李国祥
所属机构: 广西财经学院 所在地区: 广西 南宁市 研究方向: 自动化与计算机技术 发文基金: 广西壮族自治区自然科学基金
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夏国恩 作品数:97 被引量:588 H指数:13 供职机构:广西财经学院 研究主题:客户流失 客户流失预测 支持向量机 支持向量回归机 人工神经网络 张显全 作品数:122 被引量:394 H指数:12 供职机构:广西师范大学 研究主题:图像 信息隐藏 像素 峰值信噪比 可逆信息隐藏 马文斌 作品数:10 被引量:39 H指数:3 供职机构:广西师范大学 研究主题:客户流失 物流预测 物流需求预测 时间序列 遥感分类 王继军 作品数:30 被引量:155 H指数:6 供职机构:广西师范大学 研究主题:信息隐藏 信息隐藏算法 信息安全 最低有效位 可逆 秦芳远 作品数:16 被引量:24 H指数:4 供职机构:南方医科大学 研究主题:特征提取 奇异值分解 学生档案 时延估计 传输方法
图像抛物线插值空间大容量可逆信息隐藏算法 被引量:6 2019年 针对可逆信息隐藏算法嵌入容量小、通用性差、运行效率低等问题,提出以插值图像为载体的大容量可逆信息隐藏方法,设计了一种类线性图像插值方法,通过实验数据分析给出了理想插值图像的期望插值,将载体图像两相邻像素值看作抛物线的根,构造一元二次方程,利用方程性质,建立以抛物线最值为参考点、以两根均值为期望插值的模型,根据差值区间确定出可嵌入位置和位数,再由区间调整因子和秘密信息共同确定出最终插值,设计了两种可逆隐藏方案,均无附加信息、无数据溢出,平均嵌入率接近4bit/pixel,载密图像有较高质量,通过与5种优秀算法的实验比较,表明算法在嵌入容量、隐蔽性、运行效率等方面相对比较算法有一定优势. 王继军 孙泽锐 李国祥关键词:信息安全 可逆信息隐藏 图像插值 应用R变换和奇异值分解的剪纸纹样识别 被引量:1 2011年 首先对剪纸纹样进行R变换,求出峰值数,对R变换数据进行归一化处理,通过奇异值分解得到图像识别的特征向量,根据特征向量值和峰值数对剪纸纹样的识别。使用该方法提取到的特征向量具有平移、旋转和尺度不变性,能较好地识别有一定艺术夸张变形的剪纸纹样。 王晓云 韦月琼 李国祥 秦芳远 张显全关键词:奇异值分解 特征提取 一种基于共生生物搜索的信息隐藏图像恢复方法 本发明公开了一种基于共生生物搜索的信息隐藏图像恢复方法,其特征在于,包括如下步骤:1)隐藏图像恢复的生态系统初始化;2)隐藏图像恢复的互利共生阶段;3)隐藏图像恢复的偏利共生阶段;4)隐藏图像恢复的寄生阶段。这种方法恢复... 阳建中 张显全 俞春强 唐振军 李国祥 龙凤一种多特征融合的特征匹配算法 被引量:4 2021年 特征匹配是目标识别的基础,文章针对特征描述子在多变复杂场景中的自适应问题,从特征向量的低维度、高稳健、易计算3个方面,结合核主成分降维、匹配核的空间映射以及Power-law归一化等特征处理方法,提出一种面向复杂变换环境的集成低维度的特征匹配算法。首先,采用线性内积核将特征向量映射至高维空间提取特征主成分,然后通过Hellinger匹配核完成主成分空间到RootSIFT的映射转换,最后对特征向量进行α中心化和Power-law归一化,形成新的稳健特征向量。实验证明该算法简单易行,特征维度得到了大幅度降低,且在复杂变换的场景中匹配精度优于同类其他算法。 李国祥 李国祥 王继军关键词:核主成分分析 核函数 基于GA-SVM的土壤重金属污染评价研究 被引量:1 2017年 在研究区域采集227个土壤样品,对其Cu、Zn、Pb、Cd和As含量进行测定,并分别应用单因子指数法、GASVM模型和内梅罗综合污染指数法计算、评价了各采样点的土壤环境质量等级。结果表明:GA-SVM模型的最佳惩罚参数C为21.939,RBF核函数的最优参数g为12.995,均方百分比误差MSPE为1.3958,该模型对训练集(150个样本)、测试集的平均分类精度达到97.33%;GA-SVM模型对77个测试样本的土壤环境质量等级评价结果与单因子指数法的评价结果一致,与内梅罗综合污染指数法评价结果的变化趋势一致。 尹娟 李国祥 王晓飞 邓渠成 杨妮 周中华关键词:支持向量机 土壤 重金属 污染 Python程序设计教学改革探讨 被引量:7 2021年 基于Python程序设计课程教学改革需求以及发展趋势,文章采用案例教学法结合任务驱动法进行Python程序设计课程的教学改革的探讨。采用案例教学法与任务驱动法两者相结合的教学方式,引导学生自主学习并解决问题,学生从被动学习到主动挖掘,培养学生计算思维,提高教师的教学质量及创新热情,达到Python程序设计课程教学改革的理想目标。 柯琦 胡小春 李国祥 雷金东 张红霞关键词:教学改革 PYTHON 程序设计 融合词袋连通图的图像检索特征选择 被引量:2 2021年 目的随着图像检索所依赖的特征愈发精细化,在提高检索精度的同时,也不可避免地产生众多非相关和冗余的特征。针对在大规模图像检索和分类中高维度特征所带来的时间和空间挑战,从减少特征数量这一简单思路出发,提出了一种有效的连通图特征点选择方法,探寻图像检索精度和特征选择间的平衡。方法基于词袋模型(bag of words,BOW)的图像检索机制,结合最近邻单词交叉核、特征距离和特征尺度等属性,构建包含若干个连通分支和平凡图的像素级特征分离图,利用子图特征点的逆文本频率修正边权值,从各连通分量的节点数量和孤立点最近邻单词相关性两个方面开展特征选择,将问题转化为在保证图像匹配精度情况下,最小化特征分离图的阶。结果实验采用Oxford和Paris公开数据集,在特征存储容量、时间复杂度集和检索精度等方面进行评估,并对不同特征抽取和选择方法进行了对比。实验结果表明选择后的特征数量和存储容量有效约简50%以上;100 k词典的KD-Tree查询时间减少近58%;相对于其他编码方法和全连接层特征,Oxford数据集检索精度平均提升近7.5%;Paris数据集中检索精度平均高于其他编码方法4%,但检索效果不如全连接层特征。大量实验表明了大连通域的冗余性和孤立点的可选择性。结论通过构建特征分离图,摒弃大连通域的冗余特征点,保留具有最近邻单词相关性的孤立特征点,最终形成图像的精简特征点集。整体检索效果稳定,其检索精度基本与原始特征点集持平,且部分类别效果优于原始特征和其他方法。同时,选择后特征的重用性好,方便进一步聚合集成。 李国祥 李国祥 王继军关键词:图像检索 基于深度学习的物流需求预测模型研究 被引量:23 2021年 新一轮的科技革命和经济结构的不断优化对于区域物流需求的预测提出了更高的要求。本文以LSTM为研究对象,提出了基于深度学习的区域物流预测模型。从预测模型数据结构的角度,在时间序列和影响因子两个层面上,将深度学习预测模型与传统统计学方法,神经网络方法,基于优化寻参的支持向量回归机等方法进行综合对比评估。仿真结果表明,基于时间序列数据源的预测模型普遍优于影响因子数据源模型,而基于LSTM区域物流预测模型具有良好的预测性能,平均绝对百分误差4%左右,且稳定性好。 李国祥 李国祥 夏国恩关键词:物流预测 时间序列 关于《软件工程》课程教学改革的讨论与研究 被引量:1 2011年 《软件工程》是计算机专业的一门重要方法论课程,针对目前《软件工程》教学中存在的问题,在知识构建、案例教学、实践教学、项目实践开发等方面提出一些具体的教学改革方法,通过这些方法可以有效地将软件工程理论融入到实践当中,增强学生对于软件项目开发的理解和动手能力。 李国祥关键词:软件工程 教学改革 实践教学 目标识别的相似性测量方法 2016年 相似性测量是图像后期特征匹配的关键步骤,本文深入研究了特征向量顺序比对和交叉比对方法的差异,并以形状上下文提取的图像二维直方图特征为基础,分别结合x2距离、推土机距离和扩散距离三种不同的相似性测量方法对多种图像标准库进行了识别验证. 李国祥 夏国恩关键词:推土机距离 形状上下文