计算机与现代化

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1. 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（501）

PDF（pc）（2112KB）（139）

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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2. 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（349）

PDF（pc）（1213KB）（175）

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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3. 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（308）

PDF（pc）（5630KB）（152）

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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4. 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（245）

PDF（pc）（2224KB）（100）

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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5. 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（212）

PDF（pc）（1192KB）（96）

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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6. 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（186）

PDF（pc）（8512KB）（96）

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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7. 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（175）

PDF（pc）（1952KB）（294）

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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8. 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（173）

PDF（pc）（5102KB）（86）

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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9. 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（169）

PDF（pc）（1332KB）（68）

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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10. 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（162）

PDF（pc）（2220KB）（95）

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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11. 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（159）

PDF（pc）（3631KB）（109）

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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12. 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（149）

PDF（pc）（2748KB）（82）

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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13. 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（147）

PDF（pc）（1710KB）（85）

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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14. 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（140）

PDF（pc）（993KB）（84）

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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15. 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（139）

PDF（pc）（3775KB）（65）

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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16. 基于空间注意力残差网络的图像超分辨率重建模型

邢世帅, 刘丹凤, 王立国, 潘月涛, 孟灵鸿, 岳晓晗

计算机与现代化 2023, 0 (10): 45-52. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.10.007

摘要（136）

PDF（pc）（3939KB）（88）

卷积神经网络中的层次特征可以为图像重建提供重要信息。然而，现有的一些图像超分辨率重建方法没有充分利用卷积网络中的层次特征。针对该问题，本文提出一种基于空间注意力残差网络的模型（Residual Network Based on Spatial Attention, SARN）。具体来说，首先设计一种空间注意力残差模块（Spatial Attention Residual Block, SARB），将增强型空间注意力模块（Enhanced Spatial Attention, ESA）融入残差模块中，网络可以获得更有效的高频信息；其次融入特征融合机制，将网络各层获得的特征进行融合，提高网络中层次特征的利用率；最后，将融合后特征输入重建网络，得到最终的重建图像。实验结果表明，该模型无论在客观指标上，还是主观视觉效果上均优于对比算法，这说明本文提出的模型可以有效地利用图像中的层次特征，从而获得较好的超分辨率重建效果。

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17. 基于NAM-YOLO网络的苹果缺陷检测算法

张嘉琪, 徐啟蕾

计算机与现代化 2023, 0 (10): 53-58. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.10.008

摘要（135）

PDF（pc）（4281KB）（96）

针对苹果缺陷检测经常误检漏检、缺陷易混淆等问题，提出一种基于改进YOLOv5的苹果缺陷检测算法。苹果缺陷检测对苹果分拣至关重要，现有检测苹果缺陷的方法主要是通过机器学习或卷积神经网络提取颜色和纹理特征，存在错误检测、漏检和特征提取能力不足等问题，不能满足缺陷检测精度与实时性的需求。NAM-YOLO算法主要有3个核心思想：1）通过将TRANS模块添加到骨干网络，更好地融合特征与全局信息；2）通过加权双向特征金字塔网络融合不同尺度的特征；3）将基于归一化的注意力机制NAM注意机制引入颈部网络，强化目标区域的关键特征，提高网络的检测精度。实验结果表明，改进算法的mAP达到98.90%，准确度为98.73%。与其他模型相比，该模型具有较好的特征融合能力，可较好地满足苹果分拣的实际需要。

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18. 基于自监督学习和数据回放的新闻推荐模型增量学习方法

林威

计算机与现代化 2023, 0 (12): 1-6. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.12.001

摘要（127）

PDF（pc）（1490KB）（105）

摘要：个性化的新闻推荐技术对于缓解信息过载和提高用户体验具有重要意义。新闻推荐模型通常基于固定数据集进行迭代训练，然而在现实场景下，新闻推荐模型需要不断学习以适应新的用户和新闻。为此，增量学习被提出用于帮助新闻推荐模型进行增量更新。新闻推荐模型增量学习的主要挑战为灾难性遗忘问题，即模型会忘记它之前学习过的用户偏好。鉴于此，本文提出基于自监督学习和数据回放（Self-supervised Learning and Data Replay）的新闻推荐模型增量学习方法SSL-DR。SSL-DR首先在新闻推荐任务中加入自监督学习任务来获取用户的稳定偏好，有效减轻灾难性遗忘问题。为了巩固已学知识，SSL-DR进一步通过基于用户对于候选新闻的点击概率分数的采样策略实现数据回放，同时借助知识蒸馏策略转移已学知识。实验结果表明，本文方法可有效提升新闻推荐模型在增量训练过程中的整体推荐性能，明显缓解灾难性遗忘问题。

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19. 融合CatBoost和SHAP的乳腺癌预测及特征分析

贾潇瑶,

计算机与现代化 2023, 0 (10): 32-38. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.10.005

摘要（124）

PDF（pc）（3562KB）（81）

针对当前乳腺癌预测模型存在性能不足和可解释性差的问题，提出一种融合CatBoost和SHAP的乳腺癌预测及特征分析模型。首先，对原始乳腺癌数据集进行异常值处理和数据归一化处理等工作，以提高数据的质量。然后，基于CatBoost建立乳腺癌预测的模型，并进行泛化能力分析。最后，将预测模型结合SHAP进行可解释分析，以探索影响乳腺癌的关键因素。使用威斯康星大学的Breast Cancer Wisconsin （Diagnostic）数据集验证该模型，结果表明：Accuracy值为99.30%，Precision值为99.50%，Recall值为98.91%，F1值为99.19%，均优于现有文献。其中Accuracy指标提升1.12~6.90个百分点，Precision指标提升2.00~7.50个百分点，Recall指标提升2.41~6.91个百分点，F1值提升2.19~7.19个百分点，以此验证本文模型的优越性。此外，SHAP模型得出影响乳腺癌的核心因素有concave points_worst（乳腺组织细胞核凹点极值）、perimeter_worst（乳腺组织细胞核周长极值）、area_worst（乳腺组织细胞核面积极值）等，这为医生诊断提供原理性支撑。

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20. 基于改进LSTM算法的锂电池SOC估计

潘思源, 张伟

计算机与现代化 2023, 0 (08): 25-30. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.08.005

摘要（124）

PDF（pc）（3576KB）（70）

摘要：针对锂电池荷电状态（State of charge， SOC）估计精度低的问题，提出一种基于改进的LSTM算法建立神经网络模型方法，得到电压和电流输入与SOC输出之间的映射关系。并通过拓展卡尔曼滤波器滤除输出估计值的噪声，增强了模型的稳定性。在神经网络模型建模过程中采用改进的粒子群算法对神经元个数、学习率、步长等超参数进行优化，进一步提高了锂电池SOC的估计效率和准确性。最后，采用马里兰大学CALCE数据集中的DST工况数据进行模型训练，使用FUDS、US06工况数据集，对改进的LSTM算法与CNN-LSTM、GRU以及CatBoost等算法进行对比实验。实验结果表明改进后的LSTM算法估计模型具有较高的稳定度与准确性，验证了改进方案的可行性。

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21. 基于多策略改进的麻雀搜索算法

卢磊, 贺智明, 黄志成

计算机与现代化 2023, 0 (10): 23-31. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.10.004

摘要（123）

PDF（pc）（2714KB）（70）

针对麻雀搜索算法（SSA）迭代末期种群多样性衰减、易陷入局部最优等缺陷，提出一种基于多策略改进的麻雀搜索算法（MUSSA）。MUSSA首先采用混沌透镜反向策略增强种群多样性，并根据遗忘递减策略，逐步减少使用反向迭代策略的种群数，降低无用搜索损耗，加快算法收敛速度；然后引入自适应权重螺旋搜索策略和参考系机制对发现者更新公式进行修改，进一步扩大个体的搜索范围，增强算法的全局搜索能力；最后，在追随者更新策略中引入方向因子和非静态选择策略，增强局部挖掘能力。利用13个基准测试函数进行模拟仿真测试，实验结果表明MUSSA相较于SSA、HHO、WOA和AO具有更好的寻优性能。

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22. 基于多源数据的电力作业人员实时行为安全预警

张楠, 李温静, 刘彩, 谢可, 马世乾, 肖钧浩, 邹枫

计算机与现代化 2023, 0 (10): 84-91. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.10.013

摘要（120）

PDF（pc）（2742KB）（84）

为了在电网建设过程中，减少安全事故的发生及保障电力作业人员安全，提出一种基于三维残差卷积神经网络（R3D）模型的决策融合的行为识别模型。首先，将采集的视频数据集进行数据清洗和增强；然后，用多个角度采集的数据集分别训练对应的R3D模型；进一步地，将多个R3D模型进行决策级融合；最后，通过构建云平台，将电力作业人员可能存在的违规行为或危险行为进行实时预警。实验结果表明，该模型具有识别精度高、参数量少等优点，表明本文提出的行为安全预警方法能够快速准确地做出预警，为电网建设提供安全保障。

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23. 基于约束聚类和粒子群算法的多路径规划

韩雪

计算机与现代化 2023, 0 (08): 7-11. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.08.002

摘要（119）

PDF（pc）（1639KB）（66）

摘要：大型物流中心物流管理信息系统在进行物流配送中，必须进行多配送中心车辆路径问题研究，用尽可能少的车辆，完成货物的配送，并使得行驶总里程最小。业界已经针对多中心路径规划中k条最短路径难问题进行了深入的研究，通过采用传统的聚类算法已经能够实现多路径规划问题，但是在现实多配送中心车辆路径规划中，运输工具的运输能力和用户的需求存在特定限制，本文在聚类算法基础上引入约束机制，将多配送中心问题通过聚类算法降维为单配送中心问题，并在此基础上引入粒子群算法求解单配送中心多路径规划的最优解。通过实验验证该方法的优越性，他比传统粒子群算法的收敛速度至少提升了n（配送中心个数）倍，为路径规划提出了新的解决思路。

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24. 基于CNN-BiLSTM的液压系统故障诊断

刘付琪, 张达, 宋建华, 王海东

计算机与现代化 2023, 0 (09): 10-19. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.09.002

摘要（119）

PDF（pc）（8241KB）（71）

针对复杂液压系统中主要元件故障诊断问题，提出一种基于一维卷积神经网络（1D-CNN）和双向长短时记忆网络（BiLSTM）实现多传感器信息融合的故障诊断模型，对柱塞泵和节流阀进行故障诊断。在模型中，首先对多种传感器采集到的信号进行数据级融合，然后利用CNN提取融合信号的故障特征并进行降维，之后利用BiLSTM学习信号中正反向数据特征，最后使用Softmax进行分类，实现对柱塞泵和节流阀故障的诊断。实验结果表明，提出的方法能够自动提取信号中的故障特征并考虑信号中所包含的正反向数据特征，柱塞泵诊断精度可达96.3%，节流阀诊断精度可达94.28%，实现了对柱塞泵和节流阀故障状态的准确可靠诊断。

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25. 智能配电网边缘计算研究现状与展望

何玉鹏, 陶勇, 王必恒, 赵英男

计算机与现代化 2023, 0 (08): 87-92. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.08.014

摘要（118）

PDF（pc）（1132KB）（68）

摘要：随着人工智能和物联网技术的快速发展，配电网正逐步走向智能化。但是海量数据使云计算面临时延变长、网络拥堵、隐私泄露等问题。边缘计算作为一种新的计算范式，可以通过网络边缘节点，有效解决上述问题，在智能配电网中的应用日益广泛。本文针对近年来智能配电网边缘计算技术进行了综述。首先概述智能配电网的特征以及在该应用场景中边缘计算的定义和架构；其次从不同维度分析了应用现状，包括故障诊断与检测、数据分析、优化调度和数据安全与保护，最后对智能配电网场景下的研究挑战进行了总结，提出数据精细化管理、资源模块化共享、边缘安全性维护3个方面的研究展望。

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26. 基于生成对抗网络的人脸识别对抗攻击

王鑫, 肖韬睿

计算机与现代化 2023, 0 (10): 115-120. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.10.017

摘要（118）

PDF（pc）（1551KB）（75）

人脸识别正在逐渐成为一种监视工具，对人们的隐私产生了巨大威胁。为此，本文提出一种基于生成对抗网络的语义对抗攻击（SGAN-AA），它可以修改图像的显著面部特征，通过使用余弦相似度或可能性评分来预测最显著属性，在白盒和黑盒环境中使用一个或多个面部特征来进行假冒和躲闪攻击。实验结果表明，该方法可以生成多样化、逼真的对抗人脸图像，同时避免影响人类对人脸识别的感知，SGAN-AA对黑盒模型的攻击成功率为80.5%，在假冒攻击下比常用方法高35.5个百分点。预测最显著属性会提升对抗攻击在白盒和黑盒环境中的成功率，并可以增强生成的对抗样本的可转移性。

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27. 基于栈式降噪编码器的跨语言多标签情感分类

唐诗琪, 周瑞平, 谢仕斌, 刘梦赤, 肖文,

计算机与现代化 2023, 0 (11): 6-12. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.11.002

摘要（118）

PDF（pc）（1392KB）（81）

摘要：多标签情感分类任务旨在处理一个实例可能与多个情感标签关联的问题。现有的大多数多标签情感分类模型都是基于完整的数据设计，模型性能和语义易受到数据本身存在的不完全性影响。针对此问题本文提出一种基于栈式降噪自编码器的跨语言多标签情感分类模型，引入标签感知损失函数弥补训练带来的损失。该模型通过栈式降噪自编码器对词向量去噪以构建原始数据的低维特征，降低特征空间的噪声干扰，为下游任务提供有效特征表示。在SemEval2018的3种语言数据集（即英语、阿拉伯语和西班牙语）多标签情感分类实验中，该模型在测试集上的micro_F1、macro_F1、jaccard这3个指标均得到提升，其中macro_F1分别提升了约0.82、1.45和1.83个百分点。

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28. 个性化新闻推荐系统研究综述及探讨

翟梅

计算机与现代化 2024, 0 (04): 12-20. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.04.003

摘要（117）

PDF（pc）（1534KB）（84）

摘要：随着新闻媒体技术的快速发展，网络新闻数量呈指数级增长。为了解决网络信息过载的问题，个性化新闻推荐扮演着极其关键的角色。它通过学习用户的浏览行为、兴趣爱好等信息，主动为用户提供感兴趣的新闻，从而提高用户的阅读体验。个性化新闻推荐逐渐成为新闻领域及计算机科学领域的研究热点和实践难题，业界专家已提出多种推荐算法用于提高推荐系统的性能。本文系统阐述个性化新闻推荐的国内外最新研究现状和进展，首先，简要介绍新闻推荐系统的架构，并对新闻推荐系统中核心推荐算法和常用评价指标进行研究。虽然个性化新闻推荐给用户带来很好的体验，但是潜移默化中也给用户带来很多未知的影响。跟其他新闻推荐综述不同的是，本文还结合新闻媒体专业研究了当前新闻推荐系统对用户行为产生的影响及面临的问题。最后，根据当前遇到的问题提出个性化新闻推荐的研究方向及未来工作重点。

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29. 结合注意力机制的HRNet图像语义分割算法

叶思佳, 魏延, 杜韩宇, 邓金枝

计算机与现代化 2023, 0 (10): 65-69. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.10.010

摘要（116）

PDF（pc）（2303KB）（66）

目前主流的语义分割算法中依然存在小尺寸目标丢失、分割不精确等问题，针对这些问题本文基于HRNet网络模型进行改进，融入注意力机制生成更有效的特征图，对于原模型中低分辨率图像直接向高分辨率图像融合而产生的特征图细节不足的问题，提出多级上采样机制，让不同分辨率图像之间的融合方式更平滑从而得到更好的融合效果，同时使用深度可分离卷积减少模型的参数。本文模型全程保持了图像较高的分辨率，保留了特征图的空间信息，提升了对小尺寸目标的分割效果。在PASCAL VOC2012增强版数据集上的mIoU值达到80.87%，和原模型相比，精度提升了1.54个百分点。

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30. 基于SRv6技术的云网安全服务链自动编排方法

王宏杰, 徐胜超, 杨波, 毛明扬, 蒋金陵

计算机与现代化 2024, 0 (01): 1-5. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.01.001

摘要（101）

PDF（pc）（1156KB）（173）

摘要：为提高云网数据中心的资源利用率、节约通信开销，基于SRv6（Segment Route IPv6）技术设计一种云网安全服务链自动编排方法。本文方法辅助并引导网络数据包沿着指定路径通过云网，确定报文的具体转发路径，减少对服务节点的依赖；建立最小化总带宽的目标函数，结合多种约束条件，满足自动编排的安全性；定义本地行为报文，架构安全服务链自动编排框架，建立安全服务策略，解决策略冲突和网络流调度问题，达到服务链的安全编排。实验结果表明，本文方法能有效地实现云网服务链自动编排，减少CPU平均总带宽消耗，提升用户的请求成功率，降低云网中边缘设备的负载，节省通信开销。

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31. 基于BERT的电子病历命名实体识别

郑立瑞, 肖晓霞, 邹北骥, 刘彬, 周展

计算机与现代化 2024, 0 (01): 87-91. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.01.014

摘要（99）

PDF（pc）（992KB）（265）

摘要：电子病历是保存、管理、传输病人医疗记录的重要资源，是医生诊治疾病的重要文本记录。通过电子病历命名实体识别（NER）技术能够高效、智能地从电子病历中抽取症状、疾病、药名等诊疗信息，有利于结构化电子病历，使之能够使用机器学习等技术进行诊疗规律挖掘。为了高效识别电子病历中的命名实体，提出一种融合对抗训练（FGM）的基于BERT与双向长短期记忆网络（BILSTM）的命名实体识别方法（BERT-BILSTM-CRF-FGM， BBCF），对2017全国知识图谱与语义计算大会（CCKS2017）提供的中文电子病历语料做修正等预处理后，采用BBCF模型识别该语料中5种实体的平均F1值为92.84%，比基于膨胀卷积网络的BERT模型（BERT-IDCNN-CRF）和基于BILSTM的条件随机场模型（BILSTM-CRF）有更高的F1值和更快的收敛速度，能够更加高效地结构化电子病历文本。

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32. 基于改进YOLOX的垃圾分类检测方法

欧阳飞, 吴旭, 向东升

计算机与现代化 2023, 0 (08): 68-73. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.08.011

摘要（99）

PDF（pc）（2467KB）（72）

摘要：垃圾分类回收可以改善环境污染问题，保护居民的生活环境，保证生态可持续发展，然而传统的人工垃圾分类方法效率低、主观性强，本文提出一种基于改进YOLOX的垃圾分类检测方法，用于提高垃圾分类的效率和准确率。通过自制垃圾分类数据集训练YOLOX网络，实现垃圾的检测和分类。为了取得更好的检测效果，在网络中引入ECA注意力机制，提高特征间的信息传播能力；改进特征提取网络的上采与下采样倍数，提高网络对小目标的特征提取能力；改进分类与回归损失函数，提高网络的学习能力。实验结果表明，改进YOLOX算法的mAP@0.75为89.9%，比原算法提高了4个百分点，而每秒检测帧数仅下降0.3，在不损失性能的情况下，检测精度有明显的提升。

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33. 基于计算机视觉的工业厂区人员安全警戒系统

顾成伟, 丁勇, 李登华

计算机与现代化 2023, 0 (09): 20-26. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.09.003

摘要（99）

PDF（pc）（2730KB）（66）

针对工业厂区起重机械作业安全事故频发，提出一种基于计算机视觉的工业厂区人员安全警戒系统，采用计算平台和目标检测算法相结合的方式对现场作业监控视频中的人员目标实时检测和输出相应控制指令。目标检测算法以YOLOv5网络为基础，在该网络结构中嵌入注意力机制，将基于空间和通道混合注意力机制模块添加到BottleneckCSP模块中，可提高对小目标人员的检测的准确度。此外，还引入人员跟踪算法对检测结果进行修正融合，可降低人员处于遮挡情形时的漏检率。改进后的算法在自建数据集中进行实验，相较原YOLOv5网络，改进后的算法在mAP上提升了3.414个百分点，检测速度可达到40.3 FPS，具有较好的检测效果。最后将算法模型部署到计算平台中并在现场行进警戒系统的搭建和测试，测试统计结果显示对普通人员和领航人员的检测准确率分别为94.4%和95.1%，具有良好的检测性能，可以稳定执行相应自动安全警戒操作。

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34. 基于改进ConvNeXt的软塑包装表面异常检测算法

农皓程, 任德均, 任秋霖, 刘澎笠, 黄德成

计算机与现代化 2023, 0 (08): 12-17. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.08.003

摘要（98）

PDF（pc）（1995KB）（62）

摘要：针对人工检测软塑包装存在速度慢且易受主观因素影响造成误检等问题，以及基于深度学习的机器视觉中负样本数量少、获取困难等客观原因，本文以抽纸外表面为研究对象，提出了基于ConvNeXt的非对称对偶网络的抽纸包装表面质量检测方法。首先根据工业现场采集图片状况，使用机器视觉中基于阈值分割及图像滤波的方法对图像进行前景提取等预处理；之后，根据图片特征及异常特点，构建异常检测网络结构；最后将预处理后的图片构建为训练集与测试集，训练并测试抽纸包装表面质量检测网络。实验结果表明，在抽纸外包装表面缺陷检测中，图片级AUROC为99.75%，像素级AUROC为99.37%，单张检测时间为45 ms，满足工业实时性检测要求。

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35. 基于设备协同的大规模卸载：融合分治和贪心的双层优化算法

闫阳, 詹子俊, 曹绍华

计算机与现代化 2023, 0 (11): 13-21. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.11.003

摘要（98）

PDF（pc）（2607KB）（81）

摘要：随着通信技术的飞速发展，移动设备的数量不断激增，而这也将导致大规模卸载场景频频发生。但是如何在多项式时间内解决大规模卸载问题仍然是个挑战。本文基于协作计算网络架构提出一个融合分而治之和贪心的双层优化算法，称为DCGreedy。该算法可在多项式时间内高效求解所有任务的卸载策略和资源分配方案。在满足所有约束的同时可以有效降低系统的总能耗。在至少400个移动设备的模拟场景下根据任务满足截止日期的总数、系统总能耗和算法运行时间来评估DCGreedy的性能。将DCGreedy与其他4种基准算法进行大量的实验对比，并发现在不同规模的卸载场景中DCGreedy的平均总能耗比排名第二的算法高出2.11%，而算法运行时间却仅为0.0049%，充分证实了DCGreedy在优化系统能耗的同时有效地减少了算法的运行时间。

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36. 基于SARIMA模型的短期天然气负荷区间预测

邵必林, 程婉荣

计算机与现代化 2023, 0 (08): 54-59. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.08.009

摘要（94）

PDF（pc）（2381KB）（35）

摘要：天然气负荷预测对居民生活、商业发展、工业生产等领域都起着决定性作用，且精确的短期负荷预测可以有效量化天然气负荷预测的不确定性，对于能源系统运行调度避险十分关键。天然气负荷由于受到季节的影响会出现巨峰特征，传统的点预测模型没有考虑到天然气的季节性影响，预测结果的准确性偏低。SARIMA模型可以处理具有季节性波动趋势和随机干扰的时间序列数据。因此，采用 SARIMA模型对天然气负荷进行去日、季、周期性以及一阶差分的处理，捕获时间序列中的线性特征与季节性特征，依据赤池信息准则与网格搜索确定最优参数模型，按比例划分短期区间预测数值。以西安市天然气用量为例，与传统模型对比，结果表明采用SARIMA模型在序列强季节性区间内误差小，具有较高的准确性。

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37. 基于YOLOX结合DeepSort的船载车辆行人检测算法

刘昱杉, 刘卫康, 刘庆华, 者甜甜, 王家晨

计算机与现代化 2023, 0 (08): 60-67. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.08.010

摘要（93）

PDF（pc）（1515KB）（55）

摘要：针对目前国内轮渡车辆行人管控中缺乏对登船车辆行人进行实时捕捉与检测跟踪的问题，提出一种基于YOLOX改进的船载车辆及行人检测方法。首先，将高效通道注意力机制模块（ECA）加入原模型的加强特征提取网络的3个输出头处，提高网络对于车辆行人的特征提取能力；其次使用改进的ASPP模块替代原SPP模块，其中改进后的ASPP模块对原模块进行剪枝，并利用不同空洞卷积率的空洞卷积层相加解决原本ASPP模块的局部信息丢失问题；模型训练完成使用验证集进行验证后，与DeepSort结合进行跟踪检测并对登船车辆进行计数，从而判断轮渡是否超载。最后，本文所改进算法平均精准度指标（mAP）相比于原YOLOX算法提升了3.3%，精确率提升了4.4%，在GPU上测试运行速度达到55 FPS。实验结果表明，本文所改进算法适用于轮渡入口环境下对车辆、行人目标的实时性检测。

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38. 基于组合特征点和主成分分析的点云配准算法

张亚文, 林文忠, 韩晓东

计算机与现代化 2023, 0 (09): 59-63. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.09.009

摘要（92）

PDF（pc）（1711KB）（43）

针对传统点云配准算法精度低、易产生误匹配以及后续系列改进算法中点特征较为单一对点云形状存在描述误差等问题，提出一种基于点云组合特征点和主成分分析的点云配准算法。对点云提取内部形态描述子，采用AC算法提取点云轮廓点（BDRY）组成组合特征点（ISS_BDRY）；计算ISS_BDRY特征点的法线并利用快速点特征直方图进行描述，之后采用结合主成分分析改进的采样一致性初始配准算法SAC-IA来最小化点云主轴间的距离误差，进而降低点云精配准过程中的迭代次数，为后续点云配准提供良好的位姿。精配准阶段引入KD-Tree加速搜索点云的迭代最近点配准算法进行配准。实验结果表明，提取组合特征点相比于其他单点特征在Cat和Michael点云上配准精度达到10-8数量级，粗配准阶段采用组合特征法使配准精度分别提升65.19%和44.77%，精配准阶段相比于ICP、NDT、Super 4PCS等算法精度达到10-16数量级，几乎完全重合。

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39. 基于FMCW雷达和ResNeSt-GRU的行为识别方法

马泽宇, 叶宁, 徐康, 王甦, 王汝传,

计算机与现代化 2023, 0 (11): 101-107. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.11.016

摘要（92）

PDF（pc）（2574KB）（100）

摘要：针对FMCW雷达在行为识别方面的应用，提出一种基于分离注意力残差神经网络（ResNeSt）和门控神经单元（GRU）的人体行为识别系统。使用调频连续波（FMCW）雷达采集人体行为数据，之后采用快速傅里叶变换算法（FFT）提取雷达数据每一帧距离、速度和角度维信息，按照时间维度拼接成距离时间图（RTM）、多普勒时间图（DTM）和角度时间图（ATM），最后以RTM、DTM和ATM作为输入样本，采用三流ResNeSt-GRU模型对不同人体行为进行识别。实验结果表明，三流ResNeSt-GRU模型对8种行为的平均识别准确率达到了98.92%，均高于传统和融合式深度学习模型。此外，采用该模型比传统特征融合之后采用单流网络的识别准确率提高了2.3%。因而该系统可以有效提高人体行为识别系统的识别准确率，为人体行为识别提供新的技术方法。

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40. 一种用于机场特种车辆作业的环境目标识别方法

刘续, 查可可

计算机与现代化 2023, 0 (08): 18-24. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2023.08.004

摘要（91）

PDF（pc）（2221KB）（65）

摘要：机场特种车辆自主安全地运行对于保障飞行区安全至关重要。目前，机场特种车辆作业主要通过驾驶员操作和机场管制员的目视指挥完成，存在过度依赖人力、自主性较低等问题，为提高其安全性和自主性，本文提出一种用于机场特种车辆作业基于3D点云分割的目标识别方法。首先，基于仿真技术构建飞行区环境点云数据集（Airfield Area of Airport Point Cloud Data, 3A-PCD）。其次，在PointNet++的基础上设计一种面向大规模点云的语义分割网络（Semantic Segmentation Network of Airfield Area of Airport, 3A-Net），结合采样点空间编码（SPSE）模块和注意力池化（AP）模块以解决传统分割网络在分割精度以及对物体细节特征保留能力不足的问题。最后，基于3A-PCD数据集设计实验，消融实验结果表明增加SPSE后，模型的分割精度MIoU提升了6个百分点、增加AP模块后MIoU提升了3.9个百分点；3A-Net与基准模型PointNet++相比，MIoU提高了6.7个百分点；与现有先进的6种语义分割模型相比，所提模型性能均有不同程度的提升，更适用于室外大场景的目标识别。

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