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宋成芳

作品数:21 被引量:150H指数:8
供职机构:武汉大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划中央高校基本科研业务费专项资金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术天文地球理学轻工技术与工程更多>>

文献类型

  • 15篇期刊文章
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  • 2篇会议论文
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领域

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主题

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  • 2篇神经网络
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  • 2篇子群

机构

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作者

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传媒

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年份

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  • 1篇2016
  • 1篇2011
  • 1篇2008
  • 2篇2007
  • 2篇2005
  • 4篇2003
  • 1篇2002
21 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
二维不规则零件排样问题的粒子群算法求解被引量:15
2005年
提出了一种基于粒子群算法求解二维不规则零件排样问题的方法.该方法首先将二维不规则零件的排样问题转化为矩形件的排样问题,然后利用粒子群算法优化求解,在求解过程中运用自适应调整策略对零件的排样位置进行微调.最后用该优化排样算法对文献中的两个算例求解,排样结果表明该算法是有效的.
李明宋成芳周泽魁
关键词:粒子群算法排样问题排样算法矩形件自适应
基于路侧相机与车载GNSS/INS的车路协同定位导航方法及系统
本发明公开了一种基于路侧相机与车载GNSS/INS的车路协同定位导航方法及系统,当GNSS信号可用时,使用卡尔曼滤波算法,将车载GNSS和INS原始观测值采用紧组合方式解算,得到车辆定位结果;当GNSS信号不可用时,融合...
颜康章红平宋成芳
一种二维不规则零件优化排样算法被引量:10
2005年
将模拟退火算法和粒子群算法相结合,提出了一种基于模拟退火的粒子群算法。采用交叉和柯西变异运算,提高了算法的收敛速度和精度。将该算法应用于求解二维不规则零件排样问题,首先将二维不规则零件的排样问题转化为矩形件的排样问题,然后应用该算法进行优化求解,在求解过程中应用自适应调整策略对零件的排样位置进行微调。排样结果表明该算法是行之有效的。
李明宋成芳周泽魁
关键词:粒子群算法模拟退火排样优化自适应策略
风场作用下的动态森林场景的实时仿真被引量:17
2007年
为真实地模拟树在风中摇曳的动态效果,将风场视为一个随机过程(场),利用谱分析的方法生成给定条件下的风速矢量场;进而采用简化的动力学方程,实时计算风力作用下树的位移和形变.采用一种混合式几何和图像的表示方法对树木进行参数化建模,并在模型中内建多个细节层次,以便加速场景视点相关的绘制.综合以上算法的交互式漫游系统能实时地模拟包含数千棵树的森林场景在风场作用下的动态效果,初步满足了虚拟现实、战场仿真与数字娱乐等应用的要求.
宋成芳谈奇峰张龙龚怿陈为彭群生
关键词:自然场景风场计算机动画仿真虚拟现实
尺度自适应的纹理滤波方法被引量:2
2019年
对于图像中的多尺度纹理,其高效滤波仍是一项具有挑战性的工作.为此,提出了一种尺度自适应的变核纹理滤波方法,以更有效地实现"去纹理保结构"的图像平滑.设计了一种结构探测式的滤波核尺度选择机制,即在像点的预设考察邻域内探测结构边的存在,以不含结构边的最大范围估算像点适用的滤波核尺寸;最终纹理区域内的像点获得大尺度滤波核、结构上的像点获得小尺度滤波核.以多种尺度的核同步作滤波,即为一次多尺度纹理滤波,则各像点的滤波幅度自适应于邻域的结构-纹理分布.在对纹理图像作滤波平滑的实验中,相比于已有滤波方法,文中方法能够以较少的滤波迭代次数和处理时间获得视觉对比与量化评测指标上相似或更好的平滑效果,图像滤波结果表明,该方法在纹理去除效率和滤波质量上均具有优势.
宋成芳肖春霞
关键词:图像平滑
从CAD模型到数码城市GIS模型的若干问题
作为数码城市GIS建设重要的数据源,三维CAD模型数据在规划设计部门普遍可得.特别是由于GIS在复杂场景三维建模与编辑方面还不能满足日益增长的需要、大量的数码城市GIS建设在相当长时间内还要继续采用CAD建模方法及其成果...
龚俊朱庆眭海刚宋成芳
关键词:CAD三维城市模型城市规划
文献传递
基于高效用神经网络的文本分类方法被引量:13
2020年
现有的基于深度学习的文本分类方法没有考虑文本特征的重要性和特征之间的关联关系,影响了分类的准确率.针对此问题,本文提出一种基于高效用神经网络(High Utility Neural Networks,HUNN)的文本分类模型,可以有效地表示文本特征的重要性及其关联关系.利用高效用项集挖掘(Mining High Utility Itemsets,MHUI)算法获取数据集中各个特征的重要性以及共现频率.其中,共现频率在一定程度上反映了特征之间的关联关系.将MHUI作为HUNN的挖掘层,用于挖掘每个类别数据中重要性和关联性强的文本特征.然后将这些特征作为神经网络的输入,再经过卷积层进一步提炼类别表达能力更强的高层次文本特征,从而提高模型分类的准确率.通过在6个公开的基准数据集上进行实验分析,提出的算法优于卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN),循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN),循环卷积神经网络(Recurrent Convolutional Neural Networks,RCNN),快速文本分类(Fast Text Classifier,FAST),分层注意力网络(Hierarchical Attention Networks,HAN)等5个基准算法.
吴玉佳李晶宋成芳常军
关键词:数据挖掘关联规则自然语言处理文本分类神经网络
单幅航片的薄云去除方法被引量:1
2019年
与匀质的雾霾不同,航摄像片中的絮状薄云形态多变、厚薄不均,航片的薄云去除比图像去雾更具挑战性.针对单幅航片中的薄云,提出一种基于分治思想的云去方法.首先设计一种基于颜色衰减先验、表征薄云覆盖程度的遮罩指数,并依据该指数将含云航片分割为遮罩层次不同的区块,使区块内的薄云近乎均匀、满足传输率光滑的假设;然后以改进的颜色线方法分别计算各区块内的大气光值,构成整幅图像的大气光图;再应用基于边界约束的传输率估算法计算粗略传输图;最后以加权L1范数作规则化项对粗略传输图进行优化,获得精细传输图,结合含云图像、大气光图与精细传输图反求理想条件下的航摄图像.在单机环境下进行单幅航片的薄云去除的实验结果表明,该方法能够大幅消减甚至完全去除絮状薄云对航片的遮罩影响,有效地增强图像可见性.
宋成芳肖春霞
关键词:图像增强图像分割
基于时空上下文正则的孪生网络目标跟踪被引量:1
2020年
在视频目标跟踪任务中,负样本缺乏、背景混杂会造成目标丢失。为解决上述问题,提出一种基于时空上下文正则的孪生网络目标跟踪算法。该算法将空间上下文信息引入到孪生网络中,并利用目标物体正样本以及背景负样本训练跟踪器,通过正则化约束,抑制跟踪器对背景的响应,突出对目标的响应,从而得到鲁棒性更强的目标跟踪器;采用时间序列多组件匹配机制,在目标外观模型受到干扰的情况下动态调整目标模型学习率,从而保证目标模板不受污染。在OTB100标准数据集上的实验表明,在混合干扰条件下,本文算法的准确率(0. 885)和成功率(0. 615)均优于其他主流跟踪算法。特别是在遮掩、运动模糊、光照变化、背景聚类和快速运动等干扰因素影响情况下,本文算法均具有较强的鲁棒性。
张文幡李晶肖雅夫常军洪燕宋成芳
关键词:目标跟踪
植物运动的层次式简化技术被引量:1
2011年
利用力学预计算方法生成植物运动的真实感动画需要对形变数据作有效简化和压缩。针对植物及其运动天然具有层级性的特点,提出一种基于视觉感知层次的动态几何简化算法。依据植物的树型层级结构,将各级"子树"的运动作高低频分解;"低频运动"表征"子树"的主体运动,"高频运动"即为运动细节。按"广度优先"遍历植物层级结构,在某一"深度"(层级)上将所有"子树"的"低频运动"合成即获得原始运动在此层次的逼近。遍历深度递增将构成植物运动的渐进逼近;递减则为植物运动的逐步抽象化,这实质上实现了植物运动的细节层次控制。实验表明该算法可实现植物运动的高效简化和压缩,利于生成大规模植物场景的真实感动画。
宋成芳杨颖振彭群生
关键词:植物模拟计算机动画
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