计算机与现代化

Select

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（1300）

PDF（pc）（2046KB）（1016）

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。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

2. 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（755）

PDF（pc）（989KB）（155）

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。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

3. 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（738）

PDF（pc）（948KB）（135）

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。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

4. 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（729）

PDF（pc）（1087KB）（537）

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%。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

5. 变压器故障诊断技术综述

林凡勤, 李明明, 郭红

计算机与现代化 2022, 0 (03): 116-126.

摘要（705）

PDF（pc）（1589KB）（118）

变压器设备在电力系统中起到了重要的作用，其健康、稳定的运行关系到电压转换、电能分配的顺利实现，而故障诊断技术能够为变压器的正常运转保驾护航。本文详细综述国内外变压器故障诊断技术的研究现状，分析变压器故障诊断的发展历程，对比研究不同诊断方法的优劣及适应场景，分析传统变压器故障数据提取方法——溶解气体分析法以及基于声音信号的变压器故障数据提取方法，最终提出变压器故障诊断未来的研究重点及发展趋势，为变压器故障的诊断提供一定的参考。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

6. 基于深度学习的股票趋势预测算法

周润佳

计算机与现代化 2023, 0 (01): 69-73.

摘要（699）

PDF（pc）（1263KB）（144）

针对股票趋势预测难的问题，提出一种利用CNN和LSTM进行特征提取，并结合注意力机制和对抗训练的股票趋势预测算法——AACL（Adversarial Attentive CNN-LSTM）算法。该算法利用CNN提取股票的整体趋势信息，LSTM提取股票的短期波动信息，并通过注意力机制将多个股票联系起来，捕捉股票之间的涨跌关系。算法还引入了对抗训练，通过对数据进行干扰，提高算法的鲁棒性。为了验证算法的有效性，在KDD17、ACL18和China50这3个数据集上进行实验，并与现有的算法进行比较，实验结果表明本文提出的算法可以获得最优的预测效果。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

7. 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（642）

PDF（pc）（1055KB）（258）

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。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

8. 结合注意力机制的深度神经网络综述

皇甫晓瑛, 钱惠敏, 黄敏

计算机与现代化 2023, 0 (02): 40-49.

摘要（605）

PDF（pc）（2408KB）（85）

注意力机制已成为改进神经网络学习能力的研究热点之一。鉴于注意力机制受到的广泛关注，本文旨在从注意力机制的分类、与深度神经网络的结合方式，以及在自然语言处理和计算机视觉领域的具体应用3个方面对深度神经网络中的注意力机制给出较全面的分析和阐述。具体地，分析比较了软注意力、硬注意力和自注意力这3种机制的优缺点；并分别讨论了递归神经网络和卷积神经网络中结合注意力机制的常用方式及其代表性模型结构；然后，以自然语言处理、计算机视觉领域为例，说明了其应用情况；最后，分析了注意力机制的发展趋势，期望为后续研究提供线索和方向。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

9. 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（584）

PDF（pc）（1176KB）（501）

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。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

10. 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（583）

PDF（pc）（1071KB）（264）

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。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

11. 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（547）

PDF（pc）（3457KB）（55）

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。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

12. 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（524）

PDF（pc）（920KB）（175）

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。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

13. 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（518）

PDF（pc）（1025KB）（198）

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。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

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（514）

PDF（pc）（2806KB）（115）

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。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

15. 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（507）

PDF（pc）（1185KB）（125）

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。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

16. 模型剪枝算法综述

李屹, 魏建国, 刘贯伟

计算机与现代化 2022, 0 (09): 51-59.

摘要（507）

PDF（pc）（1096KB）（151）

模型剪枝算法利用不同的标准或方式对深度神经网络中冗余神经元进行裁剪，在不损失模型精度的情况下对模型进行最大程度的压缩，从而可以减少存储并提升速度。首先，对模型剪枝算法的研究现状与主要研究方向进行总结并归类。主要研究方向包括剪枝的尺度、剪枝元素重要性评估的方法、剪枝的稀疏度、剪枝的理论基础及对于不同任务的剪枝等方面。然后对近年来具有代表性的剪枝算法进行详细描述。最后对此领域的研究提出未来展望。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

17. 基于预训练模型的关系抽取研究综述

王浩畅, 刘如意

计算机与现代化 2023, 0 (01): 49-57.

摘要（497）

PDF（pc）（1190KB）（145）

近年来随着深度学习技术的不断革新，预训练模型在自然语言处理中的应用也越来越广泛，关系抽取不再是单纯地依赖传统的流水线方法。预训练语言模型的发展已经极大地推动了关系抽取的相关研究，在很多领域已经超越了传统方法。首先简要介绍关系抽取的发展与经典预训练模型；其次总结当下常用的数据集与评测方法，并分析模型在各数据集上的表现；最后探讨关系抽取发展的挑战与未来研究趋势。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

18. 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（491）

PDF（pc）（4484KB）（144）

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。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

19. 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（483）

PDF（pc）（2564KB）（185）

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。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

20. 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（478）

PDF（pc）（2037KB）（149）

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。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

21. 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（471）

PDF（pc）（1427KB）（406）

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。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

22. 基于改进YOLOV5的火焰检测算法

王洪义, 孔梅梅, 徐荣青

计算机与现代化 2023, 0 (01): 103-107.

摘要（464）

PDF（pc）（1474KB）（135）

针对现有的火焰检测算法检测平均精度低、小目标火焰漏检率高的问题，提出一种改进YOLOV5的火焰检测算法。该算法使用Transformer Encode模块代替YOLOV5主干网络末端的CSP bottleneck模块，以增强网络捕获不同局部信息的能力，提高火焰检测的平均精度，并且在YOLOV5网络中增加CBAM注意力模块，增强网络提取图像特征的能力，对于小目标火焰能够较好地提取特征，降低小目标火焰的漏检率。将该算法在公开数据集BoWFire、Bilkent上进行实验，结果表明，改进YOLOV5网络的火焰检测平均精度更高，可达83.9%，小目标火焰漏检率更低，仅为1.6%，检测速率为34帧/s，相比于原YOLOV5网络，平均精度提升了2.4个百分点，小目标火焰漏检率降低了4.1个百分点，改进后的YOLOV5网络能够满足火焰检测的实时性和精度要求。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

23. 《平凡的世界》人物关系网络分析

王君, 何进荣, 马乐荣

计算机与现代化 2022, 0 (06): 32-36.

摘要（457）

PDF（pc）（1405KB）（119）

文学作品中人物关系网络的构建与定量分析是文学作品智能化解读的重要内容。本文以路遥先生文学作品《平凡的世界》为研究对象，利用复杂网络分析方法，对文学作品中的社交网络进行构建和分析。首先提取作品中的社交网络关系，其中小说人物对应社交网络中的节点，人物之间的关系对应社交网络的边，各章人物共同出现次数对应于边的权重，然后对构建的网络进行介数、集聚系数相关性等网络指标分析及分层聚类和链路预测。实验结果表明《平凡的世界》作品中的人物关系网络是异配网络并具有小世界特性。该研究有助于推动文学作品中人物关系网络的分析。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

24. 基于改进YOLOv5的安全帽佩戴检测

岳衡, 黄晓明, 林明辉, 高明, 李扬, 陈凌

计算机与现代化 2022, 0 (06): 104-108.

摘要（450）

PDF（pc）（2508KB）（151）

针对YOLOv5无法通过权重进行聚焦，产生更具有分辨性的特征，从而降低安全帽检测准确性的问题，使用注意力模块，并分别研究压缩激励层（Squeeze and Excitation Layer, SEL）和高效通道注意力（Efficient Channel Attention, ECA）模块。针对YOLOv5去除冗余框时采用的非极大值抑制（Non Maximum Suppression, NMS）在物体高度重叠时仅保留同类最高置信度预测框的问题，使用Soft-NMS算法保留更多的预测框，并进一步使用加权非极大值抑制（Weighted Non Maximum Suppression, WNMS）融合多次预测框信息提升预测框准确性；针对下采样带来的信息丢失问题，使用Focus模块提升检测效果；综合各个模块得到最优的FESW-YOLO算法。该算法在安全帽数据集上的mAP@0.5、mAP@0.5:0.95相较于YOLOv5分别提高了2.1个百分点、1.2个百分点，提升了安全帽监管准确性。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

25. 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（449）

PDF（pc）（2657KB）（153）

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。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

26. 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（447）

PDF（pc）（3063KB）（429）

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。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

27. 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（442）

PDF（pc）（1939KB）（161）

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。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

28. 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（425）

PDF（pc）（1353KB）（134）

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。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

29. 基于Web的风场三维动态可视化设计与仿真

田茂春, 邹显勇, 杨跃, 范光伟, 赖杭

计算机与现代化 2022, 0 (04): 97-102.

摘要（418）

PDF（pc）（3827KB）（94）

针对在Web端难以快速直观表达风场问题，提出一种基于Web的风场三维动态可视化设计与仿真方法。首先，为解决风场数据不易获取、处理不便问题，给出风场数据的获取、转换、应用流程。其次，设计使用Web Worker多线程技术并行计算生成流线的方法，减少风场流线寻迹生成时间，提高流线生成效率。然后，结合颜色映射技术，设计对流线进行Alpha颜色通道动态修改的方法，以表征风场动态流动。最后，扩展基于WebGL的可视化引擎Cesium进行风场三维可视化渲染，直观表达风场。结果表明，该方法能有效提高在Web端进行风场可视化仿真的效率，可为防风减灾提供支撑。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

30. 基于RoBERTa-WWM 和HDBSCAN的文本聚类算法

刘锟, 曾曦, 邱梓珩, 陈周国,

计算机与现代化 2022, 0 (03): 48-52.

摘要（417）

PDF（pc）（1092KB）（71）

在大数据环境下，从海量的互联网数据中获取热点话题是研究当前互联网中民意民情的基础，其中文本聚类是得到热点话题最常用的方法之一，可以分为文本向量化表示和聚类2个步骤。然而在文本向量化表示任务中，传统的文本表示模型无法准确表示新闻、帖文等文本的上下文语境信息。在聚类任务中，最常使用的是K-Means算法和DBSCAN算法，但是它们对数据的聚类方式与实际中话题数据的分布不符，这使得现有的文本聚类算法在实际的互联网环境中应用效果很差。本文根据互联网中话题的数据分布情况，提出一种基于RoBERTa-WWM和HDBSCAN的文本聚类算法。首先利用预训练语言模型RoBERTa-WWM得到每一篇文本的文本向量，其次利用t-SNE算法对高维文本向量进行降维，最后利用基于层次的密度聚类算法的HDBSCAN算法对低维的文本向量进行聚类。实验结果表明提出的算法相较于现有的文本聚类算法，在含有噪声数据且分布不均衡的数据集上，聚类效果有很大的提升。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

31. 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（416）

PDF（pc）（1255KB）（203）

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。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

32. 基于改进的Transformer_decoder的增强图像描述

林椹尠, 屈嘉欣, 罗亮

计算机与现代化 2023, 0 (01): 7-12.

摘要（416）

PDF（pc）（1421KB）（89）

Transformer的解码器（Transformer_decoder）模型已被广泛应用于图像描述任务中，其中自注意力机制（Self Attention）通过捕获细粒度的特征来实现更深层次的图像理解。本文对Self Attention机制进行2方面改进，包括视觉增强注意力机制（Vision-Boosted Attention， VBA）和相对位置注意力机制（Relative-Position Attention， RPA）。视觉增强注意力机制为Transformer_decoder添加VBA层，将视觉特征作为辅助信息引入Self Attention模型中，指导解码器模型生成与图像内容更匹配的描述语义。相对位置注意力机制在Self Attention的基础上，引入可训练的相对位置参数，为输入序列添加词与词之间的相对位置关系。基于COCO2014进行实验，结果表明VBA和RPA这2种注意力机制对图像描述任务都有一定改进，且2种注意力机制相结合的解码器模型有更好的语义表述效果。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

33. 基于TasNet的单通道语音分离技术的研究综述

陆炜, 朱定局

计算机与现代化 2022, 0 (11): 119-126.

摘要（410）

PDF（pc）（1016KB）（71）

语音分离是声学信号处理中的一项基本任务，具有广泛的应用。得益于深度学习的发展，近年来单通道语音分离系统的性能有了显着提升。特别是，随着一种被称为时域音频网络（Time-domain audio separation Network，TasNet）的新语音分离方法被提出，语音分离技术的研究也逐步从基于时-频域的传统方法过渡至基于时域的方法。本文综述基于TasNet的单通道语音分离技术的研究现状与展望。在回顾基于时-频域的语音分离传统方法之后，本文重点介绍基于TasNet的Conv-TasNet模型以及DPRNN模型，并对比针对各模型的改进研究。最后,本文阐述目前基于TasNet的单通道语音分离模型的局限性,并从模型、数据集、说话人数量以及如何解决复杂场景下的语音分离等层面对未来的研究方向进行讨论。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

34. 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（410）

PDF（pc）（1759KB）（217）

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。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

35. 基于从共现矩阵提取关联的类别型数据聚类

关云鹏, 刘玉龙

计算机与现代化 2022, 0 (11): 1-8.

摘要（404）

PDF（pc）（1703KB）（89）

类别型数据聚类被广泛应用于现实世界的不同领域中，如医学科学、计算机科学等。通常的类别型数据聚类，是在基于相异度量上进行研究，针对不同特点的数据集，聚类结果会受到数据集自身特点和噪音信息的影响。此外，基于表示学习的类别型数据聚类，实现复杂，聚类结果受到表示结果的影响较大。本文以共现矩阵为基础，提出一种可以直接考虑类别型数据原始信息关联关系的聚类方法———基于从共现矩阵提取关联的类别型数据聚类方法(CDCBCM)。共现矩阵可被看作是一种对原始数据空间中信息关联情况的汇总。本文通过计算不同对象在各个属性子空间下的共现频率值来构建共现矩阵，并从共现矩阵中去除一些噪音信息，再使用归一化切割来得到聚类结果。本文方法在16个不同领域的公开数据集中进行测试，与8种现有方法进行比较，并采用F1-score指标进行检测。实验结果表明，本文方法在7个数据集上效果最好，平均排名最高，能更好地完成对类别型数据的聚类任务。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

36. 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（393）

PDF（pc）（3750KB）（143）

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。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

37. 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（383）

PDF（pc）（1839KB）（217）

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。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

38. 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（375）

PDF（pc）（1931KB）（419）

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。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

39. 基于生成对抗网络的高照度可见光图像生成

庄文华, 唐晓刚, 张斌权, 原光明

计算机与现代化 2023, 0 (01): 1-6.

摘要（375）

PDF（pc）（7034KB）（95）

为解决夜间低照度条件下目标检测准确率偏低的问题，提出一种基于循环生成对抗网络的高照度可见光图像生成方法。为提高生成器提取特征的能力，在转换器模块引入CBAM注意力模块；为避免在生成图像中产生伪影的噪声干扰，把生成器解码器的反卷积方式改为最近邻插值加卷积层的上采样方式；为了提高网络训练的稳定性，把对抗损失函数由交叉熵函数换为最小二乘函数。生成的可见光图像与红外图像、夜间可见光图像相比，在光谱信息、细节信息丰富和可视性方面取得好的优势提升，能够有效地获取目标和场景的信息。分别通过图像生成指标和目标检测指标验证该方法的有效性，其中对生成可见光图像测试得到的mAP较红外图像和真实可见光图像分别提高了11.7个百分点和30.2个百分点，可以有效提高对夜间目标的检测准确率和抗干扰能力。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

Select

40. BBR拥塞控制算法延迟及带宽探测优化

黄宏平, 朱小勇, 王志远,

计算机与现代化 2022, 0 (10): 113-120.

摘要（371）

PDF（pc）（2082KB）（86）

传统基于丢包的拥塞控制算法因为其高丢包率和引发缓冲区膨胀问题已经不能满足许多应用对网络性能的要求。谷歌提出的BBR（Bottleneck Bandwidth and Round Trip）算法以其抗丢包、高带宽利用率和低延迟等特性受到广泛关注与研究。但是BBR还存在排队延迟仍然较高、在RTT（Round Trip Time）较小环境下表现不佳、带宽探测不及时等问题。本文对BBR排队延迟和收敛性进行分析，进而提出改进方法：限制在外数据包数，并根据网络反馈适时减少拥塞窗口大小来降低延迟；在RTT较小环境下，将探测RTT阶段之前的带宽估计延续到探测RTT阶段之后；设置平稳状态最长保持时间及时退出平稳周期并进入探测周期。在NS3中的仿真实验结果表明，改进BBR降低了RTT及其抖动，提高了算法的收敛速度；能够在RTT较小环境下高效利用带宽；改进BBR能够显著提高长RTT流的带宽探测频率。

参考文献 | 相关文章 | 多维度评价 | 评论（0）

摘要点击排行