公开(公告)号：CN102355397B

公开(公告)日：2014-08-27

申请号：CN201110336381.7

申请日：2011-10-31

Applicant: 福州大学

Inventor： 张栋 ,  叶东毅 ,  余春艳 ,  李建明 ,  吴丽丽 ,  王秀 ,  何振峰

IPC: H04L12/46 ,  H04L29/08

Abstract: 本发明涉及一种基于信息素扩散的分布式虚拟网络构建方法，其利用物理网络节点自主扩散能够满足构建元需求的信息素，通过节点间的相互传播和信息反馈，实现虚拟网分布式构建，本发明的构建方法简单，实现灵活而且构建效率高。

公开(公告)号：CN102930873B

公开(公告)日：2014-04-09

申请号：CN201210371373.0

申请日：2012-09-29

Applicant: 福州大学

Inventor： 张栋 ,  谢志成 ,  叶东毅 ,  余春艳 ,  刘会彬 ,  张玉溪

IPC: G10L25/90

Abstract: 本发明涉及一种基于信息熵的音乐哼唱检测方法，利用人声在哼唱时前后两个字的发音相似性，通过信息熵的方法逐句对歌声加以切割，再将分割结果同标准文件的结果比较，实现检测是否哼唱的功能，本发明的检测方法简单，实现灵活而且检测效率高。

公开(公告)号：CN102930873A

公开(公告)日：2013-02-13

申请号：CN201210371373.0

申请日：2012-09-29

Applicant: 福州大学

Inventor： 张栋 ,  谢志成 ,  叶东毅 ,  余春艳 ,  刘会彬 ,  张玉溪

IPC: G10L25/90

Abstract: 本发明涉及一种基于信息熵的音乐哼唱检测方法，利用人声在哼唱时前后两个字的发音相似性，通过信息熵的方法逐句对歌声加以切割，再将分割结果同标准文件的结果比较，实现检测是否哼唱的功能，本发明的检测方法简单，实现灵活而且检测效率高。

公开(公告)号：CN109064389B

公开(公告)日：2023-04-18

申请号：CN201810859788.X

申请日：2018-08-01

Applicant: 福州大学

Inventor： 陈昭炯 ,  蔡雨婷 ,  叶东毅

IPC: G06T3/00 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种手绘线条画生成现实感图像的深度学习方法，S1:建立双层GAN结构，包括第一层GAN结构和第二层GAN结构；S2:收集并生成用于训练网络的“真实图像‑模拟线条画”数据集；S3:根据“真实图像‑模拟线条画”数据集，训练第一层GAN结构，得到训练后的第一层GAN结构；S4:将待处理的手绘线条画输入训练后的第一层GAN结构，得到粗粒度现实感图像；S5:根据“真实图像‑粗粒度现实感图像”数据集，训练第二层GAN结构，得到训练后的第二层GAN结构；S6:将粗粒度现实感图像输入训练后的第二层GAN结构，得到高分辨现实感图像。本发明采用级联两层GAN网络结构，逐步纠偏、丰富图像细节，生成具有现实感的高分辨图像；便捷实用，有利于人机交互，生成图效果具真实感。

公开(公告)号：CN109064389A

公开(公告)日：2018-12-21

申请号：CN201810859788.X

申请日：2018-08-01

Applicant: 福州大学

Inventor： 陈昭炯 ,  蔡雨婷 ,  叶东毅

IPC: G06T3/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

CPC classification number: G06T3/0012 ,  G06N3/0454 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种手绘线条画生成现实感图像的深度学习方法，S1:建立双层GAN结构，包括第一层GAN结构和第二层GAN结构；S2:收集并生成用于训练网络的“真实图像‑模拟线条画”数据集；S3:根据“真实图像‑模拟线条画”数据集，训练第一层GAN结构，得到训练后的第一层GAN结构；S4:将待处理的手绘线条画输入训练后的第一层GAN结构，得到粗粒度现实感图像；S5:根据“真实图像‑粗粒度现实感图像”数据集，训练第二层GAN结构，得到训练后的第二层GAN结构；S6:将粗粒度现实感图像输入训练后的第二层GAN结构，得到高分辨现实感图像。本发明采用级联两层GAN网络结构，逐步纠偏、丰富图像细节，生成具有现实感的高分辨图像；便捷实用，有利于人机交互，生成图效果具真实感。

公开(公告)号：CN103984789B

公开(公告)日：2017-01-25

申请号：CN201410036947.8

申请日：2014-01-26

Applicant: 福州大学

Inventor： 张浩 ,  叶东毅 ,  陈羽中 ,  余春艳 ,  张栋 ,  杨晶菁

IPC: G06F17/50

Abstract: 本发明涉及大规模集成电路物理设计技术领域，特别是一种大规模集成电路设计中基于线长最短优化的绕障布线方法，该方法首先根据逃逸图理论构建布线问题布线图，然后采用多源并发探索方法标记顶点即必经点，再基于必经点集合构建一个可行解Steiner树，最后优化可行解。该方法布线布局合理，所得线长短，布线效果好。

公开(公告)号：CN106169084A

公开(公告)日：2016-11-30

申请号：CN201610537713.0

申请日：2016-07-08

Applicant: 福州大学

Inventor： 王秀 ,  余春艳 ,  林志杰 ,  陈壮威 ,  叶东毅

IPC: G06K9/62 ,  G06T7/00

CPC classification number: G06K9/6269 ,  G06T7/0012 ,  G06T2207/10132 ,  G06T2207/20081 ,  G06T2207/30068

Abstract: 本发明涉及一种基于高斯核参数选择的SVM乳腺分类方法，首先从已知病例中提取乳腺钼靶与B超图像特征，将完成特征提取的各病例数据按照已知临床诊断结果进行良恶性与临床分期标注；接着对同一患者乳腺的钼靶图像特征与B超图像特征采用级联方式进行多特征融合，得到乳腺样本的特征向量；接着将高斯核参数选择方法用于基于高斯核的二叉平衡决策树SVM多分类算法的训练过程与识别过程。本发明能够提高乳腺癌诊断的准确率和效率。

公开(公告)号：CN106096299A

公开(公告)日：2016-11-09

申请号：CN201610452436.3

申请日：2016-06-21

Applicant: 福州大学

Inventor： 朱丹红 ,  张栋 ,  叶东毅 ,  陈凯

IPC: G06F19/00

CPC classification number: G16H50/50

Abstract: 本发明涉及一种基于隐马尔科夫解码过程的胎盘植入预测模型的获取方法，包括以下步骤：第一步：统计从医院或卫生组织获取的条既往孕产妇数据，包括病史、B超、病理诊断结果等临床数据，建立病症关联因素集合；第二步：构造胎盘植入的隐马尔科夫模型初始数据；第三步：针对当前孕妇病例数据，优化隐马尔科夫模型；第四步：基于隐马尔科夫解码过程，对该病例数据进行胎盘植入预测。本发明所提供的方法弥补了现有胎盘植入产前预测的限制，包括缺乏典型临床表现、体征及实验室指标、依赖主观经验等，提高病症预测准确率，为保障孕产妇生命安全作出极大贡献。

公开(公告)号：CN104008175A

公开(公告)日：2014-08-27

申请号：CN201410248555.8

申请日：2014-06-06

Applicant: 福州大学

Inventor： 余春艳 ,  翁子林 ,  苏晨涵 ,  叶东毅 ,  陈昭炯

IPC: G06F17/30 ,  G06T7/20

CPC classification number: G06T7/20

Abstract: 本发明涉及一种情感激励下的视频关键帧自适应提取方法。从视频观看者情绪波动的角度考虑，通过计算视频帧的运动强度作为视频观看者观看视频时的视觉情感激励度，计算短时平均能量、音调作为听觉情感激励度，将听视觉情感激励度进行线性融合得到镜头内每个视频帧的视频情感激励度并生成镜头的视频情感激励度曲线；然后根据镜头的视频情感激励变化情况得到本镜头应分配到的视频关键帧数目KN；最后取视频情感激励度曲线情感激励度最高的前KN个波峰所对应的视频帧作为镜头关键帧。本发明的方法简单，从视频观看者情感变化的角度入手考虑，用视频情感激励度从语义从指导关键帧提取，所提取的视频关键帧更具有代表性以及有效性。

公开(公告)号：CN103984789A

公开(公告)日：2014-08-13

申请号：CN201410036947.8

申请日：2014-01-26

Applicant: 福州大学

Inventor： 张浩 ,  叶东毅 ,  陈羽中 ,  余春艳 ,  张栋 ,  杨晶菁

IPC: G06F17/50

Abstract: 本发明涉及大规模集成电路物理设计技术领域，特别是一种大规模集成电路设计中基于线长最短优化的绕障布线方法，该方法首先根据逃逸图理论构建布线问题布线图，然后采用多源并发探索方法标记顶点即必经点，再基于必经点集合构建一个可行解Steiner树，最后优化可行解。该方法布线布局合理，所得线长短，布线效果好。