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公开(公告)号:CN104834834A
公开(公告)日:2015-08-12
申请号:CN201510166526.1
申请日:2015-04-09
Applicant: 苏州大学张家港工业技术研究院
Abstract: 本发明的启动子识别系统的构建方法和装置,将包含多条基因序列的数据集划分为具有预设属性的第一数据子集和不具有预设属性的第二数据子集;并分别提取第一、第二数据子集的多种预设特征,所述预设特征包括基因刚性特征;之后,对特征提取所得的多个特征数据集合进行建模,得到构成启动子识别系统所需的各个子分类器模型。可见,本发明在构建人类基因启动子识别系统时,考虑了基因结构特征(如基因刚性特征),通过提取基因数据的基因刚性特征,并将提取的基因刚性特征作为训练数据进行建模,使最终的识别系统具备了结合基因结构特征识别启动子的能力,提升了系统的识别性能。
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公开(公告)号:CN104734770A
公开(公告)日:2015-06-24
申请号:CN201510160683.1
申请日:2015-04-07
Applicant: 苏州大学
IPC: H04B7/185
CPC classification number: H04B7/18521 , H04B7/18513
Abstract: 本发明提出一种基于上下文的分布式星群网络路由方法,针对分布式星群网络中的节点具有确定的运行轨迹,且不同时刻的链路状态具有一定的可预测性的情况,以最短期望传输时间为优化目标,利用卫星节点运动轨迹的可预测性和周期性,拟合卫星节点对之间的链路状态曲线,从而求出任意时刻卫星节点之间的最优传输路径,提升了系统的效能。
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公开(公告)号:CN104408693A
公开(公告)日:2015-03-11
申请号:CN201410698813.2
申请日:2014-11-27
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明公开了一种彩色图像重构与识别方法及系统,利用无标签的彩色图像训练样本进行彩色散度矩阵构造,对彩色图像进行二维主成分学习,通过一个特征分解问题得到投影矩阵,完成特征降维,将降维后的数据输入最近邻分类器,再将测试样本嵌入到投影空间进行特征提取,输入至最近邻分类器进行相似性度量,输出测试样本的类别,得到最准确的彩色图像识别结果。通过优化一个无监督的特征问题实现彩色图像特征的直接降维,降低了时间复杂性,使基于彩色图像特征提取的识别过程快速,同时可有效保持图像像素中包含的重要彩色信息和拓扑结构。此外,投影方向可有效用于彩色图像重构,通过选取一定数量的投影向量,可得到清晰的彩色图像重构结果。
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公开(公告)号:CN102789490B
公开(公告)日:2014-11-05
申请号:CN201210228899.3
申请日:2012-07-04
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明提供了一种数据可视化方法,包括:获取第一数据集并计算所述第一数据集中每个数据的可视化坐标,得到与所述第一数据集对应的可视化坐标集,其中,所述第一数据集包括n个D维数据,n为大于等于1的正整数,D为大于等于1的正整数;获取第二数据集并利用稀疏矩阵求加权值的方法增量式地处理所述第二数据集中的每个数据,得到所述第二数据集中每个数据的可视化坐标,并将每次处理得到的每个数据的可视化坐标加入到与所述第一数据集对应的可视化坐标集中,其中,N为大于n的正整数;输出与所述第一数据集对应的可视化坐标集。本发明还提供了一种数据可视化系统。本发明提供的数据可视化方法和系统提高了数据处理速度。
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公开(公告)号:CN103955944A
公开(公告)日:2014-07-30
申请号:CN201410218968.1
申请日:2014-05-22
Applicant: 苏州大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明提供一种图像边缘检测方法和装置,通过本发明实施例提供的图像边缘检测方法,在获取M个初始设定的窗口Ni对应的一阶边缘检测算子和二阶边缘检测算子后,可以利用M个一阶边缘检测算子得到一阶边缘检测图像以及利用M个二阶边缘检测算子得到二阶边缘检测图像;然后将一阶边缘检测图像和二阶边缘检测图像进行逻辑或运算,得到边缘检测图像。与现有技术相比,本发明实施例提供的图像边缘检测方法提出了同时基于一阶边缘检测算子和二阶边缘检测算子检测图像边缘的方法。并且经过发明人多次实验证明,将一阶边缘检测图像和二阶边缘检测图像进行逻辑或运算后,边缘检测图像中的噪声降低,从而提高边缘检测图像的抗噪能力。
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公开(公告)号:CN103955681A
公开(公告)日:2014-07-30
申请号:CN201410219735.3
申请日:2014-05-22
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本申请提供了一种人脸识别方法及系统,所述方法包括:获取输入的人脸图像;使用滤波模块对所述人脸图像进行滤波,得到待识别人脸图像;利用最近邻分类模块在图像数据库中查找与所述待识别人脸图像相匹配的模板图像,得到匹配模板图像,所述模板图像为使用所述滤波模块对原始模板图像进行滤波后得到的图像;确定所述匹配模板图像的类别为所述人脸图像的类别。由于未对输入的人脸图像进行降维操作,也无需对图像数据库中的模板图像进行降维操作,直接进行滤波的特征变换,因此缩减了识别过程,从而提高了对人脸图像进行识别的效率。
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公开(公告)号:CN102722713B
公开(公告)日:2014-07-16
申请号:CN201210041116.0
申请日:2012-02-22
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明实施例提供一种基于李群结构数据的手写体数字识别方法及系统。所述方法从原始的手写体数字图像数据中提取对应的李群结构数据,通过构造矩阵高斯核函数,利用支持向量机算法训练出分类器模型,将待测手写体数字图像数据对应的李群结构数据,分别输入到训练得到的分类器模型中,得到对应的数字类别,从而对待测手写体数字图像数据对应的李群结构数据进行非线性特征的捕获,更好的实现了手写体数字识别。
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公开(公告)号:CN103886310A
公开(公告)日:2014-06-25
申请号:CN201410163058.8
申请日:2014-04-22
Applicant: 苏州大学
Abstract: 本发明提供一种基于多个1类支持向量机的人脸相似性识别方法及系统。所述方法包括以下步骤。S1、对现有的人脸训练样本集进行处理,获得差样本对,并构造差样本对训练集。S2、对所述差样本对训练集按类别分别进行训练学习,获得1类SVM模型系数,并通过所述模型系数获得超球体半径rc。S3、获取任意两个测试样本的测试差样本对,并根据所述测试差样本对及超球体半径计算相似性判别模型,以判断所述任意两个测试样本的相似性。
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公开(公告)号:CN103870719A
公开(公告)日:2014-06-18
申请号:CN201410140707.2
申请日:2014-04-09
Applicant: 苏州大学
IPC: G06F19/10
Abstract: 本申请公开了一种启动子识别方法,通过对多个样本基因序列进行胞嘧啶、鸟嘌呤CG偏好特征的统计,将多个样本基因序列分为两类,针对每一类样本基因序列分别执行以下步骤:分别提取其中每一个样本基因序列的刚性特征、CpG岛特征和四联体组成成分特征,并构建对应的分类器来对样本基因序列进行启动子识别判断,对识别的非启动子序列提取其五联体组成成分特征并构成五联体分类器,再次进行启动子识别判断,并在识别结果满足预设条件时,确定当前样本基因序列为启动子序列,否则为非启动子序列。本申请充分考虑了基因的刚性特征、CpG岛特征和组成成分特征,通过分级识别,最终给出的启动子识别结果准确率更高。
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公开(公告)号:CN103793699A
公开(公告)日:2014-05-14
申请号:CN201410062288.5
申请日:2014-02-24
Applicant: 苏州大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供了一种人脸识别方法及系统,包括:根据投影变换矩阵,将待测样本映射到判别子空间中;根据K近邻分类原则,从所述判别子空间中找出与映射后的待测样本距离最近的低维训练样本,并根据所述低维训练样本的类别,确定所述待测样本的类别,本发明不仅通过类内邻接矩阵和类间邻接矩阵保持了训练样本的局部结构,还通过建立类内邻接矩阵和类间邻接矩阵的关系函数,以及调节关系函数中的参数,平衡了训练样本点类内和类间的关系,再通过得到的判别子空间最佳目标维数和投影变换矩阵,使得待测样本在判别子空间中具有更好的可分性,从而在平衡训练样本几何分布的同时,提高了系统的分类性能。
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