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    1. 基于情感分析和Transformer模型的微博谣言检测
    冯茹嘉, 张海军, 潘伟民
    计算机与现代化    2021, 0 (10): 1-7.  
    摘要320)      PDF (1087KB)(389)    收藏
    针对微博文本以实现谣言检测为目标,深度挖掘微博正文内容的语义信息,并且着重强调用户在微博评论中体现的情感倾向性,提升谣言识别效果。为提高谣言检测的准确率,采取基于XLNet的词嵌入方法,使用Transformer的Encoder的模型提取微博正文内容的语义特征,并结合BiLSTM+Attention网络实现微博评论的情感特征的提取,将2种特征向量进行拼接融合,进一步丰富神经网络的输入特征,之后输出微博事件的分类结果,进而实现微博谣言检测。实验结果显示,该模型对谣言识别的正确率达到94.8%。
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    2. 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257)      PDF (2046KB)(133)    收藏
    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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    3. 基于深度学习的加密流量分类研究综述
    冷涛,
    计算机与现代化    2021, 0 (08): 112-120.  
    摘要241)      PDF (1055KB)(148)    收藏
    近年来,为保护公众隐私,互联网上的很多流量被加密传输,传统的基于深度包检测、机器学习的方法在面对加密流量时,准确率大幅下降。随着深度学习自动学习特征的应用,基于深度学习算法的加密流量识别和分类技术得到了快速发展,本文对这些研究进行综述。首先,简要介绍基于深度学习的加密流量检测应用场景。然后,从数据集的使用和构建、检测模型和检测性能3个方面对已有工作进行总结和评价,其中检测技术重点论述数据的预处理、不平衡数据集的处理、神经网络构建、实时检测等方法。最后,讨论当前研究中出现的问题和未来发展方向和前景,为该领域的研究人员提供一些借鉴。
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    4. 基于深度学习的文本分类综述
    贾澎涛, 孙炜
    计算机与现代化    2021, 0 (07): 29-37.  
    摘要221)      PDF (1071KB)(136)    收藏
    随着互联网的不断发展,网络上的文本数据日益增多,如果能对这些数据进行有效分类,那么更有利于从中挖掘出有价值的信息,因此文本数据的管理和整合显得十分重要。文本分类是自然语言处理任务中的一项基础性工作,主要应用于舆情检测及新闻文本分类等领域,目的是对文本资源进行整理和归类。基于深度学习的文本分类,在对文本数据处理中,表现出较好的分类效果。本文对用于文本分类的深度学习算法进行详细阐述,按照深度学习的不同算法进行分类,并分析各种算法的特点,最后对深度学习算法在文本分类领域的未来研究方向进行总结。
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    5. 基于知识图谱和Bi-LSTM的推荐算法
    王钰蓥, 王勇
    计算机与现代化    2021, 0 (09): 90-98.  
    摘要210)      PDF (1255KB)(99)    收藏
    目前现有基于模型的推荐算法多是将评分数据输入到深度学习模型中进行训练,得出推荐结果。其缺陷在于无法对预测结果进行可解释性分析。除此之外,无法有效地解决算法的冷启动问题。因此,本文提出一种基于知识图谱和Bi-LSTM的推荐算法,来有效解决算法的可解释性和冷启动问题。首先将获取到的数据集进行预处理,生成预编码向量,根据数据集结点的连接性,构建专业领域知识图谱。其次利用知识图谱的元路径提取技术获取到多条用户-物品路径信息,将其输入到Bi-LSTM中,在路径经过的各结点处加入一层注意力机制,目的是为了模型能够有效地获取到较远结点的信息。最后将多条路径的训练结果输入到平均池化层中,用以区分不同路径的重要程度,利用交叉熵损失函数对模型进行训练,从而得出预测结果。实验结果表明,与传统基于循环神经网络模型的推荐算法相比,该算法可有效地提升算法的可解释性以及预测准确性,并缓解算法的冷启动问题。
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    6. 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210)      PDF (3063KB)(233)    收藏
    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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    7. 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203)      PDF (1176KB)(160)    收藏
    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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    8. 基于DCN-SERes-YOLOv3的人脸佩戴口罩检测算法
    李国进, 荣誉
    计算机与现代化    2021, 0 (09): 12-20.  
    摘要202)      PDF (13180KB)(207)    收藏
    2020年新冠疫情爆发,佩戴口罩是有效抑制疫情反弹的重要措施之一,研究利用机器视觉技术检测人脸是否佩戴口罩有重要的现实意义。本文针对视频图像中人脸佩戴口罩时存在遮挡、检测目标较小、特征信息不明显、目标靠近群体不易识别等问题,提出一种基于DCN-SERes-YOLOv3的人脸佩戴口罩检测算法。首先,采用ResNet50与YOLOv3相结合的方式,将主干网络替换为ResNet50残差网络,为了平衡模型的精度与速度,对残差块中的卷积层改进并加入平均池化层,降低模型的损失与复杂度,提高检测速度;其次,将ResNet50残差网络中第4个残差块的常规卷积替换为DCN可变形卷积,提高模型适应人脸佩戴口罩时发生几何形变的能力;最后,引入SENet通道注意力机制,增强特征信息的表达能力。实验结果表明,本文算法的平均精度值高达95.36%,比传统YOLOv3算法提高了约4.1个百分点,且检测速度提高了11.7 fps,本文算法提高了检测人脸佩戴口罩任务的精度与速度,有较好的应用前景。
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    9. 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192)      PDF (1310KB)(175)    收藏
    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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    10. 多场景融合的细粒度图像描述生成算法
    李欣晔, 张承强, 周雄图, 郭太良, 张永爱
    计算机与现代化    2021, 0 (09): 1-6.  
    摘要188)      PDF (1256KB)(172)    收藏
    针对图像描述生成任务在不同场景下表现不佳的缺点,提出一种融合卷积神经网络和先验知识的多场景注意力图像描述生成算法。该算法通过卷积神经网络生成视觉语义单元,使用命名实体识别对图像场景进行识别和预测,并使用该结果自动调整自注意力机制的关键参数并进行多场景注意力计算,最后将得到的区域编码和语义先验知识插入Transformer文本生成器中指导句子的生成。结果表明,该算法有效解决了生成的描述缺少关键场景信息的问题。在MSCOCO和Flickr30k数据集上对模型进行评估,其中MSCOCO数据集的CIDEr得分达到1.210,优于同类图像描述生成模型。
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    11. 室内定位中DS-TWR测距算法的优化
    袁枫, 焦良葆, 陈楠, 顾慧东
    计算机与现代化    2021, 0 (10): 100-106.  
    摘要188)      PDF (2657KB)(60)    收藏
    针对现阶段UWB室内定位的测距过程中易出现通信冲突且标签功耗高的问题,提出一种改进的DS-TWR算法。该方法通过一种基于Hash算法的时隙分配方法计算标签和基站的时隙,使每个标签和基站都有唯一时隙,以减少通信过程中标签冲突现象;同时不同于传统TOA测距流程,该方法设置一个主基站,标签只需与主基站进行通信,而从基站只需要进行监听;通过DS-TWR算法来实现标签与主从基站之间的测距过程,最终完成室内定位。实验结果表明,该改进方案可以有效地减少定位通信次数,假设定位基站有N个,改进算法的通信次数约为传统DS-TWR算法的4/3N,且基站越多,减少次数越多,有很强的工程应用价值。通过减少通信次数可以优化标签功耗过高的问题,使标签功耗节省33.3%;针对传统测距算法中通信冲突的问题,在加入Hash算法后,测距过程中基站标签的通信冲突率降低13%,从而使得系统中标签容纳量增加。

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    12. 基于三周期极小曲面的三维打印全接触鞋垫建模方法
    江超群, 童晶, 郭明灯, 陆荣杰, 陈正鸣
    计算机与现代化    2021, 0 (05): 13-19.  
    摘要183)      PDF (4484KB)(87)    收藏
    全接触鞋垫可以降低足底峰值压力来改善和预防糖尿病足群体的神经性溃疡症状,传统全接触鞋垫设计方法操作复杂,本文提出一种新颖的基于三周期极小曲面(TPMS)的三维打印全接触鞋垫建模方法。通过数据采集、全接触模型构建、模型多孔化3个步骤构建基于TPMS结构的全接触鞋垫,使用三维打印技术生产。首先采集用户脚部模型和目标鞋垫模型。然后通过拉普拉斯变形算法将预制鞋垫模型的下边缘逼近扫描鞋垫,并调整预制鞋垫模型上表面到接近脚底曲面构造出全接触鞋垫模型。最后使用基于Marching Cubes方法的网格重建方法将全接触鞋垫重建为基于TPMS结构的网格模型。实验验证了本文提出的方法可以设计出具有减轻足底峰值压力能力的全接触鞋垫。
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    13. 基于BERT-FNN的意图识别分类
    郑新月, 任俊超
    计算机与现代化    2021, 0 (07): 71-76.  
    摘要182)      PDF (989KB)(79)    收藏
    意图识别分类是自然语言处理领域的一个热点问题,在智能机器人、智能客服中如何根据上下文理解用户意图是一个重点问题,同时也是一个难点问题。传统的意图识别分类主要是采用基于规则、模板匹配的正则化方法或基于机器学习的方法,然而却存在计算成本高、泛化能力差的问题。针对上述问题,本文设计以Google公开的BERT预训练语言模型为基础,进行输入文本的上下文建模和句级别的语义表示,采用[cls]符号(token)对应的向量代表文本的上下文,再通过全连接神经网络(FNN)对语句进行特征提取,为了充分利用数据,本文利用拆解法的思想,将多分类问题转换成多个二分类问题处理,每次将一个类别作为正例,其余类别均作为负例,产生多个二分类任务,从而实现意图分类。实验结果表明,该方法性能优于传统模型,可以获得94%的准确率。
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    14. 基于CPN网络的车辆关键点检测
    张志刚, 游安清
    计算机与现代化    2021, 0 (10): 75-80.  
    摘要177)      PDF (2037KB)(66)    收藏
    针对智慧交通和自动驾驶系统中利用车辆关键点获取车辆3D姿态的需求,提出一种基于CPN网络的车辆关键点检测模型。模型以ResNet50为主干网络,利用U型结构融合深层的语义信息和浅层的空间分辨率信息构建高斯热力图金子塔,随后采用SoftArgmax在高斯热力图中端到端地解码关键点坐标。在20万张的训练集上训练得到车辆关键点检测模型,模型能够同时预测定义的轿车和SUV车型上的78个关键点的坐标和可见性。经测试,在256×256的输入图下预测点的归一化像素误差为1.57,点的可见性预测在召回率为0.95时达到0.96的精确度。实验结果表明基于CPN网络的车辆关键点检测模型精度高,目前已应用于北京、武汉等城市的智慧交通系统中。
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    15. 基于改进鲸鱼优化算法的多无人机围捕
    凌文通, 倪建军, 陈颜, 唐广翼
    计算机与现代化    2021, 0 (06): 1-5.  
    摘要175)      PDF (1931KB)(279)    收藏
    无人机围捕是一项具有挑战性和现实意义的任务,为使无人机可以成功有效地围捕移动目标,提出一种基于动态预测围捕点和改进鲸鱼优化算法的多无人机围捕算法。在环境未知,目标运动轨迹未知的情况下,首先利用多项式拟合预测目标运动轨迹,通过动态预测步数得到预测点,在其周围设置围捕点,然后使用双向协商法为无人机合理分配各个目标点。针对鲸鱼优化算法容易陷入局部最优的缺点,提出基于自适应权重和改变螺旋线位置更新的方法,从而提升算法的开发能力和搜索能力。最终在不同实验环境下进行多次实验仿真,实验结果表明了所提出算法的有效性。
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    16. 基于深度学习的临床心电图分类算法
    刘守华, 王小松, 刘昱,
    计算机与现代化    2021, 0 (08): 52-57.  
    摘要167)      PDF (1215KB)(72)    收藏
    心电图反映了人体心脏健康状况,是临床诊断心血管类疾病的重要依据。随着心电图数量的快速增长,计算机辅助心电图分析的需求愈加迫切,心电图自动分类作为实现计算机辅助心电图分析不可或缺的技术手段,具有重要的医学价值。由于心电信号非常微弱、抗干扰性差,传统心电图分类算法存在测试集上效果好,实际临床应用效果欠佳的问题。为此,本文研究一种基于多导联二维结构的一维卷积ResNet网络结构,通过平移起始点、“加噪”等数据增强手段增 加训练样本多样性,并采用Focal Loss损失函数优化病人个体的心电图分类模型。该模型利用2万条完整的8导联心电图数据,共计34类心电异常事件进行分类实验,取得了0.91的F1值、93.96%的准确率和87.89%的召回率的分类性能。实验结果表明,该心电图分类算法模型具有较优的深层特征挖掘与分类能力,验证了其在心电异常自动分类上的有效性。
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    17. 雷达成像仿真研究综述
    周秀芝, 崔益鹏, 孙忠云
    计算机与现代化    2021, 0 (08): 30-34.  
    摘要165)      PDF (3750KB)(57)    收藏
    用于军事飞行模拟器训练的雷达成像,具有不受时间和空间的限制、可控、保密等特点,在模拟训练中起着重要的作用。本文概述机载火控雷达采用的RBM、DBS、AR这3种主要对地测绘方法,国内外战斗机雷达型号及其成像系统;总结国外雷达成像模拟软件及国内雷达仿真器研发的现状,对已有产品的优缺点、适用范围、所用技术做详细说明;介绍雷达成像模拟的主要方法及实现过程,将目前的雷达成像模拟方法划分为3大类:回波信号模拟、传递函数和雷达图像特征的融合;并预测雷达模拟仿真将向建立通用数据库、扩大成像范围、提高实时性和逼真度的方向发展。
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    18. 融合混合域注意力的YOLOv4在船舶检测中的应用
    赵玉蓉, 郭会明, 焦函, 章俊伟
    计算机与现代化    2021, 0 (09): 75-82.  
    摘要165)      PDF (2297KB)(214)    收藏
    海上船舶检测在海事监管领域发挥着重要的作用,然而由于海上的复杂环境以及船型的多样性,现有的基于卷积神经网络的方法在船舶检测领域难以同时满足高精度和实时的要求。针对复杂环境下海上船舶实时检测困难的问题,提出一种基于YOLOv4的YOLO-Marine模型,该模型将混合注意力机制引入检测网络的backbone部分,首先使用Mosaic方法对船舶数据进行预处理,然后通过K-Means+〖KG-*3〗+聚类得到初始anchor,并在Darknet上实现模型,用真实船舶数据集对模型进行训练和评估。实验结果表明YOLO-marine与YOLOv4相比,将船舶检测任务的mAP提升了2.1个百分点,在保证实时性的同时有效提高了船舶检测的精度,且在小目标和遮挡目标检测方面效果突出。
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    19. 基于K-means算法的轨迹数据热点挖掘算法
    徐文进, 管克航, 马越, 黄海广
    计算机与现代化    2021, 0 (10): 23-28.  
    摘要161)      PDF (1759KB)(130)    收藏
    针对渔船轨迹数据具有时间序列性、数量大的特点,提出一种轨迹热点挖掘算法。该算法克服了K-means算法在渔船轨迹数据上无法捕捉热点分布的缺点。其主要的思想是:首先使用时间维度来处理数据,以置信度和KL散度作为衡量所选取数据的可靠性、正确性依据,从大量的轨迹数据中选取信息含量较高的数据,然后使用K-means聚类算法进行数据的聚类。本文所提出的算法只需要设定显著水平参数a和时间间隔T,算法本身就可通过时间维度处理数据的方法自主完成数据的选择以及置信度、KL散度的计算,并引入聚类有效性度量的方法,使K-means通过自我寻找K值来实现热点挖掘的整个过程。在渔船轨迹数据上进行本文算法与K-means算法的对比实验和数据热力图的参照实验,结果显示本文所提的算法在寻找轨迹数据热点上有优越性和正确性。
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    20. 基于HED网络的快速纸张边缘检测方法
    赵启雯, 徐琨, 徐源
    计算机与现代化    2021, 0 (05): 1-5.  
    摘要159)      PDF (2564KB)(124)    收藏
    HED网络是目前边缘检测性能较好的深度学习网络模型之一,但使用HED网络进行纸张边缘检测时,检测速度较慢,达不到实时性要求。在保证检测精度的前提下,本文提出一种基于HED网络的快速纸张边缘检测方法。将轻量级网络MobileNetV2作为HED主干网,并去除MobileNetV2网络的后2个bottleneck模块和输出通道数较大的卷积层,进一步加快检测速度。此外,去除网络中的池化层,增加一个步长为1的5×5卷积层,提高检测精度。本文制作包含多种情况的纸张数据集MPDS,将本文方法在MPDS上进行训练和测试。实验结果表明,本文提出的模型将ODS和OIS指标分别提高到了0.867和0.876,检测速度可达42.68 FPS,本文方法可以快速准确地进行纸张边缘检测,满足桌面增强系统对纸张检测的要求。
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    21. 基于知识图谱与协同过滤的饮食推荐算法
    耿化聪, 梁宏涛, 刘国柱
    计算机与现代化    2021, 0 (08): 24-29.  
    摘要151)      PDF (920KB)(70)    收藏
    针对传统的基于协同过滤的饮食推荐算法只利用用户-物品评分矩阵,没有考虑物品本身的语义信息而导致推荐精度不高的问题,本文通过构建知识图谱引入菜品间的语义信息作为重要推荐依据,提出一种基于知识图谱嵌入和协同过滤的个性化饮食推荐算法。通过在2个不同的低维连续的向量空间里表示出菜品实体及其关系,计算菜品间的语义相似度,将语义相似度纳入到协同过滤推荐中进行推荐。本文算法加强了对菜品间内部隐性信息的利用,缓解了数据稀疏性和冷启动问题,使得推荐结果更加合理。在饮食数据集上的实验结果表明,本文算法在饮食推荐上效果显著,在召回率、AUC值2项指标方面都有着明显提升。
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    22. 基于改进VGGNet模型的外来入侵植物叶片识别方法
    原忠虎, 王维, 苏宝玲
    计算机与现代化    2021, 0 (09): 7-11.  
    摘要148)      PDF (856KB)(126)    收藏
    针对自然界中不同种类植物的叶片可能存在类间差异小而导致一些边缘轮廓相似的本土植物和外来入侵植物叶片识别错误的问题,提出一种PF-VGGNet模型。常用的VGGNet模型在图像分类上表现优秀,采用顺次连接的结构,可以很好地提取图像的高级语义信息特征,但一些图像浅层的轮廓和纹理特征也对分类起到关键作用。PF-VGGNet模型可以将浅层轮廓和纹理特征与网络深层高级语义信息融合,实现对植物叶片的自动识别。实验结果表明,PF-VGGNet模型对比其它算法在自建的外来入侵植物叶片数据集上取得了较好的识别效果,在训练集和测试集上的准确率分别为99.89%和99.63%。PF-VGGNet可以有效降低因叶片边缘轮廓相近导致识别错误的问题,能够快速识别外来入侵植物叶片,为防治外来植物入侵提供支持。
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    23. 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148)      PDF (1427KB)(243)    收藏
    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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    24. DF-SSD:一种基于反卷积和特征融合的单阶段小目标检测算法
    王良玮, 陈梅, 李晖, 李焕军, 施若, 戴震宇
    计算机与现代化    2021, 0 (06): 18-23.  
    摘要143)      PDF (1801KB)(61)    收藏
    针对经典的单阶段多目标检测算法SSD对小目标物检测效果差的问题,提出DF-SSD算法,其核心技术贡献包括基于反卷积与特征融合的方法和改进后的先验框尺寸计算算法。反卷积与特征融合能够增加浅层特征层的语义信息。改进后的先验框尺寸计算引入了数据集的特点,能有效利用每一个先验框进行训练和预测。改进后的方法DF-SSD与基于SSD改进的R-SSD和RSSD模型相比,具有较高的检测准确率。同时,DF-SSD的检测时间仅是R-SSD的1/2,是DSSD的1/5。改进后的方法在VOC2007和DIOR这2个数据集上的MAP比SSD分别提升了1.4和3.6个百分点。其中ship、vehicle、windmill、cat这4类小目标的MAP分别提升了23.2、12.6、8和4.8个百分点。结果表明:DF-SSD方法有效提高了小目标物的检测正确率,并且具有较快的检测速度。
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    25. 网约拼车出行的乘客车辆匹配及路径优化
    陈玲娟, 寇思佳, 柳祖鹏
    计算机与现代化    2021, 0 (07): 6-11.  
    摘要142)      PDF (1353KB)(58)    收藏
    城市道路拥堵严重及共享理念的盛行带来了拼车出行的兴起。出行线路相似的乘客共乘一辆车,可提高座位利用率、节省费用、缓解交通压力。以带时间窗约束的无换乘多车辆静态拼车问题为研究背景,从车辆使用费、途中走行成本及到达时间窗惩罚成本3个方面建立乘客车辆匹配及路径优化的目标函数,以车辆容量、乘客出发及到达时间窗、路径无迂回、乘客车辆匹配无重叠等限制构建模型约束条件,采用演化策略算法求解问题,根据模型特征设计编码解码规则,解码结果可同时获得车辆乘客匹配关系和走行路径,采用交叉变异操作更新迭代个体种群,进而求得最优解。运用MATLAB求解算例验证了模型可行性及算法有效性,结果表明算法能快速响应静态拼车问题,在较短时间即可给出乘客车辆的先后匹配关系及车辆走行路径,拼车方案相比独自出行能节省更多成本。
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    26. 降低参数规模的卷积神经网络模型压缩方法
    朱雪晨, 陈三林, 蔡刚, 黄志洪
    计算机与现代化    2021, 0 (09): 83-89.  
    摘要141)      PDF (1418KB)(45)    收藏
    针对卷积神经网络模型参数规模越来越大导致难以在计算与存储资源有限的嵌入式设备上大规模部署的问题,提出一种降低参数规模的卷积神经网络模型压缩方法。通过分析发现,卷积层参数量与输入输出特征图数量以及卷积核大小有关,而全连接层参数数量众多且难以大幅减少。通过分组卷积减少输入输出特征图数量,通过卷积拆分减小卷积核大小,同时采用全局平均池化层代替全连接层的方法来解决全连接层参数数量众多的问题。将上述方法应用于LeNet5和AlexNet进行实验,实验结果表明通过使用组合压缩方法对LeNet5模型进行最大压缩后,参数规模可减少97%,识别准确率降低了不到2个百分点,而压缩后的AlexNet模型参数规模可减少95%,识别准确率提高了6.72个百分点,在保证卷积神经网络精度的前提下,可大幅减少模型的参数量。
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    27. 基于改进CHI和TF-IDF的短文本分类的研究
    代继鹏, 邵峰晶, 孙仁诚
    计算机与现代化    2021, 0 (06): 6-11.  
    摘要133)      PDF (941KB)(76)    收藏
    为提高对数据量较少的短文本分类效果,有效降低特征空间的特征维度,本文针对传统CHI统计方法和TF-IDF权重计算方法的缺点,提出一种新的类词因子改进特征选择方法,用来提高分类准确性。对于传统CHI统计方法对低频词敏感、TF-IDF权重计算方法忽略特征项在类别间和类别内分布情况,通过引入类词因子来改进传统CHI统计方法和TF-IDF权重计算方法,并将两者结合使用,减少低频词带来的干扰。同时考虑类内和类间特征词分布的特殊情况,使用XGBoost分类算法将提出方法用在数据量少且文本短的话题文本分类实验中,实验结果表明,与传统的CHI和TF-IDF方法相比,加入类词因子的特征选择方法提高了在平衡和非平衡语料集上的分类准确性,大幅度降低了对内存的占用。
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    28. 基于生成式对抗网络的拟态蜜罐特征生成方法
    刘祎豪
    计算机与现代化    2021, 0 (07): 120-126.  
    摘要131)      PDF (1240KB)(47)    收藏
    拟态蜜罐借鉴生物拟态博弈思想,是一种综合运用“蜜罐模拟服务特征”的保护色机制和“服务模拟蜜罐特征”的警戒色机制进行诱骗博弈的动态蜜罐技术,其核心策略是特征生成与演化。生成式对抗网络(GAN)则是一种特征生成方法,它通过生成器与判别器之间的对抗博弈,使生成器生成的数据达到“以假乱真”的效果,其对抗博弈的思想与拟态蜜罐思想极为相近。本文提出一种基于生成式对抗网络的拟态蜜罐特征生成方法MMHP-GAN(Mimicry honeypot-GAN),通过对MMHP-GAN的结构及参数优化训练,产生真假难辨的蜜罐或服务新特征。实验表明,通过该方法生成的特征数据进行演化,服务可以有效抵抗攻击,并且通过对比,本文的方案要优于当前已有的特征生成方案。
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    29. 基于三角剖分算法的BIM模型高精度显示方法
    王坭, 王淑营, 史海欧, 袁泉
    计算机与现代化    2021, 0 (09): 57-62.  
    摘要128)      PDF (3033KB)(41)    收藏
    BIM模型在Web前端的渲染问题是BIM技术在实际应用中的重要问题,利用三角面片来加快模型前端渲染效率(模型轻量化)是该问题的解决方案。根据Revit二次开发技术中BIM模型的三角面片网格平均质量系数较低的问题,针对BIM模型轻量化和基于Web端共享的应用需求,提出结合Revit二次开发和Delaunary剖分算法的改进算法。通过在Revit二次开发得到的BIM模型原始点上增加点,使得原始点与增加的点按照B-W算法符合Delaunay准则,生成更为精细的三角面片,同时避免了域外三角形的产生,改进了算法实际应用效果。实验结果表明改进算法得到的三角面片的网格平均质量系数和网格关联质量系数相较于原始算法均有提高。最后设计利用WebGL将BIM模型按照优化算法生成的三角面片的方式进行渲染,实现BIM模型在Web端的渲染,验证该方法的有效性。
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    30. 基于分解和向量的多目标鲨鱼优化算法
    李宏伟
    计算机与现代化    2021, 0 (09): 43-50.  
    摘要127)      PDF (1397KB)(57)    收藏
    为了提高多目标鲨鱼算法在收敛速度和解集的分布性,提出一种基于分解和向量的多目标鲨鱼优化算法(DVMOSSO)。首先针对基本鲨鱼算法收敛性和多样性难以平衡的问题,通过在精英集采过程中,用参考向量计算角度惩罚距离标量值来平衡目标空间中解的收敛性和多样性。除此之外,针对基本鲨鱼算法在迭代后期易早熟收敛,陷入局部最优的缺陷,采用高斯变异策略重新初始化粒子,同时在精英解集中采用多项式变异来增加种群的多样性。最后,为了验证本文所提算法的有效性,将本文所提的DVMOSSO算法与NSGAII-DS、MOEA/D、MMOPSO、MOSSO和dMOSSO算法在标准测试函数上进行对比实验,实验结果表明本文所提算法具有良好的收敛性和分布性,算法收敛精度更高,寻优能力更强。
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    31. 基于大数据技术的人才智能推荐方法
    魏云东
    计算机与现代化    2021, 0 (07): 60-64.  
    摘要122)      PDF (1586KB)(65)    收藏
    复杂多样的岗位信息使得很多求职人员很难查找到适合自己的岗位信息,为了提高人力资源的推荐质量,本文基于梯度提升树和混合卷积神经网络设计一种有针对性的人才市场推荐模型。利用流式分布式方法收集求职人员信息并将其转换为可用于算法分析的独热编码,使用梯度提升树提取求职人员特征。混合卷积神经网络在经过训练之后可实现有针对性的人才推荐。本文模型与不结合梯度提升树的混合卷积神经网络、结合梯度提升树的卷积神经网络相比,在召回率和F1-Score上分别提高了9.78%和10.1%。这说明,结合梯度提升树的混合卷积神经网络算法能够有效提高人力资源的推荐质量。
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    32. 基于高程归一化的布料模拟滤波算法
    陈曦亮, 王雪, 毕晓伟
    计算机与现代化    2021, 0 (05): 6-12.  
    摘要121)      PDF (4346KB)(83)    收藏
    点云的滤波处理是LiDAR数据处理中一个非常重要的环节,即分离出点云数据中的地面点和非地面点,为后续的数据处理打下基础。本文在传统的渐进式数学形态学滤波和布料模拟滤波方法的基础上,考虑到渐进形态学滤波对于地面点分离的效果尚可,也就是能基本保留所有的地面点,但由于其地形的自适应性较弱,高差阈值随着地形坡度的变化也有着不稳定性使得一部分非地面点容易被当成地面点,而布料模拟滤波算法具备运行效率高的优点,且布料模拟滤波在地形平坦地区的滤波效果较地形起伏大的地区滤波效果更好。因此在渐进形态学滤波结果的基础上建立目标区域的粗DEM栅格数据,然后对目标区域点云数据中各点的高程值进行一个归一化处理,消除目标区域中地形有起伏的因素给布料模拟滤波结果带来的影响。最后采用ISPRS官方网站的3组标准数据样本的实验结果表明,相比于传统的渐进式形态学滤波的结果其I类误差降低,相比于未进行归一化过程的布料模拟滤波算法的结果其II类误差降低,而其总误差均降低,达到较好的滤波效果。
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    33. 主动迁移学习的海上任意方向船只目标检测
    苏浩, 丁胜, 章超华,
    计算机与现代化    2021, 0 (09): 21-30.  
    摘要120)      PDF (8991KB)(56)    收藏
    在基于深度学习的遥感图像目标检测任务中,船只目标通常呈现出任意方向排列的特性,而常见的水平框目标检测算法一般不能满足此类场景的应用需求。因此本文在单阶段Anchor-Free目标检测器CenterNet的基础上加入旋转角度预测分支,使其能输出旋转边界框,以用于海上船只目标的检测。同时针对海上船只遥感数据集仅有水平边界框标注,无法直接适用于旋转框目标检测,且人工手动标注旋转框标签成本较高的问题,提出一种主动迁移学习的旋转框标签生成方法。首先,提出一种水平框-旋转框约束筛选算法,通过水平真值边界框来对旋转预测框进行监督约束,筛选出检测精度较高的图像加入训练集,然后通过迭代这一过程筛选出更多的图像,最后通过标签类别匹配,完成对数据集的旋转框自动化标注工作。本文最终对海上船只遥感图像数据集BDCI中约65.59%的图片进行旋转框标注,并手动标注部分未标注的图片作为测试集,将本文方法标注的图片作为训练集进行验证,评估指标AP50达到90.41%,高于其他旋转框检测器,从而表明本文方法的有效性。
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    34. 基于粒子群遗传算法的智能组卷策略
    陈春燕, 刘梦赤
    计算机与现代化    2021, 0 (08): 16-23.  
    摘要115)      PDF (1928KB)(70)    收藏
    在线考试摒弃了传统纸质考试固有的缺点,在网络教育领域里获得了非常广泛的应用。人工智能化考试组卷,是完成在线考试高效性的重要技术之一。组卷问题,是多发展目标的组合优化问题,一般来说具备数个解。人工智能算法对于寻找此类问题的最优解具有明显优势。本文首先分析和研究目前主流的智能组卷算法,并结合组卷的有关原理及数学实验模型,提出一种基于粒子群遗传算法的智能组卷策略,将群体中的粒子和个体极值、群体极值进行遗传算法中的交叉操作与粒子本身展开变异操作,同时通过自适应调节交叉概率和变异概率、分段实数编码等方式,提升算法性能。最后经过对比实验验证该算法的优势。
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    35. 基于改进SRGAN的OFDM信道估计方法
    金龙, 吴游, 张泳翔
    计算机与现代化    2021, 0 (10): 112-118.  
    摘要114)      PDF (1126KB)(66)    收藏
    在正交频分复用(OFDM)系统的信道估计过程中,传统信道插值算法是建立在假设导频附近处的估计值存在关联的基础上,当信道特征因无线信道的时变、频变特性而不连续时,估计结果将不理想。针对这一问题,本文引入超分辨率重建模型SRGAN的改进模型——SRWGAN,替代信道估计中的插值处理。在SRWGAN模型中,将导频处的最小二乘(LS)估计值类比于低分辨率图像中的像素点,先通过卷积网络提取信道特征,再通过多个残差网络学习映射关系,然后经上采样层放大,最后通过判别网络WGAN不断判别并提升估计效果。实验结果表明,基于SRWGAN的信道估计效果优于传统的信道估计算法,且与同类型的SRCNN模型相比,同等条件下,当误码率相同时,信噪比(SNR)提升约3 dB,当MSE值相同时,SNR提升约5 dB。
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    36. 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113)      PDF (969KB)(79)    收藏
    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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    37. 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108)      PDF (1012KB)(93)    收藏
    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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    38. 基于排序学习算法的智能检索系统
    王镇宇, 郑扬飞
    计算机与现代化    2021, 0 (10): 35-40.  
    摘要107)      PDF (1072KB)(115)    收藏
    本文旨在解决数据资产管理系统中信息检索效率低、检索结果准确率低下的痛点,基于排序学习算法构建智能检索系统,提升检索结果和用户请求的相关性。对排序学习算法理论进行研究,对常用的排序学习算法进行相关优化,将分类问题扩展到文本排序问题之上,定义相关的目标函数及损失函数,使用机器学习的方法来提升检索结果的准确度。基于垂直分布式搜索引擎技术及排序学习算法构建智能检索系统,通过相关性工程提升检索请求转化的效率。实验表明本系统可以在优化检索速率的基础之上,提升检索语句与返回结果之间的相关性和检索的准确度。
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    39. 一种基于Inf-ProA框架的能力满足度计算方法
    樊志强, 曹江, 牛婵, 王丽婷
    计算机与现代化    2021, 0 (06): 12-17.  
    摘要107)      PDF (743KB)(63)    收藏
    能力满足度是衡量系统建设意义和作用的重要指标,基于体系结构框架进行能力满足度分析,能够实现在系统设计阶段对能力满足程度的分析判断,避免早期分析不足导致后期建设成本的增加。本文提出一种基于信息主导的体系结构(Inf-ProA)框架的能力满足度计算方法。该方法首先构建一种面向能力的核心体系结构要素追踪关系元模型,然后设计核心体系结构要素的权重计算方法以及满足度计算方法,并基于核心要素的权重、满足度值以及追踪关系链提出一种能力满足度计算方法。最后,对该方法使用应用案例进行了实验验证,实验结果表明该方法能够有效地对能力满足度进行分析。
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    40. 智慧农业中时序数据组合预测模型
    陈晓雷, 王星星, 申浩阳
    计算机与现代化    2021, 0 (09): 121-126.  
    摘要106)      PDF (1340KB)(35)    收藏
    智慧农业是实现农业精准化的技术解决方案,智慧农业系统可以实时监测植物生长的各类环境参数,并可以应用相应的预测模型来模拟农作物生长环境的变化趋势,为科学决策提供依据。近年来有很多学者提出了时间序列的预测模型算法,在预测稳定性方面取得了不错的效果。为了进一步提升时间序列的预测精度,提出一种基于差分整合移动平均自回归模型和小波神经网络的组合预测模型。该组合模型结合2个单项模型优点,用差分整合移动平均自回归模型来拟合序列的线性部分,用小波神经网络来校正其残差,使其拟合曲线更接近于实际值,采用温室内的历史温度数据来验证该组合模型的精确度,最后将组合模型与传统预测模型的预测结果进行对比。结果表明,该组合模型用于温室温度预测的精确度更高,拟合效果更好,相比于传统模型预测算法计算效能提高了20%左右。
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