计算机与现代化

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1. 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（447）

PDF（pc）（1939KB）（164）

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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2. 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）（152）

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。

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3. 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（508）

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。

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4. 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（503）

PDF（pc）（1190KB）（151）

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。

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5. 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（702）

PDF（pc）（1263KB）（150）

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。

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6. 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（467）

PDF（pc）（1474KB）（145）

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。

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7. 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（57）

PDF（pc）（992KB）（145）

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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8. 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（119）

PDF（pc）（1952KB）（137）

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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9. 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（739）

PDF（pc）（948KB）（136）

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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10. 文本摘要模型的研究进展

张紫芸, 王文发, 马乐荣, 丁苍峰

计算机与现代化 2022, 0 (06): 56-66.

摘要（260）

PDF（pc）（1415KB）（127）

随着互联网产生的文本数据越来越多，文本信息过载问题日益严重，对各类文本进行一个“降维”处理显得非常必要，文本摘要便是其中一个重要的手段,也是人工智能领域研究的热点和难点之一。文本摘要旨在将文本或文本集合转换为包含关键信息的简短摘要。近年来语言模型的预处理提高了许多自然语言处理任务的技术水平，包括情感分析、问答、自然语言推理、命名实体识别和文本相似性、文本摘要。本文梳理文本摘要以往的经典方法和近几年的基于预训练的文本摘要方法，并对文本摘要的数据集以及评价方法进行整理，最后总结文本摘要目前面临的挑战与发展趋势。

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11. 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（510）

PDF（pc）（1185KB）（126）

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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12. 基于深度学习的驾驶员分心行为识别

何丽雯, 张锐驰

计算机与现代化 2022, 0 (06): 67-74.

摘要（370）

PDF（pc）（2347KB）（122）

分心驾驶行为识别是提高驾驶安全的主要方法之一。针对分心驾驶行为识别精度低的问题，本文提出一种基于深度学习的驾驶员分心行为识别算法，由目标检测网络和行为精确识别网络级联构成。基于State Farm公开数据集，第一级利用目标检测算法SSD(Single Shot Multibox Detector)对数据集中的驾驶员原始图像进行局部信息提取，确定行为识别候选区域；第二级分别利用迁移学习VGG19、ResNet50和MobileNetV2模型对候选区域内的行为信息进行精确识别；最后，实验对比级联架构与单模型架构对分心驾驶行为的识别精度。结果表明，提出的级联网络模型相较于主流单模型检测方法，驾驶员行为识别的准确率总体上提升4~7%个百分点。该算法不仅减少噪声和其他背景区域对模型的影响，提高分心行为识别准确率，还可以有效识别更多的行为类别以避免动作的误分类。

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13. 基于无模型自适应控制的视觉伺服

彭宗玉, 黄开启, 苏建华, 王丽丽

计算机与现代化 2024, 0 (01): 29-34. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.01.005

摘要（55）

PDF（pc）（1958KB）（121）

摘要：传统的机器人视觉伺服控制技术需要已知机器人精确的动力学和运动学模型以及机器人的手-眼参数。然而，由于机器人建模、手-眼标定等过程存在一定误差，因此很难精确获得视觉伺服控制模型，从而影响机器人视觉伺服系统的精度和收敛速度。针对这一难题，本文提出一种基于无模型自适应控制方法（MFAC）的机器人视觉伺服技术。利用视觉伺服系统的输入与输出数据，实现自适应视觉伺服控制，即通过MFAC在线估计机器人伺服控制器中的雅各比矩阵，并结合滑模控制器，实现机器人对目标的快速精确跟踪。实验结果表明，本文提出的方法在系统参数变化引起的未知扰动情况下仍能保证伺服控制器平稳收敛，并且能够减小视觉跟踪误差。

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14. 基于雾计算的制造物联网数据处理技术综述

韩坤, 王政, 段俊勇, 杨化林

计算机与现代化 2024, 0 (01): 13-20. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.01.003

摘要（43）

PDF（pc）（1208KB）（120）

摘要：制造物联网（MIoT）是一种将制造业生产系统与互联网连接相结合的技术，数据处理更是在制造物联网中发挥着至关重要的作用。随着制造业规模的不断扩大，传统的云计算已经逐渐不能满足数据处理的需求，雾计算的发展则能有效地减少决策延迟，提高系统效率。本文概述基于雾计算的制造物联网数据处理技术，首先介绍MIoT数据的产生、特点，以及数据处理过程中所要面对的挑战。其次，介绍基于雾计算的MIoT数据处理架构。然后，介绍雾计算数据处理的关键技术。最后，介绍该架构在部署时需要面对的挑战，以及雾计算在MIoT中应用的未来发展方向。

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15. 《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（458）

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。

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16. 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（325）

PDF（pc）（2959KB）（119）

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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17. 一种基于信息测度的多属性决策方法

魏丽君, 吴海波, 章若冰

计算机与现代化 2022, 0 (06): 27-31.

摘要（173）

PDF（pc）（626KB）（117）

单值中智集（SVN）可以用来表示现实情况中存在的不确定性和不一致信息。信息测度在支持向量网络理论中占有重要地位，近年来受到越来越多的关注。本文提出一种基于单值中智信息测度的多属性决策方法。首先介绍信息度量的3个公理化定义，其中包括熵、相似性测度和交叉熵。然后，基于余弦函数构造信息测度公式，进一步讨论熵、相似测度和交叉熵之间的关系及其相互转换。在此基础上，提出一种基于信息测度公式的单值中智集多属性决策方法。最后，给出城市污染评价的数值实例，论证该方法的适用性和有效性。

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18. ERCUnet：一种基于U-Net改进的道路裂缝检测模型

刘宇翔, 佘维, 沈占峰, 谭帅

计算机与现代化 2022, 0 (07): 33-39.

摘要（353）

PDF（pc）（3566KB）（115）

针对传统的道路裂缝检测方法存在灵活度不高、普适性不强等问题，本文参考ResNet中的残差设计和U-Net模型的U形编码解码结构，设计一种基于U-Net改进的道路裂缝检测模型——ERCUnet。该模型以残差块为主体，针对裂缝检测优化不同深度卷积层的卷积核数量，模型中所有的残差块结构相同，模型整体结构更加整齐和简单，具有可塑性好、结构性强，残差结构不仅使特征融合更加充分，也避免了深层卷积神经网络梯度消失的问题。实验在CrackForest数据集上进行，将CrackForest的118张含标注图片按照5〖DK〗∶1的比例划分训练集和测试集，通过一系列数据增广方法，有效缓解了训练数据过少的问题。损失函数融合了交叉熵和F1分数，缓解了正负样本不均衡的问题，最终的实验结果显示ERCUnet模型参数量仅为U-Net(BN)模型的13.30%，在测试集上的查全率、查准率、F1值均达70%以上，噪声率、准确率分别为29.05%、99.01%。为证实ERCUnet的可塑性，通过修改模型参数得到ERCUnet-tiny模型，其参数量仅为U-Net(BN)模型的2.39%，在测试集上取得了与U-Net(BN)相近的效果。

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19. 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（78）

PDF（pc）（1156KB）（113）

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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20. 基于改进深度神经网络的心血管疾病预测

刘玉航１, 曲媛１, 徐英豪１, 朱习军１, 于岩

计算机与现代化 2022, 0 (06): 75-79.

摘要（176）

PDF（pc）（969KB）（112）

心血管疾病是威胁人类健康的常见疾病，为了能够更加准确地对其预测，本文在传统DNN模型基础上进行优化改进，提出定向正则的深度神经网络(TR-DNN)模型，通过改进原有深度神经网络模型所存在的缺陷，使其能够更好地对心血管疾病数据集进行训练并测试，进一步实现心血管疾病预测任务。实验表明该模型在数据集训练上的表现良好，并且在测试集上取得优秀的结果。最后，将TR-DNN与SVM、RF、XGBoost模型在同一数据集进行结果比较，TR-DNN模型的各项评价指标均优于其它模型，在准确率方面相较传统DNN模型提高1.507个百分点，召回率提高1.57个百分点，特异度提高2.54个百分点，精确率提高1.51个百分点。因此，TR-DNN模型可以应用于心血管疾病的预测。

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21. 基于改进U-Net的髋关节关键点检测算法

陈震1, 姚京辉2, 苏成悦1

计算机与现代化 2024, 0 (02): 15-19. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.02.003

摘要（37）

PDF（pc）（1367KB）（109）

摘要：使用骨盆X光片诊断发育性髋关节发育不良（Developmental Dysplasia of the Hip， DDH）要求准确地标注髋关节关键点，而深度学习方法能作为可靠的辅助工具。针对骨盆片拍摄姿势和拍摄距离多样化问题，本文基于U-Net提出了RKD-UNet来检测髋关节关键点。该模型使用残差块改进U-Net的卷积层和skip-connection路径，并将坐标注意力引入到编码器中以增强模型对关键点邻域的特征提取能力。在编码器顶部使用卷积和ASPP模块构成Bridge块，以［3， 6， 9］的空洞率融合不同尺度的特征信息并提升模型的感受野。本文使用包含骨盆正位片、蛙位片、下肢全长片和术后骨盆片的数据集训练和测试模型。RKD-UNet实现了3.19±2.19 px的平均关键点检测误差和2.83°±2.59°的平均髋臼角测量误差。对正常、轻度、中度和重度脱位案例诊断的F1分数分别达到89.6、77.1、57.9和94.1，高于医生的手动诊断结果。实验结果表明，RKD-UNet能准确检测髋关节关键点并辅助医生诊断DDH。

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22. 融合RoBERTa和特征提取的政务热线工单分类

陈钢

计算机与现代化 2022, 0 (06): 21-26.

摘要（268）

PDF（pc）（1297KB）（108）

政务热线承接了海量市民诉求，人工对工单分类耗时费力。现有工单分类方法大多基于机器学习或单一神经网络模型，难以有效理解上下文语义信息，且文本特征提取不全面。针对这一问题，本文提出一种融合RoBERTa和特征提取的政务热线工单分类方法。该方法首先通过基于RoBERTa预训练语言模型的语义编码层获取政务热线工单文本中的语义表征向量，然后通过由CNN-BiGRU-Self-Attention定义的特征提取层获取工单文本的局部特征和全局特征，并对全局特征进行处理以凸显重要性高的语义特征，最后将融合后的特征向量输入分类器来完成工单分类。实验结果表明，相较于其他基线分类方法，本文提出的方法能够取得更好的工单分类效果。

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23. 融合用户历史传播信息的微博谣言检测

卢悦, 曹春萍

计算机与现代化 2022, 0 (06): 37-42.

摘要（202）

PDF（pc）（1203KB）（107）

随着互联网技术的发展，以微博为主的社交媒体平台上网络谣言逐渐泛滥，研究微博谣言的自动检测对维护社会稳定具有重要意义。现今主流的基于深度学习的谣言检测方法普遍存在没有充分考虑微博文本语义信息的问题，同时，过分依赖传播信息的谣言检测方法使得检测时间滞后，不能满足谣言检测的现实需求。针对以上问题，本文提出一种融合用户历史交互信息的微博谣言检测模型，不使用待检测微博的传播信息，构建并训练AbaNet(ALBERT-BiGRU-Attention)深度学习网络模型，充分考虑待检测微博和用户历史传播信息文本的文本特征和语义信息进行谣言检测。实验结果显示，本文模型具有准确率高、稳定性强的特点，并且能够在获得较高检测精度的情况下大大缩短谣言检测的时间。

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24. 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（222）

PDF（pc）（2297KB）（107）

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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25. 基于软硬件协同加速框架的遥感图像目标检测

谭金林, 范文童, 刘亚虎, 梁志锋, 王梁, 刘斌, 黄斌

计算机与现代化 2022, 0 (06): 109-115.

摘要（191）

PDF（pc）（2195KB）（105）

由于遥感图像目标检测模型计算复杂度和内存需求的急剧增加，难以应用在小尺寸和低功耗的嵌入式平台上。针对上述问题，本文提出一种基于现场可编程门阵列（Field-Programmable Gate Array, FPGA）的软硬件协同加速框架，实现遥感图像目标检测模型的推理加速。首先，遵循Vitis AI加速方案对训练后的YOLOv3网络参数进行压缩、编译；其次，在FPGA端搭建包含深度学习处理单元（Deep-Learning Processing Unit, DPU）模块的底层硬件工程，并在ARM上编写DPU任务调度程序；最后，在Zynq SoC开发平台上实现FPGA的推理加速。实验结果表明，该框架在Xilinx-Zynq-MPSoC上的平均吞吐率为1.75 TOPs（26.8 fps），并且在DIOR数据集上的平均精度（mean Average Precision, mAP）为56.7%。

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26. C2C在线短租跨平台房东匹配算法

吴代漾, 赵洁, 梁家铭, 董振宁, 梁周扬

计算机与现代化 2022, 0 (06): 43-48.

摘要（137）

PDF（pc）（1419KB）（105）

随着民宿与在线短租平台的兴起，房东多归属现象持续受到关注与研究，该现象提供了新的研究角度，而如何在不同平台识别同源房东成为首要解决的问题。故本文基于传统用户匹配探索C2C在线短租跨平台房东匹配算法。其中由于房东个人信息稀疏，因此本文引入房源信息，设计基于房源信息的两阶段房东匹配算法(TSHM)。本文方法在基于国内2大在线短租平台真实数据划分的普通数据集与难例数据集上分别达到99.69%与81.97%的准确率，优于SVM、DT等传统分类器，验证了匹配模型与匹配特征的有效性，为跨平台房东匹配提供新思路，在房东个人信息缺乏条件下仍可有效匹配房东。但本文仅针对国内平台数据进行实验，未引入文本与图片等特征，存在一定局限性。

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27. 基于改进Dijkstra算法的防冲突最短路径规划研究

黄翼虎, 于亚楠

计算机与现代化 2022, 0 (08): 20-24.

摘要（262）

PDF（pc）（781KB）（104）

多无人机在执行作业任务时可能面临发生航迹冲突的矛盾，由此提出一种改进Dijkstra算法用来实现多无人机寻找最短且互不冲突航线的功能。在经典Dijkstra算法搜寻并对各航迹节点遍历运算的过程中，通过引入各节点的前驱节点变长回溯数组来记录各节点包含的所有前驱节点，找出各任务从起始点到达目标点所存在的全部可行的最短长度航线。再引入时间窗冲突判断模型从各任务的所有可行航线中将互不冲突的航线分离出来，一旦所有航线都冲突，则将其中一条最短航线中的冲突节点当作临时障碍点处理，通过改变回溯数组重新找出与其他任务互不冲突的一条最短航线。应用Matlab软件设计编写程序来进行算法验证，实验表明该改进算法在多无人机执行作业任务时可以规划出各任务包含的全部长度最短且互不冲突的航线，任务集合的规划效率有了明显提高。

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28. 一种基于改进TF-IDF的SQL注入攻击检测算法

关慧, 盛靖媛, 曹同洲

计算机与现代化 2022, 0 (06): 122-126.

摘要（228）

PDF（pc）（673KB）（102）

由于传统的TF-IDF算法没有很好地分配特征词的权重，从而会出现特征提取不充分并且效率低等问题，导致结果不符合实际情况。为了解决该方法在SQL注入攻击检测时所产生的局限性，本文通过在传统的TF-IDF算法里面加入文本数量比因子和卡方统计量CHI来改进TF-IDF，能够很好地改善一些重要词汇的权重问题。通过选择不同的分类器实现SQL注入攻击的检测，从而获得不同的分类结果。实验结果表明，Boosted Decision Tree和改进的TF-IDF相结合的方法与其它同类方法相比，具有更高的准确率、召回率和F1值。此外，本文算法相较于传统的TF-IDF算法对SQL注入攻击检测的正确率、准确率、召回率、F1值均提高5%左右，具有一定的实际应用前景。

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29. 基于HISPAC医疗数据隐私保护模型

姚征

计算机与现代化 2022, 0 (09): 1-12.

摘要（228）

PDF（pc）（3711KB）（101）

当今时代是计算机的时代，更是人工智能和大数据蓬勃发展的时代，与其相关行业的出现引发了各行各业的变革。作为国内主要的服务行业，医疗产业也在悄然改变，同时医疗隐私的保护技术也在持续研究和发展中。随着数据量的激增，各类患者身份信息、病例信息以及医疗诊断信息泄露的情况层出不穷。本文针对医疗隐私保护问题，构建一套医疗隐私保护模型，该模型包括2个部分:1)借助循环神经网络RNN和模糊推理理论构建一个自适应神经网络隐私风险评估模型,给用户行为活动设置一个信用标签，并借此来计算隐私泄露风险值;2)围绕模型得到的用户信用风险值建立一套个性化的隐私数据访问权限控制机制，即医院信息系统隐私控制模型。经过实验验证，该机制具有良好的隐私保护效果，可以有效解决医疗数据隐私泄露的问题。

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30. 基于生成对抗网络的图像动漫化

翟慧聪, 张明, 邓星, 王利群

计算机与现代化 2022, 0 (07): 21-26.

摘要（283）

PDF（pc）（3547KB）（100）

动漫风格的图像具有高度的简化和抽象等特征，为了解决将现实世界图像转化成动漫风格图像这一问题，提出一种基于生成对抗网络的图像动漫化方法。本文的生成网络是类U-Net的全卷积结构，对输入图像先下采样，并加上浅层的特征用双线性插值的方法进行上采样，判别网络则采用Patch GAN加谱归一化的结构，分别计算语义内容损失和风格损失以提高网络的稳定性。本文采用surface表征损失、structure表征损失和texture表征损失代替风格损失，使得生成动漫图像的效果更可控。写实图像选用train2014，人脸图像采用CelebA-HQ数据集。使用本文模型在这些数据集上进行实验，实验结果表明，本文模型能够有效地完成图像动漫化的过程，并生成较高质量的动漫化图像。

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31. 基于无监督域适应的室外点云语义分割

胡崇佳, 刘金洲, 方立

计算机与现代化 2024, 0 (01): 74-79. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2024.01.012

摘要（49）

PDF（pc）（2419KB）（99）

摘要：为处理室外大规模场景中语义分割网络训练需求数据量过大的问题，提出一种基于无监督域自适应的点云语义分割方法。该方法使用改进的RandLA-Net以SPTLS3D真实世界数据集的少量点云作为目标对象进行语义分割。模型在SensatUrban数据集上完成分割网络的预训练，通过缩小源域和目标域之间的域差距来完成模型的迁移。RandLA-Net编码过程会缺失原始点云全局特征，因此本文提出一种额外获取全局信息加入网络解码的方法。此外，为增强差异化信息的获取，RandLA-Net的局部注意力模块权值改为根据各点的特征和其邻域的平均特征的差值。实验显示，该网络在SemanticKITTI数据集上的平均交并比精度达到54.3%，在Semantic3D上的平均交并比精度达到了71.91%。预训练好的模型经过微调后平均交并比精度达到了80.05%，比直接训练的效果好8.83个百分点。

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32. 面向变电站监控界面自动测试的画面识别算法

赵娜, 刘文彪, 王连涛, 王梦如, 任振兴

计算机与现代化 2022, 0 (06): 96-103.

摘要（176）

PDF（pc）（3136KB）（98）

对变电站监控系统人机界面进行测试验证时，通常采用对比人眼观察到的监控画面与测试指令发送的信息是否一致的方式评估监控软件是否达标，而人眼观察繁杂多变，监控信息的准确率和效率均得不到保证。为了实现变电站监控的自动测试，研究利用图像处理和机器学习技术识别变电站监控画面信息的方法。提出一种基于最佳图元的模板匹配方法解决画面中不同尺寸电气图元的自动定位问题；针对监控画面中拓扑特点提出FHOG算子并提高监控画面和图元状态的识别速度；针对汉字左右体结构分离和告警信息画面中的字符粘连等问题，提出分割识别协同的算法定位字符，并使用深度卷积神经网络进行识别。经线下实验验证了各个单元算法在实际变电站监控图像上的有效性。设计一套测试系统，经线上测试总体图元识别准确率达到96.04%。

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33. 混合多尺度卷积结合双层LSTM语音情感识别

梁科晋, 张海军, 刘雅情, 张昱, 王月阳

计算机与现代化 2023, 0 (01): 63-68.

摘要（211）

PDF（pc）（1137KB）（96）

针对深度学习算法在语音情感特征提取方面的不足以及识别准确率不高的问题，本文通过提取语音数据中有效的情感特征，并将特征进行多尺度拼接融合，构造语音情感特征，提高深度学习模型对特征的表现能力。传统递归神经网络无法解决语音情感识别长时依赖问题，本文采用双层LSTM模型来改进语音情感识别效果，提出一种混合多尺度卷积与双层LSTM模型相结合的模型。实验结果表明，在中科院自动化所汉语情感数据库（CASIA）和德国柏林情感公开数据集（Emo-DB）下，本文所提语音情感识别模型相较于其他情感识别模型在准确率方面有较大提高。

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34. 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（376）

PDF（pc）（7034KB）（96）

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。

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35. 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（236）

PDF（pc）（1213KB）（96）

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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36. 基于空时特征融合和注意力机制的网络入侵检测模型

饶海兵, 朱苏磊, 杨春夏

计算机与现代化 2022, 0 (06): 116-121.

摘要（220）

PDF（pc）（6398KB）（94）

针对网络入侵检测性能不高的问题，提出一种基于空时特征融合和注意力机制的深度学习入侵检测模型CTA-net。该模型通过集成卷积神经网络(CNN)和长短时记忆网络(LSTM)获取空时融合特征，然后使用注意力模块(Attention)对输入的空时融合特征进行重要性加权计算，最后通过softmax函数进行分类。使用NSL-KDD数据集的实验结果表明，相比具有相似结构的CNN模型和空时融合的CNN-LSTM模型，在训练集的收敛性具有显著的提升，在测试集上使用的分类评价指标准确率分别提升10.9120个百分点和11.8740个百分点，精确率分别提升9.1950个百分点和9.6130个百分点，召回率分别提升9.1780个百分点和9.9340个百分点，F1-SCORE分别提升10.7830个百分点和11.7500个百分点。仿真结果表明，所提出的CTA-net模型在网络入侵检测方面具有较好的应用潜力。

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37. 基于深度学习的短时交通流预测模型

张龄允, 韩莹, 张凯, 卢海鹏, 丁昱杰

计算机与现代化 2022, 0 (07): 54-60.

摘要（322）

PDF（pc）（2733KB）（91）

交通流预测在智能交通领域有着重要的现实意义。由于交通流数据受多种因素影响,平稳性差、随机性强，呈现出高度非线性的特征，使得交通流预测极为困难。针对短时交通流预测准确性的要求，本文提出一种基于互补集成经验模态分解(Complete Ensemble Empirical Mode Decomposition, CEEMD)，并结合卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)的短时交通流预测方法。模型通过CEEMD信号分解减少噪声对交通流数据预测的影响，采用CNN、LSTM充分挖掘数据的时空特征，使得模型做出更加准确的判断，从而提高神经网络的学习效率。在真实交通流数据上进行实验验证，结果表明，本文提出的模型可以有效提高交通流预测的准确性。

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38. 基于改进kNN算法与暂稳态特征的非侵入式负荷监测方法

田丰, 邓晓平, 张桂青, 王保义

计算机与现代化 2022, 0 (10): 29-35.

摘要（311）

PDF（pc）（1558KB）（91）

非侵入式负荷监测（Non-intrusive Load Monitoring, NILM）通过分析电力总回路的电气信息得到回路中各电器的运行数据，为用户的节能优化和电网的优化调度提供依据。现有NILM方法主要将研究重点放在提高负荷识别准确度上，模型复杂度高，难以在嵌入式设备上应用。针对上述问题，提出一种基于改进kNN算法与暂稳态特征的NILM方法。首先选择无需训练的kNN算法作为负荷识别模型，采用距离权重统计方法对kNN算法进行改进，并增加余弦相似度判断机制检验kNN算法负荷识别结果准确性；然后选择暂态特征和稳态特征作为负荷特征以提高负荷特征辨识度；最后利用实验采集数据进行验证，上述NILM方法具有良好的性能。

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39. 一种基于对象信息的MIS自适应生成器

周斌,

计算机与现代化 2022, 0 (07): 110-120.

摘要（79）

PDF（pc）（2499KB）（90）

为解决MIS在开发和运行过程中因需求频繁变更所带来的开发和维护的工作量上升问题，提出一种新的MIS软件基础模块自适应生成管理器。通过信息化管理MIS的版本、用户与权限、系统结构、系统模块、对象信息、通用视图元素、通用业务逻辑元素和通用数据访问方式，并基于通用的界面层基础元素、业务逻辑层基础元素、数据访问层基础元素和对象信息自适应生成或重构MIS软件基础模块的数据库、交互界面、业务逻辑、数据交互部分和软件内部结构，以达到动态构建和管理MIS软件基础模块，实现基础模块信息化和系统对自身信息化、自动化管理的目的。通过将该生成器技术实现并实际应用于MIS开发，验证其能够较好地应对MIS基础模块的快捷构建与变更，有效降低MIS开发与维护的工作量。该生成器较好地解决了MIS软件基础模块快速构建与重构问题，能较好地应对MIS在开发和运行过程中的频繁变更。

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40. 基于改进PSO-TrICP算法的点云配准

梁正友, 王璐, 李轩昂, 杨锋,

计算机与现代化 2022, 0 (05): 90-95.

摘要（280）

PDF（pc）（1109KB）（90）

针对传统迭代最近点(Iterative Closest Point, ICP)算法在初始空间位置偏差大时，容易陷入局部最优的问题，提出一种基于改进PSO-TrICP算法的点云配准方法。首先，对传统粒子群(Particle Swarm Optimization, PSO)算法进行改进，引入适应度的相似度测量准则调整粒子的更新方式，然后加入历次迭代的全局最优解的均值作为新的学习因子避免求解过程中出现“早熟”现象；其次用刚性变换参数和点云间的重叠率组成粒子，利用改进PSO算法为配准提供良好的初始相对位置；最后，通过裁剪迭代最近点(Trimmed Iterative Closest Point, TrICP)算法估计点云间的空间变换。实验结果表明，改进PSO-TrICP算法的配准精度与运行效率优于近年提出的同类配准算法，且具有较好的鲁棒性。

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