计算机与现代化

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1. 事件知识图谱构建技术与应用综述

项威

计算机与现代化 DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2020.01.003

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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（611）

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（184）

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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4. 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（420）

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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5. 基于目标检测算法的肺结节辅助诊断系统

席孝倩, 刘威

计算机与现代化 2020, 0 (11): 1-7.

摘要（582）

据统计，肺癌在全世界范围内是发病率、致死率最高的疾病之一。随着计算机辅助诊断系统（CAD）和卷积神经网络（CNN）的成熟化，医疗领域的诊断治疗也逐渐智能化。本文提出一种基于目标检测算法的肺结节自动检测方法，并提出一套将阈值分割算法和数字形态学处理相结合的肺实质CT影像处理流程。对LUNA16数据集中的1186个肺结节进行训练和学习，观察YOLO V3模型在数据集中的评价结果来验证模型，实验结果准确率达到92.18%，每张图片平均检测时间为0.035 s。与现有的肺结节检测算法SSD、CNN、U-Net等模型进行对比试验，以验证YOLO V3模型的有效性。同时本文基于CAD技术设计肺结节辅助诊断系统，实现人机交互，为医生提供简单明了的辅助诊断工具。

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6. 卫星星座设计仿真软件综述

周砚茜，冯旭哲，代建中

计算机与现代化 DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2019.08.012

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7. 基于Mask-RCNN的纸质医药包装钢印字符识别

吴彪, 周庆华, 曾小为

计算机与现代化 2022, 0 (02): 108-113.

摘要（110）

为实现纸质医药包装钢印字符的实时检测，设计一种基于图像处理和深度学习的钢印字符识别系统。系统首先采用多种图像处理的方法对原始打光下的图像进行预处理，从而自动提取图片中的感兴趣区域，并将其输入训练好的Mask-RCNN网络进行实例分割，得到每张图片中的不同字符的像素位置与其字符数值。实验结果表明，对比传统的字符识别方法，该方法可以很好地解决纸质医药包装钢印字符图片中灰度跳变不明显的问题，准确分割出纸质包装盒图片中的钢印字符并进行标记，其字符的识别准确率达到99%，为生产线上钢印字符的识别和记录提供了新的解决思路，具有较高的实用价值。

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8. 基于深度学习的目标检测算法研究综述

曹燕,李欢,王天宝

计算机与现代化 DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2020.05.011

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9. 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（196）

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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10. 基于改进光流特征的运动目标跟踪

刘宏飞, 杨耀权, 杨雨航

计算机与现代化 2021, 0 (03): 115-121.

摘要（402）

在城市智能视频监控中需要对运动目标进行实时跟踪，针对传统的运动目标检测中出现的跟踪目标易丢失、跟踪率低、实时性差等问题，提出一种基于改进光流特征的运动目标跟踪检测方法，对运动行人目标进行跟踪。该方法首先采用改进的Vibe运动背景建模法对视频中存在的运动行人进行检测，再将Shi-Tomasi角点检测与LK光流法进行结合，将角点检测结果融入到LK光流法中，并对检测到的角点进行运动光流特征提取，最后通过卡尔曼滤波对出现的行人进行预测跟踪，采用匈牙利最优匹配算法实现对运动目标的持续匹配以及对运动目标的跟踪。仿真结果表明，本文提出的方法能够对视频中出现的运动目标进行检测跟踪，具有较好的识别效果，且检测效率得到提高。

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11. 基于3CNN-BiGRU的睡眠自动分期研究

唐洁, 文元美

计算机与现代化 2022, 0 (02): 120-126.

摘要（89）

针对单通道脑电信号睡眠自动分期效率和准确率问题，提出采用三尺度并行卷积神经网络提取睡眠信号特征和双向门控循环单元学习睡眠阶段之间内部时间关系的3CNN-BiGRU睡眠自动分期模型。首先对原始单通道脑电信号进行带通滤波处理，并采用合成少数类过采样技术进行类平衡，然后送入搭建的模型中进行训练和验证实验，其中采用预训练和微调训练对模型进行优化，采用10次和20次交叉验证提高训练可靠性。不同数据集下的不同模型对比实验结果表明，3CNN-BiGRU模型取得了更高的训练效率和更好的分期准确率。

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12. 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（226）

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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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（180）

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. 一种基于深度强化学习的Spark Streaming参数优化方法

刘露, 申国伟, 郭春, 崔允贺, 蒋朝惠, 伍大勇

计算机与现代化 2021, 0 (10): 49-56.

摘要（179）

Spark Streaming作为主流的开源分布式流分析框架，性能优化是目前的研究热点之一。在Spark Streaming性能优化中，业务场景下的配置参数优化是其性能提升的重要因素。在Spark Streaming系统中，可配置的参数有200多个，对参数调优人员的经验要求较高，未经优化的参数配置会影响流作业执行性能。因此，针对Spark Streaming的参数配置优化问题，提出一种基于深度强化学习的Spark Streaming参数优化方法（DQN-SSPO），将Spark Streaming参数优化配置问题转化为深度强化学习模型训练中的最大回报获得问题，并提出权重状态空间转移方法来增加模型训练获得高反馈奖励的概率。在3种典型的流分析任务上进行实验，结果表明经参数优化后Spark Streaming上的流作业性能在总调度时间上平均缩减27.93%，在总处理时间上平均缩减42%。

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15. 基于混合全局池化的回环检测算法

宋周锐

计算机与现代化 DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2020.04.019

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16. 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（373）

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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17. 基于非局部注意力和局部特征的车辆重识别算法

万冬厚, 张德贤, 邓淼磊,

计算机与现代化 2022, 0 (03): 23-29.

摘要（100）

车辆重识别是指从不同的摄像机来重新识别出同一辆车。车辆重识别非常容易受到车辆角度以及光照等其他因素的影响，是一项非常有挑战性的任务。许多车辆重识别方法都过分关注车辆全局特征，而忽略了车辆图像的局部有分辨力的特征，造成了车辆重识别精度不高的问题。针对这一问题，本文提出一种整合非局部注意力的和多尺度特征的车辆重识别方法，使用注意力机制获取车辆显著特征，并融合多尺度特征从而提高车辆重识别的检索精度。首先，使用骨干特征提取网络与注意力模块获取车辆的显著性细粒度特征。然后，将特征分为多个分支进行度量学习，分别学习车辆的局部与全局特征，将全局特征与细粒度的局部特征融合，构建车辆重识别的特征。最后，利用该方法提取不同车辆的特征，计算不同车辆的相似度，从而判断是否具有相同的身份。实验结果表明本文提出的车辆重识别算法具有更高的精度。

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18. 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（191）

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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19. 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（275）

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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20. 基于集成学习与不平衡数据的返贫预测

龚云翔, 袁仕芳, 刘付谦

计算机与现代化 2022, 0 (04): 12-16.

摘要（97）

中国在扶贫工作取得决定性成就的同时，仍有一些脱贫人口存在返贫风险。本文基于不平衡数据集，利用SMOTE模型对返贫类别样本进行过采样处理，处理后的返贫与未返贫样本数据比例为3:1；接着建立基于Stacking集成学习的返贫预测模型，利用网格搜索对各个模型超参数进行寻优，结合10折交叉验证提高模型的泛化能力。本文使用4种不同的融合模型对脱贫户是否返贫进行预测。实验结果表明，与单一模型相比，模型融合后的分类效果要优于单独的分类器，其中最优融合模型的Acc为0.962，F1-score为0.946。

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21. 基于遗传算法的容器云资源配置优化

徐胜超, 熊茂华

计算机与现代化 2022, 0 (01): 108-112.

摘要（124）

提出一种基于遗传算法的容器云资源配置优化方法。充分考虑虚拟机配置于物理主机以及容器配置于虚拟机的资源分配情况，将容器云平台数据中心整体能耗最低作为目标函数，设置物理主机与虚拟机对应、虚拟机与容器对应等约束条件，利用遗传算法通过染色体表达、初始化、交叉操作、变异操作以及设置适应度函数5个步骤求解目标函数，获取最优容器云环境资源配置结果。实验结果表明，本文方法可实现容器云资源的合理配置，提高物理资源的利用效率，实现数据中心节能的目标。

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22. 基于改进极限学习机的泥石流发生预测

曾鼎, 曾勇

计算机与现代化 2020, 0 (09): 95-99. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2020.09.017

摘要（460）

为提高泥石流预测预报的准确性，提出一种基于DBSCAN聚类的改进极限学习机(ELM)算法。首先，利用DBSCAN算法对泥石流发生训练的数据进行聚类处理；其次，将聚类得到的不同训练集分类训练ELM分类器；最后，利用ELM分类器对预测集数据进行预测。实验结果表明,利用改进ELM算法对泥石流发生预测的平均准确率达到91.6%，改进ELM算法的稳定性与传统ELM算法相比有明显提高，与传统ELM算法、BP神经网络和Fisher预测法相比，改进ELM算法的预测精度更高。

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23. 基于优化残差网络的多模态音乐情感分类

李晓双, 韩立新, 李景仙, 周经纬

计算机与现代化 2020, 0 (12): 83-89.

摘要（114）

针对传统的音乐情感分类因特征提取困难而导致模型分类准确率不高和人工工作量大等问题，提出一种基于优化深度残差网络的多模态音乐情感分类方法。该方法首先利用多模态翻译将难以提取特征的音乐音频模态转换为易于操作的图像模态；同时在深度残差网络的基础上对网络输入层的卷积核大小和残差块的快捷连接进行优化改进，减少了信息流失，缩短了计算时间；此外，为了缓解Softmax分类器存在类内离散、类间聚集这一弊端，引入了Center loss函数的变体来提升Softmax分类函数的性能。实验结果表明了本文优化后的残差网络模型的有效性和鲁棒性，相比于原始的残差网络，其对音乐情感的分类准确率提升了4.27个百分点。

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24. 基于深度生成对抗网络的恶意TLS流量识别

秦鸣乐, 年梅, 张俊,

计算机与现代化 2022, 0 (04): 121-126.

摘要（189）

恶意加密流量识别公开数据集中存在的类不平衡问题，严重影响着恶意流量预测的性能。本文提出使用深度生成对抗网络DGAN中的生成器和鉴别器，模拟真实数据集生成并扩展小样本数据，形成平衡数据集。此外，针对传统机器学习方法依赖人工特征提取导致分类准确度下降等问题，提出一种基于双向门控循环单元BiGRU与注意力机制相融合的恶意流量识别模型，由深度学习算法自动获取数据集不同时序的重要特征向量，进行恶意流量得识别。实验表明，与常用恶意流量识别算法相比，该模型在精度、召回率、F1等指标上都有较好的提升，能有效实现恶意加密流量的识别。

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25. 基于LSTM-Prophet非线性组合的时间序列预测模型

赵英, 翟源伟, 陈骏君, 滕建

计算机与现代化 2020, 0 (09): 6-11. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2020.09.002

摘要（482）

目前采用单一预测模型对于复杂的非线性时间序列具有预测精度较低，且不能很好地捕捉时间序列的复合特征的问题，因此本文提出一种基于BP神经网络组合的长短期记忆网络-Prophet(LSTM-Prophet)时间序列预测模型。模型将长短期记忆网络及Prophet这2种预测模型得到的预测值通过BP神经网络进行非线性组合，得出最终的预测值。随后设计实现本文模型与3个单项模型的对比实验，使用3个不同领域的数据集验证本文模型的准确性和有效性。实验结果表明提出的预测模型具有较高的预测精度、较好的通用性和应用前景。

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26. 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（168）

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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27. 面向工程数据检索的ElasticSearch索引优化策略

许贤慧, 王淑营, 曾文驱

计算机与现代化 2022, 0 (02): 79-84.

摘要（155）

随着生产制造业的发展，各行业在生产制造的过程中都会产生大量的工程数据，现代工程领域的数据检索需求要求能够通过关键字快速且准确检索出相应的结果，利用ElasticSearch可以实现工程数据的检索，但是其性能方面还有优化的空间。为了解决这个问题，本文对ElasticSearch的底层原理进行深入研究，在ElasticSearch的索引创建、索引分片以及索引段合并方面进行优化。首先对ElasticSearch的分词器进行修改并配置自定义词典，其次提出基于集群节点性能与索引数据量大小的索引分片策略，最后，根据节点性能对索引段合并的时机进行优化。通过基于地铁工程数据的检索进行实验，实验结果表明，改进的方法确实能够提高ElasticSearch的数据写入与查询性能。

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28. 基于聚类混合采样的不平衡数据分类

史明华,吴广潮

计算机与现代化 DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2020.05.006

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29. 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（241）

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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30. 基于UML的在线考试系统的分析与设计

刘俊莉;颜俊松

计算机与现代化 2009, 1 (7): 113-116. DOI: 10.3969/j.issn.1006-2475.2009.07.032

摘要（2594）

为了科学有效地利用信息网络的资源和技术优势，对在线考试系统进行需求分析，并对整个在线考试的体系结构进行了流程分析。采用统一建模语言UML，设计系统的用例图、顺序图、活动图等，设计和实现该考试系统的功能：老师可以利用该系统对学生进行在线测验，并可管理和制定试卷、计算和查询成绩等。

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