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2021年 57卷 7期
刊出日期:2021-04-01

目次
热点与综述
理论与研发
大数据与云计算
网络、通信与安全
模式识别与人工智能
图形图像处理
工程与应用
   
目次
0
2021年第7期
2021 Vol. 57 (7): 0-0 [摘要] ( 60 ) [HTML 1KB] [PDF 678KB] ( 38 )
热点与综述
1 刘迪,贾金露,赵玉卿,钱育蓉
基于深度学习的图像去噪方法研究综述

图像去噪是利用图像序列的上下文信息去除噪声,从而恢复出清晰图像的一种技术,是计算机视觉领域重要研究内容之一。随着机器学习的发展,深度学习在图像去噪领域得到广泛应用,成为处理图像去噪的有效解决方法。分析了深度学习图像去噪方法;依据网络结构详细分析了图像去噪方法的思想,并对优缺点进行梳理总结;通过在DND、PolyU等数据集上的实验结果,对比分析基于深度学习去噪方法的性能;对图像去噪研究的关键问题进行总结,并讨论该领域未来研究的发展趋势。

2021 Vol. 57 (7): 1-13 [摘要] ( 179 ) [HTML 1KB] [PDF 1139KB] ( 157 )
14 翟正利,李鹏辉,冯舒
图对抗攻击研究综述

将深度学习用于图数据建模已经在包括节点分类、链路预测和图分类等在内的复杂任务中表现出优异的性能,但是图神经网络同样继承了深度神经网络模型容易在微小扰动下导致错误输出的脆弱性,引发了将图神经网络应用于金融、交通等安全关键领域的担忧。研究图对抗攻击的原理和实现,可以提高对图神经网络脆弱性和鲁棒性的理解,从而促进图神经网络更广泛的应用,图对抗攻击已经成为亟待深入研究的领域。介绍了图对抗攻击相关概念,将对抗攻击算法按照攻击策略分为拓扑攻击、特征攻击和混合攻击三类;进而,归纳每类算法的核心思想和策略,并比较典型攻击的具体实现方法及优缺点。通过分析现有研究成果,总结图对抗攻击存在的问题及其发展方向,为图对抗攻击领域进一步的研究和发展提供帮助。

2021 Vol. 57 (7): 14-21 [摘要] ( 51 ) [HTML 1KB] [PDF 911KB] ( 39 )
22 祝钧桃,姚光乐,张葛祥,李军,杨强,王胜,叶绍泽
深度神经网络的小样本学习综述

随着最近深度学习技术的蓬勃发展,深度神经网络(DNN)在大规模的图像分类与识别任务中取得了突破性的进展,但其在解决小样本学习问题时仍面临巨大挑战。小样本学习(FSL)是指在少量有监督样本的情况下学习一个能解决实际问题的模型,在深度学习领域具有重要意义。这促使该系统梳理了已有的DNN下的小样本学习工作,根据它们在解决小样本学习问题时所采用的技术,将DNN下的小样本学习解决方案分为四种策略:数据增强、度量学习、外部记忆、参数优化。根据这些策略,对现有的DNN下的小样本学习方法进行了全面的综述,同时总结了每一种策略在相关基准上的表现。强调了现有技术存在的局限性并对其未来的发展方向进行了展望,为今后的研究工作提供参考。

2021 Vol. 57 (7): 22-33 [摘要] ( 49 ) [HTML 1KB] [PDF 859KB] ( 54 )
34 梁芳烜,杨锋,卢丽云,尹梦晓
基于卷积神经网络的脑肿瘤分割方法综述

脑肿瘤自动分割对脑肿瘤诊断、手术规划和治疗评估中起着重要的作用。然而,由于脑病变结构的高可变性,组织边界模糊,以及数据有限和类不平衡等问题,导致其仍面临巨大的挑战。目前,大部分分割依赖手工,耗时耗力,易受主观影响,寻求一种高效的自动分割方法非常具有研究意义。介绍了脑肿瘤分割的研究背景、意义和难点,并概述了其发展历程;从数据和结构优化两方面详细描述基于脑肿瘤分割的卷积神经网络,简介脑分割常用的数据集和性能指标;分析了2017至2019年的BraTs挑战赛中排名靠前的算法性能,并讨论分析卷积神经网络应用于脑肿瘤分割的发展趋势。

2021 Vol. 57 (7): 34-43 [摘要] ( 44 ) [HTML 1KB] [PDF 790KB] ( 65 )
44 杨培伟,周余红,邢岗,田智强,许夏瑜
卷积神经网络在生物医学图像上的应用进展

生物医学成像领域的迅速发展引起相关图像信息的爆炸式增长,对其图像进行人工智能辅助分析日益成为科学研究、临床应用、即时诊断等领域的迫切需求。近年来深度学习,尤其是卷积神经网络在生物医学图像分析领域取得广泛应用,在生物医学图像的信息提取,包括细胞分类、检测,生理及病理图像的分割、检测等领域发挥日益重要的作用。介绍了深度学习及卷积神经网络相关技术的发展;重点针对近几年卷积神经网络在细胞生物学图像、医学图像领域的应用进展进行了梳理;对卷积神经网络在生物医学图像分析领域研究目前存在的问题及可能的发展方向进行了展望。

2021 Vol. 57 (7): 44-58 [摘要] ( 34 ) [HTML 1KB] [PDF 1266KB] ( 52 )
59 崔增乐,钱晓东
区块链社交网络信息传播模型的优化研究

区块链的出现使得社交网络信息传播的模式发生了改变,如用户信任度、信息传播的转发概率等。因此,在传统社交网络信息传播模型的基础上,通过对用户行为模式的着重分析,基于用户信任度和经济激励等影响因素优化了转发概率;新增了合约状态节点解释用户的理智性,基于此提出区块链社交网络信息传播模型。理论与仿真分析表明,该模型在区块链社交网络的信息传播过程中具有较好的稳定性和敏感性,节点属性变化走势更加接近真实网络,能够较好地模拟区块链环境下社交网络中信息的传播规律。

2021 Vol. 57 (7): 59-69 [摘要] ( 30 ) [HTML 1KB] [PDF 1279KB] ( 48 )
理论与研发
70 马梦萍,杨志霞
非对称ν-无核二次曲面支持向量回归机

针对回归问题提出了非对称[ν]-无核二次曲面支持向量回归机。通过引入Pinball损失函数,使得位于[ε]带上方和下方的样本点具有不同的惩罚,从而得到更优的回归函数。进一步从理论上分析了参数[p]和[ν]控制[ε]带上方和下方错误样本点数目的上界。当[p=0.5]时,该方法就退化成了对称[ν]-无核二次曲面支持向量回归机,此时也证明了参数[ν]可控制支持向量的个数。事实上,该算法不需要使用核函数,从而避免了核参数的选择且不损失决策函数的可解释性。数值实验部分展示了该算法具有更好的拟合性能且耗时较少,也分析了参数[p]不会增加计算成本。

2021 Vol. 57 (7): 70-77 [摘要] ( 19 ) [HTML 1KB] [PDF 870KB] ( 14 )
78 邹杰,李俊
多策略协方差矩阵学习差分进化算法

针对差分进化算法(DE)存在的早熟收敛和搜索停滞的问题,提出了多策略协方差矩阵学习的差分进化算法。通过协方差矩阵建立特征坐标系,通过在特征坐标系中执行变异和交叉操作,来充分利用当前种群的分布信息以及各变量之间的关系,保证种群能朝着全局最优解的方向进化;根据历史进化信息来选择变异策略的方式使得个体能选择当前最合适的变异策略,提高找到最优解的概率;交叉概率的自适应也一定程度上平衡算法的全局探索能力和局部探索能力。对算法的收敛性进行了证明,同时将算法在CEC2017测试集上进行了仿真实验,并将实验结果跟其他优秀的差分进化算法进行了对比,对比结果表明了该算法的有效性。

2021 Vol. 57 (7): 78-87 [摘要] ( 17 ) [HTML 1KB] [PDF 761KB] ( 35 )
大数据与云计算
88 赵林锁,马瑞强,姜天,宋宝燕,潘一山
两级回归的流式大数据事件自适应预警方法

流式数据事件具有时间持续性,受采集器频率及外部环境干扰等因素影响,流式数据具有规模大、数据漂移等特征,且事件发生具有随机性特点,导致现有流式数据事件预警方法准确性很低,且在事件完全结束前无法得出判识结果,预警具有滞后性。针对这些问题提出一种两级回归的流式大数据事件自适应预警方法。该方法首先基于海量历史灾害事件,引入一级移动回归法建立权重支持域,提取事件的数据特征点,通过二级线性回归法建立事件回归模型,并对模型进行最小二乘误差分析建立事件置信域,构成预警模型;基于事件预警模型提出判识因子概念,提出流式数据事件分阶预警方法,通过判识因子自适应变换策略对事件未来发展趋势进行预估计,实现事件的实时预警。实验结果表明,该方法对比现有方法在事件预警实时性、预警效率及预警准确性等方面均具有很大优势。

2021 Vol. 57 (7): 88-94 [摘要] ( 10 ) [HTML 1KB] [PDF 915KB] ( 17 )
95 李俊丽
Spark平台下类别数据互信息计算的并行化

针对大规模类别数据的互信息计算量非常大的问题,利用Spark内存计算平台,提出了类别数据的并行互信息计算方法,该算法首先采用列变换将数据集转换成多个数据子集;然后采用两个变长数组缓存中间结果,解决了类别数据特征对间互信息计算量大、重复性强的问题;最后在配备了24个计算节点的Spark集群中,使用人工合成和真实数据集验证了算法。实验结果表明,该算法在效率、可伸缩性和可扩展性等方面都达到了较高的性能。

2021 Vol. 57 (7): 95-100 [摘要] ( 8 ) [HTML 1KB] [PDF 990KB] ( 15 )
网络、通信与安全
101 杨力,吴义,魏德宾,潘成胜
基于时空相关性的卫星网络流量预测

针对当前流量预测模型未考虑时空相关性的问题,影响预测精度,提出一种基于梯度提升回归树的卫星网络流量预测方法。分析卫星网络流量的时空相关性,提取与目标卫星的时空相关流量作为原始的预测输入,并对得到的时空相关流量进行奇异矩阵分解,消除相关输入流量的信息重叠和冗余问题,最后通过改进的梯度提升回归树进行预测。仿真实验表明,该方法有效地提高了卫星网络流量预测的训练速度,预测精度略高。

2021 Vol. 57 (7): 101-106 [摘要] ( 19 ) [HTML 1KB] [PDF 673KB] ( 29 )
107 韦佶宏,郑荣锋,刘嘉勇
基于混合神经网络的恶意TLS流量识别研究

针对使用传统机器学习方法来识别恶意TLS流量受到专家经验的影响较大、识别与分类效果不理想的问题,提出了HNNIM(Hybrid Neural Network Identification Model)模型来进行识别与分类。模型由两层组成:第一层用于提取特征,第二层用于识别与分类。第一层中,提取的特征分为两部分,一部分特征由深度神经网络自动挖掘,另一部分特征根据专家经验选取,并由深度神经网络进一步筛选;第二层将第一层筛选出的特征进行聚合,采用全连接的深度神经网络进一步学习和拟合。通过分析大量TLS流量样本,最终选用TLS流量中的ClientHello与ServerHello消息报文与TCP协议交互信息这两部分来作为特征空间。实验的结果表明,HNNIM模型在恶意TLS流量的识别任务上关于恶意样本的F1值为0.989,较随机森林、SVM、XGBoost、卷积神经网络模型,在F1值上分别提升了0.016、0.016、0.019、0.043;在多分类任务上的平均准确率为89.28%,较随机森林、SVM、XGBoost、卷积神经网络模型分别提升了9.92%、9.09%、11.31%、7.03%。

2021 Vol. 57 (7): 107-114 [摘要] ( 30 ) [HTML 1KB] [PDF 761KB] ( 25 )
模式识别与人工智能
115 陈伟,徐云
基于文献挖掘的生物实体关系提取研究

生物医学研究人员经常搜索大量文献,寻找生物实体之间的作用关系,如:药物-药物、化合物-蛋白质等作用关系。随着医学文献的激增和深度学习的发展,自动从文献中提取生物实体作用关系已经显示出巨大潜力。以往使用深度学习的方法取得了一定效果,但存在以下问题:模型采用静态词向量,不能区分一词多义;未考虑单词的权重,对长句子提取效果较差;通过多种模型集成来改善样本不平衡问题,模型较为复杂。为此提出一种基于残差结构的深层多通道CNN模型(MCCNN),通过BERT(Bidirectional Encoder Representation from Transformers)产生动态词向量来提高词汇语义表示的准确性,利用多头注意力捕获长句子的依赖并通过设计Ranking损失函数代替多模型集成来降低样本不平衡的影响。在多个数据集上进行测试,结果表明提出的方法具有较好的效果。

2021 Vol. 57 (7): 115-120 [摘要] ( 17 ) [HTML 1KB] [PDF 716KB] ( 20 )
121 唐国智,李顶根
深度学习及时空约束的行人跟踪算法研究

由于以往的行人跟踪方法大部分不能有效地解决目标被遮挡后以及目标尺寸变化再跟踪的问题,所以引入了深度学习的方法,但是经实验发现单纯使用深度学习行人跟踪会因行人检测部分的误差而出现整体的跟踪准确率不高的问题。提出了一种基于深度学习和时空约束后处理的行人跟踪方法,深度学习的行人检测部分采用了根据实际应用场景优化过的SSD算法,行人匹配部分采用了一种计算交叉输入领域差异然后进行块总结的方法,最后进行时空约束的后处理。在OTB数据集上做实验,与传统跟踪算法以及单纯深度学习算法进行了对比。

2021 Vol. 57 (7): 121-129 [摘要] ( 21 ) [HTML 1KB] [PDF 1505KB] ( 33 )
130 常昊,陈晓雷,张爱华,李策,林冬梅
嵌入改进SENet的卷积神经网络连续血压预测

提出了基于改进SENet卷积神经网络和自学习参数滤波器的连续血压预测方法。实验结果表明,改进SENet可以有效增加简单卷积神经网络对时序数据的预测能力,在卷积层数为二层、三层和四层时比简单卷积神经网络预测精度提升了34.8%、23.5%和36.0%,在此基础上利用自学习参数滤波器消除血压预测波形中的毛刺,最终得到平滑的连续血压预测结果。

2021 Vol. 57 (7): 130-135 [摘要] ( 26 ) [HTML 1KB] [PDF 1330KB] ( 30 )
136 廖列法,李浩瀚,李帅,朱合隆,李志军
结合Winner-Take-All的足球机器人控制策略研究

在足球机器人运动过程中,足球机器人处于一个实时对抗的复杂环境中,这就需要机器人有较高的实时运动过程应对能力。需要对每个关键时刻,例如:多机器人抢球过程、单机器人控球过程等,做出合理的应对措施。许多策略的研究都只注重单机器人控球过程的路径规划,没有考虑到多机器人竞争的过程,导致足球机器人整个运动过程中的一些关键步骤的缺失,丧失了完整性,忽略了实时的对抗性。拟采用新的策略解决上述问题:第一步是将采用WTA(Winner Take All)竞争模型去有效的解决多机器人竞争问题;第二步将采用一种改进的APF(Artificial Potential Field)路径规划法来进行避障。解决了传统APF算法的弊端,提高了效率。通过仿真实验,验证了理论的正确性,也验证了所提理论的科学性和实用性,为以后在其他科学领域的实践奠定了基础。

2021 Vol. 57 (7): 136-143 [摘要] ( 13 ) [HTML 1KB] [PDF 1223KB] ( 24 )
144 张蝶依,尹立杰
保持聚类结构的异质网络表示学习

Metapath2vec和Metapath2vec++异质网络表示学习方法只保持了网络原有的拓扑结构,没有考虑异质网络自身存在的聚类结构,从而降低网络中节点表示的准确性。针对此问题,基于元路径随机游走策略提出两种保持聚类结构的异质网络表示学习模型:HINSC和HINSC++。模型将网络中节点的one-hot表示作为前馈神经网络的输入,经过隐层的非线性变换,使其在输出层保持网络中节点的近邻拓扑结构和聚类结构,利用随机梯度下降算法学习异质网络节点的低维表示。在两个真实异质网络上的实验结果表明:相比Metapath2vec和Metapath2vec++,HINSC和HINSC++学到的表示在聚类任务上NMI值提高12.46%~26.22%,在分类任务上Macro-F1、Micro-F1值提高9.32%~17.24%。

2021 Vol. 57 (7): 144-150 [摘要] ( 15 ) [HTML 1KB] [PDF 722KB] ( 29 )
151 杨倩,顾磊
基于去噪字词联合模型的中文命名实体识别

中文命名实体识别是中文信息处理领域中的一项基本任务,能够为关系抽取、实体链接和知识图谱提供技术支持。与传统命名实体识别方法相比,基于双向长短期记忆(BiLSTM)神经网络模型在中文命名实体识别任务中获得了较好的效果。针对基于字词联合的BiLSTM-CRF模型存在特征提取不够准确的缺陷,在其基础上,引入Gated去噪机制,对输入字向量进行微调,自动学习过滤或者减少文本中不重要的字信息,保留对命名实体识别任务更有用的信息,进而提高命名实体的识别率。在Resume和Weibo数据集上的测试结果表明,该方法有效地提高了中文命名实体识别的效果。

2021 Vol. 57 (7): 151-157 [摘要] ( 12 ) [HTML 1KB] [PDF 969KB] ( 18 )
158 李莉,纪欣沅,宋嵩
回环软件缺陷数量预测模型

软件缺陷预测是软件工程中的一个研究热点问题,通常软件缺陷预测的研究工作主要关注于软件模块是否存在缺陷和软件模块存在缺陷的数量。目前软件缺陷数量研究主要集中在基于缺陷数的软件模块排序。为提高软件模块排序的准确度,提出一种回环软件缺陷数量预测模型。此模型主要包括回环特征选择和缺陷预测两部分。在回环特征选择部分,将改进的密度峰值聚类算法和包裹式特征选择方法相结合,以回环的方式动态的选出最优特征,并训练学习器;陷预测部分采用反距离加权集成的方式得到预测结果。实验结果表明,此模型相比于LRCR、GRCR、LR、MLP、GP、NBR、ZIP分别提升了10.36%、28.74%、13.51%、36.61%、25.30%、60.14%、54.72%,有助于提高软件缺陷预测准确性。

2021 Vol. 57 (7): 158-163 [摘要] ( 13 ) [HTML 1KB] [PDF 811KB] ( 22 )
164 刘紫燕,袁磊,朱明成,马珊珊,陈霖周廷
融合SPP和改进FPN的YOLOv3交通标志检测

针对交通标志目标检测尺寸较小、分辨率低、特征不明显问题,提出一种改进的YOLOv3网络模型。在利用颜色增强方法对交通标志进行数据增强后,改进原网络中的FPN结构,保留原网络中52×52的大尺度预测,然后利用YOLOv3网络中第二次下采样输出的特征图建立108×108的更大尺度预测。为了解决图像尺寸和失真的问题,在检测层前使用固定分块大小为5、9、13的池化操作,再将输出的特征与原来的特征图进行融合,从而实现对不同尺寸的输入得到相同大小的输出。最后,利用K-means聚类算法对TT100K交通标志数据集进行聚类分析,重新定义网络的初始候选框,使用YOLOv3网络模型和改进的YOLOv3网络模型以及其他小目标检测算法在TT100K数据集上进行对比实验。实验结果表明,改进后的YOLOv3网络模型能更有效的检测交通标志,其检测的平均精确度在三个尺度下相对原YOLOv3网络模型分别提升8.3%、6.1%、4.3%,在FPS变化不大的情况下,召回率和准确率都有明显提升,同时,改进后的YOLOv3算法相对其他小目标检测算法具有更好的检测精度和实时性。

2021 Vol. 57 (7): 164-170 [摘要] ( 30 ) [HTML 1KB] [PDF 972KB] ( 22 )
171 李晖,张天垣,金纾羽
古代中国格律诗中的社会情感挖掘

为研究古代中国的社会情感,提出一种基于整合胶囊网络的格律诗情感分析方法,利用字数规则整合依据不同格律训练的胶囊网络模型对格律诗进行情感判别,解决格律诗文本由于情感特征不明显、语义过于紧凑导致的情感分析困难问题,通过分析格律诗情感对古代中国各个重要时期的社会整体情感状况进行挖掘。实验结果表明,该方法对格律诗情感分类的准确率优于CNN与单一胶囊网络,分析结果能够反映出古代中国的社会情感。

2021 Vol. 57 (7): 171-177 [摘要] ( 8 ) [HTML 1KB] [PDF 710KB] ( 20 )
图形图像处理
178 雍玖,王阳萍,党建武,雷晓妹
改进TLD与ORB的AR系统长时跟踪注册方法

针对增强现实系统长时跟踪注册需求以及三维跟踪注册时待注册区域尺度变化、光照变化、内外旋转等复杂环境易导致注册失败问题,提出改进TLD跟踪及ORB特征检测的增强现实长时三维注册方法。通过采用TLD长时鲁棒跟踪算法对待注册区域跟踪,并利用待注册位置自适应动态检测策略对TLD算法跟踪-学习-检测的结构机制的实时性和精确度进行优化;利用ORB算法对待注册位置进行特征检测及三维注册矩阵计算;将虚拟信息叠加至待注册位置。选取长时视频序列进行跟踪、检测及注册仿真实验。实验结果表明,改进TLD长时跟踪算法相比TLD算法在OPE精确度方面提升约5%,对待注册位置的跟踪速率提升约2倍,使得AR系统在复杂环境下的长时跟踪注册具有更好的稳定性和鲁棒性。

2021 Vol. 57 (7): 178-184 [摘要] ( 10 ) [HTML 1KB] [PDF 1021KB] ( 13 )
185 胡扬涛,裴洋,林川,李世成,易玉根
空洞残差U型网络用于视网膜血管分割

青光眼是一种不可逆转的致盲性眼科疾病,应当早发现和早治疗。但人工诊断是费时费力的过程,而且受基层医疗资源的限制,人工诊断很容易产生漏诊和误诊的现象。因此,利用深度学习技术辅助诊断眼疾病具有重大意义。如何更为准确且有效地分割视网膜血管成为眼疾病辅助诊断的研究热点问题。于是,基于U型网络(U-Net)提出一种新的网络结构称为空洞残差U型网络(Atrous Residual U-Net,AR-Unet)。在AR-Unet中,为了避免U-Net中的梯度消失以及图像结构信息丢失等问题,将残差网络(ResNet)引入到U-Net中。为了扩大感受野和提高物体间的相关性,再将空洞卷积(Atrous Convolution)整合到U-Net中,从而使得血管分割更加精确。在三个公开的彩色眼底图像数据集DRIVE、STARE和CHASE上进行大量实验,结果表明在不同评价指标下,AR-Unet方法的性能均要优于大多数对比方法。

2021 Vol. 57 (7): 185-191 [摘要] ( 14 ) [HTML 1KB] [PDF 802KB] ( 16 )
192 李健,孙大松,张备伟
结合双编码器与对抗训练的图像修复

为了解决图像修复过程中破损区域信息丢失问题并实现图像中任意破损区域的修复,设计了双编码器模型,独立地对掩模和图像进行编码,利用掩模特征重建图像,减少掩模信息的损失,添加跳跃连接补充因下采样丢失的图像信息并加速网络的收敛,引入对抗训练提高重建图像的质量。在places2数据集上进行的训练和测试结果表明,该方法的图像修复效果在精度和全局性上均有良好的表现,且可用于多种类型掩模的图片修复。

2021 Vol. 57 (7): 192-197 [摘要] ( 14 ) [HTML 1KB] [PDF 743KB] ( 37 )
198 马巧梅,王明俊,梁昊然
复杂场景下基于改进YOLOv3的车牌定位检测算法

针对在光照、多车辆和低分辨率等复杂场景下车牌定位困难、检测速度慢和精度低等问题,提出了一种改进YOLOv3的方法。采用K-means++方法对实例的标签信息进行聚类分析获取新的anchor尺寸,通过改进后的精简特征提取网络(DarkNet41)来提高模型的检测效率并降低计算消耗。此外,改进了多尺度特征融合,由3尺度预测增加至4尺度预测并在检测网络中加入了改进后的Inception-SE结构来提高检测的精度,选取了CIoU作为损失函数。预处理方面用MSR(Multi-Scale Retinex)算法对数据进行增强。实验分析表明,采用该算法mAP(均值平均精度)达到了98.84%,检测速度达到36.4帧/s,与YOLOv3模型以及其他算法相比具有更好的准确性和实时性。

2021 Vol. 57 (7): 198-208 [摘要] ( 29 ) [HTML 1KB] [PDF 1709KB] ( 43 )
209 胡文涛,陈秀宏
基于邻域图的低秩投影学习

特征提取算法通常只单独用到了数据的局部结构或者整体结构,这样将得不到全局最优投影矩阵,且投影矩阵不具备很好的可解释性。为此,提出了一种基于邻域图的低秩投影学习算法。该算法通过在数据的重构残差上施加图约束来保持数据的局部结构,同时引入低秩项来保持整体结构;算法利用L2,1范数行稀疏的性质对投影矩阵进行约束,这样可以剔除冗余特征,提高投影矩阵的可解释性;并且算法引入噪声稀疏项来减弱样本本身存在噪声的干扰。模型采用交替迭代方法求解,在多个数据集上的实验结果表明该算法能有效地提高分类精度。

2021 Vol. 57 (7): 209-214 [摘要] ( 10 ) [HTML 1KB] [PDF 1084KB] ( 12 )
215 李现国,冯欣欣,李建雄
多尺度残差网络的单幅图像超分辨率重建

针对目前提高图像分辨率的卷积神经网络存在的特征提取尺度单一以及梯度消失等问题,提出了多尺度残差网络的单幅图像超分辨率重建方法。采用多尺度特征提取和特征信息融合,解决了对图像细节特征提取不够充分的问题;将局部残差学习和全局残差学习相结合,提高了卷积神经网络信息流传播的效率,减轻了梯度消失现象。在Set5、Set14和BSD100等常用测试集上进行了实验,该方法的实验结果均优于其他5种方法,相比于SRCNN方法,平均PSNR提升了0.74 dB,平均SSIM提升了0.014 3 dB;相比于VDSR方法,平均PSNR提升了0.12 dB,平均SSIM提升了0.002 5 dB。

2021 Vol. 57 (7): 215-221 [摘要] ( 24 ) [HTML 1KB] [PDF 5157KB] ( 40 )
222 杨波,陶青川,董沛君
改进Deeplab v3+网络的手术器械分割方法

针对当前国内手术器械管理耗费人力,智能化程度低的问题,提出一种动态学习特征的改进Deeplab v3+网络模型语义分割算法。为了加强相关任务有效特征学习,在Deeplab v3+模型编码端嵌入注意力机制CBAM模块并通过密集深度分离卷积和扩张卷积提取图像高层特征;在解码端增加两路低层特征来源,保留了重要特征信息,提高了分割准确率。实验结果表明,改进后网络在手术器械数据集上MIoU、PA、Recall、[F]值分别为0.854、0.874、0.872和0.873。相较于其他语义分割网络,改进网络分割性能更优,有极大的工程实用价值。

2021 Vol. 57 (7): 222-227 [摘要] ( 6 ) [HTML 1KB] [PDF 716KB] ( 9 )
工程与应用
228 侯旋,薛飞,陈涛
无人机目标检测量子多模式识别优化算法

研究了现阶段无人机雷达探测技术的难点与方法,分析了量子多模式识别网络模型与算法,根据Grover算法优化理论,提出了基于相位旋转的量子多模式识别算法(PRQMPRA)。优化算法避免了在带冗余项的量子多模式识别算法(RQMPRA)中两个相位旋转均为[π]会导致搜索成功概率降低的缺陷。利用三种数据集对误差反向传播算法(EBPA)、基于交叉熵函数的深层自编码器学习算法(CDAA)以及RQMPRA与PRQMPRA进行模式识别能力分析,结果表明在确定限定误差的情况下PRQMPRA具有更高的识别率与相对较快的运算速度。提出了一种基于量子多模式识别算法的雷达目标检测方法,通过模式分类的方法研究目标检测问题。利用上述四种算法进行无人机目标检测实验,研究结果表明PRQMPRA具有更高的检测精度,在低信噪比的情况下可保持较高的发现概率。

2021 Vol. 57 (7): 228-236 [摘要] ( 22 ) [HTML 1KB] [PDF 1067KB] ( 18 )
237 谭乐平,宋平,杨琦峰
风险规避型双渠道供应链的融资和定价决策

在零售商资金约束下,基于CVaR准则构建了风险规避的供应商和零售商组成的双渠道供应链的定价模型。分析了零售商资金充足时,供应商和零售商的最优决策、资金约束情况下零售商的银行借贷融资、延期支付策略和组合融资时零售商和供应商的最优决策以及零售商和供应商的风险规避程度对最优决策变量和收益的影响。通过数值分析,进一步验证了零售商和供应商的风险规避度对三种融资模式下零售商和供应商的最优决策变量和利润的影响。研究表明:资金充足和延期支付策略下最优决策变量与风险规避度的关系一致;银行借贷和组合融资下最优决策变量与风险规避度的关系一致;单一延期支付策略和组合融资优于单一银行借贷融资;组合融资比例大于一定值时,优于单纯延期支付策略。

2021 Vol. 57 (7): 237-250 [摘要] ( 4 ) [HTML 1KB] [PDF 1700KB] ( 12 )
251 谢锐强,张惠珍
求解柔性作业车间调度问题的两段式狼群算法

针对以最小化最大完工时间为目标函数的柔性作业车间调度问题,建立其数学模型并提出了一种两段式狼群算法加以求解。采用两段式(two-vector code)的编码方式,设计初始化种群的方式,保证初始解的质量及多样性;通过对原始狼群算法中游走行为、召唤行为、围攻行为的重新设计,解决了原始狼群算法易陷入局部最优的问题;舍弃原始狼群算法中的距离判定因子,来降低算法的复杂度。对车间两个实例进行仿真测试和算法比较,验证了所提算法求解该问题的有效性,为其解决柔性作业车间调度问题提供了一种更加有效的方法。

2021 Vol. 57 (7): 251-256 [摘要] ( 15 ) [HTML 1KB] [PDF 882KB] ( 24 )
257 沈新烽,姜平,周根荣
改进SSD算法在零部件检测中的应用研究

针对生产线上运动过程中的零部件类型检测的实时性和准确度要求高,部分零件体积较小难以检测的问题,提出一种基于改进SSD(Single Shot MultiBox Detector)目标检测算法的零部件检测方法。使用轻量级网络MobileNetV3-Large替代SSD算法的主干网络VGG-16,图像输入长宽尺寸由300×300?像素改为224×224?像素,利用特征金字塔网络提升对体积较小零件的检测效果。以气动马达零部件的检测为例进行仿真实验;网络训练中,利用数据增强提高模型的鲁棒性。实验结果表明,改进后的SSD算法在提高对零部件实时性检测速度的同时,保证了检测的准确率。

2021 Vol. 57 (7): 257-262 [摘要] ( 30 ) [HTML 1KB] [PDF 1601KB] ( 22 )
263 逯曼皎,张伟,徐涛
基于动态矩阵模型的可优化的补货策略

传统零售存在经验供货,严重影响了零售业的发展,针对不同的应用场景和需求需要提出不同的补货策略,在智能自动售货机使用场景下提出动态矩阵模型的可优化的补货策略,实现按需智能补货。该策略根据销量统计、预测的销量值、零点库存、售货机的商品货道数以及时间序列等之间的关系计算每天不同时间段的补货值,实现补货人员可根据输出的补货矩阵表动态调整补货周期。根据输出结果表明,对比以往根据销量经验供货等其他补货方法,此补货策略可以提高商品周转率,提升商品的销量,同时也能够节约补货运营成本。

2021 Vol. 57 (7): 263-268 [摘要] ( 14 ) [HTML 1KB] [PDF 963KB] ( 14 )
269 林荣来,汤冰影,陈明
适用于轴承故障诊断的数据增强算法

针对在轴承故障诊断中存在的故障数据较少、数据所属工况较多的问题,提出了一种基于阶次跟踪的数据增强算法。该算法利用阶次跟踪中的角域不变性,对原始振动信号进行时域重采样从而生成模拟信号,随后重新计算信号的幅值来抵消时域重采样以及环境噪声对原始信号能量的影响,最后使用随机零填充来保证信号在变化过程中采样长度不变。对比实验表明,该算法既可以增加样本多样性,又可以增加数据集样本的数量,改善原始数据集中存在的问题,有效提高故障诊断模型的分类准确率和泛化性能。

2021 Vol. 57 (7): 269-278 [摘要] ( 21 ) [HTML 1KB] [PDF 1141KB] ( 21 )
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