计算机与现代化

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1. 融合改进A*与DWA算法的移动机器人路径规划

庞永旭, 袁德成

计算机与现代化 2022, 0 (01): 103-107.

摘要（393）

针对移动机器人在复杂环境下实现全局路径最优、未知环境下动态实时避障这一路径规划需求，对传统A*（A-star）算法进行改进，并融合动态窗口法（DWA）实现动态实时避障。首先分析栅格环境下的障碍物占比，将障碍物占比引入传统A*算法，优化启发函数h(n)，从而改进评价函数f(n)，提高其在不同环境下的搜索效率；其次针对复杂栅格环境下传统A*算法优化后的轨迹与障碍物顶点相交问题，优化子节点选择方式，同时删除路径中的冗余节点，提高路径的平滑度；最后融合动态窗口法，实现复杂环境下移动机器人的动态实时避障。通过MATLAB下的对比仿真实验表明，改进算法在轨迹长度、轨迹平滑度以及历经时间上得到优化，满足全局最优且能实现动态实时避障，具有更优秀的路径规划效果。

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2. 基于SEIR-ARIMA混合模型的新冠肺炎预测

董章功, 宋波, 孟友新

计算机与现代化 2022, 0 (02): 1-6.

摘要（296）

新型冠状病毒肺炎简称新冠肺炎，是一种由新型冠状病毒引起的急性感染性肺炎，具有传染性强、人群普遍易感的特点。因此，对新冠肺炎感染人数的预测，不仅仅有利于国家面对疫情做出科学决策，而且有利于及时整合防疫资源。本文提出一种基于传统的传染病动力模型SEIR和差分整合移动平均自回归模型ARIMA构建的SEIR-ARIMA混合模型，对不同时间段、不同地点的新冠肺炎疫情做出预测和分析。从实验结果上看，基于SEIR-ARIMA混合模型的预测，比常见的用于新冠肺炎预测的逻辑回归Logistic、长短期记忆人工神经网络LSTM、SEIR模型、ARIMA模型有较好的预测效果。为了真实地反映出实验效果的提高是否源于SEIR与ARIMA模型结合的优势，本文还实现SEIR-Logistic混合模型和SEIR-LSTM混合模型，并与SEIR-ARIMA对比分析得出，SEIR-ARIMA预测都取得更好的预测效果。因此，基于SEIR-ARIMA混合模型对新冠肺炎的发展趋势的分析相对可靠，有利于国家面对疫情的科学决策，对我国未来预防其他类型的传染病具有很好的应用价值。

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3. 面向中文命名实体识别任务的数据增强

李健, 张克亮, 唐亮, 夏榕璟, 任静静

计算机与现代化 2022, 0 (04): 1-6.

摘要（265）

在低资源自然语言处理(NLP)任务中，现有的数据不足以训练一个理想的深度学习模型，文本数据增强是提高此类任务训练效果的有效方法。针对中文命名实体识别任务，提出一组基于实例替换的数据增强方法。将训练样本中的命名实体替换为另一个同类实体而保持标签不变，具体算法包括：1）实体之间交叉互换；2）实体内部同义替换；3）中文人名自动生成。分别在PeopleDailyNER和CLUENER2020数据集上应用上述方法，并对BERT+CRF模型进行增强训练。实验结果表明，仅添加与原始数据等量的增强数据，在小样本条件下能使模型F1值在2个数据集上分别提升约10%和7%，随着样本数据的增加，训练效果仍有明显提升。

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4. 基于交互关系分组建模融合的组群行为识别算法

王传旭, 刘冉

计算机与现代化 2022, 0 (01): 1-9.

摘要（247）

组群成员间的交互关系建模是组群行为识别的核心技术。本文为解决复杂场景下组群关系繁琐、关系推理时复杂度高并存在信息冗余等问题,提出一种交互关系分组推理的模型。首先，利用CNN网络和RoIAlign提取视频帧中的场景信息和个人信息作为初始特征,利用个人空间坐标对人群进行二分组（例如：在Volleyball数据集中，利用参与者的bounding boxes的X坐标信息进行排序，然后为每个人建立序号ID,并从左到右将12名成员分为2组）；其次，将划分后的2个局部分组以及全局场景组群，分别利用图卷积网络（Graph Convolutional Network, GCN）进行组交互关系推理,并确定各自组内的关键人物；然后，以全局关系特征作为真实值，将二分组的局部关系特征合并作为预测值，构建两者之间的交叉熵损失函数反馈优化上一级分组交互关系GCN网络，旨在确保2个分组的关键人物与全局关键人物匹配成功。再以全局交互关系中的关键人物信息为指导，分别与2个分组的关键人物进行匹配，将匹配成功后2个小组中的关键人物作为目标节点，建立组间关系图，并经GCN推理得到组间的关系特征；最后，初始特征分别与组间和全局交互关系特征融合得到2个群组行为支路，经过决策融合得到最终的识别结果。实验表明，在Volleyball数据集和NBA数据集上分别取得93.1%和48.1%的准确率。

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5. 基于BiLSTM和ResCNN的实体关系抽取方法

徐小亮, 赵英

计算机与现代化 2022, 0 (01): 10-16.

摘要（221）

当前大多数实体关系抽取方法无法获取较长句子中的远距离依赖信息，并且由于远程监督数据噪声的干扰导致关系抽取性能下降。因此本文提出一种基于双向长短期记忆网络（BiLSTM）和残差卷积神经网络（ResCNN）的实体关系抽取模型，该模型在向量表示阶段采用BiLSTM获取词语的上下文信息向量，利用残差网络将卷积神经网络中低层的特征传递到高层，有效解决梯度消失问题。同时将挤压-激励块嵌入残差网络中，能大幅降低数据噪声，强化特征传递，在池化阶段采用分段最大化池化方法来捕捉实体对的结构信息。设计在NYT-Freebase数据集上的验证实验，实验结果表明，该模型能够充分学习特征，显著提升实体关系抽取的效果。

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6. 一种基于BERT和池化操作的文本分类模型

张军, 邱龙龙

计算机与现代化 2022, 0 (06): 1-7.

摘要（203）

使用预训练语言模型的微调方法在以文本分类为代表的许多自然语言处理任务中取得了良好的效果，尤其以基于Transformer框架的BERT模型为典型代表。然而，BERT直接使用［CLS］对应的向量作为文本表征，没有从全局和局部考虑文本的特征，从而限制了模型的分类性能。因此，本文提出一种引入池化操作的文本分类模型，使用平均池化、最大池化以及K-MaxPooling等池化方法从BERT输出矩阵中提取文本的表征向量。实验结果表明，与原始的BERT模型相比，本文提出的引入池化操作的文本分类模型具有更好的性能，在实验的所有文本分类任务中，其准确率和F1-Score值均优于BERT模型。

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7. 柔性作业车间调度问题的多目标优化算法

徐明, 张剑铭, 陈松航, 陈豪

计算机与现代化 2021, 0 (12): 1-6.

摘要（199）

柔性作业车间调度问题具有解集多样化与解空间复杂的特点，传统多目标优化算法求解时容易陷入局部最优且丢失解的多样性。在建立以最大完工时间、最大能耗、机器总负荷为优化目标的柔性作业车间调度模型的情况下，提出一种改进的非支配排序遗传算法（Improved Non-dominated Sorting Genetic Algorithm II, INSGA-II）求解该模型。INSGA-II算法先将随机式初始化与启发式初始化方法混合，提高种群多样性；然后对工序部分与机器部分采用针对性的交叉、变异策略，提高算法全局搜索能力；最后设计自适应的交叉、变异算子以兼顾算法的全局收敛与局部寻优能力。在mk01～mk07标准数据集上的实验结果显示INSGA-II算法有着更优的算法收敛性与解集多样性。

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8. 基于混合策略改进的鲸鱼优化算法

李茹, 范冰冰

计算机与现代化 2022, 0 (06): 13-20.

摘要（196）

针对原始鲸鱼优化算法（WOA）收敛速度慢、全局搜索能力弱、求解精度低且易陷入局部最优等问题，提出一种混合策略来改进的鲸鱼优化算法（LGWOA）。首先将莱维飞行引入鲸鱼全局搜索的公式中，通过莱维飞行加大全局搜索步长，扩大搜索空间、提高全局搜索能力；其次，在鲸鱼螺旋上升阶段，加入一个自适应权重参数来提高算法的局部搜索能力和求解精度；最后结合遗传算法的交叉变异思想平衡算法的全局搜索和局部搜索能力，维持种群的多样性，规避陷入局部最优。通过对12个基准测试函数从2个角度进行实验对比分析，结果表明，基于混合策略改进的鲸鱼优化算法在收敛速度和求解精度上均有明显提升。

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9. 边缘计算在智慧交通系统中的应用

吴建波, 朱文霞, 剧亮, 许致芳

计算机与现代化 2021, 0 (12): 103-109.

摘要（186）

随着汽车的普及，交通拥堵问题日益严重，依靠传统云计算的智慧交通系统虽能在一定程度上缓解交通压力，但已无法满足辅助驾驶、自动驾驶等新型车载应用对传输带宽与时延的需求。为了实现海量数据的实时处理，保障公众信息及交通安全，提升交通系统运行效率，将边缘计算应用于智慧交通。首先对智慧交通的发展概况进行整体描述，提出基于边缘计算的智慧交通总体架构，充分利用边缘计算物理邻近、高带宽、低时延、位置认知的特点解决目前交通系统信息传递延迟、数据处理不及时、传输负载大等问题。然后，基于无线传输、信息感知、计算卸载及协同处理等方面阐述边缘计算应用于智慧交通亟需解决的关键技术。最后，指出边缘计算应用于智慧交通面临的未来机遇与挑战。

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10. 基于区块链的无证书签密方案

张天喜, 王利朋, 付俊俊, 崔驰, 靳梦璐

计算机与现代化 2022, 0 (01): 120-126.

摘要（168）

签密算法能够在一个逻辑步骤中同时实现加密和签名功能，相较于传统的先签名后加密方案，签密算法具有计算量与通信成本低的优点，被广泛应用于电子支付、物联网等场景中。现有的基于椭圆曲线和双线性对实现的签密方案普遍存在执行效率低的问题，因此本文提出一种基于区块链的无证书签密方案。新方案基于离散对数实现，具有执行效率高等优点。新方案同时利用区块链不可篡改性和可追溯等优点，用以实现方案的不可否认性。安全性分析表明本文方案具有不可否认性、机密性及不可伪造等特性，性能分析表明新方案执行效率较高，仿真实验显示引入区块链后对系统整体性能影响甚微。

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11. 基于改进YOLOv4的口罩佩戴检测算法

金鑫, 曾思轲, 刘阳, 武楚涵

计算机与现代化 2022, 0 (01): 85-90.

摘要（155）

为解决YOLOv4在目标检测任务中检测速度低、模型参数多等问题，提出一种改进YOLOv4的目标检测算法。将YOLOv4主干网络中的CSPDarknet53替换成Mobilenet用以增强YOLOv4的特征提取网络,PANet原有的3×3标准卷积被深度可分离卷积取代，以降低计算负荷，从而提高识别速度，减少模型参数。然后使用K-means+〖KG-*3〗+算法对由8565张图像组成的数据集进行anchor维度聚类，以提升算法精度。同时，搭建行人口罩佩戴及人体测温拍摄系统用以在人群密集场所中执行疫情防控任务。在保证YOLOv4-Mobilenet网络精度的前提下，相较于原算法FPS提升200%、模型参数减少82%。改进后的模型平均每秒可检测67张图片，可以胜任实际应用中的口罩佩戴检测任务，结果表明该模型检测效果好、鲁棒性较强。

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12. 基于数字孪生的变电设备运维系统及其构建

杨可军, 张可, 黄文礼, 陈博文

计算机与现代化 2022, 0 (02): 58-64.

摘要（147）

针对变电设备周期状态管控难、运检效率低等问题，基于数字孪生理论，构建基于真实变电设备运维的数字化模型及系统。首先，在信息层建立能反映变电设备换流变、调相机、GIS（Gas Insulated Substation）这3类设备真实状态的数字孪生体；其次，基于换流变、调相机、GIS历史大数据，通过数字孪生体的变电站设备进行统计分析，并根据采集的实时数据、运维数据来预测变电站设备下一时刻的状态，使变电设备实现实际变电站内物理层与信息层数据的融合；最后，以变电站设备运维为对象，采用信息物理融合系统进行运维数据的集成和同步，形成最终变电设备运维数字孪生框架系统。相关研究表明，运用数字孪生技术可以对变电设备运维系统运行效率的提升和对变电站整体智能化提供强有力的技术支撑。

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13. 容器热迁移的快速内存同步技术

游强志, 胡怀湘, 陈相宇

计算机与现代化 2022, 0 (01): 17-22.

摘要（146）

容器热迁移是云平台负载均衡技术的基础，也是集群故障管理、底层系统维护的重要保障。目前容器热迁移的实现主要基于checkpoint/restore机制，即对正在运行的容器做检查点操作，随后停止容器，传输镜像文件至目的主机后恢复，迁移消耗时间包括检查点时间、传输时间和恢复时间。为了减少容器热迁移的停机时间和减小传输消耗，本文设计并实现一种基于预拷贝（pre-copy）迁移算法的容器热迁移方案，并且采用快速内存同步关键技术，该技术包含3种方法：细粒度脏内存识别、脏内存压缩传输、提前合并增量内存。实验表明，本文所提出的方案及优化技术可以明显减少停机时间和传输开销。

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14. PSWGAN-GP:改进梯度惩罚的生成对抗网络

陈云翔, 王巍, 宁娟, 陈怡丹, 赵永新, 周庆华

计算机与现代化 2022, 0 (04): 21-26.

摘要（146）

生成对抗网络的出现对解决深度学习领域样本数据不足的研究起到了极大的促进作用。为解决生成对抗网络生成的图像出现轮廓模糊、前景背景分离等细节质量问题，提出一种改进梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络算法(PSWGAN-GP)。该算法在WGAN-GP的Wasserstein距离损失和梯度惩罚的基础上，在判别器中使用从VGG-16网络的3个池化层中提取的特征，并通过这些特征计算得出风格损失(Style-loss)和感知损失(Perceptual-loss)作为原损失的惩罚项，提升判别器对深层特征的获取和判别能力，对生成图像的细节进行修正和提升。实验结果表明，在生成器和判别器网络结构相同，并保证超参数相同的情况下，PSWGAN-GP的IS评分和FID评分相对于参与对比的其他图像生成算法有所提升，且可有效改善生成图片的细节质量。

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15. 融合注意力机制和空洞卷积的滑坡图像检测

刘学虎, 欧鸥, 张伟劲, 杜雪垒

计算机与现代化 2022, 0 (04): 45-51.

摘要（142）

滑坡区域图像检测与识别在灾害范围识别、灾情数据分析和防灾减灾中具有丰富的应用和研究价值。本文针对滑坡图像滑坡体形状纹理的多样性，以及滑坡目标区域检测识别效果不够理想的问题，提出一种注意力机制CBAM与空洞卷积结合的目标检测方法。在传统的目标检测算法Faster R-CNN的基础上，将注意力机制模型添加到卷积神经网络层，通过空间注意力与通道注意力结合的CBAM模型来进行滑坡图像特征的提取，增加空洞卷积模块来加大感受野区域，提高神经网络对遥感图像区域中的滑坡目标识别、尺寸不规范等特点的学习能力，从而进一步提升滑坡目标区域的检测精度。实验结果表明，在传统的目标检测算法的基础上采用两者结合的方式进行检测，可提升滑坡遥感图像上目标检测的召回率和精确率，具有一定的有效性和鲁棒性。

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16. 基于迁移学习的卷积神经网络通道剪枝

冯敬翔

计算机与现代化 2021, 0 (12): 13-18.

摘要（140）

卷积神经网络在计算机视觉等多个领域应用广泛，然而其模型参数量众多、计算开销庞大，导致许多边缘设备无法满足其存储与计算资源要求。针对其边缘部署困难，提出使用迁移学习策略改进基于BN层缩放因子通道剪枝方法的稀疏化过程。本文对比不同层级迁移方案对稀疏化效果与通道剪枝选取容限的影响；并基于网络结构搜索观点设计实验，探究其精度保持极限与迭代结构的收敛性。实验结果表明，对比原模型，采用迁移学习的通道剪枝算法，在精度损失不超过0.10的前提下，参数量减少89.1%，模型存储大小压缩89.3%；对比原剪枝方法，将剪枝阈值从0.85提升到0.97，进一步减少参数42.6%。实验证明，引入迁移策略更易实现充分的稀疏化，提高通道剪枝阈值选取容限，实现更高压缩率；并在迭代剪枝的网络结构搜索过程中，提供更高效的搜索起点，利于快速迭代趋近至搜索空间的一个网络结构局部最优解。

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17. 基于深度强化学习的多无人机电力巡检任务规划

马瑞, 欧阳权, 吴兆香, 丛玉华, 王志胜

计算机与现代化 2022, 0 (01): 98-102.

摘要（135）

无人机因其成本低、操控性强等优势，在电网线路与电塔的巡检任务中取得了广泛的应用。在大范围电网巡检任务中，单台无人机由于其续航半径有限，需要多架无人机协作完成巡检任务。传统任务规划方法存在计算速度慢、协作效果不突出等问题。针对以上问题，本文提出一种基于多智能体强化学习值混合网络（QMIX）的任务规划算法，采用集中训练、分散执行的框架，为每架无人机建立循环神经网络，并通过混合网络得到联合动作值函数指导训练。该算法通过设计任务奖赏函数以激发多智能体的协作能力，有效解决多无人机任务规划协作效率低的问题。仿真实验结果表明所提算法的任务时间相比于常用的值分解网络（VDN）算法减少了350.4 s。

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18. 基于扩展传染病模型的谣言溯源

吴杨１, 吴国文１, 张红１, 沈士根２, 曹奇英

计算机与现代化 2022, 0 (01): 113-119.

摘要（133）

为了更加贴合实际情况研究谣言溯源问题，考虑社交网络中对传播谣言节点的封禁隔离能力，扩展经典SIR传染病模型提出SIOR（Susceptible-Infected-isOlated-Removed）模型。基于最优信息传播过程计算出谣言源的估计值，并且针对SIOR模型验证该估计值近似于网络拓扑中的Jordan感染中心。根据RI(Reverse Infection)算法，提出一种针对SIOR模型的反向信息传播算法,该算法可以识别出网络拓扑图中的Jordan感染中心。最后在不同的网络中模拟实验，验证该算法的溯源效率比传统的溯源算法更优，此外，与SIR模型下溯源对比，SIOR模型溯源的准确性有所提高。

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19. 基于YOLOv3的改进仪表检测算法

黄子平, 黄继风, 周小平

计算机与现代化 2022, 0 (01): 77-84.

摘要（130）

仪表检测是智能仪表测试不可或缺的环节，其效果直接决定仪表测试的准确率。针对仪表检测背景复杂且要求速度快的特点，提出一种基于改进YOLOv3的目标检测算法。基于YOLOv3算法，首先使用DenseNet（Densely Connected Convolutional Networks）替换Darknet中的最后2个网络块，以加强模型对特征的重用。然后采用轻量化的Darknet-46作为特征提取网络，并将DenseNet中的卷积神经网络修改为深度可分离卷积网络，再将所有检测层（YOLO Detection）之前的6层卷积修改为2层，以减少模型的参数。同时引入GDIOU（generalized-IOU and distance-IOU, GDIOU）边界框以回归坐标损失，并根据检测需求重新调整损失函数的权重。实验结果表明，相比原算法，改进的YOLOv3算法参数数量减少40%，在仪表检测中的精确率和召回率分别达到95.83%和94.98%，分别提高2.21个百分点和2.09个百分点，平均精度提高2.42个百分点，检测速度提高30.18%。

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20. 基于BERT与图像自注意力机制的文本匹配模型

宋爽, 陆鑫达

计算机与现代化 2021, 0 (11): 12-16.

摘要（129）

为了提高文本匹配的准确率，针对BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）模型和MatchPyramid模型在文本匹配中存在的局限性，提出一种基于BERT与图像自注意力机制的文本匹配模型。首先，利用BERT模型将一对文本编码为单词级别的特征向量。其次，根据词向量构建2段文本之间的词与词相似性的匹配矩阵，并将其视为单通道的图像表示。然后，通过图像的自注意力机制生成匹配矩阵的自注意力特征矩阵。最后，将匹配矩阵与自注意力特征矩阵连接为多通道，利用卷积神经网络捕获图像中的文本匹配信号，并将匹配信号与BERT模型输出的［CLS］编码向量连接后，输入全连接层得到2段文本的相似度。实验结果表明，该模型在WikiQA数据集上相比于BERT模型、MatchPyramid模型和其他文本匹配模型，可以有效地提高MAP和ＭRR衡量指标，验证了该模型的有效性。

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21. 基于Kubernetes云原生的弹性伸缩研究

赵树君, 黄倩

计算机与现代化 2021, 0 (11): 28-38.

摘要（126）

随着云技术的不断发展和普及，为了更好地利用云平台的优点和特性，云原生应用服务不断涌现，如何利用云平台的特性来服务软件设计和开发成为了难题，例如如何利用云平台的弹性伸缩特性。云原生目前主流的容器编排技术Kubernetes支持自动伸缩，却存在一些需要针对具体情况进行优化改进的问题。本文主要针对使用Kubernetes编排的5G核心网网元PCF(Policy Control Function)的水平自动伸缩进行研究，通过基于自定义的负载数据(CPU使用率、内存使用率、交易量、带宽使用率)统计，根据历史负载数据使用LSTM来预测未来的负载，并设计了一种基于预测负载的可行的弹性伸缩算法，从而提出一种提前感知的、弹性的、不影响业务的弹性伸缩方法，并进行了大量的实验和统计，来论证方法的可行性和正确性。

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22. 基于LDA和Word2vec的微博标签生成算法

陈瀛, 生佳根

计算机与现代化 2021, 0 (12): 37-42.

摘要（126）

针对基于传统LDA主题模型的标签生成算法对用户兴趣主题描述不完整的问题，提出一种基于主题嵌入表示的微博用户标签生成算法TopicERP。该算法在LDA模型的基础上，通过引入Word2vec词嵌入模型，对用户兴趣主题进行全面描述，并对匹配度计算方法进行改进。首先利用LDA主题模型对用户微博进行主题分析，生成用户兴趣主题；然后利用Word2vec词嵌入模型将主题文本转换为主题向量，用于匹配度计算；最后，利用余弦相似度和主题在文档中的条件概率，计算主题向量与候选标签匹配度，选取Top-Q的候选标签作为目标用户标签。本文在公开微博数据集microPCU上进行实验，实验结果表明，该算法在总体性能上高于基于传统LDA主题模型的微博标签生成算法，生成的用户标签能够较为准确地描述用户的兴趣偏好。

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23. 基于LSTM神经网络的区域微网短期负荷预测

尹春杰, 肖发达, 李鹏飞, 赵钦

计算机与现代化 2022, 0 (04): 7-11.

摘要（122）

针对大电网负荷预测的研究较多而微电网相对较少，因此建立合适的微电网负荷预测模型提高预测的准确度非常重要。本文针对输入变量较少的情况，分析并选用温度、日类型以及多个历史负荷量作为模型的输入变量，选用基于循环神经网络基础下的长短期记忆神经网络进行建模，构建基于LSTM神经网络的微网负荷预测模型。最后，为增强结果的可靠性，采用2组不同时间段的负荷数据分别进行预测，将LSTM神经网络的预测结果与BP神经网络、径向基函数神经网络、Elman神经网络的预测结果进行对比。实验结果表明，LSTM神经网络的预测结果要优于BP神经网络、径向基函数神经网络及Elman神经网络，采用LSTM神经网络负荷预测模型在微电网背景下具有比较好的推广前景。

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24. 基于多模双线性池化方法的虚假新闻检测模型

李国栋, 彭敦陆

计算机与现代化 2021, 0 (11): 17-21.

摘要（120）

社交媒体的兴起促进了新闻行业的发展，使虚假新闻的传播也变得更为便利，然而多样化的新闻表现形式带来了很多负面影响，比如新闻内容夸大事实、恶意篡改新闻文本或图像内容、构造虚假新闻事实引起社会舆论，这促使了虚假新闻检测工作成为新闻领域新的挑战。为了应对虚假新闻检测工作的研究，将新闻文本与图像信息结合起来，通过多模双线性池化方法，改变传统特征融合方法，构建出基于新特征融合方法的虚假新闻检测模型，并且采用虚假新闻检测领域标准数据集验证模型的性能，实验结果表明，文本与图像的融合特征表现在虚假新闻检测领域不可替代，且所提方法能够有效提升虚假新闻检测性能。

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25. 多种群并行协作的粒子群算法

郭成, 张万达, 王波, 王加富

计算机与现代化 2022, 0 (01): 33-40.

摘要（119）

针对高维复杂优化问题在求解时容易产生维数灾难导致算法极易陷入局部最优的问题，提出一种能够综合考虑高维复杂优化问题的特性，动态调整进化策略的多种群并行协作的粒子群算法。该算法在分析高维复杂问题求解过程中的粒子特点的基础上，建立融合环形拓扑、全连接形拓扑和冯诺依曼拓扑结构的粒子群算法的多种群并行协作的网络模型。该模型结合3种拓扑结构的粒子群算法在解决高维复杂优化问题时的优点，设计一种基于多群落粒子广播-反馈的动态进化策略及其进化算法，实现高维复杂优化环境中拓扑的动态适应，使算法在求解高维单峰函数和多峰函数时均具有较强的搜索能力。仿真结果表明，该算法在求解高维复杂优化问题的寻优精度和收敛速度方面均有良好的性能。

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26. 融合注意力机制的无锚点森林火灾检测算法

陆雅诺, 陈炳才,

计算机与现代化 2021, 0 (11): 61-66.

摘要（118）

森林火灾、野火是一个重大的自然灾害问题，每年全球各地植被都会受到严重的破坏。为了提高森林火灾的防控精度，针对传统方法具有火灾背景复杂、准确率低、效率低等问题，本文提出一种基于CenterNet的森林火灾检测算法。CenterNet作为一种无锚的方法，将目标定义为一个点，通过关键点估计定位目标的中心点，可以有效避免小目标的漏检。同时基于高效深层特征提取网络ResNet50，融合ECA模块以抑制无用信息，增加模型的特征提取能力。在公开森林火灾数据集上进行实验表明，与其他算法相比，本文提出的森林火灾检测算法误检率低，识别精度达到92.39%，F1值为0.86，Recall值为79.75%，FPS为43.31。本文提出的方法检测精度高，可满足实时检测森林火灾和实施精准施救的要求。

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27. 融合三重注意力和评论评分的深度推荐算法

张宗海, 於跃成, 冯申

计算机与现代化 2022, 0 (05): 1-9.

摘要（118）

许多购物网站中存在用户编写的大量评论信息，大部分推荐系统虽然利用了评论信息，但仍有很大的改进空间。一方面是评论中信息参差不齐，掺杂了很多无用信息；另一方面是大多数现有的推荐系统都假设一个用户对于某一商品特征的关注对于所有的商品都是相同的，无法准确体现用户偏好。本文提出一种融合三重注意力和评论评分的方面感知深度推荐模型ANAP（Attention and Neural Aspect Perception），从词和特征2个层面出发，通过构造2种不同的注意力网络提取评论文本中的重要信息，降低无用信息的影响；为了准确体现用户偏好，通过构造注意力交互网络捕捉用户对不同项目各个方面的不同关注度，实现方面感知的细粒度建模。本文在6个真实数据集上进行实验，同时设计了注意力机制对比实验，结果表明ANAP模型有效提高了评分预测精度，平均绝对误差（Mean Absolute Error， MAE）比现有最佳算法降低了4.86个百分点。

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28. 基于模型特征匹配的BIM模型混合推荐算法

肖宏宇, 曾文驱, 王淑营

计算机与现代化 2022, 0 (01): 28-32.

摘要（115）

为了辅助地铁工程的专业设计人员从BIM模型实例库中快速获取匹配当前设计需求的参考模型，提出一种基于特征匹配的BIM模型混合推荐算法。首先基于Revit二次开发从BIM模型中获取特征数据；随后，利用模型特征参数等基本信息，采用熵权灰色关联模型计算模型实例的推荐度；然后，结合用户交互数据，采用梯度提升决策树算法(GBDT)与逻辑回归(LR)算法的融合模型计算模型实例的推荐度；最后，根据训练数据集的规模动态调整2种推荐度的组合比例。实验表明，该方法不仅避免了系统冷启动问题，并且在足够的用户交互数据支持下有更好的BIM模型推荐质量。

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29. 计算机视觉下的果实目标检测算法综述

李伟强, 王东, 宁政通, 卢明亮, 覃鹏飞

计算机与现代化 2022, 0 (06): 87-95.

摘要（112）

基于计算机视觉的果实目标检测识别是目标检测、计算机视觉、农业机器人等多学科的重要交叉研究课题，在智慧农业、农业现代化、自动采摘机器人等领域，具有重要的理论研究意义和实际应用价值。随着深度学习在图像处理领域中广泛应用并取得良好效果，计算机视觉技术结合深度学习方法的果实目标检测识别算法逐渐成为主流。本文介绍基于计算机视觉的果实目标检测识别的任务、难点和发展现状，以及2类基于深度学习方法的果实目标检测识别算法，最后介绍用于算法模型训练学习的公开数据集与评价模型性能的评价指标，且对当前果实目标检测识别存在的问题和未来可能的发展方向进行讨论。

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30. 基于YOLO v4的车辆目标检测算法

殷远齐, 徐源, 邢远新

计算机与现代化 2022, 0 (07): 8-14.

摘要（110）

针对车辆目标检测中存在遮挡目标导致检测精度低、小目标检测效果差等问题，提出一种基于YOLO v4改进的目标检测算法YOLO v4-ASC。通过在主干提取网络尾部加入卷积块注意力模块，提升网络模型的特征表达能力；改进损失函数提升网络模型的收敛速度，利用Adam+SGDM优化方法替代原始模型优化方法SGDM，进一步提升模型检测性能。此外，利用K-Means聚类算法优化先验框尺寸大小，并合并交通场景数据集中的car、truck、bus类别为vehicle，将本文问题简化为二分类问题。实验结果表明，本文提出的YOLO v4-ASC目标检测算法在保持原算法检测速度的基础上，AP达到了70.05%，F1-score达到了71%，与原YOLO v4算法相比，AP提升了9.92个百分点，F1-score提升了9个百分点。

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31. 基于编解码结构的多特征融合眼底图像分割

丁婉莹, 陈伟, 李昭慧

计算机与现代化 2022, 0 (07): 1-7.

摘要（108）

为解决现有眼底图像分割方法对于细微血管存在低分割精度和低准确率的问题，提出一种基于编解码结构的U-Net改进网络模型。首先对数据进行预处理与扩充，提取绿色通道图像，并将其通过对比度限制直方图均衡化和伽马变换以增强对比度；其次训练集被输入到用于分割的神经网络中，在编码过程加入残差模块，用短跳跃连接将高、低特征信息融合，并利用空洞卷积增加感受野，解码模块加入注意力机制增加对细微血管分割精度；最后利用训练完成的分割模型进行预测得出视网膜血管分割结果。在DRIVE和CHASE-DB1眼底图像数据集上进行对比实验，模型算法的平均准确率、特异性和灵敏度分别达到96.77%和97.22%、98.74%和98.40%、80.93%和81.12%。实验结果表明该算法能够改善微细血管分割准确率及效率不高的问题，对视网膜血管可以进行更准确的分割。

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32. 基于双目视觉的缺陷药片检测

郭兆明, 周庆华, 曾小为

计算机与现代化 2021, 0 (11): 56-60.

摘要（106）

传统基于机器视觉的药片缺陷检测方法中，药片图像多为单摄像机从药片的正上方进行拍摄，该方法难以对上下表面间断裂以及厚度不合格的药片进行有效的检测，该类缺陷药片在厚度上与标准药片可能存在着一定的差值。针对这种情况，本文提出一种基于双目视觉的药片厚度检测方法。该方法将双目摄像机放置于药片正上方，并采集药片图像，采用Canny算子提取图像中药片的边缘特征进行立体匹配，利用双目视觉的三角测距原理计算药片的视差，根据视差计算药片的深度信息，计算标准药片和缺陷药片的深度差，检测出存在厚度缺陷的药片。实验测量结果精度达到0.1 mm,具有较高的检测精度，满足检测的精度要求，表明该方法具有较好的适用性和可靠性。

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33. 基于多通道分离整合的多尺度单幅图像去雨算法

汪帆, 魏宪, 郭杰龙, 梁培栋

计算机与现代化 2021, 0 (12): 72-78.

摘要（106）

由于密度不同的雨对图像造成的遮挡不同，图像去雨一直都是一项极具挑战性的任务。目前，基于深度学习的图像去雨算法已经成为主流。然而，多数深度学习的架构都是通过堆叠卷积层来设计的，执行去雨任务后图像仍存在着大小不一的雨痕，这些方法并不能很好地关注训练中雨图的局部信息和上下文信息。为了解决上述问题，本文设计一种基于多通道分离整合的卷积神经网络用于图像去雨。第一步通过通道分离，再利用卷积层间的层级连接，构成多尺度模块，最终将不同通道的输出进行整合。该模块可以增大感受野，探索特征图之间的空间信息，更好地提取特征。第二步利用渐进网络来反复计算挖掘上下文信息，能够很好关联到全局特征。整体模型易于实施，可以端对端训练。在常用的数据集以及自建的自动驾驶雨天数据集上的大量实验表明，本文方法比现有方法取得了明显的改进。

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34. 基于模糊数学理论的导航卫星星间链路运行服务评估方法#br#

贾昌, 刘蕾, 孙剑伟

计算机与现代化 2021, 0 (12): 7-12.

摘要（105）

为确保导航卫星星间链路的正常运行和服务效果，星间链路运行服务质量评估成为星间链路领域研究的一大热点。本文构建以OSI参考模型为依据的星间链路运行服务评价体系，依据不同的网络层次对底层指标进行划分，从物理层、链路层、网络层、传输层和应用层多角度、多层次对导航卫星星间链路运行服务进行评价；依据模糊数学理论得到各个评价因素的权重以及隶属度，用以计算出星间链路网络的模糊综合评价值；利用导航卫星星间链路仿真数据，依据建立的评价指标体系以及采用的模糊评估方法，计算出导航卫星星间链路运行服务的仿真数据的模糊评价得分。本文通过对评价体系和方法的研究，以期对导航卫星星间链路运行服务评估提供一个思路。

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35. 基于同等注意力图网络的视觉问答方法

王天星, 袁家斌, 刘昕

计算机与现代化 2021, 0 (11): 1-6.

摘要（105）

视觉问答是一项计算机视觉与自然语言处理相结合的任务，需要理解图中的场景，特别是不同目标对象之间的交互关系。近年来，关于视觉问答的研究有了很大的进展，但传统方法采用整体特征表示，很大程度上忽略了所给图像的结构，无法有效锁定场景中的目标。而图网络依靠高层次图像表示，能捕获语义和空间关系，但以往利用图网络的视觉问答方法忽略了关系与问题间的关联在解答过程中的作用。据此提出基于同等注意力图网络的视觉问答模型EAGN，通过同等注意力机制赋予关系边与目标节点同等的重要性，两者结合使回答问题的依据更加充分。通过实验得出，相比于其他相关方法，EAGN模型性能优异且更具有竞争力，也为后续的相关研究提供了基础。

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36. 融合注意力与深度因子分解机的时间上下文推荐模型

刘亦欣, 王家伟, 李自力

计算机与现代化 2021, 0 (11): 22-27.

摘要（104）

对于许多在线电商，预测用户购买商品的可能性至关重要。由于用户与商品的交互通常是高维且稀疏的，所以深度因子分解机算法（DeepFM）将因子分解机算法（FM）与深度神经网络（DNN）结合在一起，用FM处理低阶特征组合，用DNN处理高阶特征组合，通过并行的方式组合这2种方法，很好地解决了高维稀疏的问题。但是，它忽略了用户购买商品的先后性问题，也就是时间上下文信息。针对这一缺陷，本文提出一种融合注意力（Attention）与DeepFM的时间上下文推荐模型（DeepAFM），更好地利用用户与商品交互的时间上下文信息，相比较于未加入时间上下文信息的DeepFM模型，AUC提升了1.84%。对比验证结果表明，DeepAFM模型具有更优越的性能。

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37. 基于WOA优化神经网络的BOTDA传感信息提取

刘亚南, 郭南, 赵阳, 余贶琭,

计算机与现代化 2021, 0 (12): 19-26.

摘要（104）

人工神经网络（ANN）已被应用于获取布里渊光时域分析仪（BOTDA）所测的布里渊频移信息（BFS），然而其存在易陷入局部最优和收敛速度慢等缺点。为了克服上述缺点，本文提出一种基于WOA优化人工神经网络（WOA-NN）快速获取布里渊光纤传感器BFS的方法；随后通过设计非线性收敛因子a，进一步构建基于非线性WOA优化的神经网络（NWOA-NN）用来提取BFS。将提出的2种网络与经典ANN、粒子群优化神经网络（PSO-NN）、遗传算法优化神经网络（GA-NN）等模型进行比较，实验结果表明，本文所提出的WOA-NN模型在提取BOTDA中的温度信息时的性能优于其他3个网络,其所获取的温度的平均RMSE分别低于ANN、PSO-NN和GA-NN约42.66%、52.51%以及45.93%，NWOA-NN模型所获取的平均RMSE进一步优于WOA-NN 19.08%。同时，使用ANN、PSO-NN、GA-NN、WOA-NN和NWOA-NN进行训练所花费的平均时间分别为929.71 s、889.49 s、699.36 s、580.06 s和549.12 s，所提出的2个网络训练时间表现亦较好。

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38. 基于显著性目标检测的弹着点定位算法

周璇, 朱苏磊, 何为

计算机与现代化 2022, 0 (01): 54-60.

摘要（104）

针对目前炮弹定位方法安全隐患大、人工测量效率低、精度差的问题，本文提出一种基于显著性目标检测网络BASNet(Boundary-Aware Salient Object Detection)的弹着点定位方法。采用改进的BASNet网络，结合注意力机制模块CBAM(Convolutional Block Attention Module)、金字塔池化模块PPM(Pyramid Pooling Module)与深度可分离卷积，对炮弹火焰进行显著性检测，提取弹着点图像坐标。实验结果表明，该方法在自制的炮弹火焰数据集上的检测精度F值达到0.914，MAE为0.006，推理速度为3.86 fps，优于BASNet、U2Net等显著性目标检测网络。该方法提取的弹着点图像坐标与真实坐标误差为5.92个像素值，相比于BASNet网络减少近4.85个像素值。综合可知，该算法增强了网络对显著性物体内部的检测精度，提高了模型推理效率，减少了图像弹着点坐标误差，适用于靶场小范围炮弹火焰烟雾的检测，能够满足靶场应用的实测需求。

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39. 基于改进探路者算法的多阈值图像分割

王淑平, 李敏, 杜敏, 罗建伟

计算机与现代化 2022, 0 (01): 61-69.

摘要（103）

针对多阈值图像分割方法中存在的计算量大、运行时间长等问题，在标准探路者算法的基础上，引入Tent混沌映射初始化和自适应t分布策略，提出一种基于改进探路者算法的多阈值图像分割方法，该方法以Kapur熵为目标函数对最优分割阈值进行搜索。为了验证算法的有效性，首先通过标准测试函数验证改进探路者算法的收敛精度和收敛速度，然后将改进探路者算法与Kapur熵结合后应用于Berkeley图像数据集进行多阈值分割，并与标准探路者算法、飞蛾扑火算法、灰狼优化算法和粒子群算法进行比较和分析。实验结果表明，提出的改进探路者算法收敛速度更快、求解精度更高，较其他对比算法有着更好的分割效果，且PSNR与SSIM都有更好的表现，能有效解决多阈值图像分割问题。

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40. 基于文本双表示模型的微博热点话题发现

刘梦颖, 王勇

计算机与现代化 2021, 0 (12): 110-115.

摘要（102）

微博作为当代生活中信息传播的重要平台，对其进行热点话题挖掘成为当今重要的研究方向之一。针对传统的热点话题发现方法在处理微博文本时存在文本表示缺乏语义信息、挖掘热点话题效果差等问题，本文提出一种基于频繁词集和BERT语义的文本双表示模型（Text dual representation model based on frequent word sets and BERT semantics, FWS-BERT），通过该模型计算加权文本相似度对微博文本进行谱聚类，进一步基于改进相似性度量的affinity propagation (AP)聚类算法进行微博话题挖掘，最后通过引入文献计量学中的H指数提出一种话题热度评估方法。实验表明，本文提出的方法在轮廓系数及Calinski-Harabasz（CH）指标值上均高于基于频繁词集的单一文本表示方法和K-means方法，并且能准确地对微博数据进行话题表示和热度评估。

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