-
公开(公告)号：CN109615600A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811517182.4
申请日：2018-12-12
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种自适应层次直方图的彩色图像分割方法，包括以下步骤：S1、对RGB彩色图像，分别在R色彩平面、G色彩平面和B色彩平面生成三组层次直方图；每组层次直方图包含多层直方图，它们分别对应于图像的多级别抽象粒度；一组层次直方图中最底层直方图是原始直方图，代表图像最细粒度的抽像；上一层直方图根据下一层直方图产生，因此上一层直方图比下一层直方图的抽像粒度大；S2、对每组层次直方图中的顶层直方图阈值化，完成图像的初始分割；S3、对初始分割形成的簇进行合并，完成图像最终分割，这种自适应层次直方图的彩色图像分割方法，具有更优的分割效率并且能获得较优的分割质量。
-
公开(公告)号：CN111462144B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202010237471.X
申请日：2020-03-30
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明公开的属于图像处理技术领域，具体为一种基于粗糙集的快速抑制图像模糊边界的图像分割方法，该图像分割步骤如下：步骤一：设定图像分割阀值；步骤二：对保留的图像阀值之间数据进行二次的阀值设定；步骤三：细化分割后产生的粗糙集数据；步骤四：带入到分割完成数据中的粗糙集数据通过初始分割方法进行检验式分割，查找数据报错；步骤五：按照步骤四的方法不断的进行代入分割；步骤六：分割完毕后将从粗糙集充产生代入的数据从分割完成的数据中抽出，通过多种方法对图像进行分割，产生的粗糙集数据进行代入式处理，通过相似处理的操作，减少边界模糊，再将处理后的图像抽出归位，达到图像快速分割的目的，提高图像模糊边界的抑制速度。
-
公开(公告)号：CN109615600B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN201811517182.4
申请日：2018-12-12
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明涉及图像处理技术领域，公开了一种自适应层次直方图的彩色图像分割方法，包括以下步骤：S1、对RGB彩色图像，分别在R色彩平面、G色彩平面和B色彩平面生成三组层次直方图；每组层次直方图包含多层直方图，它们分别对应于图像的多级别抽象粒度；一组层次直方图中最底层直方图是原始直方图，代表图像最细粒度的抽像；上一层直方图根据下一层直方图产生，因此上一层直方图比下一层直方图的抽像粒度大；S2、对每组层次直方图中的顶层直方图阈值化，完成图像的初始分割；S3、对初始分割形成的簇进行合并，完成图像最终分割，这种自适应层次直方图的彩色图像分割方法，具有更优的分割效率并且能获得较优的分割质量。
-
公开(公告)号：CN111598244A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010224070.0
申请日：2020-03-26
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G06N5/04
Abstract: 本发明公开的属于动态知识更新技术领域，具体为变精度粗糙集模型中基于三支决策的动态知识更新方法,该更新方法如下：步骤一：设定阀值，选择粗糙集中数据精度；步骤二：根据设定精度阀值，选择粗糙集中数据关系，并进行数据的区域判断；步骤三：判断数据完成后产生粗糙集中的模糊集数据，对模糊集数据设定不承诺规则；步骤四：选定近似空间，将产生的模糊集数据代入，再次进行数据的区域值判断；步骤五：对判断后产生的数据进行区域内数据对比，将产生的重复信息选择性丢弃，得到更新后的数据,通过三支决策，有效的减少了二支决策造成的数据更新漏洞，减少了动态知识更新的重复数据，方便后续的更新。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111462144A
公开(公告)日：2020-07-28
申请号：CN202010237471.X
申请日：2020-03-30
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明公开的属于图像处理技术领域，具体为一种基于粗糙集的快速抑制图像模糊边界的图像分割方法，该图像分割步骤如下：步骤一：设定图像分割阀值；步骤二：对保留的图像阀值之间数据进行二次的阀值设定；步骤三：细化分割后产生的粗糙集数据；步骤四：带入到分割完成数据中的粗糙集数据通过初始分割方法进行检验式分割，查找数据报错；步骤五：按照步骤四的方法不断的进行代入分割；步骤六：分割完毕后将从粗糙集充产生代入的数据从分割完成的数据中抽出，通过多种方法对图像进行分割，产生的粗糙集数据进行代入式处理，通过相似处理的操作，减少边界模糊，再将处理后的图像抽出归位，达到图像快速分割的目的，提高图像模糊边界的抑制速度。
-
公开(公告)号：CN109684312A
公开(公告)日：2019-04-26
申请号：CN201811530521.2
申请日：2018-12-14
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G06F16/215 , G06F16/28
Abstract: 本发明公开了一种快速的属性与属性值合一数据约简算法，涉及数据约简算法技术领域，包括：步骤S1、快速U/P算法：equivalence_classes(U,P)，求得U/P的等价类族，其结果以链表形式存储；步骤S2、合一约简算法：调用所述步骤S1的算法求U/C’等价类族，求得决策表的核值表。本发明提出一种线性时间复杂度的属性与属性值合一数据约简算法，使得属性与属性值合一约简算法时间复杂度降为O(|C|2|U|)，提高了约简效率，降低了约简时间。
-
公开(公告)号：CN113609448A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110786898.X
申请日：2021-07-05
Applicant: 南昌工程学院
IPC: G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种基于向量运算的决策类联合集上、下近似的获取方法。首先，将各论域对象的优势集及劣势集分别表示为优势行向量及劣势行向量。然后，对各论域对象分别计算其优势行向量、劣势行向量与决策行向量对应元素的乘积，可得到两个行向量。再分别由这两个行向量中元素的最小值及最大值可构建出两个泛化决策行向量，即最小泛化决策行向量、最大泛化决策行向量，它们分别由论域中各个对象的优势集中所有对象的最小决策值、各个对象的劣势集中所有对象的最大决策值构成。最后，根据四种不同形式的泛化决策向量的截向量，可获取决策类联合集的上、下近似。本发明从向量的视角解决了优势决策系统中决策类联合集上、下近似的简明、直观计算问题。
-
公开(公告)号：CN114397145A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202111559784.8
申请日：2021-12-20
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本发明公开了一种应用大数据分析的人工智能装置，涉及水质智能检测技术领域，包括壳体、固定安装在壳体顶端侧壁上的盖体、固定安装在壳体内侧壁上的检测箱以及固定安装在检测箱内侧壁上的检测器，所述检测箱的底端侧壁上贯穿开设有通水口，所述检测箱的底端外侧壁上正对于通水口的位置固定连接有抽水机构，所述抽水机构的末端贯穿壳体的侧壁并延伸至壳体的外部，所述壳体的内侧壁上开设有滑槽，所述滑槽的内侧壁上滑动连接有浮动结构，所述检测箱的底端内侧壁上转动连接有转轴，本发明在对水质进行分析检测时，水质检测全程自动化进行，无需人工对水样进行预处理操作，使用起来较为方便，智能化程度较高。
-
公开(公告)号：CN216450001U
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202123199853.7
申请日：2021-12-20
Applicant: 南昌工程学院
Abstract: 本实用新型属于计算机配件技术领域，具体为一种计算机高效散热的主板结构，包括主板本体，所述主板本体的四角设置有安装螺丝，所述主板本体的前表面设置有扩展插槽，所述主板本体的前表面设置温度传感器，所述主板本体的前表面设置有警报器，且所述温度传感器与警报器电性连接；安装架，所述安装架设置在主板本体的底部两侧，所述安装架的顶部设置有风扇座，所述风扇座的顶部设置有散热风扇；散热板，所述散热板设置在主板本体的后表面，所述散热板的表面设置有散热翅片，所述散热翅片的表面设置有散热孔，其结构合理，在使用的过程中，散热性能好，提高计算机的整体性能。
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
9
records
(took 0.041 seconds)
