施培蓓

作品数：11被引量：63H指数：5
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供职机构：合肥师范学院公共计算机教学部更多>>
发文主题：聚类行人检测计算机基础谱聚类算法谱聚类更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《计算机工程与应用》《合肥师范学院学报》《合肥工业大学学报（自然科学版）》《计算机工程》更多>>
所获基金：安徽省高校省级自然科学研究项目安徽高等学校省级自然科学研究项目国家科技支撑计划安徽省自然科学基金更多>>
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基于翻转课堂的计算机基础教学改革研究被引量：9
《合肥师范学院学报》2017年第3期77-79,共3页施培蓓 胡玉娟 曹风云 
安徽省重大教学改革研究项目(2015zdyj200);安徽省质量工程项目(2015mooc069);安徽省高等学校省级自然科学研究重点项目(KJ2017A926)
针对传统计算机基础教学模式在课程设置、学生自主学习、考核评价等存在的问题,引入翻转课堂教学模式,精心设计课前、课中和课后3个教学阶段的任务和目标,并提出合理的课程评价体系。实践研究表明,翻转课堂教学模式对学生的自主学习能...
关键词：翻转课堂 计算机基础 教学模式 
基于快速增量学习的行人检测方法被引量：6
《小型微型计算机系统》2015年第8期1837-1841,共5页施培蓓 刘贵全 汪中 
国家科技支撑计划项目(2012BAH17B03)资助;安徽省自然科学基金项目(1408085MF131)资助;安徽高等学校省级自然科学研究项目(KJ2013B212)资助
行人检测器如何自适应场景的变化是智能交通的一个难点问题.当离线训练的分类器直接用于特定场景检测行人时,其分类性能将大大降低.针对该问题,提出一种基于快速增量学习的行人检测方法.所提方法的特点是以微小代价通过少量在线样本调...
关键词：行人检测 增量学习 损失函数 离线训练 在线检测 
一种基于类别不平衡数据的层次分类模型被引量：4
《中国科学技术大学学报》2015年第1期61-68,共8页施培蓓 刘贵全 汪中 卫兵 
国家科技支撑计划(2012BAH17B03);安徽省自然科学基金(1408085MF131);安徽省高等学校自然科学项目(KJ2013B212);合肥师范学院魂芯DSP产业化研究院开放课题资助
传统的机器学习方法在处理类别不平衡数据时分类性能较低,为此提出一种基于类别不平衡数据的层次分类模型.层次分类模型采用AdaBoost方法为基准分类器,以分类器误报率和特征建立数学模型,并证明层次分类模型的参数可以计算得到.首先以...
关键词：机器学习 类别不平衡 层次分类 特征 评价标准 
高等学校计算机基础课程的教学研究与实践被引量：4
《安庆师范学院学报（自然科学版）》2013年第3期124-126,共3页施培蓓 胡玉娟 
安徽高等学校省级自然科学研究项目(KJ2013B212);合肥师范学院校级教学研究项目(2010yj45)资助
针对高等学校计算机基础课程教学存在的问题与挑战,结合合肥师范学院应用型本科教学的主体思想,给出应用型本科计算机基础课程改革的几点措施,以提高计算机基础课程的教学质量和教学效果。
关键词：计算机基础 分级教学 案例教学 网络教学 
基于快速级联分类的行人检测系统被引量：3
《计算机工程》2013年第8期274-276,284,共4页施培蓓 胡玉娟 
安徽省高等学校省级自然科学基金资助项目(KJ2010B162;KJ2010A283)
行人检测系统难以同时具有高检测率、低误报率和较快的检测速度。为解决该问题,提出一种基于快速级联分类的行人检测系统。该系统包括预处理和分类检测2个部分,在分类检测阶段,利用AdaBoost算法选取部分最优的特征,通过固定训练样本的...
关键词：行人检测 快速级联 不平衡分类 特征选择 分类器 
多尺度的谱聚类算法被引量：4
《计算机工程与应用》2011年第8期128-130,共3页施培蓓 郭玉堂 胡玉娟 俞骏 
安徽高等学校省级自然科学研究项目(No.KJ2010B162,No.KJ2009A150,No.KJ2010A283);合肥师范学院院级科研项目(No.2010KJ05)
提出了一种多尺度的谱聚类算法。与传统谱聚类算法不同,多尺度谱聚类算法用改进的k-means算法对未经规范的La-placian矩阵的特征向量进行聚类。与传统k-means算法不同,改进的k-means算法提出一种新颖的划分数据点到聚类中心的方法,通过...
关键词：聚类 谱聚类 K-MEANS 多尺度 特征向量 
初始化独立的谱聚类算法被引量：8
《计算机工程与应用》2010年第25期134-137,共4页施培蓓 郭玉堂 胡玉娟 俞骏 
安徽省高等学校省级自然科学研究重点项目(No.KJ2009A150;No.KJ2010A283);安徽省高校省级自然科学研究项目No.KJ2010B162;合肥师范学院院级科研项目(No.2010KJ05)~~
谱聚类作为一种新颖的聚类算法近年来受到模式识别领域的广泛关注。针对传统谱聚类算法对初始中心敏感的特点,通过引入对初值不敏感的k-调和平均算法,提出一种初始化独立的谱聚类算法。在人工数据和真实数据上的实验表明,相比于传统的k-...
关键词：聚类 谱聚类 k-调和平均 初始化 
基于改进AdaBoost算法的行人检测方法被引量：2
《安庆师范学院学报（自然科学版）》2009年第3期40-43,共4页何海燕 施培蓓 
基于传统AdaBoost算法的识别率和误报率同时低的原因。提出一种改进AdaBoost算法的行人检测方法,采用类Haar特征作为行人特征,引入误报率来更新样本权重,使得识别率降低得更慢,实现一个级联的行人检测分类器。相比于传统AdaBoost算法,...
关键词：行人检测 ADABOOST 类HAAR特征 误报率 
优化初始中心的模糊C-均值(FCM)算法被引量：15
《合肥工业大学学报（自然科学版）》2009年第5期762-764,768,共4页江克勤 施培蓓 
国家自然科学基金资助项目(60773128);安庆市科学技术局重点科技计划资助项目(2003-50)
文章针对模糊C-均值(FCM)算法对初始中心敏感的缺点,通过计算样本的权重,提出基于权重的初始中心选取算法,选取有代表性的样本作为初始聚类中心,给出优化初始聚类中心的FCM算法。与传统算法比较,改进算法可以得到较稳定的结果,并且提高...
关键词：聚类 模糊C均值 权重 聚类中心 
基于均衡化函数的k均值优化算法被引量：7
《计算机工程》2008年第14期60-62,共3页钱雪忠 施培蓓 张明阳 汪中 
教育部专项基金资助项目(教技[2001]750)
传统的k-means算法要求用户事先给定k值,限制了很多应用,初始中心点随机选择,容易导致局部极值点,常用的评价函数对于求解最优聚类数目也不理想。针对这些问题,该文提出一种新的评价函数——均衡化函数,采用基于密度的初始化中心点选择...
关键词：K-均值算法 密度 初始中心点 均衡化函数 
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