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计算机时代

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2023年10期

《计算机时代》月刊，中国工程院院士潘云鹤主编，1983年创刊，是《中国期刊网》、《中国学术期刊（光盘版）》和《中国核心期刊数据库》收录期刊，丰富的内容使您能够自由地遨游在信息的海洋里，了解最新技术，掌握最新技术，享受精彩纷呈的数字生活。

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技术广角 | 医学文献阅读增强深度学习方法

技术广角 | 医学文献阅读增强深度学习方法

摘要：针对专业医学术语的理解问题，提出一种新的方法。结合关键词层级划分树(HST)和基于注意力机制的卷积神经网络(lwCNN)，分别用于抽取医学文献的关键内容和检索与医学文献相关的社区问答。首先利用关键词层级划分树对医学文献中的内容划分得到不同的片段，并对各个片段中的内容抽取代表性关键词，进而使用lwCNN对社区问答数据进行检索并做相关性排序，最后生成注解并链接到对应的文本片段中，藉此帮助读者理解医学文献。实验结果表明：本文方法相比经典的信息检索算法和优秀的深度学习算法，有更好的检索效果，它的P@5、MAP 和MRR 评价指标值均优于对比算法。
技术广角 | 基于银河锐华终端操作系统的C++适配层研究

技术广角 | 基于银河锐华终端操作系统的C++适配层研究

摘要：银河锐华终端操作系统（YROS）应用的HTML5+JavaScript+CSS 开发方式尚不能完全满足应用开发的需求，特别是涉及特殊硬件，或对并发性、时延性要求较高时。对此，在操作系统的框架层添加插件库管理模块，并拓展操作系统接口，使应用能够以插件化的方式动态加载功能性C/C++插件库文件，并能够在C/C++插件库与JavaScript 代码之间进行交互，实现银河锐华终端操作系统应用的C++/JavaScript 混合开发，从而提高应用开发的便捷性。
技术广角 | 基于牛耳标OCR的牛身份识别研究

技术广角 | 基于牛耳标OCR的牛身份识别研究

摘要：快速精准确定牛个体身份，对疾病防控、品种遗传改良、奶制品和肉制品质量溯源以及改善农业假保险索赔等方面具有重要意义。阐释基于牛耳标PP-OCR（超轻量级OCR系统）的牛只身份识别研究。对牛耳标图像实现预处理，以及实验参数的优化设置。从实验结果看，本文方法能稳定定位牛耳标区域，号码识别率达92.30%。
技术广角 | 基于fastNTsync算法的海量小文件同步优化方法研究

技术广角 | 基于fastNTsync算法的海量小文件同步优化方法研究

摘要：为解决海量小文件同步过程中的性能瓶颈，提出一种基于fastNTsync 优化方法。综合运用NTFS 分区表快照技术、NTFS $MFT 分析技术和文件打包分区组合拷贝技术，来减少数据包往返时间浪费，提升带宽使用率，提高数据同步速度和效率。实验结果表明，该方法在处理大量小文件时具有显著优势，能提高同步速度和效率，并减少数据传输量和时间浪费。该基于fastNTsync 算法的海量小文件同步优化方法对相关领域的研究及应用具有参考价值。
技术广角 | 基于HashGraph的车联网分布式信任机制研究和实现

技术广角 | 基于HashGraph的车联网分布式信任机制研究和实现

摘要：针对车联网恶意节点攻击的多样性和不确定性，提出一种基于区块链3.0 的分布式信任机制。设计了一种信任计算模型，在结合HashGraph 区块链分布式架构的基础上，利用智能合约的自主性，完成车辆信任值的自动计算。同时，为适应车联网应用环境的实时性要求，设计了高效无时延的Follower 共识算法。实验和数据分析表明，该方案既可准确高效地评估车辆传输消息的真实性，又可快速判别车辆节点的可信度，抵御复杂多变的恶意节点攻击。
技术广角 | 基于ViT的视频相似度评估及同源片段定位模型

技术广角 | 基于ViT的视频相似度评估及同源片段定位模型

摘要：视频版权问题面临巨大挑战。基于视频检索数据集CC_WEB_VIDEO与视频部分拷贝检测数据集VCDB，结合Vision Transformer、注意力机制等技术，对复杂时间、空间视频的相似性进行研究，提出基于ViT 的视频细粒度相似性评估模型，使用基于图的视频重复片段定位算法定位同源片段，并在实验数据集上验证了该模型的有效性。
技术广角 | 盲量子计算为核心的医疗隐私数据共享模型设计

技术广角 | 盲量子计算为核心的医疗隐私数据共享模型设计

摘要：针对医疗隐私数据共享的限制因素，设计了一种以盲量子计算为核心的隐私数据共享模型。该模型根据医疗数据特点，从共享请求提出、数据资源查询、隐私数据传输、盲量子服务器科学计算以及计算结果等流程切入，通过目录索引查询、量子信息转化、客户编码赋值、数据定期删除等方法，实现了医疗隐私数据的共享服务。
技术广角 | 一种无砟轨道板温度数据智能化清洗方法

技术广角 | 一种无砟轨道板温度数据智能化清洗方法

摘要：无砟轨道板在线监测数据中存在各类数据异常问题，影响无砟轨道板在线监测系统正常工作。针对轨道板在线监测温度数据中的数据异常问题，分析其中数据异常情况及其特性，提出一种基于NARX神经网络的智能化清洗方法。选取样本数据对该智能化数据清洗方法进行验证对比。经验证，该智能化清洗方法识别板温数据中的异常数据准确率达到88.68%。对缺失数据的填补也能够恢复99.98%的板温数据，有效处理监测数据中的数据异常问题。
技术广角 | 基于双超混沌映射的伪随机序列发生器设计

技术广角 | 基于双超混沌映射的伪随机序列发生器设计

摘要：有限精度下的混沌退化问题影响伪随机序列发生器性能。本文基于2D-SLIM和2D-LSCM超混沌系统提出一种迭代序列耦合的伪随机序列发生器方案。首先采用随机周期扰动方式防止混沌退化，随后对迭代序列进行耦合输出，并构建伪随机序列发生器模型。然后采用SP800-22 Revision 1a 测试标准对生成序列进行随机性检测。实验结果表明，伪随机序列具有良好的随机性能。此外，基于方案生成的伪随机序列发生器设计了一种音频数据加密方案并对其进行仿真验证。
技术广角 | 基于分解-集合的TCN日平均气温预测

技术广角 | 基于分解-集合的TCN日平均气温预测

摘要：气温数据多为时间序列数据，其非平稳、非线性特性使得传统单一模型较难捕捉隐藏在数据内部的深层特征，因此提出一种基于分解-集合的时序卷积网络（CEEMDAN-WOA-TCN）气温预测模型。首先利用自适应噪声完备集合经验模态分解（CEEMDAN）对预处理后的数据进行分解，然后使用鲸鱼优化算法（WOA）参数优化后的时序卷积网络（TCN）对分解后的各个模态进行预测，最后将所有模态的预测结果线性集合，得到最终预测结果。实验以北京气象站点数据作为分析样例，结果表明，该模型可以有效地提取时间序列数据变化的潜在特征，实现较高精度的预测。
算法研究与应用 | 基于改进SSA-LSTM的销量预测研究

算法研究与应用 | 基于改进SSA-LSTM的销量预测研究

摘要：为提高销量预测的准确率，提出一种基于改进麻雀搜索算法优化LSTM的销量预测模型。首先在算法迭代过程中通过重心反向学习对个体进行变异，以增强算法跳出局部最优的能力；其次利用改进的算法对LSTM 神经网络的超参数进行优化，解决了依靠主观经验选取超参数时存在精度不佳的问题；最后在原始销售数据的基础上加入大量零售数据等多个特征变量进行辅助预测，提高模型预测准确性。实验结果表明，该模型相较于其他模型具有更好的预测效果。
算法研究与应用 | 基于改进YOLOv4的电梯内电动车检测算法

算法研究与应用 | 基于改进YOLOv4的电梯内电动车检测算法

摘要：针对智慧电梯安全感知系统要求检测算法具备轻量化以及快速推理的特点，提出基于改进YOLOv4 的电梯内电动车检测算法。首先，采用轻量化网络GhostNet 作为特征提取网络，减少模型的计算量及参数量；其次，引入CBAM注意力模块，提高算法的检测精度；最后，将FocalLoss 机制应用到模型置信度损失中，平衡正负样本。实验结果表明，改进后的YOLO-GCF 在电梯内电动车数据集上检测精度为90.14%，参数量减少82.8%，检测速度提升8.8 帧/秒，做到了轻量化及快速推理。
算法研究与应用 | 一种基于新移动策略的灰狼优化算法

算法研究与应用 | 一种基于新移动策略的灰狼优化算法

摘要：针对标准灰狼算法存在的收敛速度慢和容易陷入局部最优的问题，提出一种改进的灰狼优化算法(dynamicapproach grey wolf optimization, DAGWO)。该算法采用新的个体位置移动策略，增加狼群攻击的多样性和随机性，提高了收敛速度；同时，引入基于停滞检测的随机初始化策略增加种群多样性，提高了全局搜索能力。通过12 个基准测试函数的仿真实验，表明DAGWO算法的收敛速度和求解精度均明显优于其他算法。此外，将DAGWO算法应用于减速器设计问题，证明了其在工程优化问题上的可行性和有效性。
算法研究与应用 | 基于卷积神经网络的CT影像边缘分割方法

算法研究与应用 | 基于卷积神经网络的CT影像边缘分割方法

摘要：在对CT 影像边缘进行分割时，由于对图像像素信息的差异的分析精度较低，导致分割结果的可靠性难以达到理想效果，为此，提出基于卷积神经网络的CT影像边缘分割方法。为了避免卷积对输入CT影像进行抽象特征信息提取出现特征信息丢失问题，在激活层前，卷积层后，对CT 影像数据进行批量归一化。归一化数据经激活处理后，卷积层根据当前像素特征与目标图像像素特征之间的差异程度进行过滤，直至卷积层输出的结果满足停止要求，其对应的像素信息作为分割执行的基础。在测试结果中，该方法对CT影像边缘分割效果表现出了较高的可靠性。
算法研究与应用 | 基于面部表情分析的抑郁症识别研究

算法研究与应用 | 基于面部表情分析的抑郁症识别研究

摘要：为了更好的预测和诊断抑郁症，提出一种基于面部表情分析的抑郁症识别方法。使用卷积神经网络（CNN）算法构建模型，采用Python 对中文抑郁库数据集EATD进行神经网络训练，从愤怒、厌恶、恐惧、开心等情绪来分析测试者规定时间内的情绪变化，预测测试者患抑郁症的概率。实验结果表明，本文方法在测试集中正确率为71.3%，准确率较高，识别出的面部表情占比符合抑郁症患者的自身情况，方法具有良好的可行性和合理性。
人工智能 | 基于嵌入对比学习的广义零样本预分类模型

人工智能 | 基于嵌入对比学习的广义零样本预分类模型

摘要：广义零样本学习，需要结合视觉和语义信息，识别可见和不可见类。本文提出基于嵌入对比学习的广义零样本预分类模型。该模型利用特殊的自编码器获取多模态潜在空间，并利用对比学习，对齐视觉和语义特征并进行优化。通过这种方式，实现更好的类内相似性和预测精度。实验证明，该模型在四个数据集上取得了良好效果。
人工智能 | 基于LERT和双通道模型的微博评论情感分析研究

人工智能 | 基于LERT和双通道模型的微博评论情感分析研究

摘要：为了高效监管舆论环境、加强网络舆情引导，提出一种基于LERT 和双通道模型的微博评论情感分析方法。使用LERT 预训练语言模型进行语义分析，通过BiGRU和TextCNN双通道结构获取文本信息，将双通道处理结果输入分类层获得情感分析结果。实验表明，该模型方法的正确率和F1 值分别达到92.09%和94.38%，优于其他深度学习模型。
人工智能 | 基于RBF 神经网络的上肢外骨骼康复机器人自适应控制方法

人工智能 | 基于RBF 神经网络的上肢外骨骼康复机器人自适应控制方法

摘要：针对主从式上肢外骨骼康复机器人中从臂因模型不确定性以及未知外扰等因素而难以精准跟随主臂这一问题，设计了一种基于滑模鲁棒项的RBF 神经网络的自适应控制方法。首先利用改进D-H建模方法来建立机器人从臂的运动学模型，通过Matlab 来对从臂模型进行工作空间仿真；然后结合机器人动力学方程，设计RBF 神经网络自适应控制器来逼近系统不确定项，从而优化驱动从臂关节运动的力矩，实现人机协作运动。从仿真结果看，从臂能够准确跟随主臂运动轨迹，且轨迹无明显抖动，稳态误差较小，性能优于计算力矩控制。
人工智能 | 基于改进U-Net的面部红外热成像的分割

人工智能 | 基于改进U-Net的面部红外热成像的分割

摘要：本研究旨在实现对中医红外热成像面部图像的精准分割。使用Resnet50 代替传统U-Net 网络的主干特征提取模块，移除特征融合中复制与剪切里的剪切操作。该方法能优化特征融合，避免梯度问题，并提高模型通用性。分割实验表明，与传统U-Net 相比，该方法具有更高的平均交并比mIoU 值和准确率，mIoU 值达98.20%，准确率达99.03%。该方法为基于红外图像的中医辅助诊断和疗效评估提供了技术支持。
人工智能 | 基于改进YOLOv5的盲人阅读辅助系统

人工智能 | 基于改进YOLOv5的盲人阅读辅助系统

摘要：盲用读物较为稀缺，现有的盲人阅读辅助设备效果欠缺，本文基于嵌入式平台树莓派设计实现了一套简单易用、识别准确的盲人阅读辅助系统。针对盲人难以校准书本位置的问题，提出基于YOLOv5 改进的书本校准算法，通过在YOLOv5 主干网络中加入高效通道注意力机制(ECA)实现检测精度提升，在颈部采用轻量的GSconv 实现检测速度优化，最后通过DLT 算法给出书本校准建议。实验表明，改进后方法能够更准确快速地给出校准建议，满足盲人用户对于书本校准的需求。
人工智能 | 基于Attention-ResUNet的肝脏肿瘤分割算法

人工智能 | 基于Attention-ResUNet的肝脏肿瘤分割算法

摘要：为了给患者下一步诊疗提供判断依据，研究了利用CT 图像对肝脏肿瘤区域进行自动分割，提出一种新的深度神经网络Attention-ResUNet。该网络重新设计U-Net 的编解码结构，在特征提取模块中结合残差模块来加强了特征映射，并利用通道注意力机制和空间注意力机制对特征重新标定，增强有效特征，使得特征能够高效传输。实验表明，Attention-ResUNet 在3D-IRCADb 数据集和LiTS 数据集均能取得接近标注数据的分割性能。
应用研究 | 基于改进YOLOv5算法的安全帽佩戴实时检测模型

应用研究 | 基于改进YOLOv5算法的安全帽佩戴实时检测模型

摘要：研究了借助深度学习算法来检测且实时监控图像中的工人是否佩戴了安全帽。考虑了施工环境恶劣和设备低性能的情况，YOLOv5 算法可以快速地配置和训练模型。使用MobileNet v3[1]替换YOLOv5 算法的主干网络后，参数量、计算量下降，但检测精度也下降，因此需要再引入对性能要求影响较小的CA注意力机制[2]来提升精度，从而在精度和速度之间取得平衡。实验结果表明，改进的轻量化模型能够在保持一定检测精度的同时大幅降低参数量和计算量，能够更好地适应施工环境。
应用研究 | 基于YOLOv5s的头盔和反光背心实时检测算法研究

应用研究 | 基于YOLOv5s的头盔和反光背心实时检测算法研究

摘要：在智能施工现场，需要对施工工人的安全帽和反光背心的佩戴情况进行实时监控。本文提出基于YOLOv5s的改进算法YOLOv5s-GC，用于对头盔和反光背心进行实时检测。采用GhostNet模块代替原始的卷积Conv，采用C3Ghost替换C3 模块，极大减少冗余，提高检测速度；用CAFAFE模块替代原上采样Upsample，提高模型的检测精度。实验结果表明，本文改进的YOLOv5s-GC算法，其F1、mAP、检测速度均有所提升，且模型大小减少了一半，更利于模型的实时检测和部署。
应用研究 | 基于YOLOv5算法的光伏表面故障智能化识别

应用研究 | 基于YOLOv5算法的光伏表面故障智能化识别

摘要：光伏发电板表面的故障是影响光伏板寿命的主要因素。因此需要对光伏发电板检测故障。本文提出一种基于YOLOv5 算法的光伏表面故障的智能化识别与检测的模型。以太阳能光伏板表面的脏污、异物、裂痕智能识别为目标，通过监控视频拍摄的视频进行图像采集，利用帧间差分法提取视频的关键帧，在此基础上通过改进的YOLOv5 实现对光伏视频实时检测与分类，为光伏板的维修检测提供智能化管理。该研究有助于延长光伏板使用寿命和使用效率。
应用研究 | 基于改进YOLOv5s的海洋垃圾目标检测算法

应用研究 | 基于改进YOLOv5s的海洋垃圾目标检测算法

摘要：为了减少海洋垃圾对生物和水资源造成的危害，提出一种基于改进YOLOv5s 的海洋垃圾目标检测算法。针对目标检测算法中小目标漏检及特征提取能力不足等问题，在主干网络部分添加一种基于大核注意力（LKA）机制的改进模块对特征层进行关键目标提取，并改变了空间金字塔池化（SPPF）网络结构，目的是让深层特征图上的每个像素点在输入图像上映射的区域变大。实验结果表明，改进后的YOLOv5s 目标检测模型的平均精度均值（mAP）提升6%。
应用研究 | 基于区块链NFT的知识产权数字化上链管理方法

应用研究 | 基于区块链NFT的知识产权数字化上链管理方法

摘要：本文提出基于NFT 的知识产权数字化管理方法。该方法凭借区块链NFT 对数字化财产确权的惟一性，使用Solidity 智能合约与知识产权管理技术，实现链下知识产权认证与链上产权认证的强绑定。当链下知识产权确定后，其对应的数字凭证在链上进行NFT 铸造并传输。让产权证明拥有安全可靠的惟一识别与链上确权，为未来知识产权和其他数字资产在Web3 及虚拟数字世界中的认证提供可行的技术支持。
应用研究 | 基于学生评教小程序的Web服务端研究与设计

应用研究 | 基于学生评教小程序的Web服务端研究与设计

摘要：小程序的数据加载与业务流程运行需要Web 服务端的安全验证与快速响应。基于高校学生评教小程序的应用，结合具体的评教业务流程，对小程序的Web 服务端特点进行了研究与分析，重点对Web 服务端如何保持安全、高效的运行进行了研究与设计，具体包括自定义JSON序列化、自定义Token 以及评教数据的缓存和同步机制等功能。该研究对Web 服务端的设计与应用有一定的参考价值。
应用研究 | CO2色散干涉仪上相位差校正方法的研究

应用研究 | CO2色散干涉仪上相位差校正方法的研究

摘要：为了消除CO2 色散干涉仪运行过程中光学弹性调制器产生的参考信号与光电探测器产生的测量信号之间传输的不同步性对等离子体密度测量结果的影响，提出一种基于正交解调的相位差实时校正算法，保证了参考信号与测量信号传输的同步性。将此相位差校正算法在FPGA上实现，从而实现了数据的实时处理。实验结果表明，该相位差校正算法进一步提升了测量结果的精度，测量精度可达0.7°。
应用研究 | 基于人体感知模型的汽车驾驶模拟器动感模拟逼真度评估方法

应用研究 | 基于人体感知模型的汽车驾驶模拟器动感模拟逼真度评估方法

摘要：为了验证体感模拟算法能够降低体感模拟误差的功能，基于汽车六大性能中的动力性、制动性的相关试验标准，设计了汽车典型工况试验。首先建立人体感知模型，以此来评价每种工况下的人体感知参数输出；然后采用车辆试验模拟和驾驶模拟器试验模拟，对每项工况进行分析，对比两种试验途径下人体感知模型输出参数；最后对比分析每种工况下的人体感知参数，验证体感模拟算法具备使得驾驶员体感误差最小的功能。
经验技巧 | 基于动态特征选择和长短期记忆模型的气温预报方法

经验技巧 | 基于动态特征选择和长短期记忆模型的气温预报方法

摘要：传统的气象多要素预测方法，主要问题是无法表达气象数据的时间相关性，且容易出现维度灾难，引起计算效率低下。本文提出基于动态相关性的特征选择和长短期记忆模型相结合的预测方法，利用动态相关性选择出与气温高度相关的特征，在此基础上利用长短期记忆模型建立气温预测模型。该方法可以有效地降低网络的复杂度，在预测具有时间相关性的气象要素时具有较高的预测准确率和普适性。
经验技巧 | 基于非负矩阵分解的人脸识别应用研究

经验技巧 | 基于非负矩阵分解的人脸识别应用研究

摘要：人脸识别技术在生活中应用十分广泛，非负矩阵分解是机械学习的经典算法之一，因其良好的物理意义而被应用在人脸识别技术中。本文主要研究了非负矩阵分解在人脸识别技术中的应用，介绍人脸识别与非负矩阵分解的背景阐释其原理与迭代算法，通过实验验证了非负矩阵分解算法在人脸识别上的运用并与主成分成分分析算法进行比较。阐述了改进的非负矩阵分解在人脸识别中的应用。
信息化建设 | 基于TOGAF的农业综合行政执法信息化架构研究

信息化建设 | 基于TOGAF的农业综合行政执法信息化架构研究

摘要：为了克服农业综合行政执法人员执法手段单一，智能化、规范化执法手段缺乏，统计数据多头填报等问题，研究一种基于TOGAF 的农业综合行政执法信息化架构。通过探讨各架构的功能设计和技术实现，构建业务、数据、应用、技术模型。该项研究为执法流程规范化、辅助执法智能化的农业综合行政执法信息化系统提供科学方法与技术思路。
信息化建设 | IPv6技术在电子政务网应用分析

信息化建设 | IPv6技术在电子政务网应用分析

摘要：通过电子政务的骨干网络设备、安全设备等重要节点应用多种IPv6 路由技术，通过对承载能力和服务水平分析，提供有效支撑电子政务网络IPv4 网络到IPv6 网络的过渡方案，满足未来几年IPv6 网络的部署；同时最大限度地保护了已有的投资，使得目前的IPv4 网络也能够平滑迁移到IPv6。能够在保持目前业务架构不变或变动幅较小的情况下实现快速升级。

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