郭强

作品数：36被引量：127H指数：7
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供职机构：山东财经大学计算机科学与技术学院更多>>
发文主题：图像超分辨重建STM32高维数据降维更多>>
发文领域：自动化与计算机技术电子电信医药卫生经济管理更多>>
发文期刊：《计算机辅助设计与图形学学报》《现代电子技术》《光学学报》《计算机与现代化》更多>>
所获基金：国家自然科学基金上海市教育委员会重点学科基金山东省自然科学基金山东省科技发展计划项目更多>>
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一种模糊时间序列概率预测方法
《计算机工程与科学》2024年第8期1493-1502,共10页董文超 郭强 张彩明 
国家自然科学基金(61873145);山东省自然科学省属高校优秀青年人才联合基金(ZR2017JL029);山东省高等学校青创科技支持计划(2019KJN045)。
在时序预测任务中,历史观测值的不确定性给预测带来了困难。而模糊时间序列预测方法在处理数据不确定性方面具有独特的优势。概率预测则能够提供预测目标的分布情况,从而量化预测结果的不确定性。因此,为了减少不确定性对预测任务的影响...
关键词：模糊时间序列 概率预测 模糊逻辑关系 交算子 并算子 
一种采用串行自编码器的时序数据异常检测方法被引量：3
《控制与决策》2023年第12期3507-3515,共9页徐天慧 郭强 张彩明 
国家自然科学基金项目(61873145,61802229);山东省自然科学省属高校优秀青年人才联合基金项目(ZR2017JL029);山东省高等学校青创科技支持计划项目(2019KJN045)。
基于深度学习的时序数据异常检测模型大多采用循环神经网络或长短期记忆网络捕捉时序依赖性,并利用自编码器重构数据,进而实现时序数据的异常检测.虽然此类检测模型实现了较高的异常检测率,但它们的网络结构复杂,导致模型的计算效率较低...
关键词：深度学习 时序数据 异常检测 自编码器 数据重构 编码器 解码器 
基于多尺度核自适应滤波的股票收益预测被引量：1
《计算机应用》2023年第5期1385-1393,共9页汤兴恒 郭强 徐天慧 张彩明 
国家自然科学基金资助项目(61873145);山东省高等学校青创科技支持计划项目(2019KJN045)。
在股票市场中,投资者可通过捕捉历史数据中潜在的交易模式实现对股票未来收益的预测,股票收益预测问题的关键在于如何准确地捕捉交易模式,但受公司业绩、金融政策以及国家经济增长等不确定性因素的影响,交易模式往往难以捕捉。针对该问...
关键词：股票收益预测 核自适应滤波 交易模式 多元数据依赖 序列学习 
基于全变分比分隔距离的时序数据异常检测被引量：1
《计算机科学》2022年第9期101-110,共10页徐天慧 郭强 张彩明 
国家自然科学基金(61873145,61802229);山东省自然科学省属高校优秀青年人才联合基金项目(ZR2017JL029);山东省高等学校青创科技支持计划(2019KJN045)。
时序数据异常检测是数据分析的重要研究问题之一,其主要挑战在于利用数据点上下文准确判断数据是否存在异常,若存在异常则低时延定位该异常。现有检测方法通常利用概率密度比来度量序列间的相似性,以捕捉异常,这些方法需借助交叉验证法...
关键词：异常检测 概率密度比 时延 全变分 相对全变分 
基于非凸低秩约束的图像修复方法被引量：4
《图学学报》2021年第3期414-425,共12页孙艳敏 郭强 张彩明 
国家自然科学基金项目(61873145,U1609218);山东省省属高校优秀青年人才联合基金(ZR2017JL029)。
受传输干扰或存储不当等因素的影响,现实应用中获取的某些图像通常会存在像素缺失现象,这给图像的后续分析与处理带来了一定影响。解决该问题的常用方法是对图像进行低秩修复。利用低秩特性进行修复的方法大多以秩函数建模,由于矩阵秩...
关键词：图像修复 核范数 交替方向乘子法 非凸低秩约束 增广拉格朗日函数 
结合非局部低秩先验的图像超分辨重建概率模型被引量：4
《计算机辅助设计与图形学学报》2021年第1期142-152,共11页张中兴 刘慧 郭强 林毓秀 
国家自然科学基金重点项目浙江联合基金(U1609218);国家自然科学基金(61572286,61873145);山东省重点研发计划(2017CXGC1504);山东省省属高校优秀青年人才联合基金(ZR2017JL029);山东省高等学校优势学科人才团队培养计划。
现今图像成像技术日益普及,但受成像设备、成像环境以及在获取图像过程中外界噪声等因素的相互制约,在实际应用中很多图像成像分辨率较低,带来诸多问题.为此,提出一种有效的基于最大后验概率和非局部低秩先验的图像超分辨重建模型.首先...
关键词：图像超分辨重建 最大后验概率 非局部低秩正则化 交替最小化 
基于多特征注意力循环网络的显著性检测被引量：3
《计算机辅助设计与图形学学报》2020年第12期1926-1937,共12页卢珊妹 郭强 王任 张彩明 
国家自然科学基金(61873145,61802229);山东省自然科学省属高校优秀青年联合基金(ZR2017JL029);山东省自然科学基金(ZR2018BF007);山东省高等学校青创科技计划(2019KJN045);山东省优势学科人才团队。
特征表达是图像显著性检测的关键,现有方法所提取的特征缺乏一定的可辨识性.为此,提出多尺度上下文特征提取机制和注意力循环机制来解决这一问题.多尺度上下文特征提取机制通过空洞卷积增大高层特征的感受野来获取丰富的上下文语义特征...
关键词：空洞卷积 多尺度特征 注意力机制 循环网络 显著性检测 
面向医学图像分割的超像素U-Net网络设计被引量：20
《计算机辅助设计与图形学学报》2019年第6期1007-1017,共11页王海鸥 刘慧 郭强 邓凯 张彩明 
国家自然科学基金重点项目浙江联合基金(U1609218);国家自然科学基金(61572286,61472220);山东省重点研发计划(2017CXGC1504);山东省省属高校优秀青年人才联合基金项目(ZR2017JL029);山东省高等学校优势学科人才团队培育计划
近年来,超像素在医学图像处理领域的应用愈加广泛,现有的方法取得了较好的效果,如LAW,SLIC等.然而,这些方法在处理医学图像得到超像素时,位于组织边缘像素点的划分仍存在类别模糊问题.为此,提出一种基于U-Net网络的超像素分割方法.首先...
关键词：超像素 双边滤波 卷积网络 U-Net 医学图像分割 
结合反卷积的CT图像超分辨重建网络被引量：9
《计算机辅助设计与图形学学报》2018年第11期2084-2092,共9页徐军 刘慧 郭强 张彩明 
国家自然科学基金重点项目浙江联合基金(U1609218);国家自然科学基金(61572286;61472220);山东省重点研发计划(2017CXGC1504);山东省自然科学基金(ZR2017JL029);山东省高等学校优势学科人才团队培育计划
医学图像的质量对于患者疾病的诊断、治疗乃至科学研究起着重要的作用.然而,受医疗设备和放射剂量等因素的影响,医学CT图像的分辨率普遍较低.为了实现医学CT图像超分辨重建,提出一种结合反卷积的神经网络算法,通过引入反卷积操作,有效...
关键词：CT图像 超分辨重建 卷积神经网络 反卷积 PReLU 
基于变分光流估计的肺部4D-CT图像超分辨率重建被引量：7
《计算机研究与发展》2017年第8期1703-1712,共10页耿凤欢 刘慧 郭强 尹义龙 
国家自然科学基金项目(61572286;61472220);山东省重点研发项目(2014GGX101037);济南市高校自主创新项目(201401216);山东省高校优势学科人才团队培育项目~~
由于受到扫描时间和照射剂量的限制,肺部4D-CT数据中纵向采样率远小于面内采样率.为了得到更高质量的肺部图像,从医学图像固有的自相似性出发,提出了一种基于局部和全局相结合的变分光流估计的图像序列超分辨率重建技术,用于提高4D-CT...
关键词：4D-CT图像 超分辨率重建 光流估计 交替方向乘子法 迭代反投影 
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