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学者姓名：张华君
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Co-
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Clean All
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1.本外观设计产品的名称：智能门锁。2.本外观设计产品的用途：用于安装在门上的门锁。3.本外观设计产品的设计要点：在于形状。4.最能表明设计要点的图片或照片：立体图1。
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| GB/T 7714 | 张华君 , 周妙蓝 , 郭怡婷 et al. 智能门锁 : CN202330150348.9[P]. | 2023-03-26 00:00:00 . |
| MLA | 张华君 et al. "智能门锁" : CN202330150348.9. | 2023-03-26 00:00:00 . |
| APA | 张华君 , 周妙蓝 , 郭怡婷 , 巫扬帆 . 智能门锁 : CN202330150348.9. | 2023-03-26 00:00:00 . |
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Abstract ：
1.本外观设计产品的名称：扫地机器人。2.本外观设计产品的用途：用于清洁地面。3.本外观设计产品的设计要点：在于形状。4.最能表明设计要点的图片或照片：立体图1。
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| GB/T 7714 | 张华君 , 周妙蓝 , 郭怡婷 et al. 扫地机器人 : CN202330150507.5[P]. | 2023-03-27 00:00:00 . |
| MLA | 张华君 et al. "扫地机器人" : CN202330150507.5. | 2023-03-27 00:00:00 . |
| APA | 张华君 , 周妙蓝 , 郭怡婷 , 巫扬帆 . 扫地机器人 : CN202330150507.5. | 2023-03-27 00:00:00 . |
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Abstract ：
针对单一固定特征无法适应目标及其背景变化的情况,提出了一种基于HSV颜色空间的共生矩阵的自适应特征选择的方法。首先将图像转换为HSV颜色空间,在每个颜色通道内对目标及其背景区域计算不同参数的共生矩阵,选择其中差异最大的前4个共生矩阵作为目标特征模型,通过比率对数矩阵计算的反向投影图,采样均值平移算法跟踪目标。仿真实验验证了该算法的有效性。
Keyword ：
共生矩阵 共生矩阵 目标跟踪 目标跟踪 自适应选择 自适应选择
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| GB/T 7714 | 吴委员 , 张华君 . 基于自适应共生矩阵选择的目标跟踪方法 [J]. | 福建电脑 , 2012 , 28 (2) : 7-9 . |
| MLA | 吴委员 et al. "基于自适应共生矩阵选择的目标跟踪方法" . | 福建电脑 28 . 2 (2012) : 7-9 . |
| APA | 吴委员 , 张华君 . 基于自适应共生矩阵选择的目标跟踪方法 . | 福建电脑 , 2012 , 28 (2) , 7-9 . |
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Abstract ：
由于颜色直方图只考虑了目标颜色的统计信息,忽略了目标颜色的空间信息,使得在模板匹配过程中容易收敛到其他位置,从而导致目标丢失.针对这一缺点,提出了一种基于颜色-空间二维直方图的目标跟踪技术,在建立目标模板的过程中融入了目标颜色的空间信息.实验结果表明,与传统的基于颜色直方图的Mean-shift算法相比,基于颜色-空间二维直方图的目标跟踪技术能更准确的对目标进行跟踪,提高了目标跟踪的鲁棒性.
Keyword ：
Mean-shift Mean-shift 二维直方图 二维直方图 目标跟踪 目标跟踪 空间信息 空间信息
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| GB/T 7714 | 林晖 , 张华君 . 基于颜色-空间二维直方图的目标跟踪技术研究 [J]. | 计算机与数字工程 , 2009 , 37 (12) : 126-129 . |
| MLA | 林晖 et al. "基于颜色-空间二维直方图的目标跟踪技术研究" . | 计算机与数字工程 37 . 12 (2009) : 126-129 . |
| APA | 林晖 , 张华君 . 基于颜色-空间二维直方图的目标跟踪技术研究 . | 计算机与数字工程 , 2009 , 37 (12) , 126-129 . |
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Abstract ：
SMO算法是一种有效的SVM训练算法,但由于参与训练的数据大部分为非支持向量.仍然存在进一步优化的可能性.针对SMO算法的这个不足,提出了一种改进的SMO算法,并将该算法应用到人脸识别中.试验结果表明了算法的有效性.
Keyword ：
人脸识别 人脸识别 序列最小优化 序列最小优化 支持向量机 支持向量机
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| GB/T 7714 | 郭亚松 , 张华君 . 一种改进的SMO及其在人脸识别中的应用 [J]. | 福建电脑 , 2009 , 25 (2) : 14-15 . |
| MLA | 郭亚松 et al. "一种改进的SMO及其在人脸识别中的应用" . | 福建电脑 25 . 2 (2009) : 14-15 . |
| APA | 郭亚松 , 张华君 . 一种改进的SMO及其在人脸识别中的应用 . | 福建电脑 , 2009 , 25 (2) , 14-15 . |
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Abstract ：
本文针对二维主成分分析算法(2DPcA)所需要的数据存储空间大以及计算量大的不足.提出了一种改进的基于2DPCA算法,并将该算法应用于人脸识别中.实际应用表明改进后的2DPCA算法具有较好的实时性和较高的识别准确率.
Keyword ：
2DPCA 2DPCA 主成分分析 主成分分析 人脸识别 人脸识别
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| GB/T 7714 | 张华君 , 吴林 . 一种基于2DPCA的人脸识别技术研究 [J]. | 福建电脑 , 2008 , 24 (11) : 13-14 . |
| MLA | 张华君 et al. "一种基于2DPCA的人脸识别技术研究" . | 福建电脑 24 . 11 (2008) : 13-14 . |
| APA | 张华君 , 吴林 . 一种基于2DPCA的人脸识别技术研究 . | 福建电脑 , 2008 , 24 (11) , 13-14 . |
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Abstract ：
针对非线性故障诊断一般计算量大,难以实施在线检测的不足,提出了一种基于分块最小均方(BLMS) 滤波器的简化辨识方法.该方法利用影响指数的概念,在保证一定辨识精度的前提下,根据每个Volterra核对辨识结果贡献的大小对其进行筛选,然后用筛选出的有效核函数作为对原系统的近似,从而达到降低辨识维数减少计算量的目的.将该方法应用到某型号直升机电动舵机的故障诊断中,实际测试表明了该简化辨识算法的有效性,为实施在线非线性故障诊断提供了一种解决途径,就有较大的工程实用价值.
Keyword ：
付特拉级数 付特拉级数 系统辨识 系统辨识 非线性故障诊断 非线性故障诊断
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| GB/T 7714 | 张华君 , 韩崇昭 . 一种Volterra级数简化辨识方法及其应用研究 [J]. | 计算机仿真 , 2006 , 23 (9) : 140-143 . |
| MLA | 张华君 et al. "一种Volterra级数简化辨识方法及其应用研究" . | 计算机仿真 23 . 9 (2006) : 140-143 . |
| APA | 张华君 , 韩崇昭 . 一种Volterra级数简化辨识方法及其应用研究 . | 计算机仿真 , 2006 , 23 (9) , 140-143 . |
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Abstract ：
针对Volterra级数辨识中的"维数灾难"问题,提出了一种基于分块最小均方(BLMS) 滤波器的简化辨识方法.该方法利用影响指数的概念,在保证一定辨识精度的前提下,根据每个Volterra核函数对辨识结果贡献的大小对其进行筛选,然后用筛选出的有效核函数作为对原系统的近似,从而达到降低辨识维数减少计算量的目的.该方法为克服"维数灾难",实现在线辨识Volterra级数提供了一个有效解决途径.最后,文中用一个工程实例验证了该算法的有效性.
Keyword ：
BLMS BLMS Volterra级数 Volterra级数 在线辨识 在线辨识 影响指数 影响指数
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| GB/T 7714 | 张华君 , 韩崇昭 . 一种基于BLMS的Volterra级数简化辨识方法 [J]. | 系统仿真学报 , 2006 , 18 (8) : 2331-2333,2337 . |
| MLA | 张华君 et al. "一种基于BLMS的Volterra级数简化辨识方法" . | 系统仿真学报 18 . 8 (2006) : 2331-2333,2337 . |
| APA | 张华君 , 韩崇昭 . 一种基于BLMS的Volterra级数简化辨识方法 . | 系统仿真学报 , 2006 , 18 (8) , 2331-2333,2337 . |
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Abstract ：
针对基于Volterra级数模型的非线性系统辨识中存在的"维数灾难"问题,提出了一种基于分块最小均方(BLMS)滤波器的简化辨识方法.该方法利用影响指数的概念,在保证一定辨识精度的前提下,根据每个Volterra核函数对辨识结果贡献的大小对其进行筛选,然后用筛选出的有效核函数作为对原系统的近似,从而达到降低辨识维数,减少计算量的目的,最后,文章用一个工程实例验证了该算法的有效性.
Keyword ：
BLMS BLMS Volterra级数 Volterra级数 影响指数 影响指数 辨识 辨识
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| GB/T 7714 | 张华君 , 韩崇昭 . 一种Volterra级数模型的简化辨识方法及其应用 [J]. | 福州大学学报（自然科学版） , 2006 , 34 (6) : 846-851 . |
| MLA | 张华君 et al. "一种Volterra级数模型的简化辨识方法及其应用" . | 福州大学学报（自然科学版） 34 . 6 (2006) : 846-851 . |
| APA | 张华君 , 韩崇昭 . 一种Volterra级数模型的简化辨识方法及其应用 . | 福州大学学报（自然科学版） , 2006 , 34 (6) , 846-851 . |
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Abstract ：
Volterra series identification often suffers from the so called 'dimension disaster' because the scale of Volterra kernels expands exponentially with the increasing of system's order and degree. In order to solve this difficulty, a simplified identification method based on Block Least Mean Square (BLMS) filter was proposed. By means of this method, the concept of the effect index was introduced in order to reduce the scale of Volterra kernels by selecting them according to the degree of their effectiveness in identification. This method is suitable for Volterra identification on line and its effectiveness has been validated by an engineering instance.
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| GB/T 7714 | Zhang, Hua-Jun , Han, Chong-Zhao . Simplified Volterra series identification method based on BLMS filter [J]. | Journal of System Simulation , 2006 , 18 (8) : 2331-2333,2337 . |
| MLA | Zhang, Hua-Jun et al. "Simplified Volterra series identification method based on BLMS filter" . | Journal of System Simulation 18 . 8 (2006) : 2331-2333,2337 . |
| APA | Zhang, Hua-Jun , Han, Chong-Zhao . Simplified Volterra series identification method based on BLMS filter . | Journal of System Simulation , 2006 , 18 (8) , 2331-2333,2337 . |
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