计算机与现代化

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1. 老年人跌倒检测技术研究综述

王梦溪, 李峻

计算机与现代化 2024, 0 (08): 30-36. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.08.006

摘要（295）

PDF（pc）（2530KB）（186）

随着我国老龄化程度加剧，空巢独居老人所占比重明显上升，适老化设备越来越受到人们的关注。家庭环境下，由于无人看护、年龄增加以及突发疾病等一系列客观或主观原因导致的老年人跌倒已经成为威胁老年人健康的主要原因之一。因此，实时监测老年人的居家行为，对摔倒行为及时做出检测和预警，在一定程度上可以保障老人的生命安全，降低老年人由于意外跌倒所带来的生命健康风险。本文在对近几年跌倒检测方法研究进行广泛调研的基础上，根据数据获取所使用的不同类型传感器，将跌倒检测技术主要分成2类：非视觉跌倒检测方法和视觉跌倒检测方法。总结介绍了不同跌倒检测方式的系统构成，探讨了国内外最新的相关研究成果，并对其方法特点和实际应用进行了讨论。随着近几年深度学习技术的快速蓬勃发展，本文对基于深度学习的跌倒检测方法进行了重点调研，对相关算法原理及研究成果进行了深入分析与总结。此外，本文还介绍了常用的公开跌倒检测数据集，包括它们的规模和存储格式等特性，最后本文对跌倒检测技术近年来已取得的进展和未来的发展趋势分别进行总结和展望，并提出了不同方面的合理发展建议。

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2. 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（233）

PDF（pc）（1534KB）（185）

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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3. 手势识别与交互综述

魏嘉焜, 王家润

计算机与现代化 2024, 0 (08): 67-76. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.08.012

摘要（224）

PDF（pc）（1322KB）（170）

手势识别与交互技术是人机交互技术与人工智能技术前沿研究的基石任务。该任务以计算机和设备协同工作识别、处理手势信息并给出与手势相对应的机器操作为主要目标，融合应用了动作捕捉、图像处理、图像分类、多端协同交互工作等多项技术，是支撑指挥控制系统、机器人交互、医疗操作等当下前沿智能交互工作与人机交互工作的有力保障。目前，手势识别与交互的相关研究已经日渐成熟，应用领域广泛、应用场景丰富。本文主要对手势识别与交互的相关技术和硬件发展做出综述。首先，全面梳理手势识别与交互技术的研究进展，同时对手势识别的关键步骤进行归类描述；其次，分类阐述用于三维手势交互的当前主流手势识别深度传感器的相关工作；随后，对三维手势识别的真实感识别技术进行剖析和讨论；最后，分析手势识别与交互技术中存在的不足与亟待改进的问题，提出融合深度学习、模式识别等前沿技术与有可行性的研究思路和方法，对该领域未来的研究方向、技术发展和应用领域做出预测和展望。

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4. 基于I-ConvNeXt的GAN生成人脸图像鉴别方法

肖梦思1, 吴建斌1, 涂雅蒙1, 袁林锋2

计算机与现代化 2024, 0 (04): 38-42. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.04.007

摘要（196）

PDF（pc）（3317KB）（126）

摘要：为鉴别社交网络中人脸图像的真假，在ConvNeXt基础上提出一种针对生成式对抗网络（Generative Adversarial Networks, GAN）生成人脸图像的鉴别方法。该方法以ConvNeXt网络结构为主体，利用人脸图像的颜色特征和空间纹理特征，采用多颜色空间多通道组合输入（Multichannel Input, MCI），扩大网络的学习范围；同时引入通道注意力机制和空间注意力机制来凸显真假人脸图像在颜色分量和纹理特征上的差异，进而实现生成人脸图像和真实人脸图像的检测与识别。实验结果表明,使用改进后的ConvNeXt （Improved ConvNeXt, I-ConvNeXt）网络结构对GAN生成人脸图像的识别准确率达到了99.405%，与原ConvNeXt算法相比，平均准确率提高了1.455个百分点。该结果验证了所提方案的可行性、合理性。

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5. 基于大模型的设备故障知识图谱自动构建方法

张昆1, 张永伟1, 吴永城1, 张笑文2, 翟世臣2

计算机与现代化 2024, 0 (11): 46-53. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.11.008

摘要（166）

PDF（pc）（5470KB）（130）

故障运维是当前工业生产领域的一个重要研究主题。基于故障知识图谱的故障预测、故障诊断、智能问答等研究都已经得到了较大的发展和应用，然而，高质量的故障知识图谱是这些方法开展的基础。考虑到传统的知识图谱构建技术需要对原始数据进行数据预处理、实体识别、关系抽取以及实体对齐，为了提高知识图谱构建效率，本文的工作聚焦于利用大语言模型（Large Language Model， LLM）对故障运维数据进行无监督知识抽取，设计并实现一种基于大模型的大型故障知识图谱的自动构建方法。该方法主要包含2个部分：1）2种面向故障知识图谱构建的zero-shot Prompt，这些Prompt能够引导大语言模型对故障知识图谱进行概念层的生成和元素层的知识抽取，以RDF语法进行表征和输出； 2）一种基于大语言模型的知识图谱构建方法，该方法可以通过zero-shot Prompt引导大语言模型对故障运维数据进行知识抽取，并以迭代的形式完成大型故障知识图谱的构建。实验结果表明本文提出的方法具有一定的科学性和有效性。

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6. 基于图像的群体情绪识别综述

高帅鹏, 王怡凡

计算机与现代化 2024, 0 (08): 98-107. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.08.016

摘要（160）

PDF（pc）（1434KB）（114）

近年来，基于图像的群体情绪识别受到了广泛关注，其旨在准确判断不同场景不同数量人群下群体的整体情绪状态。由于群体情绪识别涉及图像中人脸情绪特征、场景特征、人体姿态特征等多种群体情绪线索的分析和融合，使得该领域十分具有挑战性。现阶段该领域缺少相关综述性的文章对现有的研究进行整理，从而更好地进行下一步的研究。本文对该领域内不同情绪线索和不同处理方式的群体情绪识别模型进行细致梳理和分类；同时回顾并分析现有模型的处理方法和特点，整理不同融合方式的模型以及该领域的主流数据库；最后，针对该领域的发展进行简要总结和展望。

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7. 基于知识图谱增强大语言模型双碳领域服务

齐俊1, 2, 曲睿婷2, 教传铭2, 周巧妮2, 郭彦良3, 覃文军3

计算机与现代化 2024, 0 (09): 8-14. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.09.002

摘要（149）

PDF（pc）（1796KB）（133）

随着大语言模型的不断发展，其已经在很多领域中得到了广泛的应用。由于大语言模型缺乏双碳领域的知识，直接将大语言模型应用于双碳领域，回复结果准确性偏低。因此，采用构建双碳知识图谱作为知识库的方法，来增强大语言模型在碳达峰碳中和领域中的应用。采用LoRA方法对大语言模型进行微调，提高模型对碳达峰碳中和领域关键词的提取能力，构建双碳知识图谱作为本地知识库为模型提供双碳领域知识，将知识作为问题的上下文，让大语言模型学习，并设计提示工程辅助模型生成回复，最后对回复进行效果评估。实验结果表明，与直接使用大语言模型相比，基于知识图谱增强大语言模型双碳领域服务的方法，在碳达峰碳中和领域的智能化回复结果准确率高，为碳达峰碳中和领域建设提供了有效助力。

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8. 一种基于联合加权和截断的毫米波大规模MIMO信道估计

张志能, 黄学军

计算机与现代化 2024, 0 (04): 1-4. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.04.001

摘要（141）

PDF（pc）（1413KB）（176）

摘要：提出一种联合加权和截断核范数的毫米波大规模多输入多输出（MIMO）信道估计算法。针对毫米波大规模MIMO信道估计问题中训练和反馈开销大的问题，首先利用毫米波信道天线角度域稀疏的特性，把信道估计问题转化为低秩矩阵恢复问题。采用一种有效而灵活的秩函数——联合加权截断核范数作为核范数的松弛，构造出一种新的矩阵恢复模型用于信道估计问题，以最小化加权截断核范数为优化目标，并利用交替优化框架求解。仿真结果表明，该方法可以有效地提高信道估计的精度，并且具有可靠的收敛性。

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9. 基于YOLOv5改进算法的海洋水下垃圾检测方法

庞梅, 汪珙, 詹泳, 黄哲法

计算机与现代化 2024, 0 (07): 120-126. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.07.018

摘要（133）

PDF（pc）（3845KB）（129）

针对水下图像采集存在的光线不足、低分辨率、物体识别不清和小目标较多等局限性导致现有的目标检测算法效果不佳的问题，提出一种基于YOLOv5改进的水下垃圾目标检测算法，以达到更快速更准确地检测和清除海洋水下塑料垃圾的目标。所提算法使用限制对比度自适应直方图均衡化CLAHE预处理方法来增强数据特征，降低特征提取的难度，提高检测精度；引入无参注意力机制SimAM和更换轻量级卷积方法GSConv，在增强网络提取能力的同时减少模型计算量；同时增加多尺度特征融合检测，解决水下垃圾碎屑小目标定位困难的问题。基于自建的真实水下环境垃圾数据集MarineTrash对改进的算法进行充分实验，结果表明，改进的方法具有良好的表现，其中精度提高了4.3个百分点，mAP提高了3.5个百分点，GFLOPs降低了0.3，模型权重仅为13.9 MB，比基线降低了0.6 MB。基于YOLOv5改进的水下垃圾检测算法的研究对于在自主式水下机器人（AUVs）中部署安装探测器，以实现对海洋水下垃圾的检测和自动清除，维护海洋生态系统提供了充分的技术支撑。

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10. 一种使用ChatGPT的源代码安全漏洞检测方法

余里辉, 胡少文, 黄浪鑫, 罗澍寰

计算机与现代化 2024, 0 (04): 88-91. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.04.015

摘要（129）

PDF（pc）（3675KB）（148）

摘要：随着软件及信息系统的安全问题越来越突出，作为重要组成部分，源代码的安全是最底层的关键点，如何快速准确地对源代码进行安全漏洞检测显得尤为重要。本文提出一种基于ChatGPT的源代码安全漏洞检测方法，利用ChatGPT在自然语言处理领域的优势，将源代码转换为自然语言形式，然后利用ChatGPT对其进行处理，识别潜在的安全漏洞。该方法可以检测出多种类型的安全漏洞，如不安全的设计、SQL注入等。通过在公开数据集的源代码上进行安全漏洞检测的实验分析，验证了该方法的优越性和准确性。

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11. 基于LoRA高效微调通用语言大模型的文本立场检测

韩霄龙, 曾曦, 刘锟, 尚钰

计算机与现代化 2025, 0 (01): 1-6. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2025.01.001

摘要（129）

PDF（pc）（2429KB）（116）

立场检测是自然语言处理中的一个关键任务，它基于文本分析来判断作者的立场。文本立场检测方法从早期的机器学习方法过渡到BERT模型，然后发展到最新的大语言模型，如ChatGPT。由于受限于ChatGPT的闭源特性，本文利用国内开源的ChatGLM3模型，提出一种文本立场检测模型ChatGLM3-LoRA-Stance。为了将大模型有效地应用于专业垂直领域，采用LoRA这一高效的微调方法。与P-Tuning V2相比，LoRA更能适应本文中的零样本和少样本文本立场检测任务。使用公开的VAST数据集对ChatGLM3模型进行微调，评估现有模型在零样本和少样本场景中的性能。实验结果显示，ChatGLM3-LoRA-Stance模型在零样本和少样本检测任务上，F1得分均显著高于其他模型。因此，研究结果凸显了大语言模型在文本立场检测任务上的潜力，并表明使用LoRA高效微调技术能够显著提升ChatGLM3大语言模型在文本立场检测任务中的性能。

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12. 基于AHP-CNN的加密流量分类方法

游嘉靖1, 2, 何月顺1, 何璘琳1, 钟海龙1, 2

计算机与现代化 2024, 0 (04): 83-87. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.04.014

摘要（127）

PDF（pc）（895KB）（145）

摘要：为了解决现有方法在加密流量特征提取方面不够充分的问题，本文提出一种基于自注意力混合池化卷积神经网络（Attention-based Hybrid Pooling Convolutional Neural Network， AHP-CNN）的加密流量分类方法。该方法对卷积神经网络（Convolutional Neural Network， CNN）的池化层进行改进，以并联形式将平均池化层和最大池化层相结合，形成双层同步池化的模式，从而实现对网络加密流量整体特征和局部特征的捕捉。再将自注意力模块嵌入到模型中，增强模型对于加密流量特征依赖关系的提取，从而更加精准地对加密流量进行分类。实验结果表明，本文所提出的网络模型在识别加密流量的准确率方面有着显著提升，并且F1分数达到了0.94以上。本文为网络加密流量分类提供了一种更为有效且精确的方法，有助于提升网络安全领域的研究与应用能力。

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13. 隐性角色下的协同推荐算法

于天一, 李剑锋, 陈海龙, 翟军

计算机与现代化 2024, 0 (09): 1-7. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.09.001

摘要（126）

PDF（pc）（1594KB）（125）

本文以改善算法效果为目标，从用户的心理需求出发，定位用户的隐性角色群体，来对个性化的推荐算法展开研究。从理论的角度来看，本文研究有效保证了推荐系统的多样性要求，并在一定程度上提升了算法的准确性，针对偏好演化现象扩展隐性偏好的相关理论，通过在现实数据中的验证，实验结果显示多项实验评价指标得到显著提升，不仅为推荐系统提供了理论基础和借鉴作用，还能提高推荐结果的准确率，具有广泛的应用前景。从实践的角度来看，本文对用户的分类不再局限于普通的社会属性，能够更深层次地挖掘出用户的心理需求，得到更准确、多样的推荐结果，提高用户的满意度，改善用户体验，而企业则可以引导用户的兴趣变动，提高用户的忠诚度和价值，改善用户生命周期，提高企业利润。

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14. 基于图像分类的自动绘画心理分析方法

赵小明, 潘婷, 刘伟锋

计算机与现代化 2024, 0 (08): 92-97. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.08.015

摘要（122）

PDF（pc）（3358KB）（103）

绘画心理分析广泛应用于心理问题的发现和精神障碍的治疗中。房树人测试是最具代表性的绘画心理分析方法，通过画者绘制的房屋、树木和人物，投射个体的心理状态。相比于问卷式心理筛查，房树人测试具有非语言性、投射性、创造性等优势，能有效地突破被测者的心理防御。目前，房树人测试是由咨询师实施并进行评定，在大规模的心理筛查中耗时较长，而且评定结果会受到咨询师的经验和主观性的影响。因此，建立一种自动化方法来提高房树人测试的客观性、可靠性和效率是必要的。本文基于心理状态和绘画特征之间的关系提出一种自动的房树人测试绘画筛查方法。本文提取画面的面积、位置、阴影等关键特征，并将这些特征组合构建绘画分类器。该方法可有效地筛查出负向绘画，以便进一步地诊断和治疗。同时本文收集来自高校心理咨询中心的房树人测试绘画并制作房树人数据集以进行实验，实验结果表明了该方法的优越性和应用价值。

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15. 基于STAGCN-Informer时空组合模型的风电功率预测方法

杨绍祖1, 2, 王海程1, 2, 吴金雅1, 2, 马纪颖1, 2

计算机与现代化 2024, 0 (07): 13-20. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.07.003

摘要（121）

PDF（pc）（3491KB）（109）

：针对风电功率预测中，空间信息受时空波动性和随机性影响无法有效提取，导致预测精度不足的问题，提出一种基于变分模态分解（Variational Mode Decomposition，VMD）、融合时空注意力图卷积网络（Spatiotemporal Attention Graph Convolutional Network， STAGCN）和改进Informer的组合模型（STAGCN-Informer-DCP）。首先运用VMD对原始特征进行模态分解，提取出不同时间尺度上的特征信息。同时利用北方苍鹰算法（Northern Goshawk Optimization， NGO）优化VMD的核心参数（惩罚因子和K值）选择。其次，利用融合时空注意力的STAGCN模块动态捕捉目标风机与近邻相似风机的时空特征，并将其与原始的信号分量融合获得携带空间尺度信息的特征向量。最后使用改进的Informer模型提取时序上下文的长期依赖关系，并实现多步输出预测。实验结果表明，该组合模型能较好地捕捉动态时空依赖，并有效提高了中长期风电预测的准确度。

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16. 基于模态类别的多模态信息处理与融合综述

黄文栋, 王怡凡

计算机与现代化 2024, 0 (07): 47-62. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.07.008

摘要（121）

PDF（pc）（1939KB）（115）

随着人工智能和深度学习技术的不断发展，多模态信息处理与融合领域的相关研究受到了研究者们的广泛关注。本文总结多模态信息处理的发展历史和里程碑式的工作，以及多模态融合策略和模型。根据模态类别的不同，分类整理多模态信息处理与融合的主流数据集。以模态类型作为分类标准，本文系统地梳理多模态信息处理与融合的研究进展，强调不同模态之间的区别，并将多模态信息处理与融合分为：视听处理与融合、声文处理与融合、视觉-文本处理与融合和视觉-音频-文本处理与融合4种类别，对不同输入模态的处理融合方法与模型进行详细的研究。最后针对多模态处理与融合领域的发展进行总结与展望。

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17. 基于CE-YOLOv5s的安全帽检测算法

王志波, 马晗, 冯锦梁, 刘国名

计算机与现代化 2024, 0 (04): 55-59. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.04.010

摘要（115）

PDF（pc）（2091KB）（116）

基于CE-YOLOv5s的安全帽检测算法
王志波，马晗，冯锦梁，刘国名
（东华理工大学信息工程学院，江西南昌 330013）
摘要：在环境复杂的施工现场，存在较多危险因素，保护工人的生命安全成为焦点。由于施工现场杂乱的环境和固定的信息采集点，使得安全帽佩戴检测存在漏检和错检问题。因此本文提出一种基于CE-YOLOv5s的安全帽检测算法。该算法将SE注意力机制与C3模块融合，将原网络中C3模块替换，给关键特征赋予更高的权重，抑制一般特征。将一种基于双向特征金字塔网络（BiFPN）的对象检测神经网络引入，同时进行向上和向下的特征融合，为每一个通道添加额外权重，更好地保留低分辨率图像下的细节信息；引入SIoU损失函数，提高边界框定位准确度，加快收敛速度。实验结果表明，改进后的网络模型在精确率、召回率、mAP@0.5和mAP@0.5：0.95上有明显提升，有效提高了安全帽的检测精度，并改善了对杂乱背景下的小目标和被遮挡目标的检测准确率。将本文算法应用于施工场地可以及时检测工人是否做好保护措施，更好地保护工人的生命安全。

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18. 基于改进GWO的多无人机三维协同航迹规划

焦健, 纪元法, 孙希延, 伍建辉, 梁维彬

计算机与现代化 2024, 0 (10): 1-6. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.10.001

摘要（113）

PDF（pc）（2694KB）（116）

针对GWO算法求解多无人机协同航迹时存在协同性差、易陷入局部最优、收敛速度慢以及求解精度差的问题，提出一种基于改进GWO的多无人机三维协同航迹规划方法。首先，建立多无人机三维协同航迹规划数学模型，以消耗代价、高度代价、威胁代价、空间约束、时间约束5者的加权和以及惩罚项作为目标函数；其次，利用贪心算法和Tent映射相结合的方法来提高种群适应度，并保留种群的多样性来减小陷入局部最优的可能性；再改进收敛因子来提高算法收敛速度；然后，设计一种动态权重位置更新方法来提高算法的探索和开发能力；最后，将改进的GWO算法应用于多无人机航迹规划问题求解。与GWO算法和CSGWO算法对比的仿真结果表明，所提出的改进GWO算法在求解精度上分别提高了64.8%和16.7%，在收敛速度上分别提升了28.5%和25.4%，并且协同能力明显优于对比算法。

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19. 结合知识追踪和图卷积的知识概念推荐

王妍, 丛鑫, 訾玲玲

计算机与现代化 2024, 0 (08): 17-23. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.08.004

摘要（112）

PDF（pc）（1848KB）（94）

科技的创新发展使得在线教育平台蓬勃发展，提供了海量的教育资源，每类教育资源中包含丰富的知识概念。目前的研究主要集中在知识图谱的个性化课程资源推荐，容易受到数据稀疏问题的影响难以进行扩展。针对难以将学习者的学习状态和学习资源进行有效匹配的问题，提出模型KT-GCN (Knowledge Tracing-Graph Convolutional Network)。首先，使用知识追踪对学习者的知识水平进行整体建模，获取学习者当前的学习状态；然后，使用图卷积网络进行路径编码，获取适应于学习者的学习路径，利用TransE方法和多跳路径进行路径选择；最后，再进行预测评分获得最匹配的学习资源推荐列表。为了验证该模型的性能，在多个数据集上与基线模型进行对比实验，并进行相应的消融实验验证模型各组件的性能。

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20. 基于DNN与注意力机制的推荐算法模型

周超, 丛鑫, 訾玲玲, 肖谷平

计算机与现代化 2024, 0 (06): 1-7. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.06.001

摘要（109）

PDF（pc）（916KB）（134）

摘要：为解决因子分解机在提取高阶组合特征的缺陷问题，更好地学习到更多有用的特征信息，尝试用因子分解机提取交叉特征，并结合注意力网络、深度神经网络和多头自注意力机制等方法，从低、高阶组合特征中学习关键特征信息，最后根据不同阶的组合特征的重要性加权融合得到结果，以预估广告点击率。实验主要基于广告数据集Criteo展开，并在MovieLens数据集上进行类比实验，验证所提出算法模型的有效性，实验结果显示，本文提出的算法模型相较于基准模型，在2个数据集上的AUC指标提升分别有2.32个百分点和0.4个百分点。

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21. 基于AP聚类算法的联邦学习聚合算法

敖博超, 范冰冰

计算机与现代化 2024, 0 (04): 5-11. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.04.002

摘要（108）

PDF（pc）（1628KB）（138）

摘要：在传统的联邦学习中，多个客户端的本地模型由其隐私数据独立训练，中心服务器通过聚合本地模型生成共享的全局模型。然而，由于非独立同分布（Non-IID）数据等统计异质性，一个全局模型往往无法适应每个客户端。为了解决这个问题，本文提出一种针对Non-IID数据的基于AP聚类算法的联邦学习聚合算法（APFL）。在APFL中，服务器会根据客户端的数据特征，计算出每个客户端之间的相似度矩阵，再利用AP聚类算法对客户端划分不同的集群，构建多中心框架，为每个客户端计算出适合的个性化模型权重。将本文算法在FMINST数据集和CIFAR10数据集上进行实验，与传统联邦学习FedAvg相比，APFL在FMNIST数据集上提升了1.88个百分点，在CIFAR10数据集上提升了6.08个百分点。实验结果表明，本文所提出的APFL在Non-IID数据上可以提高联邦学习的精度性能。

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22. 基于改进YOLOX的输电线路故障检测算法

吴恒锋, 侯兴松, 王华珂

计算机与现代化 2024, 0 (05): 5-10. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.05.002

摘要（108）

PDF（pc）（2405KB）（156）

摘要：电力系统是国民生活的重要基础，对输电线故障进行智能检测具有重大的社会和经济价值。针对输电线故障检测场景缺少公开数据集，同时存在多个尺度目标时检测效果差、高IoU检测框难以获取等问题，本文提出一种基于YOLOX的输电线故障检测算法。本文通过采集和仿真建立输电线故障检测数据集，然后在YOLOX特征融合机制的基础上，提出基于空洞卷积的自适应多尺度特征融合方法，实现多尺度特征的更有效利用，最后提出一种新的损失函数，可以有效提高网络对高IoU检测框的优化能力并解决样本不平衡问题，显著提高检测精度。实验结果表明，在本文的数据集中，本文所提的算法在保证实时性的同时，mAP50:95依然能达到67.48%，超过了EfficientDet、YOLOV5等经典算法。

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23. 基于改进XGBoost模型的网络入侵检测研究

苏凯旋

计算机与现代化 2024, 0 (06): 109-114. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.06.018

摘要（107）

PDF（pc）（472KB）（111）

摘要：为了提升传统的网络入侵检测模型的检测准确性和实用性，本文提出一种基于改进梯度提升树（XGBoost）模型的网络入侵检测方法。首先，采用随机森林算法预计关键特征点，在数据的预处理阶段有效地选取了重要性权重最高的特征并构建特征集合；其次，利用卡单方程改进了XGBoost模型的预测方法；最后，在XGBoost优化算法中引入代价敏感函数来提升算法对小样本数据的检测率，应用网格法调参减少模型复杂性。实验结果表明，与其它人工智能算法对比，所提出的模型在具有更高检验精度的情况下降低了50%以上等待时间，并且在噪音环境下具有较强的可扩展性和自适应性，并结合其他模型设置参数消融实验，实验结果表明树深对模型性能影响最大。

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24. 基于LSTM-SIR-EAKF的流感样病例预测

李进1, 魏艳龙1, 薛红新2, 梁海坚2

计算机与现代化 2024, 0 (09): 38-44. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.09.007

摘要（107）

PDF（pc）（1856KB）（98）

探索基于机器学习模型与传染病模型的组合方法来预测流感趋势，为医疗机构提供意见方便做好预防措施。为了准确捕获流感样病例的时序特征，提出一种基于长短期记忆（LSTM）神经网络、易感-感染-康复（SIR）模型和集合调整卡尔曼滤波（EAKF）的组合预测模型（LSTM-SIR-EAKF）。首先，使用LSTM学习流感样病例的时序关系。其次，利用SIR模型模拟流感的传播过程。最后，EAKF对SIR模型生成的流感样病例预测值进行修正，得到最终流感预测值。实验结果表明，通过对3个时间段流感样病例的预测，LSTM-SIR-EAKF模型的拟合优度R2分别是0.996、0.991、0.995，且预测结果的评价指标均优于对比模型。LSTM-SIR-EAKF模型通过长短期记忆网络在时间方面对流感做了长期预测，以及传染病模型在空间中模拟了流感人群的变化，有效提高了预测效果。

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25. 电力系统数字孪生建模与应用综述

刘若颖1, 邹伟煜1, 胡绍谦2, 吉顺慧3

计算机与现代化 2024, 0 (09): 61-68. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.09.011

摘要（107）

PDF（pc）（1236KB）（76）

电力系统与各行各业的生产以及人们的生活息息相关，数字孪生技术可用于有效监测电力系统的运行情况，及时做出反应，减少不必要的时间和人力成本。本文在介绍电力系统和数字孪生相关概念的基础上，对近年来电力系统数字孪生建模与应用的相关研究进行总结。从几何、物理、行为、规则、多尺度这5个角度对电力系统数字孪生建模的相关成果进行系统梳理，从故障检测、故障诊断、调度、状态评估、多用途这5个角度归纳电力系统基于数字孪生的应用。最后，总结出电力系统数字孪生建模与应用所面临的挑战，并探究未来的发展方向。

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26. 基于改进U-Net多特征融合的血管分割#br#

符灵利, 邱宇, 张新晨

计算机与现代化 2024, 0 (06): 76-82. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.06.013

摘要（106）

PDF（pc）（1564KB）（102）

摘要：由于血管结构分布不均，粗细程度不一致，血管边界对比度较差等一些问题导致图像分割效果不佳，无法满足实际临床辅助的需求。为了解决细小血管在分割时出现断裂，小血管和低对比度血管分割效果差问题，本文在U-Net基础上，首先，在下采样过程中加入CA模块；其次，针对原模型对特征融合不充分的问题，在模型中引入Res2NetBlock模块；最后，在模型底层加入级联空洞卷积模块，来增强模型的感受野，使网络具有更多的空间尺度的信息，且能够加强上下文特征感知能力，使分割任务有着更好的性能。通过在DRIVE、CHASEDB1及自制Dataset100数据集上实验显示，准确率分别为96.90%, 97.83%和94.24%;AUC分别为98.84%，98.98%，97.41%。与U-Net等主流方法进行对比实验表明，灵敏度、准确率等指标均有所提升，表明了本文的血管分割方法具备捕获复杂特征的能力，具有更高的优越性。

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27. 一种针对抖动无人机视频的运动目标检测算法

刘耀鑫1, 陈仁喜2, 杨伟宏1

计算机与现代化 2024, 0 (05): 99-103. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.05.017

摘要（106）

PDF（pc）（2681KB）（257）

摘要：针对悬浮无人机在运动目标检测中易受抖动影响，导致大量背景噪声的问题，提出一种多尺度的EA-KDE背景差分算法（MEA-KDE）。该算法首先对图像序列进行多尺度分解，以获取多尺度的图像序列。然后，在进行检测之前，通过考虑面积阈值和当前图像帧，计算并更新检测的分割阈值，引入当前图像帧信息。其次，对不同尺度的图像帧采用高低双分割阈值进行背景差分运算，以提高检测的鲁棒性。最后，通过对各尺度的检测结果采用一种自顶向下的融合策略进行融合，以在保留目标的清晰轮廓同时消除噪声。此外，提出的一种边界扩展融合后处理算法有助于减轻检测断裂引起的目标破碎现象。实验结果表明，所提算法能够有效抑制抖动导致的背景噪声。在2个真实拍摄的无人机数据集上，分别获得了0.951和0.952的平均F1分数，相较于原算法分别提高了0.144和0.276。

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28. 改进YOLOv5s的落叶树鸟巢检测方法

程萌, 李浩

计算机与现代化 2024, 0 (08): 24-29. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.08.005

摘要（105）

PDF（pc）（2245KB）（119）

针对从落叶树上识别鸟巢具有目标较小、背景复杂、目标与背景易混淆等问题，本文提出一种基于YOLOv5s改进的落叶树鸟巢检测模型YOLOv5s-nest。在Backbone中插入改进的注意力机制Bi-CBAM，提升网络对小目标的感知能力；在Neck中引入SDI结构，以融合更多层次特征图和更高级的语义信息；在Neck中插入InceptionNeXt结构，用于提高模型的性能和运算效率；在Head检测头中将普通卷积替换为PConv，可以更高效地提取空间特征及提高检测效率。实验结果表明，改进模型的平均精确率达到了89.1%，相较于原始模型提高了6.8个百分点。

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29. 基于意图的轻量级自注意力序列推荐模型

何思达, 陈平华

计算机与现代化 2024, 0 (12): 1-9. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.12.001

摘要（105）

PDF（pc）（578KB）（109）

现有序列推荐模型中自注意力机制计算参数量过大，同时没有充分考虑用户购物意图中的偏好信息。本文提出一种基于意图的轻量级自注意力序列推荐模型。该模型在传统的商品序列编码基础上，引入意图序列编码，进一步挖掘序列间转换模式；同时，为了降低序列中两两商品/意图间自注意力计算复杂度，设计卷积分段采样模块，将用户行为序列和意图序列分为多个片段，即将用户兴趣映射到多个序列片段中，应用自注意力机制捕捉片段间依赖关系，有效减少计算参数量。在MovieLens-1M、Yelp和Amazon-Books这3个公开数据集上进行对比实验，结果表明，相比基线模型，其命中率、归一化折损累计增益和平均倒数排名在MovieLens-1M数据集上提升了5.32%、4.40%和5.51%，在Yelp数据集上提升了30.93%、22.73%和28.84%，在Amazon-Books数据集上提升了7.78%、11.55%和13.98%，充分验证了本文所提模型的有效性。

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30. 基于AES的车联网通信加密算法

许小伟, 程宇, 钱枫, 祝能, 邓明星

计算机与现代化 2024, 0 (09): 45-51. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.09.008

摘要（102）

PDF（pc）（2634KB）（79）

随着V2X技术发展得越来越快，车辆与其他设备的通信量以及信息重要度都在急速增长，车载信息遭到攻击从而被截取或者发生泄漏的风险也相应地大大增加，因此信息交互安全性成为了一个不可避免的研究课题。本文针对车联网传输数据量大、数据加解密操作频繁等问题，通过分析经典加密算法，进而改进传统AES加密算法，使用RC4加密算法生成伪随机密钥代替AES加密算法的密钥生成模块，优化加密时间的同时提升安全性能，并开展实验验证了其加密效率以及安全性。

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31. 基于知识提示微调的事件抽取方法

李璐, 朱焱

计算机与现代化 2024, 0 (07): 36-40. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.07.006

摘要（101）

PDF（pc）（1020KB）（99）

事件抽取是信息抽取中的一个重要研究热点，旨在通过识别和分类事件触发词和论元，从文本中抽取出事件结构化信息。传统的方法依赖于复杂的下游网络，需要足够的训练数据，在数据稀缺的情况下表现不佳。现有研究利用提示学习，在事件抽取上取得一定的研究成果，但依赖手工构建，且只依靠预训练模型已有的知识，缺乏事件特有的知识。因此本文提出一种基于知识提示微调的事件抽取方法。该方法采用条件生成的方式，在现有预训练语言模型知识的基础上，注入事件信息以提供论元关系约束，并采用提示微调策略对提示进行优化。大量实验结果表明，相较于传统基线方法，该方法在触发词抽取上优于基线方法,并在小样本下达到最好的效果。

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32. 基于业务内容构建股票关联关系的股价预测

杨江1, 孙晓梅1, 许韬2

计算机与现代化 2024, 0 (07): 21-25. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.07.004

摘要（101）

PDF（pc）（1254KB）（88）

传统的股价预测方法大多基于单只股票的时间序列，而忽视了股票间复杂的相互影响关系。针对该问题，从构建更有效的股票组合角度出发，提出一种基于业务内容构建股票关联关系的股价预测方法。模型包含3个组件：关联关系构建组件、时序特征提取组件和关联关系捕捉组件。关联关系构建组件通过改进的TF-IDF提取上市公司年报中业务内容关键字的相似度来构建股票关联关系；时序特征提取组件利用LSTM提取股票交易数据的时序特征；关联关系捕捉组件利用GCN捕获股票间相互作用的高维特征，最后通过全连接层输出预测的股价。在中国A股市场的实验结果表明，该模型与用单只股票和基于行业关系的预测方法相比误差最小，拟合度最优，能更有效地预测股价，是一种能更充分捕捉股票间相互影响关系的股价预测模型。

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33. 基于改进YOLOv5的复杂路况密集行人检测方法

孙睿琦1, 窦修超2, 李志华1, 蒋雪梅2, 孙宇豪1

计算机与现代化 2024, 0 (05): 85-91. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.05.015

摘要（100）

PDF（pc）（2884KB）（226）

摘要：针对复杂街景环境下行人检测精度低的问题，基于YOLOv5网络，提出一种改进的行人检测网络YOLO-BEN。该网络将残差分级，利用连接模块Res2Net与C3模块进行融合，加强细粒度级别的多尺度特征表示。采用双层路由注意力模块，构建和修剪区域级有向图，在路由区域的联合中应用细粒度的注意力，使网络具备动态的查询感知稀疏性，提高对模糊图像的特征提取能力。改进原网络Neck部分进一步保留局部角区域信息，弥补被遮挡行人的信息丢失问题。使用NWD度量与原有的IoU度量形成联合损失函数，同时增加小目标检测头，提高远距离行人检测效果。实验中该方法在自制数据集和部分WiderPerson数据集上取得了较好的效果，改进后比原始网络的精确率、召回率、平均精度分别提高了2.8、4.3、3.9个百分点。

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34. 基于知识图谱的区域企业关联可视化及关系挖掘

汪显顺, 熊卿智, 万磊, 李祥, 林重汕, 金安安

计算机与现代化 2024, 0 (08): 11-16. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.08.003

摘要（100）

PDF（pc）（2609KB）（68）

现有区域企业关联分析结果呈现复杂的网络结构，难以理解，而且区域企业关联在时间和空间上具有动态性。针对当前区域企业分析中存在的结果解释问题，本文提出一种基于知识图谱的区域企业关联分析模型。采用属性图建模方法，运用多源异构数据进行知识抽取和存储，并结合Neo4j图数据库实现区域企业关系的知识存储。在力导向布局方面，通过采用斥力优化求解和节点边处理，成功实现企业关系的可视化呈现。通过深入挖掘分析企业间的关联关系，旨在揭示区域企业之间的合作与竞争关系，为政府产业政策制定、企业招商引资和企业间合作提供决策支持。实验结果表明，该模型能够准确揭示企业间的关系，为区域经济发展提供有力支持。

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35. 基于改进YOLOv8s的摄像头模组缺陷检测

张泽1, 张建权2, 3, 周国鹏2, 3

计算机与现代化 2024, 0 (09): 107-113. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.09.018

摘要（98）

PDF（pc）（3880KB）（95）

针对摄像头模组缺陷检测中缺陷尺寸变化大、轮廓不明晰和小目标缺陷漏检率高等问题，提出一种改进的YOLOv8s算法。首先，增加小目标检测层，提高小目标检测性能；其次，引入BiFormer对主干网络中C2f模块进行改进，提出C2f-Bif模块来增强网络的提取图像特征能力；再次，提出混合快速空间金字塔池化模块，增强网络捕获局部和全局信息的能力；最后，加入无参型SimAM注意力机制，抑制非目标背景干扰信息，提高对目标的关注度。实验结果表明：在减少模型参数量的情况下，改进后的YOLOv8s算法对摄像头模组缺陷检测的平均精度均值达到了87.2%，比YOLOv8s算法提升了3.2个百分点。检测速度达到55 FPS，满足工厂对摄像头模组缺陷实时检测的要求。

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36. 基于Dilated ADU-Net的开放环境下的舌象分割算法#br#

王鑫, 辛国江, 张杨, 朱磊

计算机与现代化 2024, 0 (04): 48-54. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.04.009

摘要（98）

PDF（pc）（2095KB）（92）

摘要：舌象的精准分割是能否获得正确舌象诊断结果的重要前提。针对在自然光照条件下传统分割算法难以精确、稳定地分割舌体图像的难题，构建一种融合空洞卷积双注意力机制与密集连接机制的改进型U-Net舌象分割模型（Dilated Attention & Dense U-Net, Dilated ADU-Net）。首先，基于U-Net网络的对称结构搭建主干网络；然后，下采样模块采用空洞型混合注意力模块，使网络聚焦于舌体特征，上采样模块采用密集连接机制融合多层特征信息；最后，采用开放环境下的舌象数据集对网络进行训练获得舌象分割模型。通过实验验证，和其他先进的分割方法相比，本文构建的舌象分割模型平均交并比（mean Intersection over Union, mIoU）达到96.73%，相似系数（Dice Similarity Coefficient, DSC）达到98.08%，具有更好的分割性能，可以实现复杂环境下舌象的精准分割。

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37. 基于改进YOLOv8的SAR舰船目标检测算法

谷岳, 邓松峰, 沈霁, 穆文涛, 赵恩棋

计算机与现代化 2024, 0 (12): 78-83. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.12.012

摘要（97）

PDF（pc）（1264KB）（71）

为了提高SAR图像中舰船目标检测的准确性，特别是在面对目标大小不均、分布密集和复杂背景的挑战时，提出一种基于YOLOv8改进的YOLO-3M舰船目标检测算法。首先，算法引入多尺度膨胀卷积特征提取模块（Multiscale Dilated Convolution Block， MSDB）到主干网络中，使用多个膨胀率不同的卷积来提取多尺度特征，在不增加计算成本的情况下增大了感受野；其次，在颈部网络中引入多维度协作注意力机制（Multidimensional Collaborative Attention, MCA），在通道、高度和宽度3个维度上捕捉关键特征，实现不同维度信息的交互，帮助网络有效地关注到复杂背景中的关键部分；最后，在检测头引入MPDIoU损失函数，以应对现有损失函数在处理预测边界框与实际边界框时，尽管长宽比相同但宽度和高度数值完全不同时无法有效进行检测的问题。在SSDD数据集上的实验结果表明，本文算法在准确率和平均精度更高的同时，有效减少了参数量和计算量，使得模型更轻量并更适合于资源受限的环境，并且在复杂舰船的误检和漏检情况上有了显著的改善。

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38. 基于半监督学习的StyleGAN图像生成模型

王志强, 郑爽

计算机与现代化 2024, 0 (06): 14-18. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.06.003

摘要（96）

PDF（pc）（840KB）（81）

摘要：StyleGAN是一种基于生成对抗网络的图像生成方法，它在图像生成领域占据着重要的地位。但传统的StyleGAN生成图片质量依赖于训练集样本质量，当训练集图片质量较低时，StyleGAN往往不能很好发挥作用。针对此问题，本文提出一种基于半监督的StyleGAN模型（SG-GAN）。对于单个图片的生成，首先根据StyleGAN模型中w向量和图像的一一对应关系，生成训练样本并导入支持向量机（SVM）进行训练。然后，利用SVM和StyleGAN的mapping network在每次生成图像前对w向量进行筛选，挑选合格的w向量生成图像，以提高生成图像质量。对于批量图片的生成，首先经过基因向量生成器生成基因向量并随机组合在一起，采用动态循环回溯算法求得风格向量的所有排列，根据排列结果产生交配后的个体，最后，经过评价函数进行个体的筛选，在模型的多次迭代后，最终找到更加优秀的个体。本文在公开数据集上与几种先进同类方法进行了对比实验，实验结果表明：在lsun猫脸数据集上，模型FID2.74的准确率最高可达 74.2％，召回率可达51.2%。经验证，该模型在lsun数据集上的准确率明显优于StyleGAN模型，进一步证实了该模型的有效性。同时，模型在Cat Dataset，CIFAR-100和ImageNet数据集上均达到70%以上的准确率，从而验证了模型具有不错的泛化性。

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39. 基于循环卷积神经网络的排水管网缺陷检测方法

刘存莉1, 雷占占2, 郑澳2

计算机与现代化 2024, 0 (07): 26-35. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.07.005

摘要（95）

PDF（pc）（4477KB）（102）

市政排水系统关乎城市道路交通安全，故对其状况进行评估非常重要。在发达国家，闭路电视（CCTV）是下水道评估和维护的主要检测工具，却也为其数据处理带来了新的挑战。本文提出一种基于循环卷积神经网络（RCNN）的排水管网缺陷检测方法。RCNN采用残差网络（ResNet）作为特征提取模块，提取排水管网图像序列的视觉特征，采用双向LSTM学习识别时间特征，以完成排水管网缺陷分类的任务。本文方法将图像序列作为一个整体进行识别。训练集、验证集和测试集共包含8800个图像序列， 211200幅图像。经过RCNN模型的训练和测试，测试集的最高准确率为90.3%。将4种不同融合方式引入本文方法并与基于SVM的方法和基于单帧的方法进行了6组对照实验，同时将基于视觉注意力机制的3种融合方法引入本文方并进行了对照实验，实验结果表明，RCNN取平均值的融合实验精度最高（90.3%），召回率达到了0.977，验证了本文方法在工程应用中的可行性。

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40. 一种面向生物基因多序列比对算法的任务调度方法

杨波, 王宏杰, 徐胜超, 毛明扬, 蒋金陵, 蒋大锐

计算机与现代化 2024, 0 (07): 7-12. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.07.002

摘要（95）

PDF（pc）（1405KB）（69）

摘要：针对现阶段生物基因多序列比对算法在面对大规模数据时存在比对效率慢的问题，提出一种面向生物基因多序列比对算法的任务调度方法，以提高生物基因多序列比对的效率。通过Trie树方法对生物基因多序列数据展开分割处理，从而提高后续基因多序列比对过程中数据查找和匹配的效率；构建基因多序列BWT索引，利用BWT索引方法完成生物基因多序列比对；以多序列比对方法为基础，采用CPU与GPU异构并行系统完成多序列比对的任务调度。实验结果表明，所提的面向生物基因多序列比对算法的任务调度方法效率更高、性能更好，且更适合于实际应用。

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