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    1. 基于改进YOLOv5s的道路坑洼检测算法
    白芮, 徐杨, 王彬, 张雯雯
    计算机与现代化    2023, 0 (06): 69-75.   DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.06.012
    摘要568)      PDF(pc) (3457KB)(62)    收藏
    针对现有目标检测算法难以对道路坑洼进行精准检测、检测速度慢等问题,提出一种基于改进YOLOv5s的道路坑洼检测算法。首先在YOLOv5s主干网络中融入坐标注意力(Coordinate Attention, CA)模块,使模型不仅捕获跨通道信息,还捕获方向和位置敏感信息,有助于模型更准确地定位和识别检测对象;然后在空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pool, SPP)模块中采用软池化SoftPool改进最大池化操作,保留更详细的特征信息;在特征融合阶段,使用基于内容的功能重组 (Content-Aware ReAssembly of Features, CARAFE)对多尺度特征融合中上采样进行改进,动态生成自适应内核,可以在一个大的感受野内聚集上下文信息;最后,使用Alpha-IoU对损失函数进行改进,提高边框回归精度。实验结果表明,改进的YOLOv5s算法在平均精度上较原始网络提高了4.6个百分点,与其他主流算法SSD、Faster R-CNN、YOLOv3、YOLOv3-tiny、YOLOv4-tiny相比检测精度有较大提升。
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    2. 基于深度学习的人体行为检测方法研究综述
    沈加炜, 陆一鸣, 陈晓艺, 钱美玲, 陆卫忠,
    计算机与现代化    2023, 0 (09): 1-9.   DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.09.001
    摘要444)      PDF(pc) (2112KB)(116)    收藏
    当下结合计算机视觉和视频的特征提取对人体行为动作进行捕捉识别的研究炙手可热,并且其在智能视频监控和智能家居的人机交互等其他领域方向上的应用场景也十分丰富。基于传统方法的人体行为检测算法有着依赖数据样本过多、易受环境噪音影响从而降低精确率等缺点,而不断发展的深度学习技术逐渐展现出它的优势,可以很好地解决这些问题。本文基于此,首先介绍一些目前常用的行为识别数据集并在此基础上剖析当下基于深度学习的人体行为识别检测的研究现状;其次描述常见的人体行为识别检测方法及其识别的流程;最后对现存的各种行为识别检测方法性能、现存问题进行总结和未来发展方向进行展望。
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    3. 基于CNN-Transformer混合结构的遥感影像变化检测模型
    许叶彤, 耿信哲, 赵伟强, 张 月, 宁海龙, 雷 涛
    计算机与现代化    2023, 0 (07): 79-85.   DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.07.014
    摘要385)      PDF(pc) (2633KB)(85)    收藏
    卷积神经网络和Transformer模型的出现,使得遥感影像变化检测技术不断进步,但是目前这2种方法仍存在不足:一方面,卷积神经网络由于其卷积核局部感知的特点无法对遥感影像进行全局信息建模;另一方面,Transformer虽然可以捕获遥感影像的全局信息,但是对影像变化的细节信息不能很好地建模,且其计算复杂度随图像的分辨率呈二次方增长。为了解决上述问题,获得更稳健的变化检测结果,本文提出一种基于卷积神经网络和Transformer混合结构的变化检测模型(CNN-Transformer Change Detection Network, CTCD-Net)。首先,CTCD-Net串联使用卷积神经网络和基于Transformer编解码结构来有效地编码遥感影像的局部特征和全局特征,从而提升网络的特征学习能力。其次,提出跨通道的Transformer自注意力模块(CSA)和注意力前馈网络(A-FFN),有效地降低了Transformer的计算复杂度。在LEVIR-CD和CDD数据集上进行了充分的实验,实验结果表明,CTCD-Net的检测精确度显著优于目前其他主流方法。
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    4. 基于LZO的Hadoop文件归档优化方法
    张军, 苏文浩
    计算机与现代化    0, (): 1-6.   DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.06.001
    摘要297)      PDF(pc) (948KB)(45)    收藏
    Hadoop分布式框架被广泛应用于各行业大数据处理领域,但在存储大量小文件时会产生更多的元数据信息,导致名称节点的内存占用过多,影响其对外提供高性能和高并发访问的能力。对小文件进行归档存储,是有效解决该问题的常用方案。同时,考虑到数据压缩可有效减少数据存储空间大小与网络数据传输负载,本文提出一种基于实时无损压缩算法LZO的Hadoop文件归档优化方法LA(LZO-Archive)。该方法先对小文件进行归档合并,在索引文件生成阶段融合LZO压缩算法,减少索引文件的生成时间。同时,设计一种文件压缩存储算法,对数据文件和索引文件进行压缩存储,有效减少了数据所占用的数据节点磁盘空间大小和名称节点内存空间占用大小。实验结果表明,相对于原始的HDFS数据存储方法、基准的文件归档方法HAR以及对比方法LHF,本文提出的LA方法在文件归档时间、名称节点内存占用、数据节点磁盘空间占用、文件访问时间等方面表现更好。
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    5. 基于CWGAN-GP与CNN的轴承故障诊断方法
    江 蕾, 唐 建, 杨超越, 吕婷婷
    计算机与现代化    2023, 0 (07): 1-6.   DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.07.001
    摘要295)      PDF(pc) (2107KB)(57)    收藏
    摘要:针对在实际工作过程中轴承故障样本数偏少且不均衡的问题,提出一种基于条件Wasserstein生成对抗网络(CWGAN-GP)和卷积神经网络(CNN)的轴承故障诊断方法。首先,通过结合条件生成对抗网络(CGAN)和基于梯度惩罚Wasserstein距离的生成对抗网络(WGAN-GP),构建CWGAN-GP生成对抗网络;然后,将少量轴承故障的数据样本输入CWGAN-GP中,以得到与原始样本相似的高质量样本,待网络达到纳什均衡时将生成样本和原始样本混合,产生新的样本集;最后,将新样本集输入卷积神经网络学习样本特征进行故障诊断。实验结果表明,本文提出的诊断方法准确度超过99%,高于其他诊断方法,有效提高了诊断精度,增强了其泛化能力。
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    6. 基于多模态特征融合的抑郁症识别
    谷明轩, 范冰冰
    计算机与现代化    2023, 0 (10): 17-22.   DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.10.003
    摘要267)      PDF(pc) (1213KB)(118)    收藏
    抑郁症是一种常见的精神疾病,现有的抑郁症诊断主要依赖于抑郁量表和精神科医生的访谈,具有较强的主观性。近年来,越来越多的研究者致力于通过脑电特征或音频特征识别抑郁症患者,但并未有研究将脑电信息与音频信息有效地结合起来,忽略了音频和脑电数据之间的相关性。因此本文提出一种基于全连接神经网络的多模态特征融合模型,通过对音频模态和脑电模态信息的特征融合提升抑郁症识别的准确率,为抑郁症的识别提供新的角度和方法。实验表明,多模态特征融合在MODMA数据集上的抑郁症识别准确率达到了81.58%且高于单模态抑郁症识别方法的准确率。这表明,相比于单模态识别,多模态特征融合模型能够提高抑郁症识别的准确率。
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    7. 红外小目标检测方法综述
    胡睿杰, 车 逗
    计算机与现代化    2023, 0 (08): 79-86.   DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.08.013
    摘要245)      PDF(pc) (5630KB)(115)    收藏
    摘要:本文旨在对基于传统的特征提取、局部对比与现今使用广泛的深度学习的3种红外小目标检测方法进行综述,并通过对比这3种方法的前沿应用,分析其在目标检测性能、鲁棒性和实时性等方面的优势和不足。从中发现,基于特征提取的方法在简单场景下具有较好的实时性和鲁棒性,但在复杂场景下可能受限。基于局部对比方法对目标的尺寸和形状变化相对鲁棒,但对背景干扰较为敏感。基于深度学习的方法在目标检测性能方面表现出色,但需要大量数据和较大的计算资源。因此,在实际应用中,应根据具体场景需求综合考虑这些方法的优缺点,并选择合适的方法进行红外小目标检测。
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    8. 区块链安全保护研究综述
    查凯金, 王志波, 何月顺, 徐洪珍
    计算机与现代化    2023, 0 (06): 110-117.   DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.06.018
    摘要240)      PDF(pc) (1274KB)(67)    收藏
    区块链技术作为当前最热门的技术之一有着巨大的应用价值,同时也因国家高度支持而广泛应用于许多关键领域。区块链技术的诸多特性决定了其在数据共享、数字存证、信息溯源及安全保障等方面的应用优势,但同时也存在一些安全隐患。因此,本文研究国内外区块链安全保护相关的高质量文献,对区块链的基础架构、安全威胁以及隐私保护方案等内容和相关研究进展进行总结。并就区块链隐私保护技术的发展现状,从加密技术改进和隐私保护技术融合研究2个方面分析其对区块链发展的影响。希望为区块链安全保护研究提供参考。
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    9. 基于知识增强的方面级情感分析方法
    李诗月, 孟佳娜, 于玉海, 李雪莹, 许英傲
    计算机与现代化    2023, 0 (10): 1-8.   DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.10.001
    摘要233)      PDF(pc) (2224KB)(88)    收藏
    方面级情感分析能够准确判断出句子中方面词的情感极性,在社交、电子商务等领域发挥着重要的作用。现有的方法大多通过序列表示或者注意力机制建模上下文和目标词间的关系,忽略了文本的背景知识以及方面词之间的概念链接,导致学习到的语义关系不够充分。针对上述问题,提出一种基于知识增强的方面级情感分析模型(Aspect Based Sentiment Analysis Model Based on Knowledge Enhancement, ABSA-KE)。首先,通过预训练模型BERT提取特征并得到对应的词向量,并使用解析器获取文本对应的依存关系树,利用BiLSTM和图注意力网络联合建模来学习节点嵌入表示并获得文本向量;其次,使用外部知识库引入不同语境下的方面词知识向量来增强方面级情感分析模型;最后,进行情感分类任务。通过与已有模型对比的实验结果表明,本文所提出的模型在方面级情感分析任务上是有效且合理的。
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    10. 战略战役兵棋多级多分辨率网格模型建模方法
    李海燕, 吴大愚, 柳强
    计算机与现代化    2023, 0 (06): 27-32.   DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.06.005
    摘要225)      PDF(pc) (1273KB)(52)    收藏
    网格模型是战略战役兵棋环境模型的核心组成部分,对兵棋行为模型产生直接作用和影响。构建多级多分辨率的网格模型,是扩展战略战役兵棋、支持细粒度环境模型和关键战术行动的基础。由此,结合军事需求与技术需求,提出一种面向战略战役兵棋的基于球面剖分的多级多分辨率网格模型。首先,利用等经纬度四角格进行网格剖分;然后,定义多层级等经纬度网格坐标系簇及相关要素;最后,给出该网格模型的应用实例,对比分析其与单一分辨率六角格模型在网格数量和描述粒度方面的特性,体现多级多分辨率网格模型在提升环境模型粒度上具有明显的优点。该方法能够支持开展宏观和微观不同粒度兵棋仿真推演的需求,并满足兵棋系统对运行效率和环境仿真多分辨率的要求。
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    11. 融合FGM和指针标注的实体关系联合抽取方法
    刘玉鹏, 葛 艳, 杜军威, 陈 卓
    计算机与现代化    2023, 0 (11): 1-5.   DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.11.001
    摘要207)      PDF(pc) (1192KB)(83)    收藏
    摘要:实体关系联合抽取是信息抽取的一项重要任务。由于传统的实体关系联合抽取方法把实体之间的关系建模为离散类型,因此不能很好地解决重叠三元组的问题。为了解决难以抽取重叠三元组的问题,本文提出一种融合FGM和指针标注的实体关系联合抽取BERT-FGM模型。该模型将实体之间的关系建模为函数,通过在BERT训练词向量的过程中融入FGM提高模型的鲁棒性。模型首先通过指针标注策略抽取头实体,然后将头实体与句子向量进行融合作为一个新向量,最终将其在预定义的关系条件下抽取头实体对应的尾实体。实验使用的是公开数据集WebNLG,实验结果表明该模型F1值达到90.7%,有效地解决了三元组重叠问题。
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    12. 基于FCGA-LSTM与迁移学习的天然气负荷预测
    张志霞, 谢宝强
    计算机与现代化    2023, 0 (07): 7-12.   DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.07.002
    摘要196)      PDF(pc) (1521KB)(58)    收藏
    摘要:高精度的天然气负荷预测对天然气管网的平稳高效运行具有重要意义。现有天然气负荷预测方法大多是基于历史数据充足条件的,而对缺少历史数据地区天然气负荷预测问题研究很少。针对此类问题,本文提出一种模糊编码遗传算法(FCGA)优化的长短时记忆(LSTM)神经网络与迁移学习结合的天然气短期负荷预测方法。首先选定源域与目标域,利用源域的大量历史负荷数据构建FCGA-LSTM预测模型,进行模型训练与测试后将源域模型整体迁移至缺少数据的目标域,接着利用目标域少量数据对模型进行参数微调及二次训练,最终得到目标域负荷预测模型。以西安某新建小区为例验证,结果显示,基于FCGA-LSTM与迁移学习的预测方法相比于LSTM加迁移学习组合方法、非迁移学习下LSTM,预测精度分别提高15.6个百分点与35.2个百分点,表明了模型的有效性。本文方法对缺少历史数据的新建城区天然气负荷预测具有一定指导作用。
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    13. 基于D3QN的交通灯控制优化
    张国有, 宋世峰
    计算机与现代化    2023, 0 (07): 30-35.   DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.07.006
    摘要176)      PDF(pc) (1524KB)(44)    收藏
    交通灯在控制路口车辆通行上起着至关重要的作用。现阶段城市路口的交通灯多采用固定配时、固定相位变换的控制策略,难以满足不同的车流情况。设计出能够根据路口车流情况实时调整交通灯变换的控制方案成为智能交通领域的研究热点之一。而城市路口车流具有动态变化性,难以直接对其展开研究。为了设计一种合适的交通灯动态控制方案,本文引入深度强学习技术。将十字路口交通灯控制问题抽象成强化学习模型,采用D3QN算法对该模型进行求解。在此基础上综合考虑处于不同状态的车辆,改进状态输入和奖励函数。最终在交通模拟器SUMO上进行不同车流下的仿真实验。实验结果表明,模型训练趋于稳定后,改进奖励函数和状态输入的D3QN算法的平均队列长度在3种车流量下对比传统的固定控制策略和自适应控制策略均有明显提升,对比DQN和DDQN算法也有一定的优化,控制效果更佳。
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    14. 融合Hits改进算法的意见领袖挖掘方法
    王柳, 朱义鑫, 韩莉英
    计算机与现代化    2023, 0 (06): 39-42.   DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.06.007
    摘要165)      PDF(pc) (1065KB)(41)    收藏
    微博逐渐成为舆论传播的重要载体,网络舆情中的意见领袖在舆情传播过程中发挥着推动作用,挖掘微博中的意见领袖对于管理社交网络舆情十分必要。综合考虑微博用户在网络中的转发评论等行为,构建微博用户“转发-评论”双层网络,通过引入用户交互行为的影响力贡献因子以及权重因子挖掘用户的影响力,提出基于Hits改进算法构建微博用户影响力评估算法。实验结果表明,该模型的F-score综合指标得分优于PageRank算法、Hits算法,能够更加准确地识别微博社区话题中的意见领袖,有效计算微博用户的实际影响力,更加准确有效地识别出微博社区某一话题中的意见领袖,为社交网络治理及网络舆情管理等方面提供参考。
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    15. 基于DTW-TCN的股票分类及预测研究
    孙子雨, 任 燃, 魏曦哲
    计算机与现代化    2023, 0 (08): 31-37.   DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.08.006
    摘要165)      PDF(pc) (8512KB)(63)    收藏
    摘要:随着社会以及信息技术的发展,金融工具、股票交易呈现出新的形态,其中,由于金融数据量呈指数级增长,股票类数据难以分类与预测,因此在高频交易中股票趋势预测尤为重要。为提高高频交易中股票趋势预测的精准度,构建基于动态时间规整(DTW)聚类分析的时间卷积神经网络(TCN)模型用于股票分类和预测研究。在本文模型(DTW-TCN)中,采用开盘价、最高价、最低价、收盘价、成交量、成交额作为股票特征变量。为避免量级影响,首先,对特征向量标准化处理,随后利用动态时间规整对于时间序列相似性的衡量作用,作为股票的分类标准;然后,通过TCN卷积神经网络提取类别共同特征进行网络训练,进一步,将类别中的普遍性行业股票利用训练好的卷积神经网络进行股票趋势预测;最终,得到所属类别股票每分钟开盘价与收盘价走势,并与实际趋势相对比进行误差分析。以19只行业代表性股票分钟级数据为样本进行实验,结果表明,本文模型能有效地分类趋势趋同的股票,并且实现在分钟级别高频交易中准确进行趋势预测,对比传统时间序列模型和LSTM网络模型具有更大时间特性优势。未来DTW-TCN分类预测模型可以用于更多大数据信息分类和预测实例中。
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    16. 基于改进YOLOv5s的太阳能电池缺陷检测算法
    罗 伟, 刘思远, 徐健祥, 董天培
    计算机与现代化    2023, 0 (07): 119-126.   DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.07.020
    摘要165)      PDF(pc) (2142KB)(62)    收藏
    太阳能电池生产制造的过程中,由于制造工艺的不完善和人为操作失误等原因可能导致太阳能电池片出现破损、裂缝、断栅和硅材料缺失等类型的缺陷。为了提高太阳能电池缺陷检测准确率,本文提出一种基于YOLOv5s算法的太阳能电池缺陷检测算法YOLOv5s-CG。在主干网络和特征融合层不同位置引入卷积注意力机制(CBAM),主干网络的注意力机制关注全局信息,特征融合层的注意力机制关注局部信息,同时在空间和通道2种维度上进行特征增强,并用GIOU损失函数评估检测效果。使用重新标注的公开太阳能电池数据集对提出的算法进行实验验证,实验结果表明,YOLOv5s-CG算法的全类平均精度(mAP)达到了75.1%,与YOLOv5s算法比较,各种类型的缺陷检测精度都有所提升,其中裂缝和硅材料缺失的精度分别提升了0.036、0.033,全类平均精度(mAP)提高了0.026;与主流的目标检测算法SSD相比,全类平均精度(mAP)提升了0.123。本文算法能够更加高效地检测太阳能电池的缺陷,为实际生产提供更好的检测算法。
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    17. 基于改进EfficientNet的阿尔兹海默症图像分类
    朱剑波, 葛明锋, 董文飞
    计算机与现代化    2023, 0 (06): 56-61.   DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.06.010
    摘要162)      PDF(pc) (2105KB)(60)    收藏
    为提升卷积神经网络用于阿尔兹海默症MRI图像分类的效果,提出一种融合自适应注意力机制和数据增强技术的卷积神经网络FAMENET。通过引入数据增强技术和Focal Loss损失函数缓解数据不平衡现象;重构优化主干网络 EfficientNet,在保持精度的情况下减少模型参数量和网络的计算量;引入自适应注意力机制,解决输入图片进行特征提取下采样过程导致的信息丢失问题。在公开数据集进行大量对比实验,FAMENET的分类准确率达到79.95%,AUC值达到82.54%,设计的消融实验也充分证明了所提出的各个模块和网络的有效性。
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    18. 基于多特征提取的时间卷积知识追踪模型
    谢仕斌, 刘梦赤, 唐诗琪, 周瑞平,
    计算机与现代化    2023, 0 (07): 25-29.   DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.07.005
    摘要160)      PDF(pc) (2268KB)(57)    收藏
    知识追踪(Knowledge Tracing, KT)是教育数据挖掘领域中的关键技术,其通过利用学生的历史学习记录来预测学生下一次的作答表现。针对基于时间卷积网络(TCN)的深度知识追踪模型存在的只使用学生答题序列和答题结果,而忽略学生其他行为特征的问题,本文提出一种基于多特征提取的时间卷积知识追踪模型TKT-PCA。使用时间卷积网络和主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)方法自动提取多种学生作答行为中的隐藏特征并学习它们的表示,不仅降低了特征维度减少冗余信息,还充分评估了学生的知识掌握情况。实验结果表明,与其他知识追踪基线模型相比,TKT-PCA有更好的预测性能。
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    19. 基于特征融合的海马体分割
    陈嘉敏, 张伯泉, 麦海鹏
    计算机与现代化    2023, 0 (08): 1-6.   DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.08.001
    摘要159)      PDF(pc) (1332KB)(57)    收藏
    摘要:针对现有海马体分割算法无法对目标区域进行精确分割的问题,利用编解码结构研究一种基于特征融合的海马体分割模型。首先利用Resnet34作为模型特征编码层提取更丰富的语义特征;其次在编解码过渡层引入基于混合扩张卷积的ASPP模块以获取多尺度特征信息。最后使用注意力特征融合机制作为编解码层间的连接层以有效结合深层特征与浅层特征,为后续分割提供海马体区域位置信息,提高模型分割性能。实验在ADNI数据集上进行以验证提出模型的有效性,所研究网络模型IoU、DICE、精确率、召回率4个评价指标上分别达到了84.67%、88.51%、87.90%和89.01%。与现有先进医学分割算法进行实验对比,也表明了该模型有更好的分割能力,达到了较好的海马体图像自动分割效果。
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    20. 面向工业互联网平台的商用密码改造
    莫严, 唐容川, 鞠昊, 孙绍飞, 王安
    计算机与现代化    2023, 0 (06): 118-126.   DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.06.019
    摘要156)      PDF(pc) (6846KB)(37)    收藏
    工业互联网是关键信息基础设施的重要一环, 其信息安全问题至关重要, 商用密码是保障工业互联网信息安全的重要手段。本文提出一种将商用密码应用于汉云工业互联网平台的基本架构, 给出一种对工业互联网平台物理层、基础设施即服务层、平台即服务层、软件即服务层、设备层、控制层进行密码应用升级改造的解决方案, 用于解决信息安全管理方面以及信息安全技术方面的种种安全问题, 并将该架构应用到工业界实际项目的落地过程。该密码应用升级改造架构与汉云工业互联网大数据平台以及徐工重型车联网平台现有业务架构进行对接和改造, 将原平台设备与符合国家有关标准要求的商用密码产品的兼容适配攻关, 实现了对汉云工业互联网大数据平台和徐工重型车联网平台的密码应用升级改造, 展现了该架构的广泛适用性和可持续发展潜力。
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    21. 基于ResNeXt和改进nnU-Net的新冠感染早期诊断方法
    徐皓, 田振宇, 李超凡, 崔欣欣, 杨建兰
    计算机与现代化    2023, 0 (06): 21-26.   DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.06.004
    摘要155)      PDF(pc) (3376KB)(43)    收藏
    新型冠状病毒感染早期感染表现为肺浑浊程度和密度增加等特征,为了解决早期患者电子计算机断层扫描(Computed Tomogra, CT)诊断与肺部病灶定位困难这一问题,提出一种ResNeXt和改进型nnU-Net(no-new-Net)的COVID-19(Corona Virus Disease 2019)诊断与肺部病灶分割实验方案。ResNeXt模型分类平均准确率Accuracy为0.8554,AUC面积为0.8951,精确率Precision为0.8321,F1得分为0.8132,改进型nnU-Net模型病灶分割平均Dice系数达到0.7663,相较其他模型分割能力综合提高16.4%。实验结果表明该方案能够增强新冠早期肺部CT图像感染特征提取能力,高效实现疾病分型和精准分割病灶。
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    22. 基于轻量化YOLOv5的安全帽检测
    李延满, 王必恒, 赵羚焱
    计算机与现代化    2023, 0 (10): 59-64.   DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.10.009
    摘要154)      PDF(pc) (5102KB)(73)    收藏
    配电网运维施工安全智能监控系统中存在大量数据,客观上要求算法具有较高实时性。基于此,本文轻量化改进YOLOv5算法,具体包括改进K-means算法聚类锚框,采用Hard-swish激活函数和CRD损失函数,同时在主干网融合ShuffleNet结构以及FPN模块增加Attention机制。该模型SNAM-YOLOv5 (ShuffleNet and Attention Mechanism-You Only Look Once version 5)能够显著提高小目标和遮挡目标的检测性能以及处理速度。在基于海思Hi3559A嵌入式平台进行安全帽检测的运行结果表明,该模型优于同类算法,同时具有良好的实时性。
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    23. 针对复杂背景下低分辨率舰船目标的改进YOLOv7算法
    闫子贤, 董宝良, 唐思谜
    计算机与现代化    2023, 0 (11): 120-126.   DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.11.019
    摘要152)      PDF(pc) (3631KB)(93)    收藏
    摘要:针对舰船图像目标检测中对于复杂背景下低分辨率目标检测易受干扰、检测精度低的问题,提出一种改进的YOLOv7算法用于识别舰船目标。主要在3个方面对算法进行改进,分别为:在舰船目标数据集中使用K-means++算法进行锚框聚类,得到更适合舰船检测任务的的锚框信息;改进损失函数,使用EIOU损失代替CIOU损失,使用与ɑ-Balanced结合的Focal loss代替标准交叉熵损失;改进网络结构,增加SPD-Conv模块,提升对于低分辨率目标的检测效果。实验结果表明,改进后的YOLOv7算法与原始的YOLOv7算法相比,精度提升了4.22个百分点,召回率提升了2.68个百分点,mAP@0.5提升了4.3个百分点,检测速度提升了2帧/s,对舰船目标达到了良好的检测效果。
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    24. 基于KPCA和SSA优化SVM的非线性过程故障检测
    申志, 李元
    计算机与现代化    0, (): 15-20.   DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.06.003
    摘要146)      PDF(pc) (1185KB)(42)    收藏
    针对工业过程产生的非线性数据存在特征维数高的问题,提出一种基于核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis, KPCA)和麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)优化支持向量机(Support Vector Machine, SVM)相结合的过程故障检测算法。首先,采用KPCA算法提取工业过程数据的线性和非线性特征。然后,将提取特征后的数据作为训练样本建立SVM模型,同时利用SSA算法对SVM的惩罚因子和核参数进行优化,寻找最佳分类模型。最后,将最佳的分类模型应用于测试样本进行故障检测。为了验证所提算法的分类效果,本文利用田纳西伊斯曼化工过程数据,将KPCA-SSA-SVM与SVM、KPCA-GA-SVM(Genetic Algorithm, GA)进行对比分析,验证了所提算法的高效性和优越性。
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    25. 基于CA-TransUNet的遥感图像道路分割
    龚 轩, 郭中华, 陈 旺
    计算机与现代化    2023, 0 (07): 112-118.   DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.07.019
    摘要146)      PDF(pc) (2025KB)(61)    收藏
    针对在背景复杂、地物信息丰富的光学遥感图像中分割道路时存在漏判、误判的问题,提出一种基于CA-TransUNet的遥感图像道路分割方法。以含有多头自注意力的语义分割网络TransUNet为基准,在特征提取模块融入空洞空间金字塔池化,获得不同视野的特征图,通过对各通道信息的整合,增强对多尺度特征的提取;在级联的上采样模块加入混合注意力机制,减少上采样过程细节信息损失,抑制对无关边界信息的注意,并增强道路特征;选择Dice损失函数和二元交叉熵损失联合优化,使光学遥感图像的道路分割更加准确。实验结果表明,提出方法在DeepGlobe数据集上获得的IoU值和F1指数中分别达到56.53%、71.48%,准确率高达97.32%,均高于其他经典遥感图像道路分割算法。在分割周边背景复杂、受障碍物遮挡和细窄道路等情况的遥感图像时,改进的算法能够有效地进行道路分割。
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    26. 基于3D-SIFT与4PCS融合的大数据量点云快速配准方法
    李家乐1, 李哲润1, 赵 勇2, 张 杨1
    计算机与现代化    2024, 0 (02): 1-6.   DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.02.001
    摘要144)      PDF(pc) (1952KB)(216)    收藏
    摘要:测量点云与模型点云的配准是视觉定位的关键。针对测量点云数据量大且与CAD模型点云重叠率低造成视觉定位精度差、算法效率低的问题,提出一种基于三维尺度不变特征变换(3D-SIFT)与4点快速鲁棒匹配算法(4PCS)融合的测量点云与模型点云配准方法。首先利用深度相机对零件进行点云提取并对提取到的测量点云进行降噪和滤波处理;接着利用3D-SIFT特征点提取算法对测量点云和CAD模型点云进行特征点提取;最后把提取的特征点作为4PCS算法的初始值进行2种点云数据的配准。与常用的4PCS算法、Super-4PCS算法相比,在算法仿真与实际应用实验结果表明,本文算法在保证配准精度的前提下将配准速度提高30%以上。



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    27. 基于数据挖掘的医保控费系统
    刘佩
    计算机与现代化    2023, 0 (06): 89-94.   DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.06.015
    摘要141)      PDF(pc) (2002KB)(54)    收藏
    医保控费可以保证国家医保基金的稳定支出,但是医保控费系统的功能和性能无法满足用户的要求,本文设计一种基于数据挖掘的医保控费系统。利用射频发射装置,设计医保费用数据同步器,结合医保费用数据提取电路和医保费用控制器,完成系统的硬件设计;在软件设计中,根据医保费用数据的属性,计算出医保费用信息的增益值,利用数据挖掘算法,提取出医保费用数据的特征,通过对门诊医保费用的分类,设计医保费用控制算法,实现医保费用的控制。测试结果表明,本文系统的医保费用控制功能满足用户的要求,而且可以将违规金额占比和内存占有率分别控制在17%和20%以内,大大提高了系统的性能。
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    28. 面向无人机群组的高效愈合密钥管理方案
    刘军, 袁霖, 冯志尚, 张彪, 刘超
    计算机与现代化    2023, 0 (06): 103-109.   DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.06.017
    摘要138)      PDF(pc) (1878KB)(38)    收藏
    无人机群组网络(Unmanned Aerial Vehicle Group Network, UAVGN)具有动态拓扑和高移动性,在开放的空中无线环境容易遭受到安全威胁和攻击,尤其通信传输链路被干扰,通信出现不稳定甚至中断情况,导致密钥管理过程出现丢失密钥数据包,后续无法建立密钥安全通信。为此,结合无人机资源有限性提出一种基于Hash链和中国剩余定理(Chinese Remainder Theorem, CRT)的愈合组密钥管理方案,具有自愈和互愈2种机制,提高了无人机密钥更新的灵活性和效率。同时,将群组密钥更新分为本地更新密钥和会话更新密钥,本地更新密钥通过提前预置的Hash函数在本地完成更新,进一步降低密钥更新计算开销,提高无人机节点密钥处理能力;会话更新密钥由密钥组管理器(Key Group Manager, KGM)根据会话阶段选取密钥更新因子,利用中国剩余定理构造密钥更新广播消息进行密钥分发更新,实现密钥动态灵活更新。通过分析与实验表明,方案具有前后向安全、抗撤销能力、抗共谋攻击、抗重放攻击等安全性能,在相同条件下与现有方案比较,本文方案有效优化了计算和通信开销,提高了密钥更新效率,能够解决无人机群组通信不稳定情况的密钥更新问题,确保无人机群组建立密钥安全通信。
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    29. 基于RF-RFECV和LightGBM算法的糖尿病预测
    刘静乐, 罗 翔, 宫成荣, 张国鹏
    计算机与现代化    2023, 0 (11): 36-43.   DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.11.006
    摘要136)      PDF(pc) (2220KB)(71)    收藏
    摘要:为了及早发现中国患糖尿病的高危人群并提供有针对性的干预措施,选取代表中国人群的中国健康与养老追踪调查(CHARLS)数据集作为研究对象,提出基于随机森林-交叉验证递归特征消除法(RF-RFECV)和LightGBM的混合算法(RF-RFECV-LightGBM),并与其他5种算法进行实验对比。结果表明RF-RFECV-LightGBM整体性能最优,准确率、精度、召回率、F1值、AUC值分别为0.9772、0.9952、0.8178、0.8978、0.9357。预测时间为0.0428 s,较特征选择前LightGBM的预测时间缩短0.0549 s(提升56.19%),表明了RF-RFECV算法特征选择的有效性。最后,同样的预测流程在皮马印地安人数据集上进行实验,结果达到0.9415的准确率,进一步验证了所提算法的优异性能,可以辅助临床糖尿病诊疗。
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    30. 基于双目视觉去除附着噪声的改进算法
    彭明康, 冯成德
    计算机与现代化    2023, 0 (06): 62-68.   DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.06.011
    摘要133)      PDF(pc) (1626KB)(34)    收藏
    为去除因镜头或保护镜面上的附着物引起的图像噪声,提出一种基于双目视觉的快速去噪算法。首先通过引入分步匹配与积分图,实现实际视差图的快速计算。其次,利用双目相机与附着物所在镜面的间距计算附着噪声的理论视差,并结合实际视差图完成噪声定位。接着利用图像修复对噪声区域视差进行估计,得到被附着噪声所遮挡像素的视差。最后针对左图噪声像素,利用估计视差找到右图对应干净像素并替换,完成附着噪声去除。实验对比本文算法与现有的基于双目视觉去噪算法,结果表明,该算法在保证较好去噪效果的同时,去噪速度得到显著提升。本文方法对比学习类去噪算法,具有去噪效果稳定,不易误识别的优势。
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    31. 密集障碍环境下的改进DWA避障算法
    邓云峥, 黄翼虎
    计算机与现代化    2023, 0 (07): 48-53.   DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.07.009
    摘要133)      PDF(pc) (2726KB)(59)    收藏
    针对传统动态窗口法(DWA)算法在密集障碍环境中容易绕行障碍物区域和避障性差等问题,提出一种基于A*的改进DWA算法。首先在A*算法的评价函数中引入偏移代价来引导算法快速朝目标方向搜索,改善规划效率低的问题,并对路径点进行优化得到全局最优路径点。其次在DWA算法中通过障碍物方位和距离动态调整评价函数各项权值,解决算法在密集障碍环境的避障性差问题。最后融入全局最优路径点,确保改进DWA算法能够在实现实时避障的同时保证路径最优。仿真结果显示,相比于其他2种算法,改进DWA算法可以有效提高机器人在密集障碍环境下的避障性,路径长度和行进步数均可降低15%以上,且能够有效躲避随机障碍物,安全性更高,鲁棒性更强。
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    32. 基于多尺度ResNet融合注意力机制的麦冬细粒度识别
    秦竹媛, 吴浩忠, 谭代庆, 韩爱庆, 臧 昊, 王 选, 唐 燕
    计算机与现代化    2023, 0 (07): 105-111.   DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.07.018
    摘要131)      PDF(pc) (4687KB)(55)    收藏
    中药材鉴别依赖于中药师的经验,效率低且没有统一的量化标准。针对川麦冬、山麦冬和浙麦冬3类易混淆中药饮片图像细粒度分类问题,本文提出一种基于ResNet-152残差神经网络的改进模型MARNet-152(Multiscale-Attention Residual Network-152),辅助人工自动辨识3种易混淆的麦冬饮片。基于ResNet-152残差神经网络构建改进的模型MARNet-152,对ResNet-152网络结构中Bottleneck的3×3卷积核进行分组卷积以提取和表示多尺度特征;引入结合空间和通道的卷积注意力机制模块(Convolutional Block Attention Module, CBAM),使模型更关注识别目标物体细节并具有更好的解释性。改进后的网络模型在麦冬图像细粒度识别时达到91.42%的分类精度,相较于基础模型提高了6.62个百分点,可为麦冬识别提供参考。MARNet-152模型具有更高的泛化能力,识别效果较原始ResNet-152模型提升非常明显。
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    33. 面向供应链的共识算法研究综述
    柴 荔, 王 萧, 龚嘉豪, 汪 洋, 吉顺慧, 张鹏程
    计算机与现代化    2023, 0 (11): 22-27.   DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.11.004
    摘要131)      PDF(pc) (993KB)(72)    收藏
    摘要:共识算法作为区块链中核心技术之一,是系统维护数据一致性、区块链安全性的重要手段。本文首先调研分析联盟链中普适共识算法的相关研究,从是否基于拜占庭问题的角度将算法进行分类,从问题切入、原理阐述、性能分析和应用场景4个方面对共识算法进行梳理和总结。此外,聚焦于供应链相关的应用场景,分析其对联盟链中的共识算法带来的挑战,对该场景下联盟链中的共识算法进行梳理和总结。最后,为共识算法所面临的挑战以及未来可以发展的方向进行探讨,以期为该领域的研究人员提供参考。
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    34. 基于动态卷积和自注意力的序列推荐模型
    郑海利, 陈平华
    计算机与现代化    2023, 0 (10): 9-16.   DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.10.002
    摘要131)      PDF(pc) (3775KB)(54)    收藏
    序列推荐是根据用户和项目的历史交互记录对用户兴趣建模,进行下一项目推荐。序列对用户兴趣建模通常分为长期兴趣依赖和短期兴趣依赖。现有的方法或按交互顺序先后将序列分割,分别对长短期兴趣依赖建模,割裂地对用户兴趣建模;或以不同的特征提取技术并行提取同一段交互序列的特征,获得全局和局部的兴趣表示,忽略不同时刻的用户意图存在该时刻行为上下文中这一事实。本文提出一种利用动态卷积和自注意力构建动态兴趣的序列推荐模型DConvSA。使用动态卷积提取局部动态兴趣,根据不同上下文项目生成卷积核,自适应计算项目的重要性。结合自注意力机制,获得全局显著项目依赖。以显式的方式融合每个时刻的全局和局部兴趣依赖,从而更好地对不同时刻兴趣间的联系建模。在3个公开数据集上进行实验,结果表明,其召回率、平均倒数排名和归一化折损累计增益在MovieLens-1M数据集上至少提升1.53%、3.77%和3.28%,在Amazon Beauty数据集上至少提升1.86%、1.94%和2.46%,在Steam数据集上至少提升0.22%、0.97%和1.08%。
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    35. 基于分割的任意形状场景文本实时检测
    许鸿奎, 李振业, 郭文涛, 赵京政, 郭旭斌
    计算机与现代化    2023, 0 (11): 95-100.   DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.11.015
    摘要131)      PDF(pc) (1710KB)(72)    收藏
    摘要:当前场景文本检测技术面临的挑战主要体现在2个方面:模型实时性和准确性之间的权衡,以及任意形状文本的检测。它们决定了场景文本检测在真实场景中应用是否可行。针对以上2个问题,本文采用基于分割的方法,提出一种轻量且特征提取能力强的主干网络,可以实时准确地检测任意形状的自然场景文本。具体来说,使用了结构简单的双分辨率残差主干网络和低计算成本的深度聚合金字塔池化模块,将二者提取到的特征融合使用可微二值化模块进行分割。通过在标准英文数据集ICDAR2015上进行的对比实验表明,本文提出的改进方法有效,且在实时性和准确性上都达到可比较的结果。
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    36. 基于改进YOLOv4的轻量化车牌检测算法
    山 雨, 张好鹏, 池 静
    计算机与现代化    2023, 0 (07): 99-104.   DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.07.017
    摘要129)      PDF(pc) (1832KB)(46)    收藏
    针对现有的车牌检测算法在复杂环境下检测效果不佳的问题,提出一种基于深度学习的GEG-YOLOv4轻量化车牌检测模型。该模型以YOLOv4为基础框架,采用轻量级网络GhostNet作为主干网络,大幅减少了模型参数量,并融入能够避免降维且能有效捕获跨通道交互信息的ECA注意力模块,增加车牌信息的通道权重,减小复杂环境背景对车牌信息的干扰。最后,在深层网络中使用Ghost模块来代替部分普通卷积,在进一步降低模型参数量的同时更好地保留了特征图的冗余信息。在大型车牌数据集CCPD上的实验结果表明,GEG-YOLOv4模型的参数量比YOLOv4减少了约88%,AP值增加了0.09%,速度提高了约55%。相较于其他方法,该方法对于复杂环境下的车牌数据具有更好的检测性能,可以满足实际应用场景的需要。
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    37. 基于区域内读数段分类的插入/缺失基因组变异检测方法
    李兰兰, 高建龙, 朱 晓, 穆培政
    计算机与现代化    2023, 0 (07): 13-19.   DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.07.003
    摘要129)      PDF(pc) (1147KB)(23)    收藏
    长读长测序技术产生的长读数,尤其是精确的长读数,为变异检测提供了很好的数据基础。插入/缺失是较常见的基因组变异,也是重要的致病性变异来源。人类基因组的二倍体特性和高度重复结构导致一些复杂形式的杂合插入/缺失变异的检测仍具有一定难度,变异检测的敏感度和精确度仍有改进空间。针对现有方法对复杂形式的杂合插入/缺失的变异检测效果不佳这一问题,提出一种基于区域内读数段分类的插入/缺失基因组变异检测方法。该方法基于精确的长读数,使用基于双序列比对的读数段分类算法将区域内的读数段根据人类基因组的二倍体特性至多分为2组,从而更精确地检测插入/缺失变异。该方法与其他5种常见的变异检测方法在2组模拟数据集和1组真实数据集上进行比较。实验结果表明,该方法可以提高复杂杂合插入/缺失变异检测的敏感度,具有较好的插入/缺失变异检测效果。
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    38. 一种基于混合样本的经验回放策略
    赖建彬, 冯刚
    计算机与现代化    2023, 0 (06): 33-38.   DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.06.006
    摘要129)      PDF(pc) (3744KB)(37)    收藏
    经验回放策略已经成为深度强化学习算法的一个重要组成部分,它不仅可以加速深度强化学习算法收敛,而且还能加强智能体的表现。主流的经验回放策略使用均匀抽样、优先经验回放、专家经验回放等方法加速学习。为了进一步提高深度强化学习中经验样本的利用率,本文提出一种基于混合样本的经验回放策略(ER-MS)。该策略主要使用立即学习最新经验和复习成功经验2种方法,对智能体与环境交互产生的最新样本进行立即学习,同时使用额外的经验缓存池保存成功回合样本进行经验回放。实验表明,基于混合样本的经验回放策略结合DDPG算法能够在OpenAI mujoco任务中取得更优成绩。
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    39. 基于注意力机制和语义相似度的跨模态哈希检索
    王 鸿, 葛 红
    计算机与现代化    2023, 0 (08): 44-53.   DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.08.008
    摘要127)      PDF(pc) (2748KB)(67)    收藏
    摘要:现如今,跨模态哈希检索已被广泛且成功地应用于多媒体相似性搜索应用中。为进一步提高检索性能,针对现有深度哈希检索方法存在的2个主要问题:1)如何度量不同模态的相似度,更精确地表示模态间的相似性;2)如何融合多个模态的特征,得到更丰富的特征表示,避免把多个模态单独处理,未考虑之间的联系造成的信息丢失。因此提出基于注意力机制和语义相似度的跨模态哈希检索方法(ASSH),该模型定义了新的多标签相似度衡量方法,对不同标签的重要程度加以区分,更好地表达不同模态的相似信息。设计注意力机制融合模块,使得其在特征学习过程中融合不同模态的特征,加强不同模态之间的交互,来捕捉不同模态的局部重要信息。本文在MIR-Flickr25k、IAPR TC-12、NUS-WIDE等广泛使用的图文数据集上进行实验,实验结果表明本文方法在各个问题模式下均超过之前的方法,在哈希码长度为16 bit时,与当前最好的检索方法相比平均检索精度(mAP)分别提升了1.1% 、0.63%。同时,消融实验也充分证明了本文方法的有效性。
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    40. 基于PSO-DBN的液压系统冷却器故障诊断
    刘付琪, 张达
    计算机与现代化    0, (): 7-14.   DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.06.002
    摘要126)      PDF(pc) (984KB)(39)    收藏
    为了实现液压系统中冷却器的故障状态识别,本文提出一种利用粒子群算法优化的深度置信网络(PSO-DBN)实现多传感器信息融合的故障诊断模型。在所提出的模型中,对来自不同传感器的信号进行特征计算与选择并采用多传感器融合方法进行特征级融合送入深度置信网络实现冷却器故障状态的识别。同时采用粒子群算法自适应地选择深度置信网络的超参数,包括隐藏层节点数、反向迭代次数和反向学习率,以确定网络的最优结构,进而提高深度置信网络的诊断精度。本文采用加利福尼亚大学欧文分校机器学习与智能系统中心的液压系统数据集进行验证,实验结果表明,与深度置信网络、遗传算法优化的深度置信网络、粒子群算法优化的支持向量机相比,PSO-DBN能够有效地提取数据中的内在特征,冷却器的故障状态平均识别精度可达98.77%,实现了对冷却器故障状态的可靠识别。
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