典;然后运用COMP算法求解掌纹图像在过完备字典上的稀疏表示,将所得的最佳稀疏表示系数对测试图像进行重构;最后通过计算测试样本图像HOG特征矩阵与得到的每类重构图像最小残差的数值确定图像的类别。实验结果表明,该方法有效地降低了计算的复杂度,具有良好的掌纹识别性能。; 岑瑶赵烜赫潘新潘新郜晓晶; 关键词：掌纹识别梯度方向直方图

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