董方敏
- 作品数：142 被引量：270H指数：8
- 供职机构：三峡大学计算机与信息学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金湖北省自然科学基金湖北省教育厅科学技术研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术文化科学电气工程电子电信更多>>
- 基于重心与质心变换的三维点云初始配准算法
- 基于重心与质心变换的三维点云初始配准算法，针对三维点云配准中ICP等精确配准算法容易陷入局部最优的问题，首先对点云进行滤波处理；然后，通过点云数据重心与质心建立点云数据之间的旋转变换初步模型；其次，根据旋转角度与配准误差...
- 孙水发夏坤许安宁李准董方敏汪龙志
- 文献传递
- 电网一体化及可视化综合管理与监控系统
- 汪芳宗高学军王斌胡翔勇袁兆强李咸善董方敏杨力森龚国强
- 该系统无缝集成了一体化系统维护与用户管理系统、一体化图形建模与拓扑分析、设备与资产管理系统、输电网生产技术管理系统、变电生产技术管理系统、配电网生产技术管理系统、低压台区生产技术管理系统、生产及营销流程化管理系统、用电营...
- 关键词：
- 关键词：电网可视化软件平台
- 基于生成对抗网络的混合类型数据生成方法
- 2022年
- 为解决由于隐私保护政策中研究人员在获取训练数据时经常受到限制而导致训练数据集匮乏问题,提出一种基于生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GANs)的混合数据(数值和标签)生成模型(mixGAN)用来生成符合真实数据分布的合成数据,以此作为真实数据的补充并增加可用样本的数量。该模型使用预训练的自编码器(Autoencoder)将给定数据集映射到低维连续空间;通过在低维空间中的生成器和原始数据空间中的鉴别器进行对抗学习从而获得具有模拟真实数据的生成模型。通过从属性独立分布和多属性相关性两个方面对生成算法性能进行评估,表明所提出算法比目前其他基于深度学习的生成算法能更好地保持原始数据的分布结构。
- 魏宁汪龙志董方敏
- 边缘引导和轮廓约束下的跨域香农熵最大化导向的自动阈值选取方法被引量：2
- 2019年
- 为了处理诸如高斯、伽马、极值、瑞利、均匀或贝塔等基本灰度分布情形下的阈值选取难题,本文提出了一种跨域香农熵最大化导向的自动阈值选取方法.该方法利用不变的引导边缘图像和变化的约束轮廓图像共同构造出一系列持续变化的一维灰度直方图,并采用香农熵作为熵计算模型,从而得以跨越图像中若干局部区域去计算跨域香农熵,并以最大跨域香农熵对应的阈值作为最终阈值.在40幅合成图像和50幅真实世界图像上的实验结果表明,该方法虽然在计算效率方面不优于Masi熵阈值方法、Tsallis熵阈值方法、局部香农熵阈值方法和迭代三类阈值方法,但在分割适应性方面有显著增强,且在误分割率方面有显著下降.
- 邹耀斌乔焰孙水发臧兆祥夏平王俊英董方敏龚国强
- 关键词：阈值分割最大熵原理
- B样条曲面的快速消隐算法被引量：1
- 1997年
- 基于B样条的凸包性，从“在不降低曲面消隐精度的前提下，提高消隐速度”的角度出发，提出了一种对B样条曲面进行快速消除的三次判定算法。
- 董方敏
- 关键词：B样条消隐曲面
- 基于交比图像量测技术检测建筑物表面损伤面积的方法
- 本发明公开了基于交比图像量测技术检测建筑物表面损伤面积的方法，针对建筑物外表面损伤部分检测困难，几何信息难以提取的问题，本发明将基于交比的单幅图像量测技术应用至含有丰富三维空间平行线的建筑物图像量测中。首先,对图像进行畸...
- 孙水发施云飞许安宁董方敏徐港吕俊达
- 文献传递
- 机械CAD三角网格模型的特征表面分割混合算法被引量：8
- 2007年
- 针对机械CAD三角网格模型中普遍存在的网格稀疏性和非均匀性分布等特点,提出了一种特征的二次提取及表面分割混合算法。第一次分割采用基于边的方法,即在平面合并的基础上对相邻三角面片法矢夹角的方差进行判断和处理,从而实现平面与其他稀疏网格表面区域的分割和边界特征的提取;第二次分割采用基于顶点的方法,首先由顶点的估算曲率计算出各面片的近似曲率,然后通过区域生长实现其他表面区域的分割及特征提取。实验结果表明,该方法能较准确地实现机械CAD三角网格模型的特征提取和表面分割。
- 董方敏肖人彬钟毅芳田启华
- 关键词：CAD模型三角网格特征提取
- 一种基于写作风格的多任务谣言检测方法、装置及设备
- 本发明提供一种基于写作风格的多任务谣言检测方法、装置及设备，该方法包括：获取待检测文本，并确定对应的内容特征以及写作风格特征；在多任务检测模型中，将内容特征输入至基于内容的谣言检测任务模块，得到谣言检测结果；将写作风格特...
- 万书振唐斌董方敏王梦园杨广浩
- 文献传递
- 基于BiLSTM-Attention-CNN混合神经网络的文本分类方法被引量：17
- 2020年
- BiLSTM和CNN网络在文本分类领域取得了较好的应用效果,二者的结合可以充分发挥CNN的特征提取能力和BiLSTM的上下文依赖能力,但是没有体现出每个词语在文本中的重要程度,无法将注意力集中在重要的词上。针对该问题,提出一种基于BiLSTM-Attention-CNN混合神经网络的文本分类方法。在BiLSTM层之后加入注意力机制(Attention)提取输出信息的注意力分值;注意力层之后,连接k-max池化层,提取前k个重要的词,增强模型特征的表达能力。在DBPedia和AGNews数据集上进行实验,结果表明,该模型相较于其他现有网络模型,分类准确率提高1~2个百分点。
- 万齐斌董方敏孙水发
- 关键词：文本分类CNN
- 一种谣言检测方法、装置、电子设备和存储介质
- 本发明提供一种谣言检测方法、装置、电子设备和存储介质，包括：获取待检测事件；将所述待检测事件输入至谣言检测模型中，得到所述谣言检测模型输出的谣言检测结果；其中，所述谣言检测模型是基于谣言事件、所述谣言事件的传播特征以及谣...
- 徐守志马圆圆董方敏向舜陟马凯刘小迪
- 文献传递
