梁敏
- 作品数：18 被引量：38H指数：4
- 供职机构：山西财经大学信息管理学院更多>>
- 发文基金：山西省自然科学基金国际科技合作与交流专项项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电子电信更多>>
- 计算机网络原理实验课教学体系的设计与实践被引量：1
- 2022年
- 针对地方普通高校计算机类专业特点,在分析了设计计算机网络原理实验课程教学体系的基础条件和研究目标基础上,提出设计网络原理实验课程教学内容的方法;根据方法设计了具体实验项目,包括基础实验、拓展实验、综合课程设计、综合验证实验等;阐述上述实践教学实施过程中取得的教学效果。
- 尉哲明常新功王开选梁敏
- 关键词：计算机网络原理实验教学体系设计方法教学实施教学效果
- 模糊图像点扩散函数的亚像素精度离散化方法
- 2012年
- 快速准确的点扩散函数(PSF)估计方法,是获取良好模糊图像复原效果的前提。针对散焦模糊和匀速运动模糊的PSF在以往离散化实现过程中的近似误差问题,提出一种结合退化模型几何性质和亚像素估计的离散化方法,定义了近邻像素点的距离相关权值分配原则,并以此进行亚像素精度的估计,从而实现了PSF的离散化。实验结果表明该方法的估计精度有很明显的提高,并在主观视觉质量和客观图像清晰度评价函数、峰值信噪比(PSNR)、改善信噪比(ISNR)方面均优于传统方法。
- 梁敏朱虹欧阳光振刘薇
- 关键词：点扩散函数散焦模糊图像复原亚像素离散化
- 大数据专业建设内容分析及启示
- 2024年
- 针对大数据相关人才需求量激增以及相关专业建设亟待加强的问题,采用内容分析法对我国388所开设数据科学与大数据专业的院校培养目标及相关课程体系和65所设立大数据管理与应用专业的院校培养目标与课程体系进行定性与定量分析,针对分析呈现的特征,提出对大数据专业建设的启示。
- 李杰乔金涛王捷梁敏石洪波
- 关键词：大数据课程体系人才评价体系
- 一种基于AHP的无线传感器网络分簇路由算法
- 2023年
- 为提升无线传感器网络分簇效果及提高簇头选举质量,提出了基于层次分析法(analytic hierarchy pro-cess,AHP)的改进K均值聚类路由算法。分簇阶段通过计算节点间最远距离方法优化K-means聚类中心点选取,确定出K个大小均匀的簇群;簇头选举阶段引入AHP模型计算影响簇头选举的各因素权重,从而提高簇头选举质量。实验结果表明,该算法分簇结构良好,簇头选取质量更佳,能有效均衡网络能耗,延长网络生命周期。
- 王珊梁敏路芳瑞赵冬琴
- 关键词：无线传感器网络K均值聚类AHP模型簇头选举
- 地方高校数据科学与大数据技术专业人才培养模式设计——以山西财经大学为例被引量：5
- 2021年
- 当前,面对新时期互联网、商业、金融、医疗等众多行业对大数据技术人才的大规模需求,以及国家、地方大数据发展战略规划,高校作为大数据专业人才的培养基地,紧跟时代步伐,培育高质量创新实践型人才十分关键。文章主要面向地方财经类院校培养数据科学与大数据技术专业的人才培养模式进行探讨,设计了具有专业特色和优势,适应社会发展需要的大数据复合型人才培养模式。
- 梁敏
- 关键词：复合型人才培养模式专业人才培养模式互联网地方财经类院校
- 基于伪Zernike矩和Hough变换的脱机中文签名鉴别
- 2007年
- 利用伪Zernike矩和Hough变换提取了脱机中文签名图像的静态特征和动态特征,采用加权欧氏距离分类器完成签名鉴别。在690个真伪签名的较大规模样本库上进行测试,系统最高正确识别率为87.0%。利用签名图像不同特征能提供信息互补的特点,在决策层上进行了特征融合识别。系统在保持对伪样本拒绝率为71%的情况下,对真实签名的正确识别率仍可达80.4%。实验结果表明,多特征信息融合方法能较好地提高签名鉴别系统的识别性能。
- 陈万军鲁继文梁敏
- 关键词：伪ZERNIKE矩HOUGH变换信息融合
- 基于引导优化的立体匹配网络
- 2024年
- 为克服细节区域精细立体匹配问题,本文提出了基于引导优化的立体匹配网络.首先,构建基于引导可变形卷积的引导优化模块,不同于可变形卷积,该模块对额外输入的引导特征进行偏移量和调制标量学习,增强可变形卷积的变形参数学习能力.其次,设计基于引导优化模块的引导优化立体匹配网络,该网络提出了基于3D代价聚合和2D引导优化聚合的三级串联代价聚合模块,逐步优化细节区域的配准精度.实验结果显示,在SceneFlow、KITTI等标准数据集中,与先进算法相比,该算法可实现细节区域的高精度配准.其中,引导优化模块适用性测试结果显示,在KITTI2015数据集中,增加引导优化模块后GwcNet、AANet等先进算法的D1-noc、D1-all值均产生20%左右的提升.
- 李杰昌明源向泽林都双丽梁敏李旭伟
- 关键词：多特征提取
- 一种基于参考图频谱相关的模糊参数判别方法被引量：9
- 2012年
- 对于模糊图像的复原,模糊模型参数判别的准确性是一关键,针对大尺度模糊图像有效细节信息的丢失,噪声等干扰对模型特征的减弱,以及实拍图像的频谱特征不明显等问题,提出了一种基于参考图像频谱相关性的模糊参数判别方法,将一幅清晰图像按照不同模糊参数进行模糊处理,并与待复原图的频谱进行相关性分析计算,以获得准确的模型参数。实验结果证明,该方法能够适应大尺度散焦模糊,具有较强的抗噪性并且适应实拍的散焦模糊图像复原。
- 朱虹欧阳光振梁敏姚杰
- 关键词：参考图像散焦模糊图像复原
- 一种鲁棒的散焦模糊图像点扩散函数参数估计方法被引量：1
- 2016年
- 提出了一种具有较强抗噪能力的频率域鉴别散焦模糊参数的方法。该方法对模糊图像对数频谱图实施极坐标变换,然后计算距频谱中心不同半径下的多方向幅值累加和函数,进而提取第一过零圆环的半径,完成散焦模糊参数的估计。实验结果表明,该方法能够适应带噪散焦模糊图像退化模型的参数估计问题,且具有较高的鉴别精度。
- 梁敏徐彤阳张人上
- 关键词：散焦模糊图像复原点扩散函数参数估计
- 基于局部和全局特征解耦的图像去噪网络
- 2024年
- 针对当前基于Transformer的图像去噪算法侧重于捕获图像的全局特征,而忽视局部特征对于恢复图像细节关键作用的问题,提出一种基于局部和全局特征解耦的图像去噪网络。该网络包含2个基于混合Transformer模块(HTB)的多尺度分支和1个基于卷积神经网络(CNN)的单尺度分支,旨在将HTB强大的全局建模能力与CNN的局部建模优势有机结合,生成上下文信息丰富且空间细节准确的输出。HTB采用自注意力机制自适应地对空间和通道维度的依赖关系建模,以激活范围更广的输入像素进行重建。鉴于不同分支间可能存在的信息冲突,设计特征传递模块,通过跨分支传递全局特征并抑制低频信息,从而确保各分支间的协同作用。实验结果表明,在真实世界图像数据集SIDD上,与基于Transformer的去噪网络Uformer相比,所提网络的峰值信噪比(PSNR)提高了0.09 dB,结构相似度(SSIM)提高了0.001;在合成图像数据集Urban100上,与多阶段去噪网络MSPNet(Multi-Stage Progressive denoising Network)相比,所提网络的平均PSNR提高了0.41 dB。可见,所提网络能有效去除图像噪声,并重建出更精细的纹理细节。
- 丁宇伟石洪波李杰李杰
- 关键词：TRANSFORMER图像去噪
