成果/Result
- 基于DMD-LSTM模型的股票价格时间序列预测研究被引量：39收藏
- 作者：史建楠 邹俊忠 张见 汪春梅 卫作臣
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院;上海师范大学信息与机电工程学院
- 来源：《计算机应用研究》 2020
- 关键词：动态模态分解 长短期记忆神经网络 模态特征 板块联动效应 市场背景
- 摘要：针对股票市场关系复杂导致的有效特征提取困难、价格预测精度低等问题,提出一种基于动态模态分解—长短期记忆神经网络(DMD-LSTM)的股票价格时间序列预测方法。首先通过DMD算法对受市场板块联动效应影响的关联行业板块样本股...
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- 基于深度卷积神经网络的快速图像分类算法被引量：26收藏
- 作者：王华利 邹俊忠 张见 卫作臣 汪春梅
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院;上海师范大学信息与机电工程学院
- 来源：《计算机工程与应用》 2017
- 关键词：深度卷积神经网络 CUDA-cuDNN方法 批量正则化 图像分类 深度学习
- 摘要：为了应对大量图像的分类问题,提出一种基于深度卷积神经网络和CUDA-cuDNN并行运算的快速图像分类方法。该方法利用深度卷积神经网络自动学习特征的优势来解决手工设计特征普适性差等问题,同时结合基于CUDA架构的cuDNN...
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- 基于柯西变异粒子群算法的永磁同步电机参数辨识被引量：25收藏
- 作者：傅小利 顾红兵 陈国呈 邹俊忠 张见
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院;江苏斯达工业科技有限公司;上海大学机电工程与自动化学院
- 来源：《电工技术学报》 2014
- 关键词：永磁同步电机 参数辨识 粒子群优化 柯西变异
- 摘要：永磁同步电机(PMSM)参数影响矢量控制伺服系统的性能,因而需要对电机参数进行实时辨识。将电机的定子等效成一阶惯性系统,并在d-q同步旋转坐标系下建立定子的数学模型。提出平均最好位置和柯西变异相结合的改进粒子群算法,对永...
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- 基于改进的卷积神经网络脑电信号情感识别被引量：14收藏
- 作者：田莉莉 邹俊忠 张见 卫作臣 汪春梅
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院自动化系;上海师范大学信息与机电工程学院自动化系
- 来源：《计算机工程与应用》 2019
- 关键词：脑电信号(EEG) 特征提取 卷积神经网络(CNN) 随机森林 损失函数
- 摘要：针对传统机器学习需要人工构建特征及特征质量较低等问题,提出一种新颖的基于一维卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的特征提取方法。采用编码思想,由卷积层和下采样层构成编码器网络提...
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- 基于周期分割的睡眠自动分期研究被引量：5收藏
- 作者：李同庆 邹俊忠 张见 王蓓 卫作臣
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院自动化系
- 来源：《计算机工程与应用》 2019
- 关键词：睡眠分期 周期分割 合并增减序列 深度学习 双向长短时记忆网络
- 摘要：为实现高效的自动睡眠分期,提出一种基于周期分割的时域信号处理方法,采用合并增减序列方法对三个通道多导睡眠图记录(2路脑电,1路眼电)进行周期分割,根据信号波形的周期标记睡眠各期的特征波形,提取特征波形在每一帧数据的时长占...
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- 基于贝叶斯最小风险的癫痫脑电自动检测算法被引量：4收藏
- 作者：卫作臣 邹俊忠 张见 陈兰岚
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院自动化系
- 来源：《计算机应用研究》 2019
- 关键词：癫痫 时域特征 随机映射 旋转森林 代价敏感 贝叶斯最小风险
- 摘要：提出一种新的不平衡分类算法,基于增减序列合并周期分割算法提取时域特征,引入随机映射优化了旋转森林的计算效率,进而计算基于海林格距离的贝叶斯最小风险来给出测试样本标签。该算法在1 s片段上得到了90. 66%灵敏性,92....
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- 基于改进卷积神经网络的膝关节图像分类研究被引量：4收藏
- 作者：李志敏 邹俊忠 张见 王蓓 陈兰岚
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院
- 来源：《传感器与微系统》 2024
- 关键词：膝关节 磁共振成像 深度学习 注意力机制 上采样
- 摘要：提取区域有效信息是膝关节磁共振成像(MRI)诊断的关键。为提取MRI图像有效细节特征,提出一种结合注意力机制和上采样融合的深度学习分类模型。首先,通过改进的通道注意力机制增强有用特征,抑制无关特征;然后,利用上采样连接机...
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- 结合多维度特征的病理图像病灶识别方法被引量：3收藏
- 作者：胡伟岸 邹俊忠 郭玉成 张见 王蓓
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院;清影医疗科技(深圳)有限公司
- 来源：《计算机工程与应用》 2021
- 关键词：多维度 深度学习 卷积神经网络 深度可分离 染色校正 病理图像 病灶
- 摘要：长时间的病理图像人工诊断会使医生产生视觉疲劳,误诊和漏诊情况容易发生。针对以上现象,提出一种结合卷积神经网络中多维度特征的方法,快速准确识别出病理图像中的病灶区域。使用感兴趣区提取及图像裁剪获得小尺寸图块数据;使用染色校...
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- 应用化肝脏病灶分割的预测方案被引量：3收藏
- 作者：裘静韬 邹俊忠 郭玉成 张见 王蓓
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院;清影医疗科技(深圳)有限公司
- 来源：《计算机工程与应用》 2020
- 关键词：肝脏 病灶 CT图像 分割算法
- 摘要：准确的肝脏病灶分割是计算机辅助医生进行肝癌诊断和制定相应治疗计划的重要前提,针对高精度分割算法普遍存在的过程复杂、分割需多步完成的问题,提出了一种同时预测肝脏区域和病灶区域的端到端U-net分割算法。改进基础U-net模...
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- 基于多分辨分析的脑电癫痫波自动检测被引量：3收藏
- 作者：汪春梅 邹俊忠 张见 张志锁
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院;第二军医大学附属长海医院脑电图室
- 来源：《计算机应用研究》 2009
- 关键词：脑电信号 癫痫波 多分辨分析 自动检测
- 摘要：分析了小波多分辨分析特征提取的特点,提出了八通道脑电信号癫痫波自动检测的方法。每个通道的信号利用小波变换进行五层分解,以提取小波变换各子带的小波系数和信号偏差组成特征值计算自适应阈值,并将其应用到关键子带,提取出信号中的...
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- 基于改进残差网络的黑色素瘤图像分类被引量：3收藏
- 作者：徐慧 邹俊忠 张见 陈兰岚
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院
- 来源：《计算机工程与设计》 2023
- 关键词：黑色素瘤分类 残差网络 特征分支 特征融合 注意力机制 迁移学习 空洞卷积
- 摘要：为提升黑色素瘤图像二分类问题的准确率,针对黑色素瘤图像中存在的有效特征不明显的问题,借鉴特征金字塔思想,提出一种改进的残差网络的黑色素瘤图像分类模型。使用迁移学习,以预训练的ResNet50模型为基础结构,利用改进的注意...
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- 基于矩阵变换器的异步电机直接转矩模糊控制被引量：3收藏
- 作者：耿东昱 邹俊忠 张见 陈兰岚 彭偲
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院
- 来源：《电机与控制应用》 2013
- 关键词：异步电机 矩阵变换器 直接转矩控制 模糊控制
- 摘要：由矩阵变换器驱动的异步电机直接转矩控制(DTC)会导致较大的转矩脉动,只适用于调速要求不高的场合。为了减小转矩脉动,提出了一种模糊控制方法,采用模糊控制器来优化选择电压矢量。MATLAB仿真结果显示直接转矩模糊控制(DT...
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- 基于改进的K均值聚类算法的睡眠自动分期研究被引量：2收藏
- 作者：肖姝源 王蓓 张见 张群峰 邹俊忠
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院自动化系;上海诺城电气有限公司
- 来源：《生物医学工程学杂志》 2016
- 关键词：K均值聚类 睡眠分期 脑电信号
- 摘要：睡眠分期是医学、神经信息领域的研究热点。人工标记睡眠数据是一项费时且费力的工作。自动睡眠分期方法能够减少人工分期的工作负荷,但在复杂多变的临床数据的应用上仍存在局限性。本文提出了一种改进的K均值聚类算法,主要目的是从实际...
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- 基于动态筛选策略的SMO改进算法被引量：0收藏
- 作者：张见 邹俊忠 雷江震 李艳洪 王行愚
- 机构：华东理工大学信息科学与工程学院
- 来源：《华东理工大学学报（自然科学版）》 2007
- 关键词：动态筛选策略 模式识别 支持向量机 序列最小优化
- 摘要：提出了一种基于动态筛选策略的SMO(Sequential Minimal Optimization)改进算法,它能快速地筛选出绝大多数的边界支持向量和非支持向量,并将非边界支持向量限定在很小的范围内。仿真实验结果表明:样...
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