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公开(公告)号：CN107944482B
公开(公告)日：2021-10-19
申请号：CN201711141786.9
申请日：2017-11-17
申请人： 上海海洋大学
摘要： 本发明涉及一种基于半监督学习的高光谱图像的降维方法，所述方法包括以下步骤：构造改进的半监督相似权重矩阵Q；计算相似权重矩阵的对角矩阵D*以及拉普拉斯矩阵L*；根据半监督相似权重矩阵构造改进后的目标函数；根据目标函数求解广义特征方程；求解转换矩阵A＝(a1，a2，…，ad)以及低维子空间Y＝ATX＝{y1,y2,…,yN}。其优点表现在：利用样本的类标信息，又考虑了样本点之间的邻域信息，能够最小化同类样本间的距离，最大化不同类样本间的距离，从而提高了样本的分类精度。
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公开(公告)号：CN108520279A
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201810326062.X
申请日：2018-04-12
申请人： 上海海洋大学
摘要： 本发明涉及一种局部稀疏嵌入的高光谱图像半监督降维方法，所述方法包括以下步骤：步骤S1.设高维空间RD中存在数据集X＝{x1，x2，…，xl，xl+1，…，xl+u}，l+u＝N，其中前l个样本Xl为有类标样本，类别标签为c，各类样本数为Ni，i＝(1，2，…，c)，后u个样本Xu是无类标样本；步骤S2.通过稀疏表示构建稀疏系数矩阵S；步骤S3.基于半监督局部稀疏嵌入投影算法构造投影矩阵W；步骤S4.根据投影矩阵W，求出低维子空间Y＝WTX＝{y1，y2，…，yN}。其优点表现在：通过对高光谱图像进行局部稀疏嵌入的半监督降维，既利用了数据的类标信息，也保持了数据局部特性且降低了图像的噪声信息，从而提高了图像的分类精度。
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公开(公告)号：CN107944482A
公开(公告)日：2018-04-20
申请号：CN201711141786.9
申请日：2017-11-17
申请人： 上海海洋大学
CPC分类号： G06K9/6268 , G06K9/6215 , G06K9/6276 , G06K9/66
摘要： 本发明涉及一种基于半监督学习的高光谱图像的降维方法，所述方法包括以下步骤：构造改进的半监督相似权重矩阵Q；计算相似权重矩阵的对角矩阵D*以及拉普拉斯矩阵L*；根据半监督相似权重矩阵构造改进后的目标函数；根据目标函数求解广义特征方程；求解转换矩阵A＝(a1，a2，…，ad)以及低维子空间Y＝ATX＝{y1,y2,…,yN}。其优点表现在：利用样本的类标信息，又考虑了样本点之间的邻域信息，能够最小化同类样本间的距离，最大化不同类样本间的距离，从而提高了样本的分类精度。
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公开(公告)号：CN107203871A
公开(公告)日：2017-09-26
申请号：CN201710379894.3
申请日：2017-05-25
申请人： 上海海洋大学
IPC分类号： G06Q10/10
摘要： 本发明涉及一种基于Activiti与任务调度优化的海洋设备检定系统，所述海洋设备检定系统包括设备检定模块、证书流转模块，所述的设备检定模块包括仪器接收登记模块、仪器分发模块、仪器检定模块、收发仪器模块，所述的证书流转模块包括出具证书模块、证书审核模块、证书授权模块、证书打印盖章模块、发放证书模块。其优点在于，检定流程管理系统化、规范化、流程化，可以实时追踪业务状态；利用任务调度策略对仪器分发、仪器检定进行分配，提高工作效率，减少工作时间；利用Activiti引擎，使得流程可视化，提高相关业务人员的协作。
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公开(公告)号：CN107203871B
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN201710379894.3
申请日：2017-05-25
申请人： 上海海洋大学
IPC分类号： G06Q10/10
摘要： 本发明涉及一种基于Activiti与任务调度优化的海洋设备检定系统，所述海洋设备检定系统包括设备检定模块、证书流转模块，所述的设备检定模块包括仪器接收登记模块、仪器分发模块、仪器检定模块、收发仪器模块，所述的证书流转模块包括出具证书模块、证书审核模块、证书授权模块、证书打印盖章模块、发放证书模块。其优点在于，检定流程管理系统化、规范化、流程化，可以实时追踪业务状态；利用任务调度策略对仪器分发、仪器检定进行分配，提高工作效率，减少工作时间；利用Activiti引擎，使得流程可视化，提高相关业务人员的协作。
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公开(公告)号：CN107067386B
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201710272512.7
申请日：2017-04-24
申请人： 上海海洋大学
摘要： 本发明涉及一种基于相对全局直方图拉伸的浅海水下图像增强方法，所述的浅海水下图像增强方法包括输入图像模块、图像RGB直方图分布分析模块、相对全局直方图拉伸模块、全局拉伸模块、输出图像模块。其优点在于，图像增强计算复杂度低，获得的效果更好，鲁棒性好，适用于包括水下植物、浅海人员、海底岩石等多累浅海水下图像；计算相对拉伸范围的参数，并自动选择拉伸范围，可以精确定位需要被拉伸范围；利用颜色纠正方法，运用HSV色彩空间对S、V的全局拉伸弥补颜色损失；可以有效的增强水下图像的对比度、饱和度、可见度。
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公开(公告)号：CN108520281A
公开(公告)日：2018-09-11
申请号：CN201810328999.0
申请日：2018-04-13
申请人： 上海海洋大学
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明涉及一种基于全局与局部保持的高光谱图像半监督降维方法，所述的方法包括以下步骤：步骤S1.设高维空间RD中存在数据集X＝{x1，x2，…，xl，xl+1，…，xl+u},其中前l个样本Xl为有类标样本，类别标签为c，各类样本数为Ni，i＝(1，2，…，c)，后u个样本Xu是无类标样本；步骤S2.通过半监督全局分布算法构造半监督全局目标函数；步骤S3.基于半监督局部保持投影算法，给出改进后的半监督局部目标函数；步骤S4.结合S2中的全局目标函数和S3中的局部目标函数，构造半监督IPCA-IWSSFE整体目标函数及求解低维子空间Y＝WTX。其优点表现在：通过对高光谱图像进行全局与局部保持的半监督降维，即考虑的数据的局部特性，又能保证数据的全局特性，从而提高了图像的分类精度。
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公开(公告)号：CN107067386A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710272512.7
申请日：2017-04-24
申请人： 上海海洋大学
摘要： 本发明涉及一种基于相对全局直方图拉伸的浅海水下图像增强方法，所述的浅海水下图像增强方法包括输入图像模块、图像RGB直方图分布分析模块、相对全局直方图拉伸模块、全局拉伸模块、输出图像模块。其优点在于，图像增强计算复杂度低，获得的效果更好，鲁棒性好，适用于包括水下植物、浅海人员、海底岩石等多累浅海水下图像；计算相对拉伸范围的参数，并自动选择拉伸范围，可以精确定位需要被拉伸范围；利用颜色纠正方法，运用HSV色彩空间对S、V的全局拉伸弥补颜色损失；可以有效的增强水下图像的对比度、饱和度、可见度。
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