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1. 融合优化特征提取结构的目标检测算法

向南, 潘传忠, 虞高翔

《计算机应用》唯一官方网站 2022, 42 (11): 3558-3563. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2021122122

摘要（407）

HTML （3）

PDF （1607KB）（162）

针对DETR对小目标的检测精度低的问题，基于DETR提出一种优化特征提取结构的目标检测算法——CF?DETR。首先通过结合了优化跨阶段部分（CSP）网络的CSP?Darknet53对原始图进行特征提取并输出4种尺度的特征图；其次利用特征金字塔网络（FPN）对4种尺度特征图进行下采样和上采样后进行拼接融合，并输出52×52尺寸的特征图；最后将该特征图与位置编码信息结合输入Transformer后得到特征序列，输入到作为预测头的前向反馈网络后输出预测目标的类别与位置信息。在COCO2017数据集上，与DETR相比，CF?DETR的模型的超参数量减少了2×10⁶，在小目标上的平均检测精度提高2.1个百分点，在中、大尺寸目标上的平均检测精度提高了2.3个百分点。实验结果表明，优化特征提取结构能够在降低模型超参数量的同时有效提高DETR的检测精度。

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2. 基于云模型的仿真可信度评估方法

郑垚宇, 方洋旺, 魏贤智, 陈少华, 高翔, 王宏柯, 彭维仕

计算机应用 2018, 38 (6): 1535-1541. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2017122944

摘要（505）

PDF （1043KB）（487）

针对云模型在非正态分布条件下不适用的问题，提出了基于均匀分布的一维逆向云算法，并将其应用于仿真系统的可信度评估体系。首先，阐述了仿真可信度的重要性，并以实际工程为背景建立了某型装备抗干扰能力评估结果可信度评估指标；其次，运用基于云模型的仿真可信度评估方法对系统进行评估，并对该评估方法进行改进；最后，为了完善该评估方法，推导出基于均匀分布的一维逆向云算法，并且设计实验验证了该算法的有效性。仿真实验结果表明，该逆向云算法在较大数据时平均绝对误差小于5%，具有较高实用性，为云模型理论的完善提供一种思路。此外仿真可信度评估结果表明，该评估方法精度高，包含数据的分散度和凝聚度信息，可以进行更全面评估和错误数据预测。

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3. 基于显式与隐式反馈信息的概率矩阵分解推荐

王东, 陈志, 岳文静, 高翔, 王峰

计算机应用 2015, 35 (9): 2574-2578. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.09.2574

摘要（638）

PDF （855KB）（569）

针对现有的基于用户显式反馈信息的推荐系统推荐准确率不高的问题,提出了一种基于显式与隐式反馈信息的概率矩阵分解推荐方法。该方法综合考虑了显示反馈信息和隐式反馈信息,在对用户信任关系矩阵和商品评分矩阵进行概率分解的同时加入了用户评分记录的隐式反馈信息,优化训练模型参数,为用户提供精确的预测评分。实验结果表明,该方法可以有效地获得用户偏好,产生大量的准确度高的推荐。

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4. IKEv2协议安全性分析与改进

高翔，李亚敏，郭玉东，马红途

计算机应用 2005, 25 (03): 563-564. DOI: 10.3724/SP.J.1087.2005.0563

摘要（1153）

PDF （164KB）（1453）

简单介绍了新一版密钥交换协议草案IKEv2,对IKEv2密钥协商机制的安全性进行分析。通过分析,发现其EAP交换过程繁琐且身份信息不易隐藏;证书验证中可能受到假冒证书攻击;为避免安全隧道非授权访问而需要重新认证等几处安全问题。针对这几处安全问题提出了改进建议和解决方法。