计算机工程与应用


热点与综述

  • U-Net及其在肝脏和肝脏肿瘤分割中的应用综述

    张欢;刘静;冯毅博;仇大伟;

    医学上实现肝脏及肝脏肿瘤区域自动精准分割具有十分重要的临床意义,随着深度学习技术的迅速发展,深度神经网络逐步应用于医学领域,计算机辅助诊断成为研究热点。U-Net网络由于其在小样本数据集上的良好表现,在医学图像分割领域得到了广泛应用。基于此,介绍了肝脏和肝脏肿瘤分割中常用的数据集和评价指标,归纳了U-Net网络模型及围绕编解码器、跳跃连接和整体结构的改进。从单网络结构和多网络结构改进两个方面对U-Net模型在肝脏及肝脏肿瘤分割的相关应用加以论述。对相关研究工作的不足进行总结,并对未来发展予以展望。

    2022年02期 v.58;No.993 1-14页 [查看摘要][在线阅读][下载 1640K]
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  • 手写汉字评价方法研究进展

    肖雪;李成城;

    手写汉字评价推动了计算机辅助教学的快速发展,如何通过手写汉字评价技术,在无教师帮助的情况下实现手写汉字的等级/规范性评价是当前研究的重点。对手写汉字评价相关概念以及发展趋势进行阐述;对手写汉字评价的不同研究方法进行详细介绍,包括基于规则、特征相似度计算、模糊矩阵以及机器学习等方面,并对各种方法的优缺点进行总结归纳;对手写汉字评价的反馈形式进行介绍,包括数据到文本生成、字形匹配与图形辅助等方面;分析手写汉字评价面临的多个问题,进一步思考其未来的发展。

    2022年02期 v.58;No.993 27-42页 [查看摘要][在线阅读][下载 1605K]
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  • 码垛机器人的研究与应用

    胡春生;魏红星;闫小鹏;李国利;

    通过对码垛机器人相关文献进行归纳整理,从结构优化、末端执行机构、运动规划、运动控制、机器人编程、国内应用等六个方面对码垛机器人进行了概述,分别阐述了机器人本体结构优化、运动规划的常见方法、机器人编程的常用手段、机器人控制的常用方法、避障规划的难点、多机器人协同的特殊性、各类型末端执行机构的优缺点,随后针对我国的码垛机器人应用现状,提出了对应的解决措施,针对码垛机器人关键技术的研究,指出了未来的发展方向和研究重点,可为相关研究人员提供参考。

    2022年02期 v.58;No.993 57-77页 [查看摘要][在线阅读][下载 1535K]
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理论与研发

  • 多密度自适应确定DBSCAN算法参数的算法研究

    万佳;胡大裟;蒋玉明;

    DBSCAN算法的Eps和MinPts参数需要人为设定,取值不当会导致聚类结果准确度不高,且在密度分布差异大的数据集上,由于参数的全局性,错误地应用于不同密度的簇,导致不能正确地发现簇。针对以上问题,提出一种多密度自适应参数确定算法,利用经过去噪衰减后的数据集的自身分布特性生成候选Eps和MinPts参数列表,并在簇数趋于稳定的区间内根据去噪级别选取对应的Eps和MinPts作为初始密度阈值。对在该密度阈值条件下聚类产生的噪声数据使用同样的方法生成候选参数列表,选取最优参数,得到新密度阈值,循环该步骤直到噪声数据的数量或密度阈值低于一定程度为止。将不同密度阈值下的聚类结果进行合并。实验结果表明,该算法能够自适应地选取合适的多密度阈值,并在密度分布差异大的数据集上有很好的聚类效果。

    2022年02期 v.58;No.993 78-85页 [查看摘要][在线阅读][下载 2015K]
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  • 基于信息素初始分配和动态更新的蚁群算法

    陈颖杰;高茂庭;

    针对蚁群算法搜索初期收敛速度慢和容易陷入局部最优的问题,对蚁群算法进行改进。在初始化阶段,采用贪心策略构造次优路径并增加该路径上的信息素浓度,实现不同路径上信息素的初始分配,使信息素在搜索初期就能发挥指导性作用,让蚂蚁更快地趋向于最优解的附近;在迭代寻优过程中,引入遗传变异操作,对每次迭代后的最优路径作变异操作,尝试寻找一条更优的路径,并用找到的更优路径自适应调整信息素增量;当算法不可避免地陷入局部最优时,运用信息素回滚策略,根据回滚次数动态调整挥发因子,加强搜索能力,使算法更容易跳出局部最优。仿真实验结果表明,改进算法能有效地加快收敛速度和增强跳出局部最优的能力。

    2022年02期 v.58;No.993 95-101页 [查看摘要][在线阅读][下载 1444K]
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网络、通信与安全

  • SM2专用指令协处理器设计与实现

    王腾飞;张海峰;许森;

    国家商用密码算法SM2是基于椭圆曲线密码学(ECC)而制定的公钥密码协议,已被国际标准化组织(ISO)确立为国际标准。在实际应用中,SM2算法计算过程的复杂性使其面临实现效率低的问题,并且在实现过程中还会出现与密钥相关的侧信道信息泄露。为了解决上述问题,设计了一种适用于SM2的专用指令硬件协处理器。协处理器包含接口逻辑、取指单元、译码单元、执行单元、程序存储单元和数据存储单元,借鉴通用CPU的流水线技术,将指令的实现过程分为取指、译码、执行、写回四级流水,以提高计算效率。经过在Xilinx ZYNQ-7 FPGA上的实验验证,协处理器可以通过自动执行程序存储单元中的指令序列正确实现SM2加密、解密、签名、验签的计算过程,计算一次标量乘的时间约为2.25 ms,共占用7 146个Slice,其指令序列还可以按照软件实现方式进一步优化,说明协处理器具有速度快、面积小、灵活性高的特点。经过理论分析,协处理器可以实现常时的指令序列,具有一定的抵御侧信道攻击的安全性。

    2022年02期 v.58;No.993 102-109页 [查看摘要][在线阅读][下载 1461K]
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  • 基于Fabric的快速公平合同签署协议

    陈焕新;李爱萍;

    区块链在商业交易领域的快速发展及应用,尤其是交易合同的签署对公平的需求,导致传统的单向信任模式的区块链需要更换为双向信任模式。基于已有的多种公平合同签署协议(fair contract signing protocol,FCSP),提出一种面向Fabric区块链的快速公平合同签署协议(TFCSP),与已有FCSP的分步多次区块上传或者简单智能合约的实现不同,TFCSP通过修改Fabric的gossip进程,由交易发起方对交易签名、接收方对块信息验证并签名再进行上传,这种多次异步签名一次上传及二次验证合约内容的方式保证了双向信任,并且大大提升了交易的效率。最后将该协议应用到保险区块链,完成其架构设计,并通过实验验证其有效性,实验结果表明,该协议在保证交易可信的前提下保持了较好的性能。

    2022年02期 v.58;No.993 116-122页 [查看摘要][在线阅读][下载 1594K]
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  • 降低跨分片交易回滚概率的多轮验证方案

    白兵;李志淮;李敏;

    区块链分片方案中的跨分片交易由多个分片协调处理。在采用实用拜占庭容错(practical Byzantine fault tolerance,PBFT)类共识算法的分片方案中,存在因分片后拜占庭节点在单个分片聚集,导致分片失效无法验证交易的问题。因此,为保证分片间数据的一致性,需要对部分处理的跨分片交易进行回滚操作,这影响了系统的总体性能。针对以上问题,提出了一种多轮共识的验证方案,可以在降低回滚概率的基础上,支持更大分片规模,提升系统的每秒交易数(transaction per second,TPS)。简述了现有分片项目解决方案的优缺点,对跨分片交易的概率和回滚概率进行了分析,提出多轮共识的验证方案,分析了多轮方案对跨片交易回滚概率的影响,得出合理的多轮轮数上限值。通过与现有方案的对比实验表明,多轮验证方案可以有效提升交易验证率,降低跨片交易回滚的概率,提升系统总体的TPS。

    2022年02期 v.58;No.993 129-136页 [查看摘要][在线阅读][下载 1516K]
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模式识别与人工智能

  • 以优秀个体为导向的多策略差分进化算法

    陈颖洁;刘三阳;张哲辰;

    提出一种以优秀个体为导向的多策略差分进化算法。根据适应度值将种群等分为三个子种群,针对不同的种群使用不同的变异策略和控制参数。针对适应度值较差的种群提出了一种新的变异策略,通过引入学习因子和平衡因子,对提高收敛速度、精度和易陷入局部最优状态进行平衡,并对其中个体的控制参数采取自适应的机制,降低种群陷入停滞状态的概率。除此,在每次迭代完成之后,三个种群会重新组成一个新的种群,从而实现了不同种群之间信息的交互。用19个标准测试函数对所提出算法的性能进行了测试,并将其与一些主流差分算法进行比较。实验结果表明,所提出的算法在大部分函数的收敛速度以及精度上有明显的提升。

    2022年02期 v.58;No.993 137-144页 [查看摘要][在线阅读][下载 2261K]
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  • 融合BERT和自编码网络的短文本聚类研究

    朱良奇;黄勃;黄季涛;马莉媛;史志才;

    短文本相比于长文本词汇的数量更少,提取其中的语义特征信息更加困难,利用传统的向量空间模型VSM(vector space model)向量化表示,容易得到高维稀疏的向量。词的稀疏表示缺少语义相关性,造成语义鸿沟,从而导致下游聚类任务中,准确率低下,容易受噪声干扰等问题。提出一种新的聚类模型BERT_AE_K-Means,利用预训练模型BERT(bidirectional encoder representations from transformers)作为文本表示的初始化方法,利用自动编码器AutoEncoder对文本表示向量进行自训练以提取高阶特征,将得到的特征提取器Encoder和聚类模型K-Means进行联合训练,同时优化特征提取模块和聚类模块,提高聚类模型的准确度和鲁棒性。所提出的模型在四个数据集上与Word2Vec_K-Means和STC2等6个模型相比,准确率和标准互信息都有所提高,在SearchSnippet数据集上的准确率达到82.28%,实验结果显示,所提方法有效地提高了短文本聚类的准确度。

    2022年02期 v.58;No.993 145-152页 [查看摘要][在线阅读][下载 1589K]
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  • 结合网络表示学习和文本卷积网络的类案发现

    梁鸿翔;张步烨;李炜卓;程茜雅;

    作为"智慧法院"的核心应用之一,相似裁判文书的发现有助于解决司法过程中裁判尺度不统一、类案不同、量刑不规范等问题。目前,一部分方法侧重于从裁判文书中总结领域特征,并将这些特征融入到语言模型中来提升相似文书发现的效果。另一部分工作将其转化为分类任务,利用有监督学习模型来进行建模与预测。然而,已有的方法没有考虑将语言模型与分类模型各自的优势进行结合。为此,提出一种基于网络表示学习(network representation learning)和文本卷积网络(convolutional neural network for texts)的类案发现方法。方法分别从无监督学习与有监督学习的视角来建模裁判文书中的信息,并根据法律知识体系对原有模型的负采样方法(negative sampling)进行改进。最终,方法设计了一种较为合理的投票机制将两类模型的结果进行融合。实验结果表明,提出的联合方法较已有方法能在类案发现任务中取得更高的推送准确率。

    2022年02期 v.58;No.993 153-160页 [查看摘要][在线阅读][下载 1418K]
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  • 改进损失函数的地基云状目标检测算法

    王胜春;陈阳;

    云是一种常见的天气现象,云状是天气预测的关键特征。目前,地基云图像中的云状观测主要依赖于气象观测员的目视观测,十分依赖观测员的经验,实时性和效率较低。针对这一问题,提出使用深度学习的方法进行地基云状检测识别。设计了一种新的目标检测边界框损失函数UIoU,将其应用于YOLOv3算法上。并且使用了Kmeans聚类算法重新设计了适用于地基云状数据集的先验框尺寸,使得边界框回归更加精确和稳定。实验结果表明UIoU-YOLOv3相比于原算法精度得到了有效提升,在VOC数据集和地基云状数据集上mAP数值分别提升了3.4个百分点和2.56个百分点。

    2022年02期 v.58;No.993 169-175页 [查看摘要][在线阅读][下载 1660K]
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  • 面向不均衡数据的多分类集成算法

    崔鑫;徐华;朱亮;

    为解决不均衡多分类问题,提出了一种基于采样和特征选择的不均衡数据集成分类算法(IDESF)。基分类器的多样性会影响集成算法的分类性能,所以IDESF算法对数据集进行有放回采样+SMOTE的两阶段采样。两阶段采样在保证所得数据集中样本合理性的基础上,增加数据集间的差异性以此隐式地提高基分类器的多样性。两阶段采样同样可以平衡数据分布,防止分类器偏向多数类。在两阶段采样的基础上,IDESF算法引入了数据清洗和特征选择方法,试图进一步提高算法的分类性能。与其他不均衡分类算法在5组不均衡数据集上进行了对比实验,结果表明该算法可以获得较高的AUCarea和G-Mean值,具有较为优异的分类效果。

    2022年02期 v.58;No.993 176-183页 [查看摘要][在线阅读][下载 1829K]
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  • 增强可分离卷积通道特征的表情识别研究

    梁华刚;雷毅雄;

    针对目前人脸表情识别准确率不高、网络模型参数复杂等问题,提出一种增强可分离卷积通道特征的人脸表情识别研究方法。设计了一种轻量型卷积神经网络结构提取表情特征,在卷积层中采用深度可分离卷积减少网络参数;引入了压缩激发模块,对不同通道的特征进行权重分配,在不同的卷积层采用不同的压缩率来增强网络对人脸表情的特征提取能力;将提取到的特征送入分类器实现人脸表情分类,在CK+和FER2013数据集上进行实验并分析。实验结果表明:与现有方法相比,提出的网络结构在CK+和FER2013数据集上,识别率分别提高了0.15个百分点和3.29个百分点,且网络模型参数量降低了75%。所提方法在降低网络参数的同时,提高了表情识别准确率。

    2022年02期 v.58;No.993 184-192页 [查看摘要][在线阅读][下载 1701K]
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  • 改进的M2det内窥镜息肉检测方法

    王博;张丽媛;师为礼;杨华民;蒋振刚;

    结直肠癌是一种致命的疾病,作为息肉的肠腺瘤被认为是结直肠癌的主要病因,因此在临床诊断中发现肠息肉是一项至关重要的任务。息肉检测通常由医生操作内窥镜来实现,由于肠道环境复杂,息肉影像数据量大,小尺度息肉不易辨识,息肉检查过程除了极其依赖医生经验之外,工作压力和强度也给医生带来了极大的负担,因此需要借助计算机辅助诊断技术来检测息肉,该技术可以有效地处理大量的息肉影像数据、发现早期息肉、提高息肉检测的准确率。目前的一些方法对小型息肉存在漏检,因此提出了一种改进的M2det方法用于息肉检测,通过FFMs模块融合主干网络特征,使图像特征得到了充分利用,在SFAM模块中增加scSENet注意力机制,保留了有效特征,抑制无用特征,采用Focal loss计算分类损失,解决了正负样本不平衡问题。大量实验表明,该方法可以有效地检测出息肉且优于前沿的息肉检测方法,在CVC15数据集上mAP、F1-score、F2-score分别提升到了98.25%、97.30%、97.98%。

    2022年02期 v.58;No.993 193-200页 [查看摘要][在线阅读][下载 1499K]
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  • 基于改进SSD算法对奶牛的个体识别

    邢永鑫;孙游东;王天一;

    为了实现养殖场环境下无接触、高精度的奶牛个体有效识别,针对SSD(single shot multibox detector)算法识别准确率不高的问题,提出一种基于浅层特征模块的改进SSD(shallow feature module SSD,SFM-SSD)算法。将原始SSD算法的主干网络由VGG16替换为MobileNetV2,以降低网络的运算量,改善检测的实时性;针对SSD网络结构的浅层特征图设计浅层特征模块,扩大浅层特征图的感受视野,提高浅层特征图对目标物体的特征提取能力;利用K均值聚类算法重构区域候选框,提高算法的检测精度。实验结果表明:在奶牛个体识别任务中,SFM-SSD算法的平均准确率比原始的SSD算法提升3.13个百分点。同时检测的实时性也得到改善。

    2022年02期 v.58;No.993 208-214页 [查看摘要][在线阅读][下载 1890K]
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  • 语义导向多尺度多视图深度估计算法

    贠璟扬;李学华;向维;

    目前利用深度学习进行多视图深度估计的方法可以根据卷积类型可以大致分为两类。其中,基于2D卷积网络的模型预测计算速度快,但预测精度较低;基于3D卷积网络的模型预测精度高,却存在高硬件消耗。同时,多视图中相机外部参数的变化使得模型无法在物体边缘、遮挡或纹理较弱区域生成高精度预测结果。针对上述问题,提出了基于3D卷积的语义导向多尺度多视图深度估计算法,在保证预测精度的同时降低硬件消耗。同时针对遮挡、纹理较弱等区域,利用网络自身提取的图片特征作为先验导向信息,增强网络对全局信息的感知,结合多尺度融合方法增强网络的鲁棒性。在公开数据集的测试对比中,提出的方法预测深度图结果更加清晰,并能有效地应对图片中物体边界、遮挡等区域。

    2022年02期 v.58;No.993 215-224页 [查看摘要][在线阅读][下载 1760K]
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图形图像处理

  • 基于Xception网络的弱监督细粒度图像分类

    丁文谦;余鹏飞;李海燕;陆鑫伟;

    随着深度学习的快速发展,计算机视觉领域对图像的分类研究不仅仅局限于识别出物体的类别,更需要在传统图像分类任务的基础上进行更细致的类别划分。通过对现有细粒度图像分类算法和模型的分析研究,提出一种基于Xception模型与WSDAN(weakly supervised data augmentation network)弱监督数据增强的方法相结合的深度学习网络应用于细粒度图像分类任务。该方法以Xception网络作为骨干网络和特征提取网络、利用改进的WSDAN模型进行数据增强,并把增强后的图像反馈回网络作为输入图像来增强网络的泛化能力。在常用的细粒度图像数据集和NABirds数据集上进行实验验证,得到的分类正确率分别为89.28%、91.18%、94.47%、93.04%和88.4%。实验结果表明,与WSDAN(Pytorch)模型及其他多个主流细粒度分类算法相比,该方法取得了更好的分类结果。

    2022年02期 v.58;No.993 235-243页 [查看摘要][在线阅读][下载 1764K]
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  • 基于双通道变分自编码器的高光谱图像分类

    刘遵雄;石亚鹏;彭潇雨;王毅宏;

    针对现有高光谱图像变分自编码器(variational autoencoder,VAE)分类算法存在空间和光谱特征利用效率低的问题,提出一种基于双通道变分自编码器的高光谱图像深度学习分类算法。通过构建一维条件变分自编码器(conditional variational autoencoder,CVAE)特征提取框架和二维循环通道条件变分自编码(channel-recurrent conditional variational autoencoders,CRCVAE)特征提取框架分别提取高光谱图像的光谱特征和空间特征,将光谱特征向量和空间特征向量叠加形成空谱联合特征向量,将联合特征送入Softmax分类器中进行分类。在Indian pines和Pavia University两种高光谱数据集上进行了分析验证,实验结果显示,与其他算法相比,提出的算法在总分类精度、平均分类精度和Kappa系数等评价指标上至少提高了3.40、2.75和3.57个百分点,结果显示提出的算法得到了最高的分类精度和更好的可视化效果。

    2022年02期 v.58;No.993 244-251页 [查看摘要][在线阅读][下载 1849K]
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  • 采用跳层卷积神经网络的RGB-D图像显著性检测

    陈曦涛;訾玲玲;张雪曼;

    RGB-D图像显著性检测旨在提取三维图像中的显著目标。为解决当前显著性检测算法难以检测出光线干扰场景内的目标和低对比度的目标等问题,提出了基于跳层卷积神经网络的RGB-D图像显著性检测方法。利用VGG网络分离出RGB图像和深度图像的浅层与深层特征,而后进行特征提取;以跳层结构为基础连接提取到的特征,实现融合深度、颜色、高级语义和细节信息的目标,同时生成侧输出;将侧输出进行融合,得到最佳的显著性检测图。实验结果表明,相比于深度监督显著性检测和渐进式互补感知融合显著性检测方法,在F值指标上分别提高了0.095 3和0.060 6,在平均绝对误差指标上降低了0.026 7和0.058 1。

    2022年02期 v.58;No.993 252-258页 [查看摘要][在线阅读][下载 1520K]
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工程与应用

  • 扑翼飞行器的多机协同飞行设计与实践

    张泽坤;韩建福;宋广华;杨波威;

    扑翼飞行器(flapping-wing aerial vehicle,FAV)是一种模仿动物飞行方式的新型飞行器,其具有仿生性且飞行声音小等特点,具有广泛的军事和民用前景。由于扑翼飞行器动力学模型复杂且容易受到风等环境因素的影响,目前尚无成熟稳定的控制算法可以用来控制扑翼飞行器。目前对扑翼飞行器的控制大多仍以手动控制为主,然而手动控制扑翼飞行器的方式会受到飞手操作水平的限制,难以大范围推广。通过对PX4固件和QGC地面站进行定制化改造以满足在一定应用背景下扑翼飞行器的有效控制,实现了扑翼飞行器的自动控制和协同飞行。同时还将扑翼飞行器多机协同飞行设计与实践引入到了"嵌入式计算技术"课程教学中,激发了学生的学习热情,提高了学生的创新实践能力。

    2022年02期 v.58;No.993 259-264页 [查看摘要][在线阅读][下载 1457K]
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  • 动态供应链网络中企业合作关系的链路预测

    卢志刚;陈倩;

    随着经济全球化的推进,供应链由传统的单链形式逐渐演变成供应链网络。这类复杂供应链网络由不同类型的企业构成,为了适应外部环境的变化,企业与企业之间以供需为目的形成的合作关系随着时间不断改变。致力于动态供应链网络中企业合作关系的预测,提出一种基于投影和时间事件的链路预测模型,将动态供应链网络划分为由若干个时间片组成的网络快照,通过对网络快照进行投影分析,形成潜在合作链路集合,基于时间事件计算集合里每个元素的链路预测得分,比较得分确定预测结果。实验分析结果表明,相对传统链路预测算法,所提算法在动态供应链网络中预测企业间未来合作关系具有更好的预测效果,且通过改变网络快照的大小和时间事件变化率可以进一步提高其预测精度。

    2022年02期 v.58;No.993 265-273页 [查看摘要][在线阅读][下载 2387K]
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  • 基于学习风格的自适应式虚拟交互方法的研究

    林一;王舜波;

    新工科教育的改革推进了自适应学习的发展,以往的自适应方式对学习者的主观能动性的重视不足,且大部分已有研究无法提供个性化程度较高的交互体验。针对这些问题,该研究基于学习风格模型提出了一种自适应式虚拟现实交互的新方法。该方法设计了适用于虚拟交互环境的学习风格判断方式,通过分析学习者的主客观数据来判断其学习风格,由此对交互环境进行持续的自适应调整,从而有的放矢地对学习者实施差异化教学,达到"因材施教"的目的。为了验证该方法的可行性,该研究构建了一套面向工科教育的虚拟现实交互系统,并开展了对照实验。实验结果显示,新方法改善了判断学习风格的精准度,对学习者的学习动机和学习成绩有着积极的影响。

    2022年02期 v.58;No.993 274-280页 [查看摘要][在线阅读][下载 1509K]
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  • 基于最小机器数的柔性作业车间调度研究

    李中胜;杨玉中;

    针对期望以最小机器数完成生产的柔性作业车间调度问题,建立了最小化最大完工时间为内层目标,最小机器数为外层目标的双层优化模型,即在满足交货期、最小化最大完工时间的条件下,尝试减少机器数量,以寻求车间调度的最少机器数。依据模型、算法特点,设计了一种基于大变异策略的遗传算法,该算法采用二维染色体编码、顺序选择策略,同时运用优先操作交叉算子和大变异策略的方法,来保证种群的多样性。经过实例验证分析,模型成立,并优于指定机器数的调度模型,能够为企业节省人力、加工成本,提高机器利用率。与其他五种算法比较可知,算法有效,能够获得较好的优化目标。

    2022年02期 v.58;No.993 281-288页 [查看摘要][在线阅读][下载 1635K]
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  • 复杂场景下深度表示的SAR船舶目标检测算法

    袁国文;张彩霞;杨阳;张文生;白江波;

    雷达图像目标检测是国家海洋军事和经济发展的重点研究领域。与被动成像的光学雷达相比,合成孔径雷达(synthetic aperture radar,SAR)由于其高分辨率、全天候、全天时、主动式等特点,成为20世纪以来多国雷达研究的重要组成部分。图像目标检测是雷达图像解译的基础。提出一种复杂场景下深度表示的SAR船舶目标检测算法,针对SAR图像目标检测模型无法专注困难样本以及解决FPN多尺度金字塔融合的问题,提出将Libra R-CNN网络与NAS-FPN特征提取网络相结合。其中Libra R-CNN网络在采样、特征、目标三种水平分别具有先进的IoU平衡采样、平衡特征金字塔、平衡L1损失方法,同时将Libra R-CNN模型中的FPN特征提取网络替换为在COCO数据集中借助神经架构搜索(neural architecture search,NAS)方法形成的7层NAS-FPN网络。模型最终在SAR船舶数据集中进行了对比实验,与原先的NAS-FPN网络相比,组合后的网络平均精度提高了4.4个百分点,证明了模型融合后的有效性。

    2022年02期 v.58;No.993 289-294页 [查看摘要][在线阅读][下载 1771K]
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  • 改进自适应MOEA/D算法的楼宇负荷优化调度

    易灵芝;林佳豪;刘建康;罗显光;李旺;

    针对负荷侧用户用电电费、新能源消纳率和用电峰谷差等问题,提出了一种改进的自适应基于分解的多目标进化算法,进行楼宇微电网签约住户可控负荷优化调度;通过分析负荷的用电特性,将用电负荷分为五类并分类建立数学模型、优化目标函数和约束条件;将广义分解与均匀分配相结合产生新的自适应权重向量使算法非支配解更接近真实帕累托前沿;采用历史经验的思想通过计数SBX和DE两种交叉算子对外部存档的贡献率,运用轮盘赌的方式实现自适应选择策略;通过特性约束条件映射对产生的子代点进行修正,间接地扩大了算法搜索空间,提高了种群多样性。通过测试函数验证了改进的AWS-MOEA/D算法的收敛性和优越性;在某小区楼宇住户调度仿真实验结果表明,所改进的算法在调度后能节省更多的电费,并有效地提高了新能源消纳率。

    2022年02期 v.58;No.993 295-302页 [查看摘要][在线阅读][下载 1688K]
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