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王丽芳: 作品数：83 被引量：277H指数：7; 供职机构：中北大学更多>>; 发文基金：山西省自然科学基金山西省青年科技研究基金年山西省研究生优秀创新项目更多>>; 相关领域：自动化与计算机技术文化科学医药卫生更多>>

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对脉冲耦合神经网络中被动神经元的脉冲周期分析被引量：2: 2019年; 研究了离散PCNN中被动神经元的被动脉冲周期,首先定义了动态比较比,而不是逻辑比较来描述神经内状态与动态阈值之间的线性差异;然后利用动态比较比的最大下限,给出了一个近似准确的被动脉冲周期公式,并通过对估计和实际被动脉冲周期的误差分析,证明了该公式的合理性;此外,我们从估计的脉冲周期中推导出一个稳定的脉冲周期,从而使神经元可以连续地在两个不同的时间阶段进行非周期性和周期性的脉冲;此外,还估算了被动神经元开始周期性脉冲的初始阶段,并举例说明,结果与理论分析一致。; 郝敬帅高媛程橙秦品乐王丽芳; 关键词：脉冲耦合神经网络

基于生成对抗网络和超分辨率网络的多模态图像融合方法: 本发明涉及图像融合方法，尤其涉及多模态图像融合方法，具体为基于生成对抗网络和超分辨率的多模态图像融合方法，本方法按如下步骤进行：设计并构建生成对抗网络，网络结构采用构思的深度残差神经网络，通过生成器和判别器的动态平衡训练...; 蔺素珍杨晓莉李大威王丽芳

基于多尺度残差的生成对抗网络医学MRI影像超分辨率重建被引量：2: 2021年; 针对医学MRI影像成像过程中由于噪声、成像技术等各种干扰因素引起的图像细节丢失、纹理不清晰等问题,提出了基于多尺度残差的生成对抗网络医学MRI影像超分辨率重建算法.首先,利用多尺度残差组改进网络中的残差块,局部残差特征聚合模块将残差组聚合在一起,实现残差特征的非局部使用,减少局部特征在网络传播过程中的丢失;其次,通过注意力机制获取对关键信息响应程度更高的通道和空间特征信息,进而提升重建图像的细节纹理效果;然后,将低分辨率图像的梯度图转化为高分辨率图像的梯度图辅助重建超分辨率图像;最后,将恢复后的梯度图集成到超分辨率分支中,为超分辨率重建提供结构先验信息,从而明确地指导高质量超分辨率图像生成.对比基于梯度引导的结构保留超分辨率算法(SPSR),本文所提算法在×2,×3,×4尺度下的峰值信噪比平均提高了0.72 dB,实验结果表明所提算法重建出的医学MRI影像纹理细节更加丰富、视觉效果更加逼真.; 刘朋伟高媛秦品乐殷喆王丽芳; 关键词：超分辨率

基于内外部选择状态空间的离线强化学习序列建模方法: 本发明属于强化学习技术领域，具体涉及基于内外部选择状态空间的离线强化学习序列建模方法。为解决模型学习存在不准确性的问题，以及在序列建模过程中存在Transforemer计算复杂和成本高的问题，本发明依据轨迹序列元素间的M...; 王晋光韩强王丽芳郭威靳凯欣

基于商空间粒度聚类的异常入侵检测: 2010年; 针对异常入侵检测技术中传统聚类方法需要被检测类大小均衡的问题,在商空间粒度理论的基础上,论述了商空间粒度变换可以使复杂问题在不同的粒度世界求解,最终使整个问题得到简化。分析了商空间划分与聚类操作的相似性,提出了基于商空间的粒度聚类方法,并将该方法与入侵检测技术相结合,构建了基于商空间粒度聚类的入侵检测系统,用于对KDD CUP 1999数据集的异常入侵检测。实验结果表明,该入侵检测系统的性能明显优于基于传统聚类方法的入侵检测系统,从而证明了该方法的正确性和有效性。; 王丽芳韩燮; 关键词：商空间粒度计算聚类异常入侵检测

基于NSST域的改进加权非负矩阵分解的图像融合被引量：3: 2018年; 针对加权非负矩阵分解中算法复杂度较高的问题,提出一种基于加权非负矩阵分解和双通道脉冲耦合神经网络的图像融合的改进算法。首先,对已经配准的两个源图像进行非下采样Shearlet变换;然后,对于图像低频子带,采用改进的WNMF的算法,动态更新权值矩阵,更好地提取图像特征信息。对于高频子带,采用改进双通道脉冲耦合神经网络的算法,链接强度值采用块的梯度值,更好地保留图像的微小细节信息;最后,经过非下采样Shearlet的逆变换得到融合图像。实验表明,将加权非负矩阵分解与双通道脉冲耦合神经网络相结合,不仅能很好的提取图像的特征信息,保留更多细节信息;同时双通道的脉冲耦合神经网络的方法能提高算法运行效率。; 史敏红高媛秦品乐王丽芳; 关键词：链接强度

一种基于多层P样条和稀疏编码的医学图像配准方法: 本发明公开了一种基于多层P样条和稀疏编码的医学图像配准方法，涉及图像处理技术领域，在P样条的基础上让网格控制节点由少变多，直至在某个网格密度下配准的误差最小，并使用基于图像块稀疏编码的相似性测度，不仅考虑了医学图像中存在...; 王丽芳成茜董侠王雁丽史超宇

基于知识蒸馏与可解释的多模态医学图像融合模型及方法: 本申请属于医学图像融合技术领域，公开了一种基于知识蒸馏与可解释的多模态医学图像融合模型及方法。基于知识蒸馏与可解释的多模态医学图像融合模型，包括一个生成器G和两个鉴别器Dc和Dm，生成器负责生成融合图像，鉴别器用来判别真...; 王丽芳米嘉刘阳张炯刘势杰杜纪肖

基于改进的LBP算法的三维人脸识别被引量：6: 2016年; 三维人脸数据的获取会受到成本以及可访问性的影响。通过对深度相机(如Xtion pro live)获取人脸数据过程的研究可知,它能够很容易获得彩色和深度结合(RGB-D)图。针对RGB-D图,使用局部和整体混合识别,利用局部二值的平均信息熵模式(LBEP),快速提取RGB-D图的直方图信息和特征向量,根据不同区域在表情不同情况下的变化程度,对不同区域的识别效果赋予不同的权值,进行加权运算。实验结果表明,相比现有的二维和三维人脸识别算法,改进的LBEP算法识别率有明显的提升。; 王健高媛秦品乐王丽芳; 关键词：三维人脸人脸识别

基于多CNN组合和模糊神经网络的多模态医学图像融合: 本发明属于医学图像融合领域，具体涉及基于多CNN组合和模糊神经网络的多模态医学图像融合。为了将多模态医学图像中病灶部位的纹理细节表征更充分，边缘更清晰，本发明提出的方法主要有两部分组成：1)构建G‑CNN组(G‑CNNs...; 王丽芳张晋王蕊芳张炯米嘉刘阳