基于WLLE和SVM的植物叶片图像识别方法

针对局部线性嵌入(LLE)算法易受噪声影响,以及最近邻分类器不能有效识别植物叶片图像,提出一种基于加权局部线性嵌入(WLLE)和支持向量机(SVM)的植物叶片图像识别方法.首先利用WLLE算法对预处理后的含有高斯噪声叶片图像进行特征提取,然后采用SVM分类机制对叶片图像进行训练和识别,最后在真实的植物叶片图像数据库中提取植物叶片图像进行分类实验.实验结果表明该方法能提高叶片图像的分类率.     

一种基于网页元数据的用户访问行为建模方法

针对现有行为建模方法难以描述行为语义的问题,提出了一种分层次的用户行为元模型以及一种基于页面元数据的Web用户行为建模方法.该方法从URL的访问、活动、事务3个层次建立Web用户的行为模型,并对页面元数据获取以及在URL的访问、行为、事务之间转化等问题进行了说明.方法及模型不仅描述了用户访问序列信息,还增加了访问内容的局部主题和关键词等信息,为进一步获取Web用户的行为语义特征奠定了很好的基础.通过西安交通大学的Web教学系统验证表明,利用所提方法获得的序列划分准确率达86%以上.     

基于WLLE和SVM的植物叶片图像识别方法

针对局部线性嵌入(LLE)算法易受噪声影响,以及最近邻分类器不能有效识别植物叶片图像,提出一种基于加权局部线性嵌入(WLLE)和支持向量机(SVM)的植物叶片图像识别方法.首先利用WLLE算法对预处理后的含有高斯噪声叶片图像进行特征提取,然后采用SVM分类机制对叶片图像进行训练和识别,最后在真实的植物叶片图像数据库中提取植物叶片图像进行分类实验.实验结果表明该方法能提高叶片图像的分类率.     

基于RSSI的测距技术的自动修正定位算法

针对传统的RSSI测距模型的路径损耗参数固定,不能在环境变化后实时更新参数而导致测距精度不高的问题,提出一种新的无线传感器网络的定位算法。该算法能够根据环境情况动态估计路径损耗模型的参数,同时实时检测环境是否变化,环境变化后能自动的重新标定环境参数,使算法与实际的定位环境相吻合。通过在自行研发的基于CC2530为控制芯片的传感器节点上进行实验分析,实验表明,采用修正后的定位方案,明显提高了测距的精度,算法是有效可行的。     

实验师资队伍建设与创新型人才培养

一支高水平、高素质的复合型实验师资队伍是高校培养具有创新精神和实践能力应用型人才的基础,是实验室建设、实验教学质量、科研水平提升的重要支撑。文中结合当前创新型人才培养模式的理论指导,分析实验师资队伍现状,从人员构建、激励机制、技能素质培训、业绩考核制度等方面提出相应对策建议,将培养学生创新能力与实验技能作为基本任务,努力建设适合高校现代化实验室体系创新人才培养的师资队伍,充分发挥团队在实验室中的带头指导作用。