计算机与现代化

张宗海, 於跃成, 冯申

2022, 0(05): 1-9.

摘要 ( 210 )

PDF (1385KB) ( 84 )

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许多购物网站中存在用户编写的大量评论信息，大部分推荐系统虽然利用了评论信息，但仍有很大的改进空间。一方面是评论中信息参差不齐，掺杂了很多无用信息；另一方面是大多数现有的推荐系统都假设一个用户对于某一商品特征的关注对于所有的商品都是相同的，无法准确体现用户偏好。本文提出一种融合三重注意力和评论评分的方面感知深度推荐模型ANAP（Attention and Neural Aspect Perception），从词和特征2个层面出发，通过构造2种不同的注意力网络提取评论文本中的重要信息，降低无用信息的影响；为了准确体现用户偏好，通过构造注意力交互网络捕捉用户对不同项目各个方面的不同关注度，实现方面感知的细粒度建模。本文在6个真实数据集上进行实验，同时设计了注意力机制对比实验，结果表明ANAP模型有效提高了评分预测精度，平均绝对误差（Mean Absolute Error， MAE）比现有最佳算法降低了4.86个百分点。

基于BERT与BiGRU-CRF的交通事故文本信息提取模型

樊海玮, 秦佳杰, 孙欢, 张丽苗, 鲁芯丝雨

2022, 0(05): 10-15.

摘要 ( 273 )

PDF (936KB) ( 78 )

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针对现存交通事故文本信息中存在的大量时间、地点、伤亡损失等关键异构数据难以有效提取，以及用静态词向量深度学习模型提取交通事故文本信息精确度较低的问题，本文利用BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)对文本字符进行动态向量映射，从数据表达源头解决一词多义、上下文依赖不充分等问题；利用BiGRU(Bi-Gate Recurrent Unit)提取文本向量化后的特征，输出高特征的文本序列；利用CRF(Conditional Random Fields)计算全局最优输出节点的概率优势，优化文本序列特征结果，提出一种基于动态字向量的BERT-BiGRU-CRF融合模型，用于交通事故文本关键信息提取。通过对比实验表明，该模型在交通事故文本信息提取中平均准确率为0.952，F1为0.925，比基于静态词向量Word2Vec模型的精确率与F1值分别提高了6.3个百分点和7.9个百分点。

基于深度学习的ECG信号分类

于雁, 邱磊,

2022, 0(05): 16-20.

摘要 ( 357 )

PDF (1182KB) ( 87 )

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心电图(ECG)能够实时反映心脏状态，可用于心律失常和其它心血管疾病的准确诊断。针对ECG信号采集时的噪声干扰，重构Db6小波的4级分解量并使用巴特沃斯低通滤波实现双重去噪。将降噪后的ECG信号进行R波提取，并截取P-QRS-T波片段输入到一维改进GoogLeNet模型中进行训练。一维改进GoogLeNet是原始二维GoogLeNet的优化结构，可减少网络深度并在稀疏连接中添加最大池化层和扩张卷积加大感受野，降低计算量来提高训练性能。在MIT-BIH数据集中进行实验得到99.39%的分类准确率，比一维GoogLeNet和原始GoogLeNet分别提升了0.17个百分点和0.22个百分点，训练效率均有提升。与其他先进的技术相比，心电信号分类有了显著的改进。

基于近邻传播聚类的职业能力评价模型

段桂芹, 邹臣嵩

2022, 0(05): 21-27.

摘要 ( 119 )

PDF (1229KB) ( 75 )

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针对聚类算法在教育大数据应用中存在的聚类数目依赖人工经验等问题，提出一种新的聚类有效性指标，用簇内全部样本与簇中心的距离之和表示簇内紧密度，用任意两簇间样本距离和的最小值表示簇间分离度，通过平衡簇内紧密度和簇间分离度之间的关系，实现最优聚类的划分。在UCI和KDD CUP99数据集上的测试结果表明，新指标的聚类质量评价结果有效、可靠。在此基础上，结合近邻传播算法设计新的聚类分析模型，使用该模型对某高校学生的职业能力进行聚类分析，结果表明：新模型能够准确地给出聚类数目k，有效地挖掘出学生的职业倾向，可以为大学生职业潜能分析、企业的人才选择提供依据与决策。

基于VOLT的藏汉双向机器翻译

孙义栋, 拥措, 杨丹,

2022, 0(05): 28-32.

摘要 ( 179 )

PDF (845KB) ( 72 )

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藏汉词表的生成不仅是藏汉双向机器翻译任务开始的第一步，而且影响着藏汉双向翻译效果。本文通过改进生成藏汉词表来提升下游藏汉双向翻译性能。一方面从词表拼接入手，采用高频使用正常词表，低频使用字节对编码词表的思想，通过反复训练找到最佳词频阈值；另一方面通过最优传输的词汇学习方法学习生成藏汉词表，并针对藏语本身语言特点进行改进后应用到藏汉双向翻译上。实验结果表明，本文针对藏文语言特点提出的字节对编码加最优传输的词汇学习方法效果最佳，在藏汉翻译任务上BLEU值达到37.35，汉藏翻译任务上BLEU值达到27.60。

一种基于图卷积神经网络和依存分析的财经新闻情感分析方法

姚春华, 张学磊, 宋馨宇, 张举, 蔡佳志, 冯翱

2022, 0(05): 33-39.

摘要 ( 247 )

PDF (1086KB) ( 66 )

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财经新闻的情感分析有助于企业和投资者确定投资风险和提高经济效益，具有较高的应用价值。针对财经新闻文本，提出一种在图卷积神经网络中使用依存句法分析（Dependency Analysis-based Graph Convolutional Network, DA-GCN）的情感分析方法。该方法通过分析文档中词语的依存关系，获取句子的语序信息和文档中重要的句子成分，再通过词语在文档中的共现信息实现信息传递和对图的参数更新。在财经新闻数据集上进行的实验表明，本文提出的方法与传统深度学习方法相比，在各项评价指标上都取得显著提升。

基于先天免疫机制的果蝇免疫协同优化算法

张晓茹, 王丹, 王俊, 周锦程,

2022, 0(05): 40-45.

摘要 ( 84 )

PDF (1196KB) ( 54 )

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基于果蝇极为简单、有效的先天性免疫应答机制，研究果蝇免疫协同优化算法。该算法中，结合黑化作用、细胞免疫及体液免疫的协同免疫应答机制，设计种群的划分及各子群的进化模块。其思想简洁易懂，内外循环的平衡设计以及协同思想的引入，保证了算法的优化效果与效率。大量实验表明，该算法在寻优能力、搜索效率及高维函数优化等方面均具有明显优势。

基于PSO自适应双策略的人工鱼群算法

刘志锋, 舒志浩, 胥越峰, 杨舒伊, 沈文龙

2022, 0(05): 46-53.

摘要 ( 149 )

PDF (1211KB) ( 58 )

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针对传统人工鱼群算法存在易陷入局部最优解、鲁棒性差和搜索精度低的问题，提出一种基于粒子群算法自适应双策略的人工鱼群算法。该算法首先模拟粒子群算法的移动算子调整人工鱼的移动方向和位置，使人工鱼具有惯性机制，更好拓展新区域，从而为探索潜在的较优解提供更多的机会，增强其跳出局部最优的能力。然后运用一种自适应视野和惯性权值的策略，更好地平衡全局搜索与局部搜索之间的关系。最后引入反向学习机制,设计2种策略的随机行为, 避免原始随机行为的盲目性，增加鱼群的多样性。仿真实验结果表明，改进后的算法在寻优精度、收敛速度以及鲁棒性等方面较其他人工鱼群算法有较大提高，在高维问题求解上有较好的优化效果。

一种适用于多任务多资源移动边缘计算环境下的改进粒子群算力卸载算法

张彦虎, 鄢丽娟, 马志愤, 张彦军

2022, 0(05): 54-60.

摘要 ( 183 )

PDF (1473KB) ( 60 )

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为了研究移动设备在多资源复杂环境下的能量消耗问题，提出一种针对移动边缘设备计算卸载的改进粒子群算法。首先基于多环境的移动设备能耗提出一种移动设备能量消耗的计算模型；其次针对计算资源分配问题设计一种可以用于衡量分配方案优劣的适应度算法；最后提出一种改进的粒子群算法，用于求解进一步降低移动边缘设备能耗分配方案的最优解。通过使用模拟仿真软件对多种卸载策略下移动设备能耗、系统响应时间等关键指标对比表明，本文算法在满足用户响应时间的前提下，在求解降低移动设备能耗调度分配方案最优解的过程中具有更优的表现。

面向电工装备智能监造的边缘缓存策略

李凌, 陈曦, 沈维捷, 熊汉武, 蔡冉冉

2022, 0(05): 61-67.

摘要 ( 107 )

PDF (2035KB) ( 52 )

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电工装备智慧物联有利于电力装备行业实现高水平发展，而传统信息交互架构无法适应智慧物联的信息交互需求。针对电工装备智能监造平台信息分发效率问题，设计一种基于边缘缓存的电工装备信息分发架构。考虑到网络建设成本以及业务数据的分发时延需求，以电力公司服务缓存收益最大化为目标，研究一种面向电工装备智能监造的边缘信息缓存策略。为降低问题求解复杂度，提出一种基于改进粒子群的缓存决策算法完成问题求解。仿真结果表明，所提缓存算法在保证部分时延优先级较高的数据缓存需求的情况下实现了电力公司高缓存服务收益的获取。

基于Attention-LSTM的CNC刀具破损在线检测系统

王柯阳, 张铫, 李科闻, 张保谦, 李江, 任杰文

2022, 0(05): 68-74.

摘要 ( 264 )

PDF (1265KB) ( 75 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

为了在数控（CNC）机床批量加工过程中对刀具破损进行检测以减少残次产品，提出一种利用机床主轴功率信息，基于Attention-LSTM的CNC生产线刀具破损在线监测方法。该方法以数控系统内置传感器作为数据源获取机床主轴功率时间序列，在数据采集环节中，需要分辨加工过程中的不同工序以及该工序所使用的刀具编号。因此，在数据采集环节中，同时对数控代码和主轴功率进行采集，使用数控代码解析方式对采集数据进行处理，完成加工过程的工序识别，再使用Attention-LSTM算法对主轴功率数据进行预测，然后利用DTW算法计算时间序列相似度。加工过程功率时间序列和标准时间序列之间的相似程度应当处于合理的阈值范围内，否则认为此次加工过程中发生刀具破损。以FANUC数控系统为平台进行实验，验证了刀具破损识别的准确率。

基于层次化表示的电力文本命名实体识别和匹配算法

杨政, 蔡迪, 李慧斌

2022, 0(05): 75-81.

摘要 ( 122 )

PDF (1280KB) ( 59 )

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针对电力领域科技项目申请书评审工作中存在的项目与专家精准匹配难的问题，提出一种基于层次化语义表示的电力文本命名实体识别模型（Attention-RoBerta-BiLSTM-CRF， ARBC）以及基于语义-象形双特征空间映射的电力项目与电力专家的匹配策略。ARBC模型包括词嵌入模块、双向长短时记忆网络BiLSTM模块以及条件随机场（CRF）模块。其中，词嵌入模块同时使用了电力文本词语、句子和文档3个层面的信息。具体地，首先提取基于RoBerta预训练模型的词嵌入向量，进而通过引入文档层面基于词频-逆文档频率值的注意力机制增强句子的上下文表征能力，最终将词嵌入与句子嵌入进行线性加权融合，形成词语的层次化表征向量。在ARBC模型输出电力文本命名实体基础之上，进一步提出基于语义-象形双特征空间映射的项目文本与领域专家的实体匹配策略，最终实现项目与专家的有效精准匹配任务。实验结果表明，ARBC模型在2000篇电力项目摘要文本命名实体识别测试集上获得83%的F1值，显著高于基于Bert和RoBerta的文本表示方法。此外，基于双特征空间映射的实体匹配策略在电力文本与电力专家匹配任务中准确率达85%。

基于数据架构的结构化数据注册引擎设计

黄安琪, 苗放, 杨文晖, 倪雅婷, 蒋媛

2022, 0(05): 82-89.

摘要 ( 88 )

PDF (1727KB) ( 62 )

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随着大数据时代的来临，结构化数据的种类、规模不断增加，但是目前针对于结构化数据的注册还没有相应的研究成果。为了解决结构化数据注册的问题，采用数据架构（DA）的思想和相关技术，结合数据注册中心（DRC），设计一种针对结构化数据的注册引擎，提出一种结构化数据的统一注册标准和注册方法，实现结构化数据的自动采集注册。通过实验与分析，注册引擎能够准确、高效地将结构化数据注册信息采集并写入DRC中，为国内外常用数据库的注册问题提出了一种解决方案，为DRC数据注册中心的结构化数据注册信息管理和应用奠定了坚实的基础。

基于改进PSO-TrICP算法的点云配准

梁正友, 王璐, 李轩昂, 杨锋,

2022, 0(05): 90-95.

摘要 ( 278 )

PDF (1109KB) ( 89 )

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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。

一种基于改进多光谱的稀疏角CB-XLCT成像方法

张文元, 海琳琦, 刘英杰, 张海波

2022, 0(05): 96-101.

摘要 ( 138 )

PDF (3827KB) ( 60 )

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稀疏角锥束X射线发光断层成像(Sparse-view Cone-Beam X-ray Luminescence Computed Tomography, Sparse-view CB-XLCT)是一种新型的多模光学断层成像技术，在早期肿瘤的实时检测方面展现出了良好的应用潜力。然而，受限于有限投影数据的限制，稀疏角CB-XLCT成像的逆问题相对于传统多角度CB-XLCT，其病态性更为严重。针对上述问题，本文提出一种改进多光谱的稀疏角CB-XLCT成像方法，首先，基于多光谱策略构建系统矩阵并建模逆问题；接着，利用谱回归方法对上一步逆问题中的高维系统矩阵进行特征学习；随后，采用一种矩阵预处理方法有效降低系统矩阵的列相关性并建模为新的逆问题进行准确重建。分别设计多组仿体实验以及噪声测试实验，验证本文所提方法的有效性和鲁棒性。实验结果表明，所提方法不仅可有效求解稀疏角CB-XLCT成像逆问题，还具有良好的鲁棒性。

一种可供识别和溯源的印章图像核验系统

蔡旖旎, 陈正鸣, 倪佳佳

2022, 0(05): 102-107.

摘要 ( 269 )

PDF (2470KB) ( 66 )

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针对现代企业实体印章的管理和印章图像核验过程中存在的问题，设计一款面向企业智能印章图像的管理和核验系统，多方位、全流程辅助管理和识别印章。该印章核验系统使用基于深度残差网络的章型识别方法，简化特征提取的过程，有较好的章型识别准确率；引入基于孪生神经网络的印章图像溯源方法，能够利用印章图像追溯到具体的某次盖章行为，从而判别印文的真伪性；同时建立智能印章的管控系统，通过系统管控智能印章并记录盖章行为。实验结果表明，该系统能基本满足移动端对智能印章的管控、识别、溯源要求，可提供良好的使用体验。

基于卷积神经网络的夜间车辆检测算法

张文丽, 徐丽, 刘星星

2022, 0(05): 108-113.

摘要 ( 239 )

PDF (2091KB) ( 66 )

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针对夜间车辆检测模型的精度要求，提出以夜间车辆为研究对象，利用深度学习中的卷积神经网络构建检测模型。首先对数据集进行白平衡处理以减少路灯颜色的干扰进而增强图像画质，并用Mosaic数据增强来丰富检测数据集进而提升模型对小目标车辆的检测效果；其次针对先验框的选取采用K-means+〖KG-*3〗+算法，并利用交并比距离对先验框进行聚类；接着向主干特征提取网络加入注意力机制模块来增强残差结构特征图中目标的通道和空间特征信息；最后在损失函数的原始置信度交叉熵损失中引入梯度均衡机制，使模型有效衰减难易样本。通过在UA-DETRAC数据集的实验与对比分析可知：本文提出的夜间车辆检测算法的精度可达99.24%，同时每秒处理图像帧数高达19帧，验证了该算法的有效可行性。

面向消除通信时延的车辆轨迹多步预测方法

齐战硕, 高彦东

2022, 0(05): 114-118.

摘要 ( 125 )

PDF (1192KB) ( 59 )

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现阶段的车路协同测试环境下通常采用具有实时性特征的系统，为了解决车路协同测试的实时系统中容易出现通信时延问题，本文提出一种面向消除通信时延的车辆轨迹多步预测方法，通过构建LSTM神经网络模型，将高频采样序列进行拆分和重组后对其建立新的序列，并按照不同间隔的差分序列逐条输入，经过对各序列下轨迹点的单点预测，形成未来一段距离的车辆行驶轨迹，进而实现车辆轨迹的多步预测。实验结果表明，本文提出的多步轨迹预测方法能够消除93.94%的通信和系统时延，并且多步轨迹预测相比于单步轨迹预测在中远距离下的MSE增长率减少了7.47个百分点，具有很好的时延消除特性和误差控制能力。

智能车逆向超车控制算法

阮仕峰, 惠飞, 于建游, 张志刚, 杜绎如, 郭星

2022, 0(05): 119-126.

摘要 ( 172 )

PDF (2351KB) ( 59 )

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针对双向车道因受限于道路条件及交通特性仅能借用对向车道完成超车（逆向超车）的问题，通过采用车联网以及车载传感器获取环境车辆的速度、加速度等全局信息，将多车场景中各个实体所造成的影响纳入超车决策中，从而提出一种基于图搜索和模型预测控制（Model Predictive Control, MPC）的逆向超车控制方法。首先，根据车车通信获取的全局信息，结合非合作博弈，对各车在整个时段内的行为进行预测，并根据预测情况对道路的各个区域进行安全评估，评估依据为该区域在下一时刻出现车辆的概率。对道路完成评估后，得到碰撞概率热区图，之后采用A*算法搜索安全路径，根据安全路径完成目标车辆的轨迹规划，并设计模型预测控制器来对主车进行实时控制，使车辆按照既定轨迹行驶。最后，借助Carsim与MATLAB/Simulink搭建联合仿真平台，对提出的算法进行验证。仿真实验结果表明，该模型的控制误差最大不超过0.15 m，平均误差率约为1.7%，能实现对车辆的精准控制，保证被控车辆安全完成逆向超车。

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