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    1. 基于时变Copula函数的多部件系统可靠性评估
    王蕾, 程世娟, 韩雨
    《计算机应用》唯一官方网站    2024, 44 (3): 953-959.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023040459
    摘要33)   HTML0)    PDF (1746KB)(12)    收藏

    针对多部件失效相关的机械系统,提出一种基于时变Copula函数的多部件系统可靠性评估方法。首先,引入非线性Wiener过程刻画性能退化过程,并采用Copula函数刻画多部件失效间的相关性;其次,基于傅里叶级数近似Copula函数的演化方程,并通过蒙特卡洛(MC)模拟验证傅里叶级数对常见时变形式的拟合效果;此外,采用似然比统计量检验时变相关性的存在性,指明时变相关性研究的必要性。算例分析结果表明,与静态相关性模型相比,时变相关性模型对数似然函数值提高4.36%、赤池信息量准则(AIC)减小3.81%,可靠性评估结果更加准确。

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    2. 动态事件触发下多智能体系统固定时间一致性
    唐朝君, 夏梅妍, 张华, 谢挺
    《计算机应用》唯一官方网站    2024, 44 (3): 960-965.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023030320
    摘要121)   HTML0)    PDF (1279KB)(106)    收藏

    针对具有未知干扰和非线性动态的多智能体系统,研究了它基于事件触发的固定时间一致性问题。在传统的静态事件触发策略的基础上,通过引入一个可调节的动态变量,提出一种基于动态事件触发策略的固定时间一致性协议,给出各个智能体基于状态信息和动态变量的动态事件触发函数,只有当各智能体的测量误差满足给定的触发函数时,事件才会被触发。引入的动态变量是可调节的阈值参数,能够进一步减少事件的触发次数,更有效地利用系统有限的资源。利用图论、固定时间一致性理论和李雅普诺夫稳定性理论推导出系统达到固定时间一致性时,一致性协议和触发函数中的参数需要满足的条件,同时证明了系统不存在芝诺行为。最后,数值仿真结果验证了理论分析的正确性与有效性。

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    3. 基于改进灰狼优化的桥梁检测爬壁机器人全覆盖路径规划
    黄海新, 于广威, 程寿山, 李春明
    《计算机应用》唯一官方网站    2024, 44 (3): 966-971.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023030334
    摘要118)   HTML1)    PDF (2953KB)(107)    收藏

    基于爬壁机器人对混凝土桥梁健康进行自动巡检是推动桥梁管养智能化的有效途径,而合理的路径规划对机器人全面获取检测数据尤为重要。针对爬壁机器人电源重量限制与巡检时能源补充困难这一工程实际问题,充分考虑主梁、高墩等桥梁构件巡检场景,将能量消耗指标作为性能评价优化目标函数并建立相应约束条件,进而提出全覆盖路径规划评价模型。针对传统灰狼优化(GWO)算法易陷入局部最优的不足,提出一种改进的灰狼优化(IGWO)算法。IGWO算法通过K-means聚类改善了灰狼初始种群在搜索空间难以保持相对均匀分布的特性;以非线性收敛因子提高算法局部开发能力和全局搜索性能;结合粒子群算法个体优越性的思想对位置更新公式进行改进,提升算法的模型求解能力。仿真对比实验结果表明,IGWO算法相较于GWO、差分进化(DE)与遗传算法(GA)等全局优化算法,稳定性更好,能耗降低了10.2%~16.7%,迭代次数与求解时间分别减少了19.3%~36.9%和12.8%~32.3%,路径重复率降低了0.23~1.91个百分点,同时路径长度缩短1.6%~11.0%。

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    4. 基于改进灰狼优化与支持向量回归的滑坡位移预测
    任帅, 纪元法, 孙希延, 韦照川, 林子安
    《计算机应用》唯一官方网站    2024, 44 (3): 972-982.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023030331
    摘要103)   HTML0)    PDF (3877KB)(36)    收藏

    针对滑坡位移难以预测、影响因素难以选择等问题,提出一种结合了二次移动平均 (DMA) 法、变分模态分解(VMD)、改进灰狼优化(IGWO)算法与支持向量回归(SVR)的模型进行滑坡位移预测。首先,利用DMA提取滑坡位移趋势项和周期项,采用多项式拟合对趋势项进行预测;其次,对滑坡周期项的影响因素进行分类,采用VMD对原始影响因子序列进行分解获得最优序列;再次,提出一种结合SVR与基于改进Circle多策略的灰狼优化算法CTGWO-SVR(Circle Tactics Grey Wolf Optimizer with SVR)对滑坡周期项进行预测;最后采用时间序列加法模型求出累计位移预测序列,并采用灰色预测的后验证差校验和小概率误差对模型进行评价。实验结果表明,与GA-SVR和GWO-SVR模型相比,CTGWO-SVR的预测精度更高,拟合度达到0.979,均方根误差分别减小了51.47%与59.25%,预测精度等级为一级,可满足滑坡预测的实时性和准确性要求。

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    5. 面向牵引座焊缝表面质量检测的轻量型深度学习算法
    黄子杰, 欧阳, 江德港, 郭彩玲, 李柏林
    《计算机应用》唯一官方网站    2024, 44 (3): 983-988.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023030349
    摘要87)   HTML2)    PDF (3404KB)(43)    收藏

    针对人工和传统自动化算法检测牵引座焊缝表面存在检测精度低、速度低的问题,提出一种轻量型的牵引座焊缝表面质量检测算法YOLOv5s-G2CW。首先,用GhostBottleneckV2模块替换YOLOv5s中的C3模块以降低模型的参数量;其次,在YOLOv5s模型的Neck部分引入CBAM(Convolutional Block Attention Module),在通道和空间两个维度上融合焊缝特征;然后将YOLOv5s的定位损失函数改进为Wise-IoU以聚焦普通质量锚框的预测回归;最后移除YOLOv5s模型中用于大物体检测的 13 × 13 特征层以进一步降低模型的参数量。实验结果表明,与YOLOv5s模型相比,YOLOv5s-G2CW的模型大小减小了53.9%,帧率提高了8.0%,平均精度均值(mAP)提高了0.8个百分点,能够满足牵引座焊缝表面质量检测的准确性和实时性要求。

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    6. 自适应球形演化的药物-靶标相互作用预测方法
    刘一迪, 温自豪, 任富香, 李诗音, 唐德玉
    《计算机应用》唯一官方网站    2024, 44 (3): 989-994.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023070929
    摘要66)   HTML0)    PDF (757KB)(52)    收藏

    相较于传统药物的研发,药物-靶标的预测方法能够有效降低成本,加快研发进程,但是在实际应用中存在数据集平衡度低、预测精确率不高等问题。基于此,提出一种自适应球形演化的药物-靶标相互作用预测方法ASE-KELM(self-Adaptive Spherical Evolution based on Kernel Extreme Learning Machine)。该方法根据结构相似的药物与靶标更易存在相互作用的原理筛选出高置信度的负样本;并且为了解决球形演化算法易陷入局部最优的问题,利用搜索因子历史记忆的反馈机制及群大小线性递减的策略(LPSR),实现全局搜索和局部搜索的平衡,提高算法的寻优能力;然后利用自适应球形演化算法对核极限学习机(KELM)的参数进行优化。在基于黄金标准的数据集上将ASE-KELM与NetLapRLS(Network Laplacian Regularized Least Square)、BLM-NII(Bipartite Local Model with Neighbor-based Interaction profile Inferring)等算法进行对比,验证算法的性能。实验结果表明,在酶(E)、G-蛋白偶联受体(GPCR)、离子通道(IC)和核受体(NR)数据集中,ASE-KELM的ROC曲线下面积(AUC)与PR曲线下面积(AUPR)均优于对比算法;且基于DrugBank等数据库,ASE-KELM在预测新药物-靶标对的验证过程中表现良好。

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    7. 新能源汽车电池回收网点竞争选址模型及算法
    刘勇, 杨锟
    《计算机应用》唯一官方网站    2024, 44 (2): 595-603.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023020182
    摘要40)   HTML1)    PDF (1538KB)(28)    收藏

    针对考虑排队论的新能源汽车电池回收网点竞争设施选址问题,提出一种改进的人类学习优化(IHLO)算法。首先,构建包含排队时间约束、容量约束和门槛约束等条件的新能源汽车电池回收网点竞争设施选址模型;然后,考虑到该问题属于NP-hard问题,针对人类学习优化(HLO)算法前期收敛速度较慢、寻优精度不够高、求解稳定性不够高的不足,通过引入精英种群反向学习策略、团队互助学习算子和调和参数自适应策略提出IHLO算法;最后,以上海市和长江三角洲为例进行数值实验,并将IHLO算法和改进二进制灰狼(IBGWO)算法、改进二进制粒子群(IBPSO)算法、HLO算法和融合学习心理学的人类学习优化(LPHLO)算法进行比较。大、中、小三种不同规模的实验结果表明,IHLO算法在15个指标中的14个指标上表现最优,IHLO算法比IBGWO算法求解精度至少提高了0.13%,求解稳定性至少提高了10.05%,求解速度至少提高了17.48%。所提算法具有较高的计算精度和优化速度,可有效解决竞争设施选址问题。

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    8. 基于扩张状态观测器的无人机云台系统控制算法
    高胡震, 杜昌平, 郑耀
    《计算机应用》唯一官方网站    2024, 44 (2): 604-610.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023020241
    摘要58)   HTML6)    PDF (3518KB)(39)    收藏

    针对无人机(UAV)三轴云台增稳控制中变量耦合的问题,提出一种基于扩张状态观测器(ESO)的无人机云台系统控制算法。首先,建立了无人机机载云台期望角的姿态解算算法模型;其次,构建了无人机机载云台位置环和速度环的串级比例-积分-微分(PID)控制回路;最后,引入ESO对机载云台角速度项在线实时估计,解决角速度项由于高耦合、多外扰导致的难以直接测量的问题,并对各通道的控制输入进行补偿。实验结果表明,所提算法在无指令、有指令和综合任务场景下的角度均方根误差分别为0.235 7°、0.631 7°和0.946 3°,与传统PID算法相比,所提算法的角度误差分别降低了69.43%、53.29%和50.43%。可见,所提算法对外界扰动的抗干扰能力更强,控制精度更高。

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    9. 基于自适应粒子群优化算法的串联复合涡轮储能优化策略
    王震, 张珊珊, 邬斌扬, 苏万华
    《计算机应用》唯一官方网站    2024, 44 (2): 611-618.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023020197
    摘要52)   HTML1)    PDF (4317KB)(21)    收藏

    针对发动机串联复合涡轮发电系统储能困难等问题,提出了一种基于自适应粒子群优化(SAPSO)算法的最大功率点追踪(MPPT)方法,增强发电系统功率的捕获能力。此外,采用混合储能系统(HESS)替代单一蓄电池储能,实现电能的高效、稳定存储。通过Matlab/Simulink软件,建立了基于发动机串联复合涡轮发电的储能优化控制仿真模型,对比分析了不同控制方法在设定工况下的功率追踪性能以及混合储能系统的储能特性。仿真结果表明,相较于传统扰动观测法(P&O)控制方法,在所提的SAPSO-MPPT方法下,发电功率提高了190 W, 响应时间缩短了0.15 s。同时,HESS能够有效追踪母线上的需求功率,电能回收效率高达95.3% 。最后,基于Y24型改装发动机台架搭建了串联复合涡轮发电系统实验平台,对所提储能优化控制策略的节油潜力进行了实验验证。结果表明,SAPSO-MPPT+HESS储能优化策略能够有效提高排气能量回收效率,优化后系统总热效率比原发动机提高了提高0.53个百分点。

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    10. 考虑用户能动性和流动性的舆情传播模型
    马源源, 解蕾蕾, 董南, 刘娜
    《计算机应用》唯一官方网站    2024, 44 (2): 619-627.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023020154
    摘要83)   HTML0)    PDF (3396KB)(28)    收藏

    针对现有信息传播模型忽略了用户主观能动性和社交网络动态性的问题,提出异构网络中考虑用户能动性和流动性的SCBRD(Susceptible-Commented-Believed-Recovered-Defensed)舆情传播模型。首先,利用下一代矩阵方法计算基本再生数,并运用Lyapunov稳定性定理和庞特里亚金原理分析了系统的动力学和最优控制问题。然后,基于BA(Barabási-Albert)无标度网络进行仿真分析以确定影响舆情传播的显著因素,结果表明,用户的好奇心理、转发行为和进入率在信息扩散中起着主导作用,并且系统存在最优控制解。最后,依据实际数据验证模型的合理性。与SCIR(Susceptible-inCubation-Infective-Refractory)模型相比,SCBRD模型的拟合优度提高了27.40%,预测的均方根误差(RMSE)减小了39.02%。因此,该模型能够适应信息传播复杂的变化形势,为官方的舆情监管提供较好的指导。

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    11. 基于统计和自适应ParNet的产学研绩效评价
    张睿, 宋思琪, 胡静, 张永梅, 柴艳峰
    《计算机应用》唯一官方网站    2024, 44 (2): 628-637.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023020196
    摘要36)   HTML0)    PDF (3247KB)(28)    收藏

    针对现有产学研绩效评价体系及方法中存在的评价指标覆盖范围单一、评价样本特征表达不充分、评价模型自优化能力待提高的问题,提出主客观产学研综合绩效智能评价的评价体系及方法。首先,围绕三方合作主体,挖掘产学研合作过程中影响绩效的要素及这些要素之间的联系,自主构建主客观产学研绩效三级评价体系;其次,通过将收集到的离散序列评价样本映射至极坐标空间、马尔可夫转移矩阵等不同高维空间域,增强离散样本特征表征;然后,通过基于精英反向翻筋斗觅食的混沌优化策略设计,提高深度模型冗余压缩和超参数的全局寻优效率,构建轻量压缩及高维超参数的自适应寻优的ParNet(AParNet)分类模型;最后,将模型应用于产学研绩效评价中,实现高性能的绩效智能评价。实验结果表明,所提方法很好地贴合了离散序列非线性分类应用,同时模型中加入优化策略后,在减少计算量的同时提高了分类性能,具体体现在:与ParNet相比,AParNet中的参数量减少了10.8%,较好地实现了模型的压缩,且它在产学研绩效评价中的分类准确率可达到98.6%。在产学研绩效智能评价应用中,该方法提高了评价模型的自适应能力,能够实现准确、高效的产学研绩效评价。

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    12. 基于轻量化YOLOv5的新型菜品识别网络
    张成涵宇, 林钰哲, 谭程珂, 王俊帆, 顾烨婷, 董哲康, 高明煜
    《计算机应用》唯一官方网站    2024, 44 (2): 638-644.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023030271
    摘要269)   HTML10)    PDF (2914KB)(196)    收藏

    为了更好地满足中餐菜品识别对准确性和时效性的应用需求,设计一种新型的菜品识别网络。在原YOLOv5模型的基础上,结合Supermask方法与结构化通道剪枝对模型进行剪枝操作,并利用Int8量化技术最终实现对模型的轻量化处理,保证模型在菜品识别中兼顾准确率和速度,同时提高模型的可移植性。实验结果表明,所提模型在交并比(IoU)为0.5时,平均精度均值(mAP)达到99.00%,平均每帧识别时间达到59.54 ms,相较于原始YOLOv5降低了20 ms,且准确率基本保持一致。此外,利用Qt软件将新型菜品识别网络移植到瑞萨RZ/G2L开发板,构建智能出餐系统,可实现点餐、生成订单、自动出餐全流程,为未来真正的餐厅智能出餐系统的构建应用提供了理论与实践基础。

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    13. 运动想象脑电信号的跨被试动态多域对抗学习方法
    曹铉, 罗天健
    《计算机应用》唯一官方网站    2024, 44 (2): 645-653.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023030286
    摘要681)   HTML2)    PDF (3364KB)(142)    收藏

    解码运动想象脑电(EEG)信号是构造脑机接口(BCI)的关键技术之一。然而,脑电样本采集成本高、个体差异大,且信号具有时变性强、低信噪比等特点,构建跨被试模式识别方法成为了研究的关键。为此,提出一种跨被试动态多域对抗学习方法。首先采用样本协方差对齐和全局域鉴别器适应样本集边缘分布,随后采用多个类别子域鉴别器适应样本集条件分布,并自适应学习多域鉴别器的对抗系数。基于动态多域对抗学习策略,所提出的动态多域对抗网络(DMDAN)模型可学习到被试域间有泛化能力的深度特征。在BCI Competition IV 2A和2B公开数据集上的实验结果表明,DMDAN模型提高了跨被试域不变特征的学习能力,与现有对抗学习方法DRDA(Deep Representation Domain Adaptation)相比,在数据集2A和数据集2B上的平均分类准确率分别提高了1.80和2.52个百分点。可见,所提出的DMDAN模型提升了跨被试运动想象脑电信号解码性能,在不同数据集上具有不错的泛化性。

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    14. 基于自适应多任务学习的睡眠生理时序分类方法
    宋钰丹, 王晶, 王雪徽, 马朝阳, 林友芳
    《计算机应用》唯一官方网站    2024, 44 (2): 654-662.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023020191
    摘要48)   HTML4)    PDF (1999KB)(57)    收藏

    针对睡眠阶段与睡眠呼吸暂停低通气之间相关性的问题,提出一种基于自适应多任务学习的睡眠生理时序分类方法。该方法利用单导脑电与心电检测睡眠分期和睡眠呼吸暂停低通气综合征(SAHS),构造双流时间依赖学习模块,在两个任务的联合监督下提取共享特征,设计自适应任务间关联性学习模块,利用通道注意力机制建模睡眠阶段和呼吸暂停低通气之间的相关性。在两个公开数据集上的实验结果表明,所提方法可以同时完成睡眠分期与SAHS检测。在UCD数据集上,所提方法睡眠分期准确率、宏F1分数(MF1)、受试者特性曲线下面积(AUC)与TinySleepNet相比分别提升了1.21个百分点、1.22个百分点和0.008 3,SAHS检测的宏F2分数(MF2)、受试者特性曲线下面积、召回率与6-layer CNN模型相比,分别提升了11.08个百分点、0.053 7和15.75个百分点,能检出更多患病片段。所提方法可应用于家庭睡眠监测或移动医疗中,实现高效、便捷的睡眠质量评估,辅助医生对SAHS进行初步诊断。

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    15. 集成的深度强化学习投资组合模型
    龙杰, 谢良, 徐海蛟
    《计算机应用》唯一官方网站    2024, 44 (1): 300-310.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023010028
    摘要233)   HTML7)    PDF (3723KB)(144)    收藏

    投资组合问题是量化交易领域中的热点问题。针对现有基于深度强化学习的投资组合模型无法实现自适应的交易策略和有效利用有监督信息的缺陷,提出一种集成的深度强化学习投资组合模型(IDRLPM)。首先,采用多智能体方法构造多个基智能体并设计不同交易风格的奖励函数,以表示不同的交易策略;其次,利用集成学习方法对基智能体的策略网络进行特征融合,得到自适应市场环境的集成智能体;然后,在集成智能体中嵌入基于卷积块注意力模块(CBAM)的趋势预测网络,趋势预测网络输出引导集成策略网络自适应选择交易比重;最后,在有监督深度学习和强化学习交替迭代训练下,IDRLPM有效利用训练数据中的监督信息以增强模型盈利能力。在上证50的成分股和中证500的成分股数据集中,IDRLPM的夏普比率(SR)达到了1.87和1.88,累计收益(CR)达到了2.02和1.34;相较于集合式的深度强化学习(EDRL)交易模型,SR提高了105%和55%,CR提高了124%和79%。实验结果表明,IDRLPM能够有效解决投资组合问题。

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    16. 结合LSTM和自注意力机制的图卷积网络短期电力负荷预测
    史含笑, 王雷春
    《计算机应用》唯一官方网站    2024, 44 (1): 311-317.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023010078
    摘要279)   HTML3)    PDF (2173KB)(197)    收藏

    针对现有电力负荷预测模型建模工作量大、时空联合表征不足、预测精度低等问题,提出了一种结合长短期记忆(LSTM)网络和自注意力机制的图卷积网络(GCN)的短期电力负荷预测模型GCNLS-STLF。首先,利用LSTM和自注意力机制将原始多维时间序列数据转化为包含序列间关联关系的电力负荷图;然后,通过GCN、LSTM和图傅里叶变换(GFT)对电力负荷图进行特征提取;最后,使用全连接层对特征进行重构,并利用残差进行多次预测,以增强原始电力负荷数据的表达能力。在摩洛哥与巴拿马某电站的真实历史电力负荷数据上进行的短期电力负荷预测实验结果显示,与支持向量机(SVM)、LSTM、混合模型CNN-LSTM和基于注意力的CNN-LSTM(CNN-LSTM-attention)等预测模型相比,GCNLS-STLF在摩洛哥全部电力负荷测试集上的平均绝对百分比误差(MAPE)分别降低1.94、0.90、0.49和0.37个百分点;在巴拿马电力负荷测试集上的3月份MAPE分别降低1.39、0.94、0.38和0.29个百分点,6月份MAPE分别降低1.40、0.99、0.35和0.28个百分点。实验结果表明,GCNLS-STLF能有效提取电力负荷的关键特征,预测效果较好。

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    17. 基于三维空间面积划分的轨迹相似性度量算法
    徐凯, 高琦凯, 殷明, 谭京京
    《计算机应用》唯一官方网站    2024, 44 (1): 318-323.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023010077
    摘要115)   HTML0)    PDF (1595KB)(38)    收藏

    针对大部分轨迹相似性度量算法无法区分方向相反轨迹的问题,提出了一种基于三维空间面积划分的三维三角分割(3TD)算法。首先,按照3TD算法的时间转换规则将轨迹集的绝对时间序列转变为相对时间序列;然后,在由经度、纬度以及时间三要素构成的三维空间坐标系中,通过划分规则将轨迹间面积分割成若干互不重叠的三角形,累加三角形面积并计算轨迹相似度;最后,在从船舶自动识别系统(AIS)收集的随机采样轨迹数据集上,与最长公共子序列(LCSS)算法和三角分割(TD)算法等进行了对比实验。实验结果表明:3TD算法对实验数据集中异向轨迹识别精确度达到100%;同时该算法面对海量数据集以及轨迹点部分缺失的数据集时,也能维持准确的度量结果以及较高的运算效率,能更好地适应异向轨迹相似度量工作。

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    18. 基于非完整点云法线滤波补偿的散货船舶舱口识别算法
    宋郁珉, 孙浩, 李湛, 李长安, 乔晓澍
    《计算机应用》唯一官方网站    2024, 44 (1): 324-330.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023010051
    摘要112)      PDF (2041KB)(47)    收藏

    自动装船系统是智能化港口建设的重要组成部分,能够大幅降低港口作业成本,提高经济效益。舱口识别作为自动装船任务的首要环节,成功率和识别精度是后续任务顺利进行的重要保障。由于港口激光雷达的数目和角度等问题,采集所得船舶点云数据时常出现缺失;此外船舶舱口附近经常有大量物料堆积,会使采集到的点云数据无法准确表达舱口的几何信息。由于上述港口实际装船作业中时常出现的问题,显著降低了现有算法的识别成功率,对自动装船作业造成了不良影响,因此迫切需要提升在船舶点云中存在物料干扰或舱口数据缺失的情况下的舱口识别成功率。基于船舶结构特征与自动装船过程中采集的点云数据分析,提出了基于非完整点云法线滤波补偿的散货船舶舱口识别算法。在使用港口实际采集点云所制作的数据集上进行了实验验证,识别成功率和识别精度较Miao和Li的舱口识别算法相比均有提升。实验结果表明,所提算法既能对舱口内物料噪声进行滤除,又能对数据缺失部分进行补偿,能够有效提升舱口识别效果。

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    19. 基于改进单点多盒检测器的麻醉复苏目标检测方法
    罗荣昊, 程志友, 汪传建, 刘思乾, 汪真天
    《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (12): 3941-3946.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022121917
    摘要128)   HTML2)    PDF (2727KB)(77)    收藏

    麻醉复苏目标检测模型常被用于帮助医护人员检测麻醉病人的复苏。病人复苏时面部动作的目标较小且幅度不明显,而现有的单点多盒检测器(SSD)难以准确实时地检测病人的面部微动作特征。针对原有模型检测速度低、容易出现漏检的问题,提出一种基于改进SSD的麻醉复苏目标检测方法。首先,将原始SSD的主干网络VGG(Visual Geometry Group)16更换为轻量级的主干网络MobileNetV2,并把标准卷积替换成深度可分离卷积;同时,通过对病人照片的特征提取采用先升维再降维的计算方式减少计算量,从而提高模型的检测速度;其次,将SSD提取的不同尺度特征层中融入坐标注意力(CA)机制,并通过对通道和位置信息加权的方式提升特征图提取关键信息的能力,优化网络的定位分类表现;最后,闭眼数据集CEW(Closed Eyes in the Wild)、自然标记人脸数据集LFW(Labeled Faces in the Wild)和医院麻醉病患面部数据集HAPF(Hospital Anesthesia Patient Facial)这3个数据集上进行对比实验。实验结果表明,所提模型的平均精度均值(mAP)达到了95.23%,检测照片的速度为每秒24帧,相较于原始SSD模型的mAP提升了1.39个百分点,检测速度提升了140%。因此,所提模型在麻醉复苏检测中具有实时准确检测的效果,能够辅助医护人员进行苏醒判定。

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    20. 基于测量报告信号聚类的指纹定位方法
    张海永, 方贤进, 张恩皖, 李宝玉, 彭超, 穆健翔
    《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (12): 3947-3954.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2023010005
    摘要138)   HTML4)    PDF (2357KB)(51)    收藏

    针对基于加权K最近邻(WKNN)和机器学习算法的指纹库定位方法存在精度和定位效率较低的问题,提出一种基于测量报告(MR)信号聚类的指纹定位方法。首先,把MR信号分为室内、道路和室外这3种属性;其次,利用地理信息系统(GIS)信息将栅格分为建筑物、道路和室外子区域,并将不同属性的MR数据落入对应的属性子区域;最后,借助K均值(K-Means)聚类算法对栅格内的MR信号进行聚类分析,以创建子区域下的虚拟子区域,并采用WKNN算法对MR测试样本进行匹配。此外,利用欧氏距离计算平均定位精度,并通过生产环境的一些MR数据测试了所提方法的定位性能。实验结果表明,所提方法的50 m定位误差占比为71.21%,相较于WKNN算法提升了2.64个百分点;平均定位定位误差为44.73 m,相较于WKNN算法降低了7.60 m。所提方法具备良好的定位精度和效率,可满足生产环境中MR数据的定位需求。

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    21. 基于改进蝶形反馈型神经网络的海关风险布控方法
    王正刚, 刘忠, 金瑾, 刘伟
    《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (12): 3955-3964.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022121873
    摘要137)   HTML1)    PDF (2964KB)(77)    收藏

    针对现阶段我国海关风险布控方法存在效率、准确率较低、人力资源占用过多的问题和智能化分类算法小型化部署需求,提出一种基于改进蝶形反馈型神经网络(BFNet-V2)的海关风险布控方法。首先,运用编码填充(FC)算法实现海关表格数据到模拟图像的语义替换;其次,运用BFNet-V2训练模拟图像数据,由左右两条链路、不同卷积核和块、小块的设计组成规则的神经网络结构,并添加残差短路径干预改善过拟合和梯度消失;最后,提出历史动量自适应矩估计算法(H-Adam)优化梯度下降过程,取得更优的自适应学习率调整方式,并分类海关数据。选取Xception(eXtreme inception)、移动网络(MobileNet)、残差网络(ResNet)和蝶形反馈型神经网络(BF-Net)为基线网络结构进行对比。BFNet-V2的接受者工作特征曲线(ROC)和查准率-查全率曲线(PR)包含了基线网络结构的曲线,与4种基线网络结构相比,基于迁移学习(TL)的BFNet-V2分类准确率分别提高了4.30%、4.34%、4.10%和0.37%。在真实标签数据分类过程中,BFNet-V2的查获误判率分别降低了70.09%、57.98%、58.36%和10.70%。比较所提方法与包含浅层和深度学习方法在内的8种分类方法,在3个数据集上的准确率均提升1.33%以上,可见所提方法能够实现表格数据自动分类,提升海关风险布控的效率和准确度。

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    22. 基于图动态注意力网络的多站点风速预测
    李博录, 吴利, 王晓英, 黄建强, 曹腾飞
    《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (11): 3616-3624.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022111749
    摘要135)   HTML4)    PDF (4716KB)(93)    收藏

    时空序列预测任务在交通、气象、智慧城市等领域有着广泛应用。站点风速预测作为气象预测中的主要任务之一,需要结合降水、气温等外部因素,学习不同数据的时空特征。气象站点的不规则分布和风本身的固有间歇性成为实现高精度风速预测的挑战。为考虑多站点空间分布对风速的影响以获得准确可靠的预测结果,提出一种基于图的动态转换注意力网络(Graph-DSAN)风速预测模型。首先,利用不同站点之间的距离重新构建它们的连接;其次,使用局部采样的过程建模不同采样大小的邻接矩阵,实现图卷积过程中邻居节点信息的聚合与传递;接着,将时空位置编码(STPE)处理后的图卷积结果加入动态注意力编码器(DAE)和转换注意力解码器(SAD)以实现动态注意力计算,从而提取时空相关性;最后,利用自回归的方式形成多步预测。在纽约州15个站点的风速预测实验中,将所设计模型与ConvLSTM、图多注意力网络(GMAN)、时空图卷积网络(STGCN)、动态转换注意力网络(DSAN)和时空动态网络(STDN)进行比较,Graph-DSAN的12 h预测均方根误差(RMSE)分别降低了28.2%、6.9%、27.7%、14.4%和8.9%,验证了Graph-DSAN风速预测的准确性。

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    23. 融合异构交通态势的事故预测模型
    杨博, 段宗涛, 左鹏飞, 肖媛媛, 王艺霖
    《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (11): 3625-3631.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022101619
    摘要230)   HTML3)    PDF (2056KB)(192)    收藏

    针对事故数据信息表达有限、数据不平衡以及数据中存在动态时空特性的问题,提出一种融合异构交通态势的事故预测模型。其中:时空状态聚合模块通过代表动态交通态势的交通事件和天气特征完成语义增强,并聚合四种区域(单一区域、邻近区域、相似区域和全局区域)的历史多时段时空状态;时空关系捕获模块从微观和宏观角度捕获事故数据局部与全局的动态时空特性;时空数据融合模块进一步融合多区域、多角度的时空状态,并完成下一时段的事故状况预测任务。在US-Accident的5个城市数据集上进行实验,结果表明所提模型的正样本、负样本、加权正负样本的平均F1分数分别为85.6%、86.4%和86.6%,与传统的前馈神经网络(FNN)模型相比,在三个指标上分别提升了14.4%、5.6%和9.3%,能有效抑制事故数据不平衡对实验结果的影响。构建高效的事故预测模型有助于分析道路交通安全形势,减少交通事故的发生,提高交通安全。

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    24. 基于最优样本集在线模糊最小二乘支持向量机的飞行冲突网络态势预测
    温祥西, 彭娅婷, 毕可心, 衡宇铭, 吴明功
    《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (11): 3632-3640.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022101605
    摘要90)   HTML1)    PDF (3403KB)(57)    收藏

    针对空中交通系统运行周期性和时变性的特点,结合复杂网络理论和模糊最小二乘支持向量机(LSSVM),提出一种基于最优样本集在线模糊最小二乘支持向量机(OTSOF-LSSVM)的飞行冲突网络态势预测方法。首先,基于三维的速度障碍法构建飞行冲突网络模型,并根据航空器的位置、航向和速度判断冲突;其次,分析飞行冲突网络拓扑指标的演化时间序列,得到与预测时刻在时间和距离上相关的样本组成最优样本集;最后,采用在线模糊LSSVM训练得到预测模型,并在模型更新过程中通过分块矩阵思想简化更新过程,提高算法效率。实验结果表明,所提方法能够快速、准确地预测空中态势,为管制员掌握空中交通的发展情况提供参考,并辅助进行冲突的预先调配。

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    25. 基于深度强化学习的无人机集群协同作战决策方法
    赵琳, 吕科, 郭靖, 宏晨, 向贤财, 薛健, 王泳
    《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (11): 3641-3646.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022101511
    摘要545)   HTML12)    PDF (2944KB)(391)    收藏

    在无人机(UAV)集群攻击地面目标时,UAV集群将分为两个编队:主攻目标的打击型UAV集群和牵制敌方的辅助型UAV集群。当辅助型UAV集群选择激进进攻或保存实力这两种动作策略时,任务场景类似于公共物品博弈,此时合作者的收益小于背叛者。基于此,提出一种基于深度强化学习的UAV集群协同作战决策方法。首先,通过建立基于公共物品博弈的UAV集群作战模型,模拟智能化UAV集群在合作中个体与集体间的利益冲突问题;其次,利用多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG)算法求解辅助UAV集群最合理的作战决策,从而以最小的损耗代价实现集群胜利。在不同数量UAV情况下进行训练并展开实验,实验结果表明,与IDQN(Independent Deep Q-Network)和ID3QN(Imitative Dueling Double Deep Q-Network)这两种算法的训练效果相比,所提算法的收敛性最好,且在4架辅助型UAV情况下胜率可达100%,在其他UAV数情况下也明显优于对比算法。

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    26. 基于值函数迭代的持续监测无人机路径规划
    刘晨, 陈洋, 符浩
    《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (10): 3290-3296.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022091464
    摘要184)   HTML3)    PDF (2422KB)(87)    收藏

    使用无人机(UAV)持续监测指定区域可以起到威慑入侵破坏、及时发现异常等作用,然而固定的监测规律容易被入侵者发现,因此需要设计UAV飞行路径的随机算法。针对以上问题,提出一种基于值函数迭代(VFI)的UAV持续监测路径规划算法。首先,合理选择监测目标点的状态,并分析各监测节点的剩余时间;其次,结合奖励/惩罚收益和路径安全性约束构建该监测目标点对应状态的值函数,在VFI算法过程中基于ε原则和轮盘选择随机选择下一节点;最后,以所有状态的值函数增长趋于饱和为目标,求解UAV持续监测路径。仿真实验结果表明,所提算法获得的信息熵为0.905 0,VFI运行时间为0.363 7 s,相较于传统蚁群算法(ACO),所提算法的信息熵提升了216%,运行时间降低了59%,随机性与快速性均有所提升,验证了具有随机性的UAV飞行路径对提高持续监测效率具有重要意义。

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    27. 基于脑电信号的认知功能障碍识别与分类进展综述
    张军鹏, 施玉杰, 蒋睿, 董静静, 邱昌建
    《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (10): 3297-3308.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022101471
    摘要312)   HTML14)    PDF (1199KB)(263)    收藏

    认知功能障碍的早期检测和及时干预对减缓病情发展至关重要。脑电(EEG)信号具有时间分辨率高、易采集等优点,目前已成为研究认知疾病生物标志物的重要工具。相较于传统的生物标志物识别方法,机器学习方法对于基于EEG信号的认知功能障碍的识别分类的准确率更高,稳定性更好。对于近三年基于EEG信号的认知功能障碍识别分类的相关研究,首先,从认知功能障碍识别分类中常用的时域、频域、时频域结合、非线性动力学、功能连接和脑网络这五类EEG特征出发,寻找更具代表性的EEG特征;其次,总结目前使用较多的支持向量机(SVM)、线性判别分析(LDA)、K-近邻(KNN)和人工神经网络(ANN)等机器学习和深度学习分类方法和这些方法的性能;最后,分析各类研究中目前存在的问题,并展望此领域未来的研究方向,从而为后续基于EEG信号的认知功能障碍识别分类的研究提供参考。

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    28. 基于BERT和CNN的基因剪接位点识别
    左敏, 王虹, 颜文婧, 张青川
    《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (10): 3309-3314.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022091447
    摘要258)   HTML13)    PDF (1829KB)(135)    收藏

    随着高通量测序技术的发展,海量的基因组序列数据为了解基因组的结构提供了数据基础。剪接位点识别是基因组学研究的重要环节,在基因发现和确定基因结构方面发挥着重要作用,且有利于理解基因性状的表达。针对现有模型对脱氧核糖核酸(DNA)序列高维特征提取能力不足的问题,构建了由BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformer)和平行的卷积神经网络(CNN)组合而成的剪接位点预测模型——BERT-splice。首先,采用BERT预训练方法训练DNA语言模型,从而提取DNA序列的上下文动态关联特征,并且使用高维矩阵映射DNA序列特征;其次,采用人类参考基因组序列hg19数据,使用DNA语言模型将该数据映射为高维矩阵后作为平行CNN分类器的输入进行再训练;最后,在上述基础上构建了剪接位点预测模型。实验结果表明,BERT-splice模型在DNA剪接位点供体集上的预测准确率为96.55%,在受体集上的准确率为95.80%,相较于BERT与循环卷积神经网络(RCNN)构建的预测模型BERT-RCNN分别提高了1.55%和1.72%;同时,在5条完整的人类基因序列上测试得到的所提模型的供体/受体剪接位点平均假阳性率(FPR)为4.74%。以上验证了BERT-splice模型用于基因剪接位点预测的有效性。

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    29. 具有反馈控制的多自主体系统迭代学习输出一致性
    王嘉欣, 刘成林
    《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (8): 2630-2635.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022070976
    摘要133)   HTML6)    PDF (3046KB)(55)    收藏

    为改进多自主体系统的学习过程并提高系统对外部干扰的鲁棒性,提出一种具有反馈控制的迭代学习一致性控制算法。首先,自主体之间通过共享控制输入信息以改进其学习过程,并且当系统外部存在非迭代重复干扰时,通过设计反馈控制器以提高系统的鲁棒性;然后,使用压缩映射的方法对系统一致性进行分析,并严格推导出算法的收敛条件;最后,通过仿真实验验证了算法的正确性和有效性,改进后的算法与P型算法相比有更高的收敛速度,且在存在外部干扰时有更平滑的收敛曲线。

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    30. 基于引导Minimax-DDQN的无人机空战机动决策
    王昱, 任田君, 范子琳
    《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (8): 2636-2643.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022071069
    摘要226)   HTML12)    PDF (5213KB)(101)    收藏

    针对无人机(UAV)空战环境信息复杂、对抗性强所导致的敌机机动策略难以预测,以及作战胜率不高的问题,设计了一种引导Minimax-DDQN(Minimax-Double Deep Q-Network)算法。首先,在Minimax决策方法的基础上提出了一种引导式策略探索机制;然后,结合引导Minimax策略,以提升Q网络更新效率为出发点设计了一种DDQN(Double Deep Q-Network)算法;最后,提出进阶式三阶段的网络训练方法,通过不同决策模型间的对抗训练,获取更为优化的决策模型。实验结果表明,相较于Minimax-DQN(Minimax-DQN)、Minimax-DDQN等算法,所提算法追击直线目标的成功率提升了14%~60%,并且与DDQN算法的对抗胜率不低于60%。可见,与DDQN、Minimax-DDQN等算法相比,所提算法在高对抗的作战环境中具有更强的决策能力,适应性更好。

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    31. 基于改进人工势场和一致性协议的协同避障算法
    张钟元, 戴炜, 李光昱, 陈小庆, 邓启波
    《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (8): 2644-2650.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022070967
    摘要214)   HTML12)    PDF (3281KB)(179)    收藏

    协同避障是无人机(UAV)系统的关键技术之一,而UAV集群避障期间存在队形丢失、任务失效和能源消耗增加等问题。为解决这些问题,提出了一种基于改进人工势场和一致性协议的协同避障算法。首先,根据多旋翼UAV的控制律来设计保持速度、位置一致的控制协议,并采用归一化和高阶指数缩放变换人工势场力,从而解决势场力变化幅度过大导致的振荡失效问题;然后,引入人工势场力调整一致性协议期望编队,从而解决人工势场法与一致性协议组合算法的控制冲突问题。在复杂障碍环境下,所提算法与编队划分避障算法、动态窗口避障算法进行对比仿真的结果表明,所提算法的队形平均损失程度分别下降82.60%、64.38%,任务平均失效程度分别下降98.66%、86.01%,飞行路径总长度分别下降9.95%、17.63%。可见,所提算法适用于多障碍复杂飞行环境。

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    32. 深度学习在天气预报领域的应用分析及研究进展综述
    董润婷, 吴利, 王晓英, 曹腾飞, 黄建强, 管琴, 吴洁瑕
    《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (6): 1958-1968.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022050745
    摘要1179)   HTML88)    PDF (1570KB)(1315)    收藏

    随着传感器网络和全球定位系统等技术的进步,兼有时间与空间特性的气象数据体量呈爆炸式增长,针对时空序列预测(STSF)的深度学习模型研究得到了迅猛发展。然而,长期以来用于天气预报的传统机器学习方法在提取数据的时间相关性与空间依赖性方面的效果往往并不理想。与此同时,深度学习方法通过人工神经网络自动提取特征,可以有效提高天气预报的准确度,并且在编码长期空间信息的建模方面有相当优秀的效果。同时,由观测数据驱动的深度学习模型与基于物理理论的数值天气预报(NWP)模型结合的方式可以构建拥有更高预测精度与更长预报时间的混合模型。基于这些,将深度学习在天气预报领域的应用分析及研究进展进行了综述。首先,将天气预报领域的深度学习问题与经典深度学习问题从数据格式、问题模型与评价指标这3个方面进行了对比研究;然后,回顾了深度学习在天气预报领域的发展历程与应用现状,并总结分析了深度学习技术与NWP结合的最新进展;最后,展望了未来的发展方向和研究重点,为天气预报领域的深度学习研究提供参考。

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    33. 基于TrustZone的区块链智能合约隐私授权方法
    陈璐瑀, 马小峰, 何敬, 龚生智, 高建
    《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (6): 1969-1978.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022050719
    摘要230)   HTML5)    PDF (2561KB)(241)    收藏

    为满足当代数字化背景下数据共享的需求,同时兼顾保护隐私数据安全的必要性,提出一种基于TrustZone的区块链智能合约隐私数据授权方法。区块链系统能够在不同应用场景中实现数据共享,并且满足监管的要求;TrustZone可信执行环境(TEE)技术则为隐私计算提供安全的隔离环境。在整体系统中,隐私数据的上传由监管机构完成,其余业务节点需要在获得用户授权的前提下,获得隐私数据的明文信息,从而保护用户的隐私安全。针对技术融合时TrustZone架构存在的内存空间较小的问题,提出一种针对小内存条件的隐私求交算法,其中,通过基于分组计算的思想完成对大数量级数据集合的求交运算。使用不同数量级大小的数据集测试所提算法,结果表明所提算法在时间与空间方面的消耗在极小范围内波动,方差分别约为1.0 s2与0.01 MB2,较为稳定;当增大数据集数量级时,所提算法的时间消耗是可预期的;此外,使用事先排序的数据集能够大幅提高算法性能。

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    34. 图自动编码器上二阶段融合实现的环状RNA-疾病关联预测
    张奕, 王真梅
    《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (6): 1979-1986.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022050727
    摘要289)   HTML9)    PDF (1805KB)(73)    收藏

    大部分现有的用于预测环状RNA(circRNA)与疾病之间关联关系的计算模型通常使用circRNA和疾病相关数据等生物学知识,配合已知的circRNA-疾病关联信息对来挖掘出潜在的关联信息。然而这些模型受已知关联构成的网络稀疏性、负样本过少等固有问题的影响,导致预测性能不佳。因此,在图自动编码器基础上引入归纳式矩阵补全及自注意力机制进行二阶段融合,以实现circRNA-疾病关联预测,由此构建的模型叫GIS-CDA (Graph auto-encoder combining Inductive matrix complementation and Self-attention mechanism for predicting CircRNA-Disease Association)。首先,计算circRNA集成和疾病集成的相似性,并利用图自动编码器学习circRNA和疾病的潜在特征,以获得低维表征;接着,将学习到的特征输入归纳式矩阵补全,以提高节点之间的相似性和依赖性;然后,将circRNA特征矩阵和疾病特征矩阵整合为circRNA-疾病特征矩阵,以增强预测的稳定性和精确性;最后,引入自注意力机制,从特征矩阵中提取重要特征,并减少对其他生物信息的依赖。五折交叉和十折交叉验证的结果显示:GIS-CDA获得的平均接收者操作特征曲线下面积(AUROC)值分别为0.930 3和0.939 3,前者比基于KATZ测度的人类circRNA-疾病关联预测模型(KATZHCDA)、基于深度矩阵分解方法的circRNA-疾病关联(DMFCDA)预测模型、RWR(Random Walk with Restart)和基于加速归纳式矩阵补全的circRNA-疾病关联(SIMCCDA)预测模型分别高出了13.19、35.73、13.28和5.01个百分点;GIS-CDA的精确率-召回率曲线下面积(AUPR)值分别为0.227 1和0.234 0,前者比上述对比模型分别高出了21.72、22.43、21.96和13.86个百分点。此外,在circRNADisease、circ2Disease和circR2Disease数据集上的消融实验和案例研究进一步验证了GIS-CDA在预测circRNA-疾病的潜在关联方面具有较好的性能。

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    35. 基于共享注意力的多智能体强化学习订单派送
    黄晓辉, 杨凯铭, 凌嘉壕
    《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (5): 1620-1624.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022040630
    摘要321)   HTML9)    PDF (1392KB)(148)    收藏

    网约车因方便、快捷成为现今人们出行热门之选,如何更高效地派送合适的订单将乘客送到目的地是如今研究的热点。许多研究着重于训练单智能体,再由它统一分配订单,车辆本身并不参与决策。针对以上问题,提出一种基于共享注意力的多智能体强化学习(SARL)算法。该算法将订单派送问题建模为一个马尔可夫决策过程,运用多智能体强化学习,通过集中训练、分散执行的方式让每个智能体均成为决策者;同时加入共享注意力机制,让智能体彼此共享信息并合作。最后,在不同尺度地图、不同乘客数以及不同车辆数情形下与完全随机匹配(Random)、贪婪算法(Greedy)、多智能体强化学习算法IDQN和混合Q值网络(QMIX)进行对比。结果显示,在固定和可变的车辆与乘客组合情况下,SARL算法在三个不同尺度地图(100×100、10×10和500×500)的时间效率均达到了最优,验证了算法的泛化性能和稳定性。SARL算法可以优化车辆和乘客的配对,减少乘客等待时间,提升乘客满意度。

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    36. 基于多任务联合学习的跨视角地理定位方法
    王先兰, 周金坤, 穆楠, 王晨
    《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (5): 1625-1635.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022040541
    摘要313)   HTML6)    PDF (3631KB)(202)    收藏

    针对现有跨视角地理定位方法中视点不变特征与视角转换方法割裂导致的性能提升瓶颈问题,提出多任务联合学习模型(MJLM)。MJLM由前置图像生成模型和后置图像检索模型组成。前置生成模型首先使用逆透视映射(IPM)进行坐标变换,显式地弥合空间域差,使投影图像与真实卫星图的空间几何特征大致相同;然后通过提出的跨视角生成对抗网络(CVGAN)隐式地对图像内容及纹理进行细粒度的匹配和修复,并合成出更平滑且真实的卫星图像。后置检索模型由多视角多监督网络(MMNet)构成,能够兼顾多尺度特征和多监督学习的图像检索任务。在University-1652(无人机定位数据集)上进行实验,结果显示MJLM对无人机(UAV)定位任务的平均精确率(AP)及召回率(R@1)分别达到89.22%和87.54%,与LPN (Local Pattern Network)和MSBA (MultiScale Block Attention)相比,MJLM在R@1上分别提升了15.29%和1.07%。可见,MJLM能在一个聚合框架体系内联合处理跨视角图像生成任务及检索任务,实现基于视角转换与视点不变特征方法的融合,有效提升跨视角地理定位的精度和鲁棒性,验证UAV定位的可行性。

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    37. 基于CSI和K-means-SVR的多指纹库室内定位方法
    王逸, 裴生雷, 王煜
    《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (5): 1636-1640.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022081162
    摘要151)   HTML5)    PDF (1618KB)(72)    收藏

    传统的Wi-Fi室内定位方法需要与所有指纹数据库中的指纹数据进行匹配后才能定位,导致人群聚集区域定位效率不高,体验较差。提出一种基于信道状态信息(CSI)、K均值(K-means)聚类算法与支持向量回归(SVR)算法相结合的多指纹库室内定位方法。该方法首先根据CSI的簇分布特点,利用K-means算法对所有定位点内的CSI数据聚类后得到多个簇的CSI数据;然后,基于多个簇分别建立多个指纹库,并将CSI数据分别存入多个指纹库,进而在每个指纹库中分别训练SVR模型用于Wi-Fi定位。相较于传统的支持向量机(SVM)定位方法,所提方法在离线阶段需要的训练样本更少,定位效率更高;在线阶段,该方法既降低了匹配的复杂度,也提高了定位的精度。由于使用了多指纹库,Wi-Fi定位系统可以根据人流量实时调整资源分配策略,提高服务器运行效率和定位服务体验。

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    38. 基于事件触发机制的神经网络同步控制
    葛超, 常晨蕾, 姚征, 苏皓
    《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (5): 1641-1646.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022040588
    摘要268)   HTML1)    PDF (1542KB)(158)    收藏

    对于混合时滞神经网络同步控制中控制器存在随机摄动的问题,提出一种基于事件触发机制的非脆弱控制器。首先,使用一个服从伯努利分布的随机变量描述控制器增益摄动存在的随机性;其次,在神经网络同步控制过程中引入事件触发机制;接着,构造一个新颖的双边李雅普诺夫函数,充分考虑系统状态信息,同时利用改进的积分不等式对泛函导数进行放缩,得到同步误差系统指数稳定性的充分条件;最后,基于解耦技术设计了非脆弱控制器。通过仿真实例验证了所提控制器的有效性。实验结果表明,在四罐系统中,在相同采样周期下,与现有的指数衰减系数相比,所提控制器获得的指数衰减系数提升了0.16。

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    39. 结合注意力机制与深度强化学习的超短期光伏功率预测
    丁正凯, 傅启明, 陈建平, 陆悠, 吴宏杰, 方能炜, 邢镔
    《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (5): 1647-1654.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022040542
    摘要483)   HTML17)    PDF (3448KB)(411)    收藏

    针对传统光伏(PV)功率预测模型受功率随机波动性影响以及易忽略重要信息导致预测精度低的问题,将注意力机制分别与深度确定性策略梯度(DDPG)和循环确定性策略梯度(RDPG)相结合提出了ADDPG和ARDPG模型,并在此基础上提出一个PV功率预测框架。首先,将原始PV功率数据以及气象数据标准化,并将PV功率预测问题建模为马尔可夫决策过程(MDP),历史功率数据和当前气象数据则作为MDP的状态;然后,将注意力机制加入DDPG和RDPG的Actor网络,赋予状态中各个分量不同的权重来突出重要且关键的信息,并通过深度强化学习智能体和历史数据的交互来学习数据中的关键信息;最后,求解MDP问题得到最优的策略,作出准确的预测。在DKASC、Alice Springs光伏系统数据上的实验结果表明,ADDPG和ARDPG在均方根误差(RMSE)、平均绝对误差(MAE)和决定系数(R2)上均取得了最优结果。可见,所提模型能够有效提高PV功率的预测精度,也可以推广到其他预测领域如电网预测、风力发电预测等。

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    40. 大宗商品防欺诈抗篡改线上交易机制
    王亦涵, 唐晨, 张兰
    《计算机应用》唯一官方网站    2023, 43 (4): 1309-1317.   DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2022040546
    摘要251)   HTML12)    PDF (2395KB)(107)    收藏

    大宗商品线上交易面临由交易欺诈、交接违规等问题带来的巨大风险。为实现更加可信的大宗商品交易,提出一套长期可追溯的线上交易机制,以实现信息的真实防篡改、流程的可信抗欺诈。首先,基于“申请?验证?记录”的思想,结合区块链提出线上交易框架,并利用智能合约实现对交易流程各阶段的多方监督和详细记录;其次,基于局部二值模式(LBP)算法对外观上具有纹理特征的大宗商品的商品外观指纹进行提取和核验,从而保障商品信息的真实性;最后,基于环境指纹,提出商品规范交接方法,以保证交接流程的可信性。上述交易框架、商品外观指纹提取及核验算法、商品规范交接方法共同构成了防欺诈抗篡改的线上交易机制。分析结果表明,该交易框架能够从用户选择和流程规范两个角度规避大部分的欺诈,且识别交易中发生的单方和两方欺诈行为;基于真实原木图像数据的实验结果表明,所提商品外观指纹提取及核验算法能够以94.00%的准确率判断同一商品的不同图像,并以78.30%的准确率区分不同商品的图像;系统性能测试表明,所提交易机制各阶段的时延均在可接受范围内,满足线上交易要求。

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2024年 44卷 3期
刊出日期: 2024-03-10
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