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[学位论文] 作者：路皓翔,,
来源：桂林电子科技大学 年份：2019
近红外光谱(NIRS)分析技术具有无损、高效等优点,在药品鉴别、疾病诊断等领域应用极为广泛。针对NIRS分析技术在柑橘黄龙病鉴别方面的应用,虽然传统机器学习算法可以实现柑橘黄龙病的鉴别,但其鉴别的准确率较低、稳定性较差。其次柑橘叶片的近红外光谱数据存在......
[期刊论文] 作者：蒋萍, 路皓翔, 刘振丙,
来源：光谱学与光谱分析 年份：2022
药品质量关乎人民健康和国家命脉，随着社会经济的飞速发展对药品质量的快速、有效鉴别具有极其重要的作用。光谱分析技术具有较高的准确性、较快的分析速度且对样品不存在污染等突出优点，广泛应用在化工、石油以及医药等重要的领域。为了解决传统药品鉴别模型存在......
[期刊论文] 作者：王改云, 王磊杨, 路皓翔,,
来源：计算机科学 年份：2019
传感器节点的自身定位是无线传感器网络中最为关键的技术之一。针对无线传感器网络的定位问题,提出了粒子群结合模拟退火算法优化(Particle Swarm Optimization and Simulate...
[期刊论文] 作者：魏曼曼,路皓翔,杨辉华,
来源：高等学校化学学报 年份：2020
针对人类和非人类血液种属鉴别对无损、高效分析方法的需求,结合随机森林(Random Forest)和AdaBoost(Adaptive Boosting Algorithm)算法,提出了一种血液种属鉴别方法(RF_AdaB...
[期刊论文] 作者：张卫东, 路皓翔, 甘博瑞, 杨辉华,,
来源：计算机工程与设计 年份：2019
近红外光谱数据维度较高,传统的特征提取方法不足以提取更高层次的抽象特征,为此提出一种栈式自编码融合极限学习机的药品鉴别方法,利用ELM代替SAE的反向微调和Softmax分类阶...
[期刊论文] 作者：路皓翔,刘振丙,张静,王子民,
来源：电子学报 年份：2022
红外图像低对比度、低亮度及轮廓细节模糊等问题限制了红外成像技术的应用.为了提高红外图像的质量,本文提出了一种结合多尺度循环卷积和多聚类空间红外图像增强方法,该方法分为五个阶段:多尺度循环卷积、多聚类空间混合均衡化、多角度组合滤波器、线性融合和图......
[期刊论文] 作者：路皓翔, 吴鹏飞, 杨辉华, 刘振丙,,
来源：分析测试学报 年份：2019
针对近红外光谱分析技术中模型通用性较差的问题,提出了一种新的模型传递方法——最小角回归结合一元线性直接校正法(Least angle regression combined simple linear regres...
[期刊论文] 作者：张卫东, 杜师帅, 路皓翔, 卓永, 杨辉华,,
来源：计算机工程与设计 年份：2018
针对多尺度视网膜增强算法在图像增强过程中存在运算时间较长的问题,给出一种基于CPU-GPU并行加速的多尺度视网膜算法。在并行化设计时,对CUDA如何管理GPU的硬件资源能够在GP...
[期刊论文] 作者：路皓翔,刘振丙,郭棚跃,潘细朋,,
来源：光子学报 年份：2020
为了解决红外图像对比度低、细节模糊的问题,提出了多尺度卷积结合双区间自适应亮度均衡化的红外图像增强方法 .首先采用多尺度卷积对图像进行预处理;然后以最大化类内方差且最小化类间方差作为遗传算法适应度函数求解图像亮暗图层的划分阈值,并采用引入细节信......
[期刊论文] 作者：路皓翔, 徐明昌, 张卫东, 杨辉华, 刘振丙,,
来源：分析化学 年份：2019
针对柑橘黄龙病检测模型的准确度较低、可靠性较差等问题,提出了一种压缩自编码融合极限学习机(Contractive auto-encoder combined extreme learning machine,CAE-ELM)的柑...
[期刊论文] 作者：路皓翔, 魏曼曼, 杨辉华, 刘振丙, 胡锦泉,,
来源：激光与红外 年份：2019
近红外光谱分析技术作为一种无损、快捷的分析方法在各个领域应用相当广泛。针对柑橘黄龙病检测成本高、可靠性差和精度低等问题,提出了一种堆栈降噪自编码融合随机森林(Stac...
[期刊论文] 作者：路皓翔,张静,李灵巧,刘振丙,杨辉华,冯艳春,尹利辉,
来源：光谱学与光谱分析 年份：2021
近红外光谱分析技术对检测样品无损伤且检测速度快、精度高,因此被广泛应用在了药品检测、石油化工等领域,尤其近年来机器学习和深度学习建模方法的深入应用使其具备了更准确...
[期刊论文] 作者：陈文丽,王其滨,路皓翔,杨辉华,刘彤,许定舟,杜文川,
来源：分析测试学报 年份：2020
传统的柑橘黄龙病检测方法存在准确度低、稳定性差等问题,该文提出了一种基于最小角回归结合核极限学习机(Least angle regression combined with kernel extreme learning m...
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