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最新刊期
2022
年
第
21
卷
4
期
本期电子书
封面故事
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下一期
专题:智慧医疗
基于因果生成神经网络的因果特征发现与预测
AI导读
钟坤华,秦小林,陈敏,陈芋文
2022, 21(4): 1-6. DOI: 10.11907/rjdk.212735
摘要:近年来,机器学习在医疗保健领域取得了巨大成就。然而,成功应用于医疗问题的机器学习方法仅仅是基于关联而不是因果关系,关联在逻辑上并不意味着因果关系。与关联相比,因果关系进一步探索了变量之间更本质的关系。医疗保健的特殊性决定了其研究方法必须符合因果关系规范,否则错误的干预措施可能会给患者带来巨大负面影响。为此,提出一种因果特征发现与预测方法,用于实例疾病预测。因果特征选择基于函数因果生成神经网络,并使用强化学习框架设计可解释的因果实例特征选择和预测模型。该网络模型由因果预测网络、预测网络和因果门选择网络3个神经网络组成,采用Actor-Critical方法对其进行训练,并在合成数据、开源数据和真实医学数据进行验证,证实了该模型可以在给出预测结果的同时提供因果解释。
关键词:因果效应;可解释性;特征选择;疾病预测
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发布时间:2022-04-26
分布式医疗大数据存储方案研究综述
AI导读
朱承璋,刘梓汐,李文静,肖亚龙,王晗
2022, 21(4): 7-12. DOI: 10.11907/rjdk.221209
摘要:医疗数据属于大数据的一种,具有数据量大、增长迅速、多模态、高价值、重隐私等特点。针对医疗数据特点,如何对其进行统一、高效的组织管理是目前重要的研究方向。为此,通过阐述医疗数据特点,分析其存储需求,梳理分布式系统和非关系型数据库在医疗数据存储领域的应用现状,综合分析了未来医疗数据待解决的关键核心问题,旨在探讨效率高、响应快的医疗数据存储方案。
关键词:医疗数据;存储方案;分布式系统;NoSQL数据库
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发布时间:2022-04-26
基于生成对抗网络的肾小球病理图像合成
AI导读
蔡健,孔祥勇,吴滢,尹梓名,王平,卢严砖,彭瑞阳,孙晓晗,王钰泽
2022, 21(4): 13-18. DOI: 10.11907/rjdk.212297
摘要:肾脏病理图像中肾小球的自动分割提取对于快速诊断肾脏疾病至关重要。针对高质量标注的肾小球病理图像数据不足的问题,提出基于pix2pixHD的肾小球病理图像合成方法。首先,对原始病理图像中肾小球及其对应掩膜进行提取,构建肾小球病理图像数据集;其次,以肾小球掩膜作为约束条件,利用生成对抗网络模型合成高质量肾小球病理图像;最后,将生成的肾小球图像数据集并入原始数据集,使用U-Net分割模型对原始肾脏病理图像进行再分割。实验结果表明,与常用几种图像生成算法比较,新建方法表现最佳,其IS±std为1.50±0.03,FID为33.13;在测试集相同的情况下,该方法的总体分割准确率提升了4%。
关键词:生成对抗网络;U-Net网络;肾小球;图像分割;病理图像
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发布时间:2022-04-26
非接触式UWB传感的生命体征检测分析
AI导读
陈华颖,张珣
2022, 21(4): 19-24. DOI: 10.11907/rjdk.212016
摘要:为解决心跳信号易被呼吸谐波和其他噪声干扰而难以提取的问题,提出一种结合遗传算法(GA)和反向传播(BP)神经网络的聚类经验模态分解体征提取模型。首先,采用动目标检测法滤除超宽带(UWB)雷达所接收回波信号中的静止杂波;然后利用距离门选择方法提取出体表振动信号,对其进行聚类经验模态分解得到固有模态函数分量;最后通过GA-BP神经网络对固有模态函数分量转化后的特征向量进行权值训练,以贝叶斯正则化作为BP的训练函数重构心肺信号,并与原始聚类经验模态分解重构信号进行比较。仿真实验结果表明,在不同信噪比下,GA-BP神经网络提取的信号与实际结果吻合度更高,可有效提高呼吸与心跳信号的提取准确度。
关键词:超宽带雷达;聚类经验模态分解;GA-BP神经网络;贝叶斯正则化;信号处理
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发布时间:2022-04-26
基于旋转不变非线性局部模糊编码的膝骨关节炎辅助诊断
AI导读
任会峰,伏建雄,鄢锋,李富
2022, 21(4): 25-31. DOI: 10.11907/rjdk.221129
摘要:膝关节炎致残率高,采取合适的策略对其进行有效控制至关重要。提出一种旋转不变非线性局部模糊编码的膝骨关节炎辅助诊断方法,根据图像局部单元中邻域像素和中间像素灰度值的比较,通过拟合灰度差包络曲线得到指数隶属度函数,并用像素灰度值的隶属度描述局部模糊编码,以局部单元值个数的频率直方图刻画局部模糊编码,借鉴字符串移位操作,将旋转后单元向量相同的局部单元合并为一类,降低局部模糊编码的向量维数,在此基础上,构建一种二维局部模糊编码描述符,进一步降低计算量。实验结果表明,所提方法相比局部模糊编码的聚类最大准确率分别提高9%和1%,最小准确率分别提高6%和3%,平均准确率分别提高14%和7%。该方法具有更好的旋转不变性和抗噪性,在膝骨关节炎的医学分期诊断中具有较好的辅助价值。
关键词:纹理特征;局部模糊编码;膝骨关节炎;辅助诊断;智慧医疗
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发布时间:2022-04-26
融合知识图谱和协同过滤的医疗不良事件推荐研究
AI导读
魏江南,皋军,热甫凯提
2022, 21(4): 32-37. DOI: 10.11907/rjdk.211773
摘要:医护人员在处理医疗不良事件时,大多依靠个人主观经验给出解决方案。采用知识图谱特征学习和协同过滤算法相结合的方式对医院长期积累的不良事件数据集进行采集训练,为医护人员提供最优解决方案。首先通过知识图谱训练算法将不良事件中的病人信息转化为低纬向量,采用余弦相似度算法计算出病人的相似矩阵;再通过协同过滤算法依靠事件基本信息计算出不良事件的相似矩阵;最后将两者结合为一个推荐结果集。该算法提供的推荐结果集正确率比传统方法平均提高35%,不仅减轻了医护人员的负担,还有助于管理层更有效地追溯责任人。
关键词:知识图谱;协同过滤;语义相似性;推荐系统
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发布时间:2022-04-26
改进分水岭与K-means++结合的人体脊柱图像分割方法
AI导读
郎成洪,华云松,张嘉棋,钟雪莲,王麒翔
2022, 21(4): 38-44. DOI: 10.11907/rjdk.212138
摘要:由于在人体脊柱图像分割中,分水岭算法存在过分割现象以及对微弱边缘、噪声非常敏感的问题,故对其进行改进。原始人体脊柱CT图像存在许多不必要的局部极小值,首先利用K-means++聚类算法进行区域分类,减少错误的局部极小值;然后利用形态学图像处理技术对初始分割图像进行去噪处理,使图像变得平滑;接下来提取区域最大值标记为图像前景,将阈值分割得到的图像标记为背景;最后通过分水岭变换得到人体脊柱分割结果图。实验结果表明,该算法能实现对人体脊柱图像的准确分割,其Dice系数、Jaccard系数与Precision系数均值分别为89.2%、82.3%和85.4%,相比当前主流算法分别提高了15.2%、12.7%与10.3%。
关键词:分水岭算法;K-means++;人体脊柱图像;图像分割
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发布时间:2022-04-26
基于MVT的医学图像处理平台设计与实现
AI导读
景柏杨,焦雄
2022, 21(4): 45-50. DOI: 10.11907/rjdk.212397
摘要:特征提取是医学图像处理过程的重要步骤,为疾病诊断提供了强有力的基础。设计一个医学图像处理平台,可实现影像数据的基本操作,提取癌症病灶区的特征,为后续诊疗工作提供数据支持。平台采用MVT开发模式,前端设计主要采用HTML5技术,算法层面设计引入Python相关的医学图像处理算法包。采用B/S架构实现前端显示与后端数据的联动,构成完整的医学图像处理系统。为验证平台提取特征的可用性,以乳腺癌为例,结合机器学习模型进行实验验证。结果表明,该平台可正常运行于计算机端,并且可进行医学图像的基本操作以及图像特征的提取,为后续诊疗工作提供数据支持。
关键词:医学图像处理;平台设计;Python;B/S架构;特征计算
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发布时间:2022-04-26
基于改进3D-DenseNet的胆囊癌诊断模型研究
AI导读
尹梓名,慕长龄,束翌俊
2022, 21(4): 51-56. DOI: 10.11907/rjdk.212527
摘要:为辅助临床诊断胆囊癌,使用深度学习技术,通过改进的3D-DenseNet建立一个基于患者增强CT影像的胆囊癌辅助诊断模型。首先,将患者多张动脉期CT转化为三维影像,利用医生标注的胆囊区域,将三维影像切割出感兴趣区域;然后对传统DenseNet网络进行优化,改进Dropout机制与Softmax损失函数并在输出部分将交叉熵函数替换为Focal-loss以进行不平衡校正,从而建立胆囊癌辅助诊断模型;最后,将测试集结果与金标准进行比较,采用ROC曲线、召回率、准确率评估模型性能。通过训练集不断迭代训练,模型损失函数值逐渐收敛,诊断误差也不断下降,在尝试过多种不同的模型结构后,选取出的最优模型准确率为91.4%,特异度为95.2%,灵敏度为88.0%,精确率为95.8%。基于改进3D-DenseNet的胆囊癌诊断模型使用多张患者CT影像数据提取深度特征,充分利用了医疗检测数据,具有较佳的性能和较高的诊断准确率,可以辅助临床进行胆囊癌诊断。
关键词:胆囊癌;三维卷积神经网络;人工智能;深度学习;诊断模型
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发布时间:2022-04-26
基于区块链技术的疫情管理系统
AI导读
李节
2022, 21(4): 57-61. DOI: 10.11907/rjdk.211743
摘要:针对当前新冠疫情常态化的趋势,各大高校推出了每日签到、健康申报系统并强化了出入管理,因而给异地学术交流带来了很大不便,同时还出现了健康码造假等事件。为解决上述难题,设计一个基于区块链技术的疫情管理系统,并设计了相应的Web交互界面,应用Hash散列算法对用户明文进行加密,同时将疫情数据、隐私数据存储入区块链中。系统测试结果表明,该疫情管理系统可有效保护用户的个人行程隐私,可达到防篡改的目的,还能实现对疫情数据的溯源。
关键词:疫情管理;区块链;隐私保护
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发布时间:2022-04-26
基于集成学习模型的糖尿病患病风险预测研究
AI导读
王琦琪,戴家佳,崔熊卫
2022, 21(4): 62-66. DOI: 10.11907/rjdk.212333
摘要:为提高早期糖尿病患病风险的预测准确性,基于集成学习算法建立糖尿病患病风险预测模型。分别基于集成学习算法随机森林、GBDT和XGBoost建立糖尿病预测模型,并比较以上3种方法与单一分类器支持向量机和BP神经网络的分类预测性能。在UCI数据库的早期糖尿病数据集上进行验证试验,使用准确率、精确率、召回率、F1分数和AUC 5个指标评价模型效果,并基于最佳性能模型对变量重要性进行排序。所有模型中,基于集成学习的XGBoost算法准确率、精确率、召回率、F1值、AUC值最高,分别达到97.44%、99.02%、97.12%、98.06%、99.41%,比支持向量机的预测准确率提高了3.85%,比BP神经网络的预测准确率提高了2.57%。XGBoost算法给出的变量重要性排序中,影响权重排名前十的因素依次为烦渴、多尿症、脱发、无力、体重减轻等。基于随机森林、GBDT和XGBoost 3种集成学习算法的糖尿病患病风险预测模型表现出较好的性能,能比单分类器更准确地识别出早期高风险患者,有助于临床医生进行更精准的医疗决策。
关键词:糖尿病;风险预测;集成学习;支持向量机;BP神经网络
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发布时间:2022-04-26
基于粒子群优化BP神经网络的新冠肺炎疫情预测
AI导读
张磊,余粟
2022, 21(4): 67-72. DOI: 10.11907/rjdk.212044
摘要:针对传统指数平滑时间序列模型预测精度不足及传统BP神经网络在训练过程中易陷入局部最优的问题,通过粒子群算法优化BP神经网络,对美国明尼苏达州2021年7月11日至8月25日新冠肺炎累计死亡和累计确诊人数进行时间序列预测,并与传统双指数平滑模型(Holt)、BP神经网络模型进行比较分析。实验结果显示,PSO-BP模型的预测精度均高于基准模型,平均误差百分比(MAPE)低于0.08%。在6组预测实验中,PSO-BP模型相较于Holt与BP模型,平均误差分别降低了0.038%和0.012%,平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)均下降了5%以上。
关键词:粒子群优化;指数平滑模型;BP神经网络;新冠肺炎
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发布时间:2022-04-26
人工智能
受生物启发的多智能体导航模型
AI导读
刘鹏元,苏先创,张惠凯
2022, 21(4): 73-78. DOI: 10.11907/rjdk.211694
摘要:多智能体系统能够在部分能力不足时更有效地到达目标,具有许多组件的多智能体系统如何到达期望目标是一个重要议题。受生物的嗅觉和视觉导航模式启发,使用群决策方法建立多智能体导航模型,以更好地发挥多智能体系统鲁棒性优势。由于多个智能体对信息和动作的集体决策,驱使模型生物朝着特定目标前进。使用栅格地图开发受生物嗅觉启发的导航算法,并通过迷宫实验考察使实体尽可能接近目标的最佳参数。实验结果表明,在复杂障碍环境下,在嗅觉和视觉模式之间取得平衡是一个关键点。超出该临界点,模拟生物在复杂环境中的导航能力将大大增加,在智能体能力不足时可越过障碍到达可见目标。
关键词:多智能体系统;分散式系统;群决策办法;生物启发模型;群体智能
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发布时间:2022-04-26
基于Triplet-CNN的强弱地震预判研究
AI导读
陈善鹏,尹玲,张文浩
2022, 21(4): 79-84. DOI: 10.11907/rjdk.211727
摘要:及早判定地震是否为强震,可为快速开展救援行动、减少生命和经济损失争取时间。提出三元组卷积神经网络(Triplet-CNN)模型,对地震强弱进行预判研究。以日本宫城地区为例,通过该地区地震目录获取2000-01-01至2008-12-31间历史地震事件记录,包括震级以及对应的KiK-net和K-net强震仪时间序列数据,利用设计的Triplet-CNN 结构对这些强震仪数据进行训练,实现对强弱地震的快速判定。通过超参数优化,该模型的准确率达到96.85%,精确率96.83%,召回率96.82%,F
1
值96.82%。将Triplet-CNN分类模型与CNN分类模型、随机森林分类模型和支持向量机(SVM)分类模型进行比较,结果表明CNN震级分类模型具有更高的准确率、精确率、召回率和F
1
值。基于Triplet-CNN的震级分类模型能有效、可靠地对强弱地震进行预判,从而辅助应急决策,为地震预警工作提供科学依据。
关键词:神经网络;强弱地震预判;宫城地震;强震仪数据
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发布时间:2022-04-26
融合注意力机制的深度交叉网络作物推荐模型
AI导读
魏博识,陈希彤
2022, 21(4): 85-90. DOI: 10.11907/rjdk.211633
摘要:根据土壤数据进行作物推荐是农业大数据应用的重要内容之一。针对现有土壤数据推荐模型忽略土壤文本域信息、土壤数据交叉特征表达能力不足和无差别对待交叉特征问题,提出一种融合注意力机制的深度交叉网络作物推荐模型。首先,该模型对土壤文本数据通过向量化嵌入转化成低维稠密向量;然后通过注意力机制训练稠密向量交叉特征的权重;再连接数值域特征、稠密向量和带有权重的交叉特征并输入交叉网络层和深度网络层;最后结合深度网络层和交叉网络层输出得到推荐的作物。在中华土壤数据集上的数据表明,该模型F1达到93.4%,优于现有的主流作物推荐模型,证明了融合注意力机制的作物推荐模型的优越性。
关键词:作物推荐;推荐模型;交叉特征;注意力机制;深度交叉网络
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发布时间:2022-04-26
Transformer架构下的稠密NRSfM网络实现
AI导读
黄萌,汪亚明
2022, 21(4): 91-97. DOI: 10.11907/rjdk.211701
摘要:针对单目三维稠密重建任务传统方法可扩展性较低的特点,基于Transformer架构改进出能使用深度学习方法求解的三维运动重建网络,并提高网络的三维重建精度。修改Transfomer架构的查询矩阵、键矩阵和值矩阵,并使用点积与Moore-Penrose伪逆操作替换Transformer中的点积注意力。将传统三维非刚体运动重建过程嵌入Transformer求解。实验结果表明,基于Transformer架构改进的三维非刚体运动重建网络错误率逼近最新的传统三维非刚体重建方法,相较于现有唯一的三维非刚体运动重建网络即N-NRSfM网络在某些情形下错误率降低5%左右。基于Transformer改进的稠密三维运动重建网络是利用神经网络处理单目三维非刚体运动重建的又一次尝试,相较于目前唯一的N-NRSfM网络,基于Transformer改进的稠密三维运动重建网络设计更加合理、错误率更低。
关键词:NRSfM;稠密NRSfM;Transformer;计算机视觉;神经网络
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发布时间:2022-04-26
基于多模型融合的警情要素提取
AI导读
龚艳,汪玉,梁昌明,黄林钰,乐汉,徐圣婴,王本强
2022, 21(4): 98-102. DOI: 10.11907/rjdk.211389
摘要:针对警情数据中日益增长的不同种类要素提取需求,提出一种多模型融合的要素提取方法。对于警情数据中人名、地名、机构名等无明显规律的要素,采用BERT+BiLSTM+CRF模型结合文本上下文信息的方法,抽取包含语义信息的关键要素;对于时间、车牌号等具备一定规律的数据,采用模式识别方法抽取符合定义规则的相关要素;然后将上述两种方法融合,形成一体化模型进行要素提取。验证实验结果表明,与传统命名实体识别方法相比,BERT+BiLSTM+CRF模型在测试集上的F1值均提高3%以上,模式识别效果提高1%以上,可满足日常警情的要素提取需求。
关键词:警情要素;BERT;BiLSTM;CRF;命名实体识别;模式识别
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发布时间:2022-04-26
Stacking集成学习在销售预测中的应用
AI导读
尤璞,刘星甫
2022, 21(4): 103-108. DOI: 10.11907/rjdk.212011
摘要:销售预测在公司的生产和管理中尤为重要,影响着公司的计划、生产、物流、销售等各方面。为突破单一模型在销售预测中的局限性,提出一种基于Stacking集成算法的销售预测组合模型。首先结合历史销售数据构造新特征,再利用相关性分析进行特征选择,提高模型性能和可解释性,最后以随机森林、BP神经网络、Prophet算法为基学习器,线性回归为元学习器构造模型。为验证模型,在Kaggle的销售预测公开数据集上进行实验。结果表明,Stacking模型的MAPE仅为2.16%,相较于单一模型,预测精度最多提升1.42%,最少提升0.48%,获得了更准确的预测效果。因此,该方法可以有效融合几种模型优势,作出更准确的销售预测,为企业决策提供有力支持。
关键词:销售预测;时间序列;Stacking算法;特征选择
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发布时间:2022-04-26
计算机软件与理论
基于Raft协议的两节点主备系统调度算法
AI导读
胡琪,王晓懿,贺国平
2022, 21(4): 109-115. DOI: 10.11907/rjdk.211584
摘要:以城市轨道交通列车指挥调度系统为代表的工业系统受限于工程成本,在运营现场往往仅部署两个服务节点。指挥调度中心因故障离线后,若采用主流的分布式一致性协议保证运营现场节点间数据一致性,将因为降低了可用性而无法容忍节点发生故障。为解决此问题,提出一种基于Raft一致性协议的调度算法,通过对Leader选举与数据同步过程进行合理扩充,使路由器成为分布式系统逻辑上的第3个节点,满足Raft协议多数派设计要求。经实验验证,基于该算法的两节点分布式系统相较于基于Raft协议的两节点分布式系统,提高了可用性,能够容忍单节点故障。基于Raft协议的三节点分布式系统在Leader选举与数据同步的正确性方面保持一致。受限于节点数量,可用性差距为27.8%,占少量运行时长的Leader选举性能差距为65.6%,主要运行时长的数据同步性能提升了7.8%,能够在不增加工程成本的情况下满足两节点的分布式主备系统,并兼顾可用性与数据一致性的工程需求。
关键词:工程成本;可用性;数据一致性;分布式系统
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发布时间:2022-04-26
面向差分隐私的BIRCH算法研究
AI导读
王豪石,张淑芬,董燕灵,李帅
2022, 21(4): 116-120. DOI: 10.11907/rjdk.212261
摘要:利用层次方法的平衡迭代规约和聚类(BIRCH)算法是层次聚类算法的一种,也是机器学习算法的一种。随着机器学习的日益发展,在机器学习中如何保护隐私成为目前研究的热点问题。差分隐私是数据分析保护中的新技术,其特点之一是数据在被不同的参数处理后具有可比较性。针对机器学习中的隐私泄露现象,提出面向差分隐私的BIRCH算法(DPBIRCH),在构建聚类特征树的过程中对聚类特征添加拉普拉斯噪声,解决了聚类特征中的隐私泄露问题。通过对实验中隐私预算参数的取值和聚类准确性的结果分析,DPBIRCH算法能够在隐私预算参数取值范围内且保证聚类准确性的前提下,实现对数据隐私提供不同程度级别的隐私保护。
关键词:机器学习;BIRCH算法;差分隐私保护;拉普拉斯机制
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发布时间:2022-04-26
四旋翼无人机自适应轨迹跟踪控制策略
AI导读
陶鹏,孙宪坤
2022, 21(4): 121-125. DOI: 10.11907/rjdk.211614
摘要:针对四旋翼无人机负载变化影响轨迹跟踪控制精度的问题,提出一种四旋翼无人机自适应轨迹跟踪控制策略。根据动力学原理建立四旋翼无人机数学模型,在此基础上,结合四旋翼无人机系统欠驱动与强耦合的特性,将控制系统分为外环位置控制子系统与内环姿态控制子系统。考虑无人机执行飞行任务时负载发生变化,根据系统状态估计飞行器质量并补偿到外环位置控制子系统,结合滑模控制设计自适应滑模控制器,利用Lyapunov理论,证明了控制系统的稳定性。仿真实验表明,所提出的自适应轨迹跟踪控制策略有较好的跟踪性能与抗干扰鲁棒性。
关键词:四旋翼无人机;轨迹跟踪;自适应;滑模控制;抗干扰
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发布时间:2022-04-26
面向工业物联网的无小区巨连接大规模MIMO研究
AI导读
王志敏,宋荣方
2022, 21(4): 126-130. DOI: 10.11907/rjdk.211625
摘要:工业物联网(IIoT)是未来无线通信应用场景之一,研究了使用无小区巨连接的大规模多输入多输出技术(MIMO)服务IIoT的可行性。在上行链路中采用无小区巨连接的大规模MIMO支持大量低功耗IIoT设备。根据接入点不同采用集中式与分布式实施,利用不同的数据处理方法分析系统的频谱效率与信干噪比。仿真结果表明,使用最大比(MR)处理方式的集中式实施具有较好性能,并且需要的前向信令数较少。该方案对于使用无小区巨连接大规模MIMO服务IIoT网络具有一定的指导意义。
关键词:工业物联网;无小区巨连接大规模MIMO;接入点合作;最小化均方误差处理;最大比处理
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发布时间:2022-04-26
混沌扰动
w
_BAPSO算法在任务调度中的应用
AI导读
李信诚,徐寿伟,王重洋
2022, 21(4): 131-136. DOI: 10.11907/rjdk.211802
摘要:为提高云计算任务调度效率,减少任务调度的成本和时间,改进算法容易陷入局部最优的缺陷,提出基于混沌扰动的w_BAPSO算法。在云计算环境下,通过引入带有logistics混沌扰动的线性递减惯性权重,在PSO算法更新过程中结合蝙蝠算法脉冲速率、脉冲响度等参数,将带有混沌扰动的w_BAPSO算法用于云计算任务调度过程中。通过Cloudsim云计算仿真软件进行实验验证,分别测试不同任务规模下w_BAPSO算法效能。实验结果表明,基于混沌扰动的w_BAPSO算法不仅能够提高算法的收敛速度和搜索精度,而且减少了云计算任务调度的成本和时间,还提高了任务调度效率。
关键词:云计算;任务调度;粒子群优化算法;蝙蝠算法;混沌扰动
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发布时间:2022-04-26
软件设计、开发与应用
可穿戴式脉搏监测手环设计与分析
AI导读
陈嘉慈,杨海马,李福凤,周小芳,张大伟,何施晶,王朝斌,宋智超,冯婷
2022, 21(4): 137-143. DOI: 10.11907/rjdk.212494
摘要:针对脉诊仪单路采样存在获取脉搏信号不全面、脉诊仪体积庞大、取脉耗时长等问题,设计一种基于STM32的三部脉象检测手环,实现对脉搏的寸关尺三部测量,并通过蓝牙发送数据满足便携性的要求。硬件设计以STM32F100为主控核心,设计外围电路实现对脉搏跳动变化的数据采集。上位机以LabVIEW和安卓为平台搭建PC端与移动端显示程序。通过对同一患者的同一时段的脉象进行多次检测,并以相关指标作为参考,最终测得设备前后误差在2%左右。此外,以标准脉象仪作为检测标准,该系统脉率的95%置信区间为[-2.783,2.803],该系统与脉象仪的脉率测量结果有较高一致性,表明该系统可靠性高、稳定性好,可适用于脉象监测与研究。
关键词:STM32;三部诊脉;压阻传感器;蓝牙
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发布时间:2022-04-26
基于姿态融合的实时跌倒检测系统研究
AI导读
徐甲栋,陈强,王洪杰
2022, 21(4): 144-150. DOI: 10.11907/rjdk.w211662
摘要:为降低老人跌倒的伤残率和死亡率,通过可穿戴式装置采集运动数据,结合阈值法与模式识别算法的优点提出一种基于姿态融合的联立判别跌倒检测算法,并引入云技术与微信小程序设计一种便捷可行的跌倒检测系统。该系统首先通过互补滤波对原始数据进行预处理,解决因陀螺仪低频特性差和加速度计高频特性差导致解算姿态不准确的问题,然后通过阈值法对可疑跌倒行为进行判断,过滤掉大部分日常活动,当检测到可疑行为时,再启动SVM算法进行跌倒识别。实验结果表明,采用该系统进行跌倒检测识别的正确率达到90.1%,灵敏度达到91.2%,特异度达到89.4%,且漏报率与误报率较低,分别只有8.8%和10.6%。
关键词:跌倒检测;姿态融合;互补滤波;陀螺仪;加速度计;SVM
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发布时间:2022-04-26
基于延时输出观测器的遥操作系统透明度研究
AI导读
陈孟儒,杨文龙
2022, 21(4): 151-155. DOI: 10.11907/rjdk.211561
摘要:遥操作介入手术是治疗心血管疾病的重要手段,如何分析与评价遥操作系统的透明度是一个重要问题。针对遥操作系统透明度评价方式不足、不便于理解的问题,构建主从机器人系统的动力学模型,分别从工作频率、虚拟环境力感知阈值、系统响应时间3个方面对系统的透明度作出定量评价标准,然后基于双边遥操作系统模型设计延时输出观测器的滑模控制算法。仿真结果表明,延时输出观测器的滑模控制算法可以降低系统时间延迟,改善力控制效果,同时也验证了所提出遥操作系统透明度评价标准的合理性。
关键词:遥操作系统;透明度;介入手术;延时观测器;滑模控制
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发布时间:2022-04-26
基于微信小程序和Flask的教学评价系统
AI导读
许磊,林加论,张锦
2022, 21(4): 156-161. DOI: 10.11907/rjdk.212682
摘要:教学质量是高校的生命线,教学评价是加强教学管理和不断提高教学质量的重要手段。在信息技术日新月异和新冠疫情防控常态化的今天,研发一个便携智能、高效实用的在线课堂教学质量评价系统成为迫切需求。采用微信小程序搭建系统移动端,基于云开发+ Python Flask搭建后台管理端,实现从课表查询到教学评价再到结果反馈的完整数据链在线评教系统。该系统目前已在海南医学院投入使用,运行稳定,可满足多场景评课需求,提高了质控管理的工作效率,推动了教学质量的发展。
关键词:评教系统;微信小程序;云开发;Flask
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发布时间:2022-04-26
在线圆型针织内衣机织物CAD系统设计
AI导读
谢嘉伟,汝欣,周香琴
2022, 21(4): 162-168. DOI: 10.11907/rjdk.211616
摘要:目前,针对圆型针织内衣机CAD软件的研究相对较少,且现有的CAD软件大多集中于PC端,维护成本高,运行效率较低。利用互联网技术,为圆型针织内衣机开发一款在线的织物CAD系统,提供花型图案设计和链表动作工艺设计,并生成上机文件指导内衣机编织生产。系统满足用户随时随地的访问,实现客户端的零安装与零维护。经织物设计实例验证,使用该系统进行织物设计简单、高效。该系统在圆型针织内衣机领域具有很高的现实应用价值,对针织CAD技术的发展具有重要意义。
关键词:圆型针织内衣机;CAD;Web端;花型图案设计;链表动作设计
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发布时间:2022-04-26
大数据技术及应用
考虑MeanShift用户聚类的云服务推荐
AI导读
王著鑫,耿秀丽,王龙羽,王婉婷
2022, 21(4): 169-176. DOI: 10.11907/rjdk.211391
摘要:针对传统云服务推荐算法只考虑推荐精度而忽略推荐效率问题,提出考虑了MeanShift用户聚类的云服务推荐。MeanShift聚类算法计算量小、运行速度快,可对任意分布的数据进行密度估计。该云服务首先根据数据密度分布对所有用户进行访问,然后计算用户在各个类簇中出现的累计频数,并将其划分到累计频数最大的类簇中,最后在该类簇中寻找目标用户的近邻集用于推荐云服务。样本推荐结果显示:与信任云推荐算法、信任云混合推荐算法、基于灰色关联与信任云混合算法相比,该算法在平均绝对误差上降低约10.15%,在均方根误差上降低约7.87%,在执行时间上降低约59.77%,说明所提算法在保证一定推荐精度的基础上有效提高了推荐效率。
关键词:云服务推荐;MeanShift;灰色关联预测;信任云
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发布时间:2022-04-26
基于Python的高校网络课程数据分析
AI导读
李钰,庄文密
2022, 21(4): 177-180. DOI: 10.11907/rjdk.211546
摘要:受新冠疫情影响,线上网络课程在教学中的应用越发广泛,如何在高校顺利开展网络课程成为当前热点问题。针对江苏省某高校学生网络课程学习情况,利用Python对学习数据进行分析。找出影响网络课程成绩的因素,为高校更好开展网络课程教学打下基础。分析结论不仅有助于学校进行网络课程专业方向调整、教学资源合理配置和教学质量改进,同时也为其他高校学生树立端正的学习态度和选择合适的网络课程提供了有益参考。
关键词:高校教学;网络课程;数据分析;Python
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发布时间:2022-04-26
基于文本相似度的康复量表ICF映射研究
AI导读
厐絪,郑建立
2022, 21(4): 181-185. DOI: 10.11907/rjdk.211620
摘要:为在使用康复量表时给康复师提供国际标准化功能残疾和健康分类(ICF)推荐的编码,利用文本相似度实现康复量表的ICF映射。使用ICF以及6个脑卒中康复量表的中文文本数据,采用非监督的文档间文本相似度算法WMD,将康复量表条目映射为ICF类目。以ICF核心分类组合中的脑卒中综合版作为评价标准,分别进行top-1和top-5的准确率评价,同时将词向量进行L
2
范数正则化。结果显示,该方法在脑卒中综合版中的top-1准确率均值为0.9,top-5准确率均达到1,且top-5的编码中平均有3个正确答案。该映射方法有效实现了康复量表的ICF映射,为辅助康复师应用ICF提供了新思路。
关键词:文本相似度;康复量表;ICF映射;WMD
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发布时间:2022-04-26
结合代价敏感与集成算法的个人信用评估模型
AI导读
张怡,罗康洋,谢晓金
2022, 21(4): 186-191. DOI: 10.11907/rjdk.211742
摘要:针对个人信用数据存在连续型和离散型交织并存以及类不平衡问题,为提高信用评估分类效果,提出一种结合代价敏感和集成算法的个人信用评估分类模型。通过集成信息价值、互信息、信息增益率和基尼指数特征,选择算法生成最优特征子集。结合代价敏感构建以L1-逻辑回归、弹性网-逻辑回归、贝叶斯、决策树和神经网络为基模型的集成模型,并辅之动态加权投票策略。实证结果表明,将集成特征选择算法的模型指标G-means和F-value与原始特征集相比,分别提升了8%和18%,与mRMR特征选择后模型的预测性能相比也有一定提升,且该模型具有一定的鲁棒性。
关键词:信用评估;代价敏感;集成学习;特征选择;机器学习
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发布时间:2022-04-26
加权基因共表达网络在肌少症基因筛选中的应用研究
AI导读
黄玲莉
2022, 21(4): 192-196. DOI: 10.11907/rjdk.212558
摘要:为克服当前肌少症治疗靶点较少及肌少症基因筛选方法的局限性,提出将加权基因共表达网络用于识别肌少症基因。基于拓扑矩阵构建共表达网络,将相似基因通过层次聚类法和动态剪切树法切割为一个个基因簇,利用主成分分析提取每个基因模块的特征值,计算其与肌少症性状向量的相关性,筛选出与肌少症高度关联的模块,并从中挑选枢纽基因进行验证。通过实验表明,该方法可从16 879个基因中筛选出86个枢纽基因,并成功验证了69个,准确率为80.2%,相较于传统方法约提高了40%。
关键词:共表达网络;数据挖掘;肌少症
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发布时间:2022-04-26
区块链技术及应用
基于区块链的协作流程数据共享与访问控制
AI导读
韦懿杰,陈耀旺
2022, 21(4): 197-202. DOI: 10.11907/rjdk.211680
摘要:为解决基于区块链的协作业务流程难以支持大规模数据存储、缺乏动态可追溯访问控制方案等问题,设计一个协作业务流程管理框架。该框架基于区块链智能合约技术开发,采用星际文件系统技术支持数据文件的链下存储,并在此基础上结合任务与属性访问控制模型支持可追溯、细粒度和动态的数据访问控制。来自助听器行业的一个真实案例测试结果表明,该框架的部署成本、数据导入成本、单个实例创建与执行成本以及单个实例文件管理与访问控制成本的Gas消耗分别为11 673 340、10 091 757、2 880 868和2 267 735,能够在协作业务流程执行过程中支持数据文件的共享存储与访问控制,达到了预期设计目标。
关键词:业务流程管理;区块链;智能合约;数据共享;访问控制
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发布时间:2022-04-26
区块链在公益活动平台中的应用研究
AI导读
杨艳梅,刘心如,邓朝军,薛荣
2022, 21(4): 203-207. DOI: 10.11907/rjdk.211534
摘要:为改善传统公益活动平台因采用集中式管理带来的信息不对称、活动过程不透明等问题,将区块链技术应用于公益活动管理。利用区块链技术去中心化、公开透明、信息不可篡改、可追溯等天然技术优势,设计了一种基于区块链技术的公益活动平台。阐述了该平台的架构和运作机制,并在Conflux测试网络中通过智能合约加以实现,验证了其技术可行性。基于区块链的公益活动能够增加活动的透明度,有助于促进人们参与公益活动的积极性。
关键词:区块链技术;智能合约;Conflux;公益活动;公开透明
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发布时间:2022-04-26
区块链下的个人快递件隐私保护系统研究
AI导读
戚燕芳,高法钦,蒋路茸,李蒙
2022, 21(4): 208-213. DOI: 10.11907/rjdk.211495
摘要:将个人信息写在快递单上,不但容易造成个人信息泄露,而且容易出现快递冒领、快递员擅作主张代签破损快递等现象。由于缺乏完善的追溯机制,无法确定问题的责任主体,易出现相关责任人互相推诿的情况,影响客户体验。并且,快递公司把用户个人信息集中存储在数据库中,当数据库受到攻击时,用户数据将面临泄露的风险。针对以上情况,设计基于区块链技术的个人快递件隐私保护系统,用户通过 APP 将订单信息加密后上传数据库,加密快递单通过二维码形式展现,即使信息泄露,他人也无法辨识;所有信息皆上区块链,使得整个运输过程都可追溯且无法篡改;当快递丢失或破损时,可立即申请补偿;APP 采用椭圆曲线加密算法,无法从公钥推出私钥,故只有用户本人可以签收快递,从而减少代签、错领等现象。
关键词:区块链;二维码;隐私保护
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发布时间:2022-04-26
图形图像处理
结合Sentinel影像与特征优选的山地城市不透水面提取
AI导读
陈鑫亚,杨昆,王加胜
2022, 21(4): 214-219. DOI: 10.11907/rjdk.212375
摘要:不透水面是影响山区生态环境的重要因素。多源遥感数据融合是不透水面提取的重要方法,但容易造成分类特征冗余,需要进行特征优选。现有研究尚缺乏对不同特征优选方法在不透水面遥感提取中的对比分析。首先使用Sentinel-1和Sentinel-2影像等数据提取特征,然后分别基于JM距离、随机森林(RF)模型和ReliefF算法进行特征优选,并基于RF分类模型评价不同特征子集的分类精度,最后提取山地城市昆明市2020年的不透水面。结果表明,纹理特征相比光谱和地形特征重要性更高,基于ReliefF算法的特征子集分类效率和精度最高,模型训练时间相比JM距离与RF分别减少了84s和16s,总体精度为0.95,Kappa系数达到0.79,为基于多源数据的地物遥感提取提供了参考。
关键词:特征优选;Sentinel影像;山地城市;不透水面;随机森林
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发布时间:2022-04-26
基于改进YOLOv3算法的行人目标检测研究
AI导读
刘金涛
2022, 21(4): 220-225. DOI: 10.11907/rjdk.211845
摘要:针对行人目标检测任务中目标检测速度慢及小目标难以检测的问题,提出一种融合CBAM注意力机制的YOLOv3多尺度目标检测模型。该算法首先以YOLOv3为基础网络进行特征提取,然后在YOLOv3的多尺度特征融合层新增一个两倍下采样特征图,用于补充小目标特征信息,最后在YOLOv3的各尺度特征图融合后加入卷积注意力模型(CBAM),以加强网络的特征表达能力。模型训练时使用DIOU损失函数代替较为主流的GIOU损失函数,并采用INRIA数据集进行实验。实验结果表明,改进后的YOLOv3目标检测模型精度和速度都有较大程度提升,检测精度最高提升了4.5%,检测速度提升了8帧/s,验证了该模型的可行性与有效性。
关键词:行人目标检测;多尺度反馈;CBAM注意力机制;DIOU损失函数
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发布时间:2022-04-26
基于深度残差网络与人脸关键点的表情识别
AI导读
石敏
2022, 21(4): 226-232. DOI: 10.11907/rjdk.211970
摘要:为解决表情识别任务中表情特征提取困难和单一的问题,提出一种结合深度残差网络与几何特征的表情识别分法。该方法对深度残差网络进行改进,使用连续小卷积代替大卷积,在各残差块中加入注意力机制,将相同的两个改进残差网络分别作为分支网络,各自提取表情特征,再通过加和平均进行聚合实现特征互补,得到全局特征。采用人脸关键点构建并计算人脸几何特征,使用主成分分析法去除冗余信息,得到几何特征,与全局特征进行融合作为最终表情特征,使用Softmax进行分类。在CK+与JAFFE数据集上进行验证实验,结果表明,改进后的方法分别取得了98.05%和95.29%的识别率。相较于一些常用人脸表情识别方法,基于深度残差网络与人脸关键点的表情识别方法准确率有一定提高。
关键词:人脸表情识别;深度残差网络;注意力机制;几何特征
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发布时间:2022-04-26
研究综述
基于骨骼数据特征的人体行为识别方法综述
AI导读
孙满贞,张鹏,苏本跃
2022, 21(4): 233-239. DOI: 10.11907/rjdk.221043
摘要:人体行为识别是人工智能领域的一个研究热点,相对于视频、运动流等数据,人体骨骼数据具有简洁性和矢量计算的高效性。从基于传统机器学习的手工特征提取方法和基于深度学习的深度特征提取方法两方面对基于骨骼数据的人体行为识别相关研究进行综述。将手工特征概括为物理属性特征和统计属性特征,将深度特征按卷积神经网络、循环神经网络、图卷积神经网络及混合神经网络等类别对基于骨骼数据的人体行为识别方法及其优缺点进行逐一阐述,并对相关的特征提取方法、技术路线、模型特点及识别率等进行分析与总结。
关键词:人体行为识别;骨骼数据;手工特征;深度特征
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发布时间:2022-04-26
智慧家庭中的人体动作识别研究综述
AI导读
金海峰,吴楠,张悠然
2022, 21(4): 240-247. DOI: 10.11907/rjdk.211740
摘要:当前,我国数字家庭不断向智慧家庭方向演进,准确识别家庭成员的动作类别在其中扮演重要角色。对智慧家庭中人体的动作识别算法进行综述,从基于传统方法和基于深度学习(包含Transformer)两方面阐述动作识别领域的主流算法,指出不足之处,并归纳当前领域主要数据集。并且,指明动作识别在智慧家庭中特定场景的应用流程,分析智慧家庭中人体动作识别研究的价值。研究发现,现有动作识别算法在智慧家庭建设应用中存在局限性,仍需探索新的动作识别模型和方法。
关键词:智慧家庭;动作识别;特征提取;Transformer
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发布时间:2022-04-26
去噪方法在大鼠静息态fMRI中的比较研究
AI导读
冯佳怡,吴冶凝,邱海嵊
2022, 21(4): 248-252. DOI: 10.11907/rjdk.212694
摘要:在神经科学研究中,静息态功能磁共振成像(rs-fMRI)信号不仅反映了神经活动,还保留了头动、生理运动、设备等带来的噪声,这将导致静息态功能连接的错误估计。为了得到准确的功能连接网络,分析噪声来源、运动校正方法,并研究独立成分分析、频率滤波和CompCor等信号回归的去噪方法及其在啮齿动物中的应用。通过评价信噪比(SNR)发现,CompCor和独立成分分析去噪后的图像有较高的SNR,可替代有争议的去噪方法。由于噪声是复杂且相互影响的,最大程度消除噪声而不影响感兴趣区域的信号仍是静息态数据预处理研究的方向。
关键词:功能磁共振成像;静息态;去噪方法;啮齿动物
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发布时间:2022-04-26
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