计算机工程与应用


热点与综述

  • 深度学习在自然语言处理领域的研究进展

    江洋洋;金伯;张宝昌;

    通过定量与定性相结合的方式全面分析了深度学习在自然语言处理领域的研究情况。采用CiteSpace和VOSviewer对深度学习在自然语言处理领域的研究国家、机构、期刊分布、关键词共现、共被引网络聚类及时间轴视图等进行知识图谱绘制,理清研究脉络。通过深入挖掘领域内的重要文献,总结深度学习在自然语言处理领域的研究趋势、存在的主要问题或发展瓶颈,并给出相应的解决办法与思路。对于如何跟踪深度学习在自然语言处理领域的研究成果给出建议,为该领域的后续研究与发展提供参考。

    2021年22期 v.57;No.989 1-14页 [查看摘要][在线阅读][下载 2879K]
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  • COVID-19医学影像数据集及研究进展

    刘锐;丁辉;尚媛园;邵珠宏;刘铁;

    由于影像学技术在新型冠状病毒肺炎(COVID-19)的诊断和评估中发挥了重要作用,COVID-19相关数据集陆续被公布,但目前针对相关文献中数据集以及研究进展的整理相对较少。为此,通过COVID-19相关的期刊论文、报告和相关开源数据集网站,对涉及到的新冠肺炎数据集及深度学习模型进行整理和分析,包括计算机断层扫描(CT)图像数据集和X射线(CXR)图像数据集。对这些数据集呈现的医学影像的特征进行分析;重点论述开源数据集,以及在相关数据集上表现较好的分类和分割模型。最后讨论了肺部影像学技术未来的发展趋势。

    2021年22期 v.57;No.989 15-27页 [查看摘要][在线阅读][下载 1834K]
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  • 单幅图像超分辨重建的深度学习方法综述

    张德;林青宇;郭茂祖;

    图像超分辨重建(Super-Resolution,SR)是指利用信号处理和机器学习等方法,从单幅或者多幅低分辨率图像(Low Resolution,LR)中重建对应的高分辨率图像(High Resolution,HR)的技术。由于多幅LR图像之间亚像素位移的不可预知性,单幅图像超分辨重建(Single Image Super-Resolution,SISR)逐渐成为超分辨研究的主要方向。近年来,深度学习方法得到迅速发展,并广泛应用到图像处理领域。因此,针对单幅图像超分辨重建所使用的深度学习相关算法和网络模型进行系统的总结。介绍图像超分辨问题的设置和评价指标;讨论和比较单幅图像超分辨重建的深度学习算法,主要从网络结构设计、损失函数和上采样方式三方面进行论述;介绍常用的标准数据集,并选用基于不同网络模型的几种典型算法进行实验对比分析;展望图像超分辨技术未来的研究趋势和发展方向。

    2021年22期 v.57;No.989 28-41页 [查看摘要][在线阅读][下载 3356K]
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  • 不平衡数据集分类方法综述

    王乐;韩萌;李小娟;张妮;程浩东;

    不平衡数据集的特点导致了在分类时产生了诸多难题。对不平衡数据集的分类方法进行了分析与总结。在数据采样方法中从欠采样、过采样和混合采样三方面介绍不平衡数据集的分类方法;在欠采样方法中分为基于K近邻、Bagging和Boosting三种方法 ;在过采样方法中从合成少数过采样技术(Synthetic Minority Over-sampling Technology,SMOTE)、支持向量机(Support Vector Machine,SVM)两个角度来分析不平衡数据集的分类方法;对这两类采样方法的优缺点进行了比较,在相同数据集下比较算法的性能并进行分析与总结。从深度学习、极限学习机、代价敏感和特征选择四方面对不平衡数据集的分类方法进行了归纳。最后对下一步工作方向进行了展望。

    2021年22期 v.57;No.989 42-52页 [查看摘要][在线阅读][下载 1316K]
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  • 神经网络验证和测试技术研究综述

    李舵;董超群;司品超;何曼;刘钱超;

    神经网络技术在图像处理、文本分析和语音识别等领域取得了令人瞩目的成就,随着神经网络技术应用到一些安全攸关的领域,如何保证这些软件应用的质量就显得尤为重要。基于神经网络技术的软件在开发和编程上和传统软件有着本质的区别,传统测试技术很难直接应用到此类软件中,研究针对神经网络的验证和测试评估技术十分必要。从有效评估和测试神经网络出发,对神经网络验证和测试技术的研究现状进行梳理,分别从验证技术、基于覆盖的测试技术、基于对抗样本的测试技术、融合传统测试技术等方面进行了归纳和分类。对其中一些关键技术的基本思想和实现做了简明扼要的介绍,并列举了一些测试框架和工具,总结了神经网络验证和测试工作面临的挑战,为该领域的研究人员提供参考。

    2021年22期 v.57;No.989 53-67页 [查看摘要][在线阅读][下载 1529K]
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  • 基于视觉的动态手势识别研究综述

    解迎刚;王全;

    手势自古以来在人类交流方面扮演着非常重要的角色,而基于视觉的动态手势识别技术是利用计算机视觉、物联网感知等新兴技术和3D视觉传感器等新型设备让机器能够理解人类的手势,从而让人类能和机器更好地交流,因此对于人机交互等领域的研究很有意义。介绍了动态手势识别中所用到的传感器技术,并比较了相关传感器的技术参数。通过追踪近年来国内外关于视觉的动态手势识别技术,陈述了动态手势识别的处理流程:手势检测与分割、手势追踪、手势分类。通过对比各流程所涉及的方法,可以发现深度学习具有较强的容错性、高度并行性、抗干扰性等一系列优点,在手势识别领域取得了远高于传统学习算法的成就。最后分析了动态手势识别目前遇到的挑战和未来可能的发展方向。

    2021年22期 v.57;No.989 68-77页 [查看摘要][在线阅读][下载 1291K]
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理论与研发

  • 基于密度峰值多起始中心的融合聚类算法

    梅婕;魏圆圆;许桃胜;

    经典K-Means算法不能有效处理非球型数据集的聚类问题,且聚类目标数需预先指定。SMCL(Self-adaptive Multiprototype-based Competitive Learning)算法是一种K-Means的改进算法,它引入Multi-Prototypes机制,并将距离相近的Prototypes所代表的样本簇融合成聚类簇。在SMCL算法基础上提出DP-SMCL(Density Peak-SMCL)算法,使用密度峰值聚类算法确定初始聚类中心集,借助1-D高斯混合概率密度模型合并以Prototypes为中心的相近子簇来获得精确聚类结果。实验结果表明,DP-SMCL算法可应用于非球型数据集聚类,且能自动确认聚类的目标类别数,相比于K-Means和DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise)等经典聚类算法能够获得更加准确的聚类结果。同时,与SMCL算法相比,DP-SMCL可以快速完成初始Prototypes的选定,显著提升算法准确率和执行效率。

    2021年22期 v.57;No.989 78-85页 [查看摘要][在线阅读][下载 7689K]
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  • 基于无效卷积核权值回退的神经网络优化方法

    顾上航;张利军;郭越超;徐勇;

    在神经网络模型训练过程中,存在部分卷积核退化为无效卷积核,在神经网络推理过程失去作用的问题。针对该问题,提出了一种仅使用单个模型就能在训练过程中激活无效卷积核,提高模型性能的方法。首先将初始模型训练至收敛时刻;然后通过L1正则和卷积核相关性两种方式衡量卷积核的有效性;最后将无效卷积核的权值回退到模型训练的初期阶段并对模型进行重训练。在CIFAR-10、CIFAR-100等图像分类的数据集上的实验结果表明,无论是在残差网络还是在轻量级网络上,提出的方法都能有效地恢复无效卷积核,提高神经网络模型精度。相比之前的方法,该方法在低代价下达到了最佳效果,在图像分类任务上平均提高了0.93%的准确率。

    2021年22期 v.57;No.989 86-91页 [查看摘要][在线阅读][下载 1551K]
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  • 分段权重和变异反向学习的蝴蝶优化算法

    李守玉;何庆;杜逆索;

    针对原始蝴蝶优化算法容易陷入局部最优解、收敛速度慢及寻优精度低等问题,提出分段权重和变异反向学习的蝴蝶优化算法。通过飞行引领策略来矫正邻域内蝴蝶的自身飞行,降低盲目飞行,增强算法跳出局部最优的能力;引入分段权重来平衡全局勘探及局部开发的能力,进而实现蝴蝶位置动态更新;使用变异反向学习对位置进行扰动,增加种群多样性以及提高算法的收敛速度。通过对9个测试函数和部分CEC2014函数及Wilcoxon秩和检验来评估改进算法的寻优能力,实验结果表明改进算法的收敛速度及寻优精度得到了极大改进。

    2021年22期 v.57;No.989 92-101页 [查看摘要][在线阅读][下载 1624K]
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  • 基于新型拥挤度距离的多目标麻雀搜索算法

    温泽宇;谢珺;谢刚;续欣莹;

    现实中的多目标问题日益复杂,解决这类问题需要高效的优化算法。基于麻雀搜索算法,提出多目标麻雀搜索算法(Multi-objective Sparrow Search Algorithm,MSSA),对多目标优化问题进行求解。依据外部存档收敛性动态调整麻雀种群比例因子,以达到全局探索能力和局部开发能力的最佳平衡,确保收敛性;对麻雀种群进行非支配排序;对麻雀种群的发现者引入多项式变异因子,增强算法跳出局部最优的能力;设计一种新型拥挤度距离计算策略,利用外部存档解的拥挤度大小剔除相似个体的方法对种群进行裁剪,使个体不超过存档上限的同时维持种群的多样性。分别使用多目标函数和盘式制动器设计测试算法性能。MSSA与MOPSO、MOGWO、NSGA-II和SPEA2在多目标测试函数上进行对比实验,结果表明MSSA算法在收敛性和均匀性两项指标上有显著的优势。盘式制动器仿真结果表明,MSSA可以快速地找到问题的非支配解,证明了该方法的有效性。

    2021年22期 v.57;No.989 102-109页 [查看摘要][在线阅读][下载 1726K]
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  • 基于全组合策略的多目标阴阳对算法

    李大海;艾志刚;王振东;

    基于前沿的阴阳对优化算法(Front-based Yin-Yang-Pair Optimization,F-YYPO)是一种新颖的轻量级多目标优化算法,其利用两点——局部开发点P_i1和全局探索点P_i2在搜索过程中的迭代交换实现搜索。基于F-YYPO提出了一种改进的多目标优化算法F-ACYYPO。新算法对F-YYPO做了以下三方面的改进:(1)对多个目标函数进行全组合,以增强优化个体分布的均匀性;(2)引入已在YYPO算法中被证明有明显性能提高效果的缩放因子α自适应措施;(3)改进F-YYPO存档操作的更新方式。采用在2009年进化计算大会多目标优化算法竞赛中使用的UF测试套件以及PlatEMO平台下的DTLZ测试套件进行算法的性能评估,将F-ACYYPO与F-YYPO以及其他多种已知性能优良的多目标优化算法NSGA2、SPEA2、MOPSO、MOGWO、gamultiobj、MOEA\D、GDE3进行性能测试及比较,并通过两个综合性指标(反转世代距离IGD、超体积HV)和一个收敛性指标(世代距离GD)进行性能评价。实验结果表明,F-ACYYPO比F-YYPO具有更高的计算精度以及更快的收敛速度,并且与其他高性能多目标算法相比,FACYYPO表现出了很强的竞争性,在综合性能指标下有将近超1/2的测试用例占优。

    2021年22期 v.57;No.989 110-124页 [查看摘要][在线阅读][下载 2918K]
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网络、通信与安全

  • 基于机器学习的浏览器挖矿检测模型研究

    高见;孙懿;王润正;袁得嵛;

    浏览器挖矿通过向网页内嵌入挖矿代码,使得用户访问该网站的同时,非法占用他人系统资源和网络资源开采货币,达到自己获益的挖矿攻击。通过对网页挖矿特征进行融合,选取八个特征用以恶意挖矿攻击检测,同时使用逻辑回归、支持向量机、决策树、随机森林四种算法进行模型训练,最终得到了平均识别率高达98.7%的检测模型。同时经实验得出随机森林算法模型在恶意挖矿检测中性能最高;有无Websocket连接、Web Worker的个数和Postmessage及onmessage事件总数这三个特征的组合对恶意挖矿检测具有高标识性。

    2021年22期 v.57;No.989 125-130页 [查看摘要][在线阅读][下载 1887K]
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  • 基于深度学习可视化的恶意软件家族分类

    陈小寒;魏书宁;覃正泽;

    计算机网络技术的快速发展,导致恶意软件数量不断增加。针对恶意软件家族分类问题,提出一种基于深度学习可视化的恶意软件家族分类方法。该方法采用恶意软件操作码特征图像生成的方式,将恶意软件操作码转化为可直视的灰度图像。使用递归神经网络处理操作码序列,不仅考虑了恶意软件的原始信息,还考虑了将原始代码与时序特征相关联的能力,增强分类特征的信息密度。利用SimHash将原始编码与递归神经网络的预测编码融合,生成特征图像。基于相同族的恶意代码图像比不同族的具有更明显相似性的现象,针对传统分类模型无法解决自动提取分类特征的问题,使用卷积神经网络对特征图像进行分类。实验部分使用10 868个样本(包含9个恶意家族)对深度学习可视化进行有效性验证,分类精度达到98.8%,且能够获得有效的、信息增强的分类特征。

    2021年22期 v.57;No.989 131-138页 [查看摘要][在线阅读][下载 1876K]
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  • 基于安全两方计算的隐私保护线性回归算法

    魏立斐;李梦思;张蕾;陈聪聪;陈玉娇;王勤;

    随着数据安全与隐私泄露事件频发,泄露规模连年加剧,如何保证机器学习中数据和模型参数的隐私引发科学界和工业界的广泛关注。针对本地存储计算资源的有限性及云平台的不可信性所带来的数据隐私问题,基于秘密共享技术提出了一种安全两方计算的隐私保护线性回归算法。利用加法同态加密和加法掩码实现了秘密共享值的乘法计算协议,结合小批量梯度下降算法,最终实现了在两个非共谋的云服务器上的安全线性回归算法。实验结果表明,该方案同时保护了线性回归算法训练及预测阶段中的数据及模型参数,且模型预测性能与在明文域中进行训练的模型相近。

    2021年22期 v.57;No.989 139-146页 [查看摘要][在线阅读][下载 1801K]
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模式识别与人工智能

  • 融合多层注意力的方面级情感分析模型

    袁勋;刘蓉;刘明;

    方面情感分析旨在分析给定文本中特定方面的情感极性。针对目前的研究方法存在对方面情感注意力引入不足问题,提出了一种融合BERT和多层注意力的方面级情感分类模型(BERT and Multi-Layer Attention,BMLA)。模型首先提取BERT内部多层方面情感注意力信息,将编码后的方面信息与BERT隐藏层表征向量融合设计了多层方面注意力,然后将多层方面注意力与编码输出文本进行级联,进而增强了句子与方面词之间的长依赖关系。在SemEval2014 Task4和AI Challenger 2018数据集上的实验表明,强化目标方面权重并在上下文进行交互对方面情感分类是有效的。

    2021年22期 v.57;No.989 147-152页 [查看摘要][在线阅读][下载 1537K]
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  • 基于变分自编码器的评分预测模型

    陈海;钱付兰;陈洁;赵姝;张燕平;

    深度学习模型具有鲁棒性差的局限性,常见的如在图片中增加特定的噪声会影响到图片的分类和预测结果。近期有学者将深度学习引入到推荐系统中,因此在推荐系统中也存在噪声对推荐精度影响的问题。针对深度推荐模型的鲁棒性问题,基于变分自编码器(Variational Auto-Encoder,VAE)提出了新的评分预测模型REVAE(REcommender Variational Auto-Encoder)。该模型为了训练模型对噪声干扰的鲁棒性,在传统的VAE上增加了一层隐层表示,利用后验分布对隐层表示进行约束,并在该隐层上增加了噪声,通过重构输入数据,训练得到具有抗噪能力的推荐算法模型。在公开的Movielens数据集上进行的实验结果表明,REVAE可以有效降低噪声对模型的干扰,使得整个模型更具有健壮性,相比其他评分预测算法具有更好的推荐效果。

    2021年22期 v.57;No.989 153-159页 [查看摘要][在线阅读][下载 1323K]
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  • 基于注意力双层BiReGU模型的方面术语提取方法

    赵丽华;王春立;初钰凤;

    方面术语提取是方面级情感分析中的一项重要任务,目的是从在线产品评论中提取关键的方面术语。针对方面术语提取问题,提出基于注意力机制的双层BiReGU模型。该模型在传统BiLSTM模型的基础上,引入双嵌入机制和ReGU(Residual Gated Unit)作为辅助,以提高特征提取的能力。使用BiReGU学习文本特征表示,更好地捕捉词语间的长期依赖关系;在第一层BiReGU之后引入注意力机制,为文本中每个词语赋予不同的权重,得到融合特征后新的知识表示,再输入到第二层BiReGU中学习更加全局的文本特征表示,最后完成提取方面术语的任务。分别在SemEval 2014的Restaurant数据集和Laptop数据集做了相关的对比实验,实验结果证明了所提出方法的有效性。

    2021年22期 v.57;No.989 160-165页 [查看摘要][在线阅读][下载 1475K]
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  • 基于自适应多普勒及动态邻域的改进BA算法

    陈瑶;陈思;

    蝙蝠算法(Bat Algorithm,BA)是一类新型元启发式算法,针对其在算法后期寻优精度降低、易陷入局部极值的不足,提出一种具有自适应多普勒策略及动态邻域策略的改进算法。根据蝙蝠个体在捕食过程中与猎物间存在的相对运动现象,引入自适应多普勒策略改进频率参数,增强算法全局探索的寻优能力。将动态邻域策略与BA算法有机结合,增加蝙蝠个体寻优结构的多样性,改善算法易陷入局部最优的不足。从理论上分析了改进后算法的收敛性和运算复杂性。在数值实验部分对改进后的算法进行了性能及应用测试:对10个经典标准测试函数在不同维度下进行对比实验,将其应用于求解螺旋压缩弹簧优化设计问题,并与其他算法进行了对比分析。实验结果证明了具有自适应多普勒策略及动态邻域策略的改进算法具有更优的收敛速度、收敛精度以及稳定鲁棒性。

    2021年22期 v.57;No.989 166-176页 [查看摘要][在线阅读][下载 1855K]
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  • 轻量化高精度卷积神经网络的安全帽识别方法

    陈柳;陈明举;薛智爽;罗仕胜;

    由于施工环境的复杂性,基于机器视觉的安全帽识别方法常常出现误检与漏检的情况。为提高复杂环境下安全帽识别的准确率,同时满足实时性要求,提出一种基于视觉感受野特性的轻量化高精度卷积神经网络。该卷积神经网络以RFBnet网络为基础,增加特征金字塔网络模块,使神经网络同时兼顾浅层语义信息和深层语义信息的表示能力,以实现复杂施工环境下不同形态与大小安全帽的识别。采用SE-Ghost模块在保持网络特征提取能力不变的情况下,对主干网络结构进行轻量化。为验证方法的性能,将基于感受野特性的轻量化卷积神经网络和当前主要卷积神经网络进行实验对比,结果表明,所提网络模型的检测准确率较YOLO-v3、RFBnet-300和RFBnet-512网络分别提高了1.60个百分点、3.62个百分点和0.98个百分点,检测速度达到20 frame/s。

    2021年22期 v.57;No.989 177-181页 [查看摘要][在线阅读][下载 2053K]
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  • 双种群混合遗传算法的裁剪分床应用研究

    杜守信;毋涛;

    为解决服装生产中的裁剪分床计划问题,结合生产过程的影响因素和订单需求,建立了裁剪分床的多目标数学模型进行优化,使用一种改进的双种群粒子群-遗传混合算法对模型进行求解。混合算法将进化种群划分为普通种群和精英种群,利用改进的遗传算法来全局搜索进化普通群体并筛选精英个体,同时结合粒子群优化算法进化精英群体。交叉和变异保证种群的多样性,粒子群寻优机制提升进化速度,两种群在进化时交叉影响不断寻找最优方案。实验结果表明:混合算法在解决多目标的生产订单裁剪分床问题上表现稳定,相比改进的遗传算法有更快的寻优速度,比手工计算方法减少1个裁床,裁剪时间缩短5 min且超裁数量降低60%,可以适应不同目标需求,针对实际生产中的裁剪分床有一定的应用价值。

    2021年22期 v.57;No.989 182-189页 [查看摘要][在线阅读][下载 1394K]
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  • 基于LCT+的自适应抗遮挡目标跟踪算法

    陈富健;谢维信;夏婷;

    在目标跟踪过程中,目标遮挡往往会造成跟踪器的性能下降,从而导致目标丢失。针对这一问题,提出一种基于LCT+核相关滤波的自适应抗遮挡目标跟踪算法。该算法在LCT+核相关滤波算法的基础上进行改进,利用双跟踪器自适应对目标进行跟踪,即根据两个跟踪器的输出响应值大小选择最优跟踪器跟踪目标;利用支持向量机自适应重新检测目标,即根据目标丢失帧的数量自适应调整检测框范围的大小;最后采用颜色直方图匹配的方法进一步验证预测的目标。相比原算法,所提算法采取双跟踪器自适应跟踪机制和支持向量机自适应重检测机制,有效避免了目标跟丢。在OTB50和OTB100两个大型基准数据集上对算法进行验证,结果表明该算法在距离精度和成功率的评估指标上都优于一些主流算法,并且在抗遮挡方面具有较高的精度和较强的鲁棒性。

    2021年22期 v.57;No.989 190-198页 [查看摘要][在线阅读][下载 4053K]
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  • 基于多因子粒子群的高维数据特征选择算法

    林炜星;王宇嘉;陈万芬;梁海娜;

    特征选择是机器学习和数据挖掘领域中一项重要的数据预处理技术,它旨在最大化分类任务的精度和最小化最优子集特征个数。运用粒子群算法在高维数据集中寻找最优子集面临着陷入局部最优和计算代价昂贵的问题,导致分类精度下降。针对此问题,提出了基于多因子粒子群算法的高维数据特征选择算法。引入了进化多任务的算法框架,提出了一种两任务模型生成的策略,通过任务间的知识迁移加强种群交流,提高种群多样性以改善易陷入局部最优的缺陷;设计了基于稀疏表示的初始化策略,在算法初始阶段设计具有稀疏表示的初始解,降低了种群在趋向最优解集时的计算开销。在6个公开医学高维数据集上的实验结果表明,所提算法能够有效实现分类任务且得到较好的精度。

    2021年22期 v.57;No.989 199-207页 [查看摘要][在线阅读][下载 1786K]
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图形图像处理

  • 轻量型多尺度注意力融合的车牌检测算法

    张世豪;杨绣郡;吴林煌;陈平平;

    车牌识别技术在交通管理中发挥着重要作用,其中车牌检测环节对后续识别性能有重大影响。现有的车牌检测系统容易受到外部环境的干扰,在自然场景下的检测性能差。提出一种基于多尺度注意力融合的车牌检测网络模型,利用金字塔网络特征图和CBAM(Convolutional Block Attention Module)注意力结构,提高小目标的检测精度。同时该方法不仅能够准确地检测定位出自然场景下的车牌,还能精确地定位出车牌的4个角点,有利于后续的车牌识别应用。实验中采用数据增强方法对CCPD数据集进行扩增,有效缓解了复杂环境变化对车牌检测造成的影响,增强了模型鲁棒性。通过对模型进行训练和测试,获得了98.05%的平均精确率和98.71%的召回率,优于其他车牌检测方法,并且帧率达到64 frame/s,实时性高。

    2021年22期 v.57;No.989 208-214页 [查看摘要][在线阅读][下载 2252K]
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  • 基于改进U-Net网络的隧道裂缝分割算法研究

    常惠;饶志强;赵玉林;李益晨;

    针对复杂背景下隧道的细小裂缝图像特征难以提取以及裂缝像素类别不平衡等问题,提出了一种改进U-Net网络的隧道裂缝分割算法。将U-Net模型的编码器和解码器与残差模块相结合,使得网络参数共享,并避免出现深层网络梯度消失的问题;在此结构基础上引入挤压和激励(Squeeze and Excitation,SE)模块来提升重要特征,抑制无用特征,加强对裂缝边缘和形状等特征的权重分配;采用组合损失函数来处理裂缝像素正负样本不平衡的问题,进一步获得更加精细的分割结果。在公共隧道裂缝数据集和自制数据集上设计对比实验来验证改进模型的有效性。结果表明:该算法对裂缝的分割精度均优于其他方法,F1-Score分别达到了76.36%和75.46%,并且运行速度也有明显的提升,可以很好地满足实际工程的应用需求。

    2021年22期 v.57;No.989 215-222页 [查看摘要][在线阅读][下载 1840K]
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  • YOLO-wLU:考虑定位不确定性的目标检测算法

    谢兄;杨金鹏;

    YOLOv3目标检测算法在检测目标时没有考虑边界框坐标定位存在的不确定性,因此有时不能得出正确的检测结果。针对此问题,提出YOLO-wLU(YOLO with Localization Uncertainty)算法。该算法借鉴深度学习中的不确定性思想,使用高斯分布函数建立边界框坐标的概率分布模型以考虑边界框坐标定位不确定性;设计新的边界框损失函数,在检测过程中移除定位不确定性较大的检测结果;通过融合周围边界框坐标信息提高了边界框坐标辨识结果的准确性。实验结果表明,该算法可有效减少误报率,提高检测精度;COCO数据集上测试结果显示,相比YOLOv3算法,该算法的mAP最高可提升4.1个百分点。

    2021年22期 v.57;No.989 223-231页 [查看摘要][在线阅读][下载 2165K]
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  • 基于边缘检测的SAR图像自适应区域分割

    齐小祥;李敏;朱颖;宋雨;杜卫东;

    受相干斑噪声影响,合成孔径雷达(Synthetic Aperture Radar,SAR)图像成像质量低,目标判读困难。针对传统方法对SAR图像分割存在噪声敏感、细节缺失、过度分割等问题,提出一种基于边缘检测的SAR图像自适应区域分割方法。首先引入双边滤波构建级联滤波器,对SAR图像进行保边抑噪;然后建立基于纹理复杂度的阈值估算模型,实现阈值自适应目标SAR图像边缘检测;最后提出基于边缘特征的自适应区域生长分割方法,较好解决了传统区域生长算法对SAR图像分割时出现的过度生长和过度分割之间的矛盾问题。该方法综合利用了SAR图像二维熵、边缘灰度信息、区域灰度信息,实现了对单极化目标SAR图像的自动分割。实验表明,相较于其他传统分割方法,该方法保边抑噪能力更强,目标细节检测更准确,较好解决了SAR图像过分割问题。

    2021年22期 v.57;No.989 232-240页 [查看摘要][在线阅读][下载 1836K]
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  • 基于结构嵌入的图像修复方法研究

    王海涌;李海洋;高雪娇;

    针对当前图像修复领域存在结构丢失、纹理模糊、不能够充分利用背景信息生成内容风格一致的填充区域的问题,在编码解码网络基础上,提出带有多尺度结构信息与注意力机制的共享修复模型。在生成阶段,嵌入多尺度结构信息为图像修复提供前提条件。同时使用多尺度注意力机制,从背景信息中获取相关信息,并经过细化,生成与图像相关的内容和结构;使用PatchGAN和固定权重VGG-16分类器作为鉴别器,并将风格损失和感知损失引入到对抗网络中,以实现所生成图像的风格一致性。在Places2数据集上与当前主流的图像修复算法进行对比,实验结果表明该算法与其他算法相比能较好地恢复图像结构的细节信息,生成更清晰、精细的修复结果。

    2021年22期 v.57;No.989 241-246页 [查看摘要][在线阅读][下载 2301K]
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  • 改进YOLOv4的密集遥感目标检测

    谢俊章;彭辉;唐健峰;侯奕辰;曾庆喜;

    基于遥感目标在密集分布和背景复杂场景中因特征提取和表达能力的不足而存在漏检和检测效果不佳的问题,提出了改进YOLOv4的遥感目标检测算法。对用于检测目标的锚框(anchor)用K-means聚类算法重新聚类来减少网络计算量;改进特征提取网络结构,引入残差连接取缔网络中连续卷积操作来提高密集目标特征提取能力;在特征提取网络中激活函数加入自适应激活与否的特征激活平滑因子,而在PANet特征融合网络结构中采用Mish激活函数,增强网络对非线性特征的提取能力,从而提升网络的特征提取能力,提高遥感目标在密集分布场景中的检测效果。将所提算法和原始的YOLOv4目标检测算法在遥感图像数据集上进行对比实验,改进YOLOv4算法在实验选用的遥感图像测试数据集上的平均准确率均值(mAP)达到85.05%,与YOLOv4算法相比,m AP提升了5.77个百分点。实验结果表明,在单目标密集分布和多目标混合分布等背景复杂条件下,改进YOLOv4算法具有更好的检测效果。

    2021年22期 v.57;No.989 247-256页 [查看摘要][在线阅读][下载 2477K]
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工程与应用

  • 迁移学习下的极限学习机代理建模方法及应用

    黄泽英;李海艳;林景亮;

    针对在工程产品的迭代更新或者相似工程在特定需求下的重新设计优化中,使用少量样本构建高精度代理模型的问题,提出了基于迁移学习的极限学习机代理建模方法。结合相似工程产品的历史累积数据和当前产品上采样的少量真实样本,构建变可信度近似模型;融合近似模型生成的随机样本和当前产品的真实样本,构建基于迁移学习的极限学习机代理模型。所提算法使用数值算例进行了验证,并通过构建叉车臂架液压系统变幅缸最大压力代理模型的工程案例做进一步验证,实验结果表明,使用少量样本时,所提算法能显著提升代理模型的预测精度。

    2021年22期 v.57;No.989 257-262页 [查看摘要][在线阅读][下载 1690K]
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  • 物流包装租赁系统配送库存路径模型与算法

    李家斌;何世伟;刁丹丹;靳国伟;郭小乐;

    发展物流包装租赁共享系统是解决落后的一次性包装使用方式的有效手段。为优化物流包装租赁系统中的空包装配送与库存控制这一频繁决策问题,将租赁客户点的需求和物流包装租赁系统的服务中心的库存能力、库存费用、车辆容量、单位运费等因素引入模型,建立了总成本费用最小的物流包装租赁共享系统的空包装配送库存路径集成优化模型。针对稍小和稍大规模算例,对利用CPLEX优化软件和带精英保留的改进遗传算法进行了求解比较分析,结果表明:改进遗传算法对稍大规模算例求解的结果虽然稍差,但求解时间大大缩短,这说明了启发式算法对大规模的实际问题是有效的。该模型和算法可为物流包装租赁企业的空包装配送和库存控制的集成优化决策提供参考。

    2021年22期 v.57;No.989 263-272页 [查看摘要][在线阅读][下载 1746K]
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  • 基于模糊控制的帕金森状态闭环调节

    苏斐;王红;祖林禄;王江;刘晨;

    针对帕金森疾病(Parkinson’s Disease,PD)开环深部脑刺激(Deep Brain Stimulation,DBS)疗法存在能耗过多而引起副作用的问题,提出根据患者临床状态变化实时调节刺激参数的自适应闭环DBS方案。选取与临床状态密切相关的内侧苍白球β频段(13~35 Hz)振荡功率作为反馈信号,定义随运动状态动态变化的β功率值作为参考信号;选取鲁棒性强的模糊控制算法实时求解DBS参数并与传统比例-积分算法的控制效果进行比较;应用皮层-基底核-丘脑网络生理模型验证所设计自适应闭环DBS方案的可行性。将开环130 Hz DBS产生的β功率作为期望值时,模糊控制器在成功跟踪期望功率的同时将平均刺激频率降为108.77 Hz,能够降低刺激能耗。在不改变刺激参数的情况下,改变期望的β功率值,均能实现成功跟踪,证明了模糊控制器的鲁棒性。设计的基于模糊控制的帕金森状态β频段振荡抑制的闭环DBS方案能够根据β频段振荡功率变化进行实时跟踪,通过降低开环刺激能耗减少副作用,为临床闭环DBS优化PD疗法提供方案参考。

    2021年22期 v.57;No.989 273-280页 [查看摘要][在线阅读][下载 2586K]
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  • 面向案例消耗推理的应急物资预测

    王庆荣;马辰坤;

    面向案例推理(Case-Based Reasoning,CBR)的应急物资需求预测中,针对老旧案例影响推理结果精确度的问题进行了研究,给出了一种基于消耗策略的案例推理的应急物资预测方法。通过粗糙集属性依赖度的计算确定了案例属性之间的权重系数;针对地震应急数据特征提出了一种消耗策略的定义,确定消耗函数、消耗参数和消耗区间参数,采用消耗策略对各案例间的相似度进行优化调整,减小老旧案例的权重,进而不同程度地削弱老旧案例对案例匹配结果的影响,再从案例库中检索到与目标案例匹配的最佳源案例,从而决策出目标案例的处理方案;通过进行地震实例分析,验证了参数调节后的案例消耗推理的预测结果精度更高。该方法在应急救援的物资预测中有一定的借鉴意义。

    2021年22期 v.57;No.989 281-287页 [查看摘要][在线阅读][下载 1692K]
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  • 基于EEMDSE-ILSTM的风电场超短期风速预测

    易灵芝;王仕通;易芳;邓栋;易志敏;姜鹏;

    不可再生资源的枯竭推动着新能源的发展,风电作为目前风能利用的主要形式得到了大面积推广。但风速非线性、非平稳性、时序性的特点对风机本身和电力系统都会产生不利的影响,因此精准的风速预测已经成为亟待解决的关键课题。基于组合预测方法,提出了一种EEMDSE—ILSTM风速预测模型。该模型利用集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)将风速数据分解为若干个分量数据集,并通过样本熵对各分量进行筛选以简化数据。将改进的鲸鱼算法与长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,LSTM)结合,无监督生成合适的模型预测参数。在预测时依次对每个分量数据预测并将结果累加获得最终预测值。仿真结果表明,该模型与其他方法比较,显示出较好的预测精度和泛化性能。

    2021年22期 v.57;No.989 288-294页 [查看摘要][在线阅读][下载 1786K]
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  • 双层优化A*算法与动态窗口法的动态路径规划

    赵伟;吴子英;

    为满足动态环境中移动机器人既要动态避障抵到终点,又要尽可能地做到全局最优的路径规划需求,提出了一种双层优化A*算法与动态窗口法相结合的移动机器人路径规划算法。在传统A*算法求得的全局路径轨迹基础上,首先通过一层全局优化,计算路径节点间斜率,提取关键转折点,大幅度减少路径转折点数量;再通过二层全局优化,延长路径段求得路径交点,判断交点是否通过障碍物的方法,将路径转折点数降到最低;设计动态窗口法的轨迹评价函数,解决了机器人容易陷入"凹""C"形障碍物的问题,同时保证了障碍物安全距离并选取全局最优的路径轨迹。最后分别在静态与动态的二维栅格地图中对传统A*算法、一层优化A*、二层优化A*以及融合算法进行仿真实验。实验结果表明一层优化A*算法大幅度降低了转折次数;二层优化A*算法将转折点数降到最低,但是路径长度小幅度增加;融合算法实现了机器人实时动态避障抵到终点,而且在保证安全距离的同时更加贴近全局最优规划。

    2021年22期 v.57;No.989 295-303页 [查看摘要][在线阅读][下载 2659K]
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  • 基于知识图谱的自杀倾向检测问答系统构建

    武书钊;李功权;卜明伟;

    针对当今社会人们因缺乏心理知识而导致心理疾病患病率急剧上升的问题,构建了一个小型的心理咨询知识图谱与问答系统(Question Answering system,QA)。该系统可以帮助咨询者及时获取心理知识,也可以识别出有自杀倾向的咨询者,防止危险发生。搜集了一些心理信息数据,通过构建字典并生成实体与关系构建了知识图谱;使用了HanLP(Han Language Processing)分词工具来生成关键词,通过CHI(Chi-square)特征选择来进行问题分类,提高问答效率;通过与其他模型对比,优选BiLSTM(Bi-directional Long Short-Term Memory)模型构建了自杀倾向文本分类器来检测危险的用户发言;通过计算相似度得分来进行问题模板匹配并生成答案。最后进行系统正确率测试,证明了该系统可以有效回答心理咨询相关的问题。

    2021年22期 v.57;No.989 304-312页 [查看摘要][在线阅读][下载 2478K]
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  • 欢迎订阅2022年《计算机工程与应用》

    <正>中国科技核心期刊、北大中文核心期刊、RCCSE核心学术期刊、中国科学引文数据库(CSCD)来源期刊、中国学术期刊综合评价数据库统计源期刊、中国科技论文与引文数据库统计源期刊、中文科技期刊数据库收录期刊、《中国学术期刊文摘》首批收录源期刊,被收录在英国《科学文摘》(SA/INSPEC)、俄罗斯《文摘杂志》(AJ)、美国《剑桥科学文摘》(CSA)、美国《乌利希期刊指南》(Ulrich’s PD)、《日本科学技术振兴机构中国文献数据库》(JST)、波兰《哥白尼索引》(IC),中国计算机学会会刊,中国期刊方阵双效期刊、中国精品科技期刊、工业和信息化部精品期刊、中国最具国际影响力学术期刊、中国"百强科技期刊"、中国"期刊数字影响力100强",入选"庆祝中华人民共和国成立70周年精品期刊展"

    2021年22期 v.57;No.989 4页 [查看摘要][在线阅读][下载 680K]
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  • 北京《计算机工程与应用》期刊有限公司专栏征稿启事

    <正>一、征稿期刊《计算机工程与应用》《计算机科学与探索》二、征稿范围面向后摩尔时代人工智能算法、算力问题。重点征集类脑计算、存内计算、感存算融合、AI加速器等算法、体系架构优化及其各应用领域的解决方案。

    2021年22期 v.57;No.989 313页 [查看摘要][在线阅读][下载 862K]
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