刘兴旺

作品数：5被引量：23H指数：2
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供职机构：中南民族大学计算机科学学院更多>>
发文主题：CNN混合算法卷积神经网络滤波图像特征提取更多>>
发文领域：自动化与计算机技术更多>>
发文期刊：《计算机应用研究》《软件》《软件导刊》《科学技术与工程》更多>>
所获基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
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一种融合AutoEncoder与CNN的混合算法用于图像特征提取被引量：20
《计算机应用研究》2017年第12期3839-3843,3847,共6页刘兴旺 王江晴 徐科 
国家自然科学基金资助项目(60975021);教育部-中国移动科研基金项目(MCM20121061;MCM20121041)
深度学习方法在图像的特征提取方面具有优势。针对传统特征提取方法需要先验知识的不足,提出一种自动编码器(Auto Encoder)与卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)相结合的深度学习特征提取方法。该方法给Auto Encoder加入...
关键词：深度学习 卷积神经网络 自动编码器 滤波 稀疏控制 
基于深度表示模型的旅游路线推荐算法研究被引量：1
《软件导刊》2017年第12期158-161,共4页梁栋屹 陶宏曜 刘兴旺 
大学生创新创业资助项目(GCX16013)
针对现有旅游路线推荐算法在实际应用中景点标签缺失、依赖用户评分等缺陷,提出一种基于深度表示模型的旅游路线推荐算法。根据时空轨迹隐含的位置顺序和时间中的用户移动模式,建立深度表示模型对每个用户的时空间序列训练特征向量,并用...
关键词：社交网络 深度表示模型 Kmeans聚类 用户移动模式 训练特征向量 
基于深度学习手写字符的特征抽取方法研究被引量：2
《软件》2017年第1期23-28,共6页邹煜 刘兴旺 
国家自然科学基金资助项目(60975021;女书规范化及识别技术研究)
当前对深度学习单层训练算法的研究工作较少,本文采用数据量、隐层节点和感受野大小,分析自动编码器和K-means算法在训练深度网络抽取特征上的表现。发现自动编码器对数据量,隐层节点敏感,且学习率与数据量和感受野呈负相关;数据量一定...
关键词：深度学习 K-MEANS 自动编码器 感受野 数据量 隐层节点 
脱机手写女书文字美化方法研究
《科学技术与工程》2015年第34期226-230,共5页徐科 刘兴旺 王江晴 
国家自然科学基金资助项目(60975021);中南民族大学中央高校基本科研业务费专项资金项目(CZY14010)资助
针对脱机手写女书文字,在研究其细化后骨架特征和分析特征点的基础上,提出了一种对手写女书文字进行修整美化的方法。经扫描得到脱机手写女书文字,由于笔画存在一定宽度,致使细化后骨架局部发生畸变。提出一种基于畸变区、惩罚度C和n次...
关键词：女书 畸变区 美化 贝塞尔曲线 惩罚度C 
基于LBS签到事件的数据挖掘研究
《软件工程师》2015年第8期3-5,共3页黄喜发 刘兴旺 孙媛 徐科 
教育部-中国移动科研基金项目;教育云规模化应用示范(MCM20121061);海量教育资源云存储与获取关键技术研究与实现(MCM20121041)
随着社会信息大爆炸和大量数据的产生,数据挖掘成了广泛关注的话题。本文从Check-in签到事件的数据出发,回顾了基于LBS的数据分析和挖掘现状。通过对Gowalla数据处理与分析,统计签到事件的数据分布规律,分析用户的签到行为,发现Check-i...
关键词：数据挖掘 地理位置服务 签到 
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