计算机与现代化

林威

2023, 0(12): 1-6. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.12.001

摘要 ( 211 )

PDF (1490KB) ( 166 )

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摘要：个性化的新闻推荐技术对于缓解信息过载和提高用户体验具有重要意义。新闻推荐模型通常基于固定数据集进行迭代训练，然而在现实场景下，新闻推荐模型需要不断学习以适应新的用户和新闻。为此，增量学习被提出用于帮助新闻推荐模型进行增量更新。新闻推荐模型增量学习的主要挑战为灾难性遗忘问题，即模型会忘记它之前学习过的用户偏好。鉴于此，本文提出基于自监督学习和数据回放（Self-supervised Learning and Data Replay）的新闻推荐模型增量学习方法SSL-DR。SSL-DR首先在新闻推荐任务中加入自监督学习任务来获取用户的稳定偏好，有效减轻灾难性遗忘问题。为了巩固已学知识，SSL-DR进一步通过基于用户对于候选新闻的点击概率分数的采样策略实现数据回放，同时借助知识蒸馏策略转移已学知识。实验结果表明，本文方法可有效提升新闻推荐模型在增量训练过程中的整体推荐性能，明显缓解灾难性遗忘问题。

基于可学习记忆特征金字塔网络的小样本目标检测

夏千涵, 何胜煌, 吴元清, 赵乐乐

2023, 0(12): 7-13. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.12.002

摘要 ( 109 )

PDF (2370KB) ( 113 )

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摘要：现阶段，部分行业应用场景数据难以获取，从而产生的小样本问题成为制约深度学习技术应用推广的重要因素。本文通过小样本方法来提升模型在数据缺乏情况下的表现，降低深度学习模型对数据的依赖性，提出一种基于可学习记忆特征金字塔网络来保留更干净的多尺度特征信息用于分类器预测。借助自适应特征融合模块，让网络自行选择不同层级特征间的侧重比，最大化保留不同尺度的判别性特征信息。同时还加入回溯特征对齐模块，用于缓解特征层堆叠时引入的特征混淆效应。实验结果表明，通过克服样本依赖性可以有效地提升模型性能，改进后的模型可以在COCO数据集和VOC数据集上超越其他现有同类型的模型。特别地，在VOC数据集中将先验参数k设置为5的情况下，nAP50提高了4.8达到44.7；在COCO数据集中将先验参数k设置为30的情况下，nAP50提高了4.0达到29.4。

基于改进变结构趋近律的机械臂滑模控制系统

宋涛涛, 李艳萍, 李洪港, 韩春雪

2023, 0(12): 14-18. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.12.003

摘要 ( 114 )

PDF (3989KB) ( 99 )

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摘要：针对滑模控制在机械臂的应用领域中出现的收敛速度较慢和系统抖振问题，以提高机械臂动态特性为目标，设计一种改进变结构趋近律，利用分组特点与反双曲正弦函数的特性优化收敛速度，同时对系统的抖振作出有效的抑制。利用第二类拉格朗日方程建立二自由度机械臂的数学模型，且针对系统中存在的摩擦和其他不可测干扰问题，以RBF神经网络对系统模型进行逼近。基于Lyapunov函数证明系统跟踪的稳定性。最后在Simulink中与PID、等速趋近律和快速幂次趋近律等方法进行实验对比，验证改进变结构趋近律算法的可行性和稳定性。

基于高效通道注意力模块的运动想象脑电识别

周成诚, 曾庆军, 杨康, 胡家铭, 韩春伟

2023, 0(12): 19-23. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.12.004

摘要 ( 145 )

PDF (1293KB) ( 145 )

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摘要：基于运动想象的脑机接口技术有助于手部运动障碍的患者康复，因而广泛被用于康复医疗领域。针对目前运动想象脑电信号信噪比低，导致运动想象左右手脑电信号（Motor Imagination-Electroencephalogram， MI-EEG）分类效果不佳的问题，本文鉴于注意力模块能够关注与运动想象分类任务相关的重要特征和忽视不重要特征的特性，提出一种基于高效通道注意力（Efficient Channel Attention， ECA）模块的卷积神经网络对左右手MI-EEG进行特征提取和分类。为便于卷积神经网络（Convolutional Neural Network， CNN）对脑电信号进行识别，本文使用小波变换将脑电时序信号转换为二维时频图；然后调整基于ECA模块的CNN结构和参数；最后，对本文方法在脑电信号数据集上进行实验。实验结果表明，与一些基于深度学习的运动想象分类识别方法相比，基于ECA模块的CNN能够有效提升MI-EEG的识别准确率，说明本文方法在运动想象脑电识别方面具有有效性。

基于多阶段分形组合的点云补全算法

曾伟平, 陈俊洪, Muhammad ASIM, 刘文印, 杨振国

2023, 0(12): 24-29. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.12.005

摘要 ( 127 )

PDF (1816KB) ( 89 )

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摘要：点云是一种常见的三维物体表示形式，然而由于传感器设计和精度等原因，得到的点云通常存在几何形状缺失和稀疏性缺失。为了解决该问题，本文提出一种基于多阶段分形组合的点云补全算法。第一阶段先对输入点云进行多次采样并且分别提取特征，再利用金字塔模型生成多尺度几何形状丢失的点云，最后将生成点云与输入点云进行拼接。第二阶段利用KNN聚类和PointNet堆叠网络提取局部特征，并且将拼接的点云下采样作为粗略预测，最后将粗略预测与局部输入折叠网络生成精细化的高质量点云。本文算法基于局部到整体多阶段进行补全，损失函数可针对不同阶段进行权重调整，有效地优化了补全过程，并且在ShapeNet数据集上获得不错的补全效果。

聚类质心与指数递减方法改进的哈里斯鹰算法

白晓波, 江梦茜, 王铁山, 邵景峰, 李勃,

2023, 0(12): 30-35. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.12.006

摘要 ( 89 )

PDF (1730KB) ( 67 )

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摘要：为了提高哈里斯鹰算法的寻优性能，提出KmHHO算法。首先，将所有种群看作一个聚类，用Kmeans算法计算聚类的质心，再用质心代替算法中的均值。然后，为了控制算法的探索和开发阶段，用指数递减的猎物逃逸能量，代替原算法中线性递减的猎物逃逸能量。最后，通过在23个benchmark函数上5个算法寻优性能的对比，验证KmHHO的改进效果，并利用Wilcoxon秩和检验，分析KmHHO与其他4个算法的差异性。实验结果表明，在23个benchmark函数中，KmHHO能够在14个benchmark函数上取得最优值，整体性能高于GWO、HHO和AO，但与DAHHO相当。

基于双向同态加密的深度联邦图片分类方法

梁天恺, 黄康华, 刘凯航, 兰岚, 曾碧

2023, 0(12): 36-40. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.12.007

摘要 ( 151 )

PDF (2194KB) ( 142 )

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摘要：针对传统的机器学习存在的隐私保护以及数据孤岛的问题，结合深度学习，提出一种基于双向同态加密的深度联邦图片分类方法——AFL算法。首先，AFL算法是深度VGG神经网络的一种横向联邦改进。同时，基于Paillier同态加密算法提出一种双向Paillier同态加密机制——Bi-HE机制，保证联邦系统的隐私安全。其次，基于AFL算法提出一种自适应的模型聚合等待策略，有效避免传统的联邦学习方法因通信阻滞致使的聚合效率低下的问题。最后，使用CIFAR-10数据集的实验验证，相比于传统的VGG和DenseNet算法，AFL算法具有更好的泛化能力，有效解决了隐私保护和数据孤岛的问题，且在效率上优于传统的横向联邦学习算法。

基于双重特征注意力的多标签图像分类模型

邱凯星, 冯广

2023, 0(12): 41-47. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2013.12.008

摘要 ( 76 )

PDF (1495KB) ( 37 )

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摘要：针对目前多标签图像分类任务中存在的图像多区域特征信息提取不足、图像特征与标签语义关系构建难等问题，提出一种基于双重特征注意力的多标签图像分类模型。首先，构建图像特征注意力模块对图像信息进行全局多区域特征的注意力关联，增强图像特征提取能力；其次，通过构建联合特征注意力模块对图像特征信息和标签嵌入进行相关性表示，从而使标签与图像区域之间进行跨模态融合得到更优的映射关系。实验结果表明，该模型在VOC2007和COCO2014多标签图像分类数据集中均取得了较好的分类效果，其性能指标相比于现有算法有较大的提升，验证了该模型的有效性。

基于模型种群分析变量选择的红外光谱建模方法

杜康, 郭鲁钰, 徐啟蕾, 单宝明, 张方坤

2023, 0(12): 48-52. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.12.009

摘要 ( 123 )

PDF (2663KB) ( 70 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

摘要：变量选择方法可以实现对高维数据的降维，降低标定模型的复杂度以及提高模型的预测能力和可解释性，对建立高效可靠的预测模型具有重要意义。本文将模型种群分析（Model Population Analysis, MPA）用于近红外光谱标定建模过程的变量选择，结合MPA在同一空间反复抽取子集的特点，提出一种子集索引重用核-偏最小二乘（Subset Index Reuse Kernel-Partial Least Squares， SIRK-PLS）融合建模方法。该方法通过对预先计算的协方差矩阵进行索引，从本质上避免MPA框架下变量选择子集交叉验证和回归系数求解过程中的冗余计算，提高建模效率。此外，SIRK-PLS建模方法可以根据样本数和变量数的比例，实现建模算法的自动最优切换。通过标称近红外光谱玉米数据集对算法性能进行验证。结果表明，本文提出的SIRK-PLS建模方法收敛速度快、精度高，适用于移动红外光谱设备的自动快速降维建模，具有一定的应用前景。

结合时间相关度与课程搭配度的课程推荐方法

刘语珵, 贺奇, 董延华, 王晓宇

2023, 0(12): 53-58. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.12.010

摘要 ( 89 )

PDF (1819KB) ( 62 )

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摘要：针对现有课程推荐系统存在过度依赖用户对课程的评分、未考虑用户兴趣随时间变化以及忽略了用户已学课程和推荐课程之间的搭配问题，提出一种基于时间相关度与课程搭配度的TIMR课程推荐模型。TIMR模型一方面采用课程观看进度代替课程评分，并将时间相关度函数应用于课程间的相似度计算；另一方面利用课程的共同被选频率，构建课程搭配度函数；然后将时间相关度与课程搭配度融合起来产生预测评分。为了验证TIMR模型的有效性，分别在TM数据集、CN数据集和MOOC数据集进行实验。实验表明，与现有推荐方法UserCF、ItemCF、LFM、PR、MPR、SMCR相比，TIMR在Precision、Recall、F1_score指标上均有明显提升，对于提高推荐质量具有明显的优势。

3D-SPRNet: 一种基于并行解码器和双注意力机制的胆囊癌分割模型

张浩洋, 尹梓名, 乐珺怡, 沈达聪, 束翌俊, 杨自逸, 孔祥勇, 龚伟

2023, 0(12): 59-66. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.12.011

摘要 ( 132 )

PDF (1780KB) ( 102 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

摘要：利用深度学习对胆囊CT癌变部分进行分割，能够为临床医生提供诊断参考。现有方法均采用二维影像切片作为输入，缺少空间上下文信息以及对癌变边界区域的细化。为提高边界分割的准确性，保证空间信息的连续性，本文提出3D-SPRNet胆囊癌分割模型：采用并行解码器提取多尺度高级特征并解码；使用通道注意力帮助网络强调特征提取信息；利用反向注意力关注未被预测的区域，逐步细化癌变边界。选取304位来自上海交通大学医学院附属新华医院胆囊癌患者的CT影像进行实验，得到的MIoU、IoU及Dice系数分别为0.85、0.70、0.83，优于大多数主流分割网络，通过消融实验验证各模块的有效性。实验结果表明，本文提出的网络模型能够改善分割边界粗糙的问题，提高胆囊癌变部分的分割精度。

基于高灰度值注意力机制的脑白质高信号分割

张伯泉, 麦海鹏, 陈嘉敏, 逄锦聚

2023, 0(12): 67-75. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.12.012

摘要 ( 144 )

PDF (2586KB) ( 123 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

摘要：脑白质高信号是脑小血管病的常见影像学表现，对脑小血管病患者临床诊断有重要参考价值。脑白质高信号分割是临床诊断的基础工作之一，往往需要极具经验的医师进行手动刻画，极其耗费时间且繁琐。脑白质高信号是脑核磁共振成像T2加权像或者液体衰减反转恢复序列图像（Fluid Attenuated Inversion Recovery， FLAIR）中的高信号影，其灰度值明显高于其它正常的脑部组织。为提高对脑白质高信号区域的关注，根据脑白质高信号的影像学特征，提出一种具有高灰度值注意力机制的网络模型。基于UNet网络，设计并引入高灰度值注意力模块，使网络模型更加关注于图像中灰度值较高的区域；为提高网络模型的特征提取能力，引入残差混合注意力模块。该方法明显地提升了脑白质高信号分割效果，DSC指标和Recall指标分别达到0.8330和0.8870，优于现有算法。消融实验也验证了高灰度值注意力模块和残差混合注意力模块的有效性。本文为基于FLAIR影像的脑白质高信号病灶分割提供了一种新方法，同时验证了传统图像分割方法与深度学习技术相结合的可行性。

改进的神经渲染方法在建筑施工场景中的应用

张在成, 李健

2023, 0(12): 76-81. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.12.013

摘要 ( 86 )

PDF (1363KB) ( 66 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

摘要：针对神经辐射场（NeRF）应用于室外施工场景时，由于室外场景中光照难以捕捉和施工场景的前景背景范围差异过大，在新颖视图中会出现模糊和伪影等现象，通过分析提出改进的视觉合成方法。首先通过SFM算法从RGB图像中获得相机参数，实现对室外施工场景的表示；接着引入预训练编码器中生成的向量，并加入渲染网络中减少光照的影响；最终将图像中的前景与背景分离开进行体绘制渲染，从而提高视觉合成的效果。基于室外施工场景数据集，与3种方法进行比较，结果表明，所提方法在峰值信噪比（PSNR）和结构相似性（SSIM）中分别较其中最优方法提高12.2%与10.9%。整体看来，所提方法在室外施工场景中生成的新颖视图具有更好的细腻度。

改进YOLOv7算法在西林瓶轧盖缺陷检测中的应用

宁娟, 周庆华, 曾小为

2023, 0(12): 82-86. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.12.014

摘要 ( 128 )

PDF (2347KB) ( 138 )

参考文献 | 相关文章 | 计量指标

摘要：针对西林瓶轧盖缺陷检测中存在目标缺陷较小和特征不清造成的漏检问题，提出一种基于改进YOLOv7算法的缺陷检测方法。首先在真实工业环境下采集西林瓶轧盖的缺陷图像，包括划痕、缺帽、凹裂、复合缺陷4种常见缺陷，并进行数据增强，构造一个具有3220张西林瓶轧盖缺陷图像的数据集。然后在原始YOLOv7的基础上引入CBAM（Convolution Block Attention Module）注意力模块和ASFF（Adaptively Spatial Feature Fusion）自适应特征融合模块，以提高网络提取特征的能力，提高对小目标缺陷的检测精度，降低西林瓶轧盖缺陷漏检率。实验结果表明，改进后算法的平均检测精度（mAP）达到99.3%，比改进前提升1.9个百分点。改进后算法为工业界西林瓶轧盖缺陷检测提供了新思路，具有较好的应用前景。

基于多源动作信息的手卫生动作质量评估

李德康, 汤进, 王福田, 涂子健,

2023, 0(12): 87-93. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.12.015

摘要 ( 119 )

PDF (2015KB) ( 79 )

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摘要：手卫生动作质量评估任务的研究对于手卫生行为的干预可以发挥重要作用。为此，本文将来自视频数据和差分图像数据的2种不同类型的手卫生动作信息作为输入，构建一种基于多源动作信息的手卫生动作质量评估方法。该算法包含动作分割模块和评估模块，在动作分割模块中，通过位置索引划分与每个步骤相关的特征片段。在评估模块中，引入通过帧间差分法和ResNet50特征提取器获取的差分图像特征，与过去的方法（结合光流和RGB的I3D特征信息）相结合，以捕捉手部细微动作信息。将分割模块获取的特征片段经过处理输入基于交叉注意力机制的手卫生信息解码器，得到融合手部运动细节信息的综合特征。使用这些特征计算每个步骤的评估得分，最后将各步骤的评估得分相加以获得最终评估结果。该算法通过使用来自公开数据集HHA300进行验证，在评估任务中，评价指标ρ、R-[ℓ]2（×100）分别取得了0.86和0.95的结果，充分说明了该算法能够准确评估手卫生的动作质量。

一维混合传感器阵列信号波达方向估计#br#

胡必伟, 吴志平, 饶伟, 李源清, 胡毕炜

2023, 0(12): 94-99. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.12.016

摘要 ( 100 )

PDF (1788KB) ( 46 )

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摘要：由于矢量传感器可提供更多的有效信息，如：声信息和电磁信息，因此矢量传感器阵列在波达方向估计中的表现比标量传感器阵列更优。但是由于单个矢量传感器自身构造的复杂性，矢量传感器阵列的成本高于标量传感器阵列。为了降低矢量传感器阵列成本，本文首先提出一种由声矢量传感器和标量传感器构成的一维混合传感器阵列结构。然后利用张量代数对该阵列接收信号的二阶统计量进行处理，得到一个三阶张量模型，该模型对应于一个全部由声矢量传感器构成的虚拟均匀线阵，让所提出的混合传感器阵列在更低的成本下可以实现超出相同数量声矢量传感器阵列的估计性能。分析表明，当新阵列使用M2个声矢量传感器和2M2个标量传感器时，可以构造出一个虚拟的含有约2M[22]-M2个声矢量传感器的均匀线阵。最后针对虚拟阵列的张量模型，利用张量分解实现入射信号的波达方向估计。在相同的阵列成本下，新阵列以及张量代数处理方法具有更好的DOA估计精度和更优的角度分辨率。仿真结果验证了该方法的有效性。

基于意图识别的空中群目标动态威胁评估

王宇航, 董宝良, 公超, 尚真真, 姚康宁

2023, 0(12): 100-104. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.12.017

摘要 ( 112 )

PDF (1265KB) ( 132 )

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摘要：为解决传统威胁评估算法对态势要素随时间变化的忽略所导致的评估准确率下降的问题，本文提出基于意图识别的空中群目标动态威胁评估方法。本方法首先利用长短期记忆网络（Long Short-Term Memory， LSTM）进行意图预测，接着采用注意力机制（Attention）提升意图预测模型的特征学习能力，通过对输入的多维特征进行一定的加权处理，使得不同特征对结果的影响程度不一样，运用Softmax进行意图结果分类，再以级联的方式将意图预测的结果作为威胁评估的重要输入，并结合静态态势要素和当前时刻的动态态势要素利用多层感知机（MLP）进行威胁评估。通过仿真实验表明，对比传统威胁评估方法，基于意图识别的空中群目标动态威胁评估方法结果更准确。

基于改进GSA算法的多能源移动电源车优化配置

王凯翔, 杨静, 杨文, 米红菊, 甘飞

2023, 0(12): 105-111. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.12.018

摘要 ( 74 )

PDF (2415KB) ( 55 )

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摘要：传统能源供给模式很难覆盖高原高寒地区的能源孤岛，而多能源移动电源车因其机动灵活、环境适应性强的特点成为较好的解决手段。现有多能源移动电源车尚缺乏针对高原高寒独特背景下的应用研究，且当前研究中的多能源配置算法存在收敛速度慢、易陷入局部最优等问题。本文提出一种基于改进型万有引力算法的多能源配置算法，以多能源移动电源车年经济成本为目标，在万有引力算法的基础上，引入粒子群算法的思想，将个体历史最优和全局最优位置赋权，引入粒子群速度迭代计算，提高粒子群收敛的速度和方向性。依据西藏某地区实际应用算例，该算法在收敛速度和全局搜索能力的优越性得到验证。结果表明，本文设计的移动电源车多能源配置具有更好的经济性，可为高原高寒地区多能源移动电源车的优化配置提供设计依据。

基于AOA-MSVM的控制集群故障检测方法

杨博, 庄毅

2023, 0(12): 112-116. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.12.019

摘要 ( 73 )

PDF (1763KB) ( 66 )

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摘要：控制集群系统的复杂性和多样性导致集群系统易发生故障，从而降低集群系统的可用性。针对现有的故障检测方法存在的检测效率和准确度较低、故障类型难以有效自动识别等问题，本文提出一种基于改进的自适应算术优化的多类支持向量机（Arithmetic Optimization Algorithm-Multi-class SVM， AOA-MSVM）的控制集群故障检测方法来检测集群中的故障，以提高集群系统的可用性。首先，运用局部线性嵌入算法对集群系统中监测到的系统信息进行降维；然后，针对集群系统中故障种类多的特点，运用一对多支持向量机的方法构建故障检测模型，提升检测故障的能力；最后，使用改进的自适应算术优化算法对模型参数求最优解。搭建高可用控制集群系统进行对比实验，实验结果表明，本文提出的故障检测方法具有更高的检测效率和准确度并可有效识别故障类型。

面向混合负载的分布式气象数据管理系统设计

陈超, 顾青峰

2023, 0(12): 118-122. doi:10.3969/j.issn.1006-2475.2023.12.020

摘要 ( 87 )

PDF (2516KB) ( 64 )

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摘要：气象数据具有数据规模大、数据类型多样化等特点，对访问性能的要求也非常高，因此需要采用分布式数据管理系统进行管理。但是气象不是单纯的OLTP或单纯的OLAP应用，而是二者兼顾，同时具有大量的数据更新和高并发的数据查询需求，属于新型的HTAP应用。目前分布式数据管理系统在不断演变，但是对HTAP的支持并不好。因此，针对气象数据，特别是其中规模很大、使用最频繁的气象模式数据，设计和实现一套新的面向混合负载的分布式气象数据管理系统，通过格点、属性存储模式的并存和异构来高效满足不同类型复杂的需求，从而获得更高的整体性能。本系统可以在近似地写入性能前提下，将高并发查询的性能提升3.13倍。

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