最新刊期
      2023 年 第 22 卷 1 期

        专题：智慧教育

      • 吴彦文,邵风华,葛迪,韩园,熊栩捷,陈美依,杜昱铭
        2023, 22(1): 1-5. DOI: 10.11907/rjdk.222274
        摘要：学习投入是教师研判学习活动的重要指标，为后续教学诊断奠定了基础。随着AI与教学深度融合不断推进，各种教学数据媒介日益增长，使多模态数据表征学习投入画像逐步成为教学领域的技术趋势。针对以往研究中数据高低特征互补性不足的现状，提出一种融合文本数据与图像数据的多模态学习投入特征画像构建方法，提升了多维学习投入的表征效果。具体的，采用transformer模型提取文本语义特征，联合FasterRCNN模型提取视觉特征，通过Attention特征融合得到不同维度学习投入的预测分类结果，最后借助可视化技术呈现学习投入画像。研究表明，该模型有效表征了学习群体在各维度的不均衡投入状态，有助于开展教学诊断与协作分组，有效辅助教师教学诊断，提高了协作分组活动的教学效率。  
        关键词：学生画像;教学诊断;协作分组;多模态数据;学习投入特征   
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      • 卢淑怡,李美子,许多,张波
        2023, 22(1): 6-11. DOI: 10.11907/rjdk.222199
        摘要：跨学科知识点的关联学习一直都是高校教育的重难点，利用知识图谱知识结构关联进行推送是有效的解决途径之一。首先，对高校教育学科［S1］知识图谱（ECKG）进行形式化定义；然后，提出基于ECKG结构特征的跨学科知识推送技术；最后，分析高校学科教育图谱知识点检索的应用，对知识点查询、知识关联查询及个性化学习资源推荐技术进行说明。实践表明，所提知识推送工具在知识点定位查询方面具有不错的效果，能较好完成知识点个性化智能推送任务，可为高校跨课程知识推送提供参考与借鉴。  
        关键词：高校教育;知识图谱;人工智能教育;知识推送   
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      • 于博,陈浩,胡东辉
        2023, 22(1): 12-19. DOI: 10.11907/rjdk.222327
        摘要：线上视频教学目前得到了广泛应用，但还存在一些弊端。在线上教学过程中，教师与学生无法进行有效的情感交互，学生的面部信息也存在泄露风险。分别基于情感识别神经网络、人脸融合、三维动画模型绑定的理论与技术提出3种解决方案，从不同技术路径实现线上教学中师生的情感互动，并实现学生面部隐私保护。方案一将Sep-Conv2D神经网络对学生的情感分析结果映射到对应情感的emoji表情；方案二利用styleGAN神经网络生成不同样式的生成脸，并应用三角剖分算法和泊松融合算法实现生成脸与学生真实脸的人脸融合；方案三利用人脸关键点检测和Blender 3D动画模型绑定技术，实现3D动画模型与学生真实脸绑定。对上述方案的技术特点进行分析，推理出3种方案不同的适用场景，通过实验与问卷调查结果验证3种方案情感交互的可行性以及隐私保护的安全性。  
        关键词：线上教学;情感交互;隐私保护;神经网络;人脸融合;三维动画模型绑定   
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      • 马辛巳,于明鹤,王虹,张天成
        2023, 22(1): 20-28. DOI: 10.11907/rjdk.222197
        摘要：随着高校智能化水平的不断提升，如何利用海量教学数据，通过信息化技术衡量教育成果和教学过程成为当前极具挑战的研究课题。为解决这一问题，提出基于学生画像的学生评价系统。该系统基于K-means聚类技术，将学生成绩划分为数学与自然科学、人文、专业基础、专业选修、工程实践能力、创新能力6个维度进行评分，并加入论文、竞赛等信息，绘制出可全面展现学生能力的画像。基于该画像利用SpringBoot、Vue、MySQL等技术，设计并实现学生评价系统，可对学生综合能力进行精准评价。  
        关键词：K-means算法;SpringBoot;学生画像;评价系统   
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      • 马华,李京泽,唐文胜,黄卓轩
        2023, 22(1): 29-37. DOI: 10.11907/rjdk.221215
        摘要：随着在线学习的大规模普及，面对海量学习资源，结合学习者的认知诊断分析、学习兴趣和偏好挖掘的学习资源推荐研究已受到广泛关注。基于CiteSpace进行计量学分析，对个性化在线学习资源推荐现有研究进行综述，分析发文量变化态势、高发文量权威期刊、作者共现图谱和高产机构等，从关键词共现图谱和共被引文献聚类图谱入手，阐述将传统算法与深度学习、知识图谱、认知诊断等相结合研究学习资源混合推荐的热点，归纳开展支持知识迁移、碎片化资源整合和动态推荐等方面的在线学习资源推荐研究趋势。最后，指出未来研究方向，以期为推进在线学习资源推荐研究提供参考与启发。  
        关键词：个性化学习;学习资源推荐;CiteSpace;热点   
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      • 王成梁,戴坚,留伊丹,王永固
        2023, 22(1): 38-45. DOI: 10.11907/rjdk.221002
        摘要：为了解近年来人工智能辅助教育应用领域发展状况，运用VOSviewer与CiteSpace软件对CNKI和WoS数据库中2010-2021年人工智能辅助教育应用领域的相关文献进行可视化分析。通过绘制高频关键词关系网络图谱、时区图谱以及时间线图谱，对国内、国际该领域的演进路径、研究热点与发展态势进行介绍。深入分析不同时段的高被引、代表性文献，归纳该领域的主流研究热点。比较国内、国际人工智能辅助教育应用领域研究的差异、侧重点和产生原因，把握该领域的发展脉络，为推动国内人工智能辅助教育应用研究发展提供参考借鉴。  
        关键词：人工智能;教育应用;文献计量;知识图谱   
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      • 徐硕,尹隽,郭佩瑶,曹伊梦,周杨,方霖,钱萍
        2023, 22(1): 46-51. DOI: 10.11907/rjdk.222326
        摘要：当前，传统协同过滤的试题推荐仅考虑了用户的做题数据，忽略了试题背后的知识点信息。为此，提出一种基于知识图谱与协同过滤的个性化试题推荐算法（KGeP-CF）。首先，构建知识图谱存储知识点关系。然后，使用TransE模型学习知识点实体的向量表示，使用余弦相似度计算知识点相似度，提取知识点间的相关性，并将其应用于计算试题相似度得到综合试题相似度。最后，结合用户知识点掌握情况推荐用户个性化试题。实验表明，该方法在课程试题推荐上表现出良好的推荐性能，相较于多种推荐算法，KGeP-CF算法推荐性能更优，对其他应用场景也具有一定的参考价值。  
        关键词：知识图谱;协同过滤;TransE模型;个性化试题推荐   
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      • 李仁港,李志豪,王凯,吴春红,蒋小菲
        2023, 22(1): 52-60. DOI: 10.11907/rjdk.221517
        摘要：在疫情防控常态化条件下，智慧教育的发展得到了大力推动。提出基于KANO设计模型和Spring Cloud分布式架构的全栈式智慧教育系统。系统功能完善、层次分明，针对教师、学生分别设计了不同的操作逻辑与系统功能；学生可使用该系统完成课程报名、课前资料下载、课程观看和课后复习等一系列学习活动，教师可使用该系统完成学生、课程和班级三位一体的日常管理与分析。同时，该系统基于KANO设计理念和Spring Cloud分布式架构的开发方式，可更好地将“一站式”教育平台拓展为全栈式智慧教育系统，为实现全栈式智慧教育的发展与优质教学资源共享提供了新的设计思路与开发方案。  
        关键词：全栈式;智慧教育;分布式架构   
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      • 杨洁,许馨,于洪洁,王益国
        2023, 22(1): 61-65. DOI: 10.11907/rjdk.222209
        摘要：新冠疫情对高校教育教学提出了新的挑战，对高校教学环境、设施及相关平台建设和融合应用提出了新的要求，丰富了高校智慧学境建设的内涵和外延。以中国海洋大学为例，介绍疫情背景下的高等教育数字化转型，提出中国海洋大学智慧学境建设的3个层次，最后分析智慧学境下教学大数据赋能教育的应用成效，以期为高校智慧学境研究、建设和运行提供借鉴，推动学校智慧教育进一步发展。  
        关键词：教育信息化;智慧学境;教学模式;教学大数据   
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      • 曾金,彭玲,毛志斌,张耀峰
        2023, 22(1): 66-71. DOI: 10.11907/rjdk.221823
        摘要：为解决计算机编程课程传统课堂中教学案例枯燥、教学个性化不足、学生上机作业抄袭、上机作业批改量大等问题，设计基于学生提交编程代码实现实时自动检测及打分的在线程序测评系统。该系统除解决上述问题外，还可帮助学生解决上机教学环境中知识点掌握不扎实的问题，使学生快速积累编程经验、提升算法能力及时间空间取舍决策能力。同时，也可以在该系统上展示学生解决问题的思维过程和算法能力，从而帮助学生开拓新的学习视角。该系统可清晰展示作业从提交、检测、成绩批改到指出问题的全过程，为测验学生编程知识掌握程度，提供一种有效的验证分析方法，并在数据可视化方面构建较为独特的评测体系。  
        关键词：Online Judge;Django;Python3;Docker;分布式系统   
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      • 郭光武,郭玉翠,郑成栋
        2023, 22(1): 72-78. DOI: 10.11907/rjdk.222154
        摘要：随着科技的迅猛发展，传统教室已难以满足日新月异的学与教方式及创新型人才培养需求，未来教室建设的必要性和迫切性愈加凸显。以教育发展中的知识阶梯理论、教育信息化发展阶段理论、整合技术的学科教学法知识（TPACK）理论和模糊数学理论为指导，在分析国内外有关未来教室设计与评价研究现状的基础上，设计未来教室成熟度模型，构建未来教室设计与评价指标体系，制定未来教室成熟度评价标准，研究未来教室成熟度发展路径及计算方法，并检测模型及标准成效。  
        关键词：未来教室;评价标准;成熟度模型;模糊综合评价   
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      • 李蒙蒙,吴伟敏
        2023, 22(1): 79-87. DOI: 10.11907/rjdk.221256
        摘要：政策工具是实现教育政策预期目标的有效手段，开展智能教育政策工具研究不仅具有较高的学术价值，同时也是促进智能教育政策发展的重要保障。为了解我国智能教育政策发文状况，梳理智能教育政策发展阶段，探究智能教育政策工具在我国运用现状，从教育政策工具、智能教育发展要素两个维度进行分析，运用内容分析法、统计分析法，借助于Nvivo12PLUS分析软件对国家层面70份智能教育政策文本进行量化分析。研究发现：①我国已从智能教育初步建设阶段进入促进智能技术与教育的深度融合与创新应用阶段；②政策工具的使用整体存在结构性差异；③政策工具广泛应用于智能教育各发展要素，但使用不均衡；④政策工具和智能教育发展要素契合度不高。在此基础之上提出以下政策建议：①政府未来应优化政策工具组合，促进政策工具的协调运用；②增加网络安全、教学方式要素的政策工具供给；③加强政策工具与智能教育发展要素的契合度。  
        关键词：智能教育;政策工具;文本分析;政策建议;教育要素   
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      • 甘启宏,余淇,王春艳,崔亚强
        2023, 22(1): 88-93. DOI: 10.11907/rjdk.222173
        摘要：传统课堂教学分析多以时间取样的手工或半自动编码为主，存在过度依赖专家、分析效率低、难以规模化等问题。随着人工智能技术的发展和智慧教学环境建设的推进，智能化采集和分析课堂教学过程成为可能。首先在对课堂教学分析应用现状进行总结的基础上，提出以“数据采集与处理”、“课堂教学分析”和“课堂教学改进”为核心的智能化课堂教学分析框架。然后进行高校智能化课堂教学分析系统功能设计，构建基于云—边—端协同的系统技术架构，并阐述系统实际应用情况。该系统能够实现智能化、规模化的课堂教学分析，并为开展基于数据的课堂教学评价与反思提供支持。  
        关键词：人工智能;课堂教学分析;智能分析;教学评价   
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      • 曹晓梅,陈丹伟
        2023, 22(1): 94-98. DOI: 10.11907/rjdk.222207
        摘要：针对操作系统课程抽象、复杂、涉及面广等特点，结合现代教育信息技术，构建了“三位一体”的在线课程资源库，提出不同教学场景对接不同智慧教学工具的混合式教学模式。课前、课后使用超星泛雅平台，课中使用雨课堂，并对整个教学过程进行数字化记录。教师通过分析教学大数据，实现教学从“经验驱动”向“数据驱动”的转变，根据学生学习过程和知识点掌握情况进行针对性教学。实践表明，该教学模式能提高学生学习兴趣与课堂参与度、教学质量与效果，推动了操作系统课程混合式教学发展，为提升系统研发人才培养质量作出了积极贡献。  
        关键词：操作系统;超星泛雅;雨课堂;混合式教学;数据分析   
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      • 马慧,曲海鹏,洪锋,盛艳秀
        2023, 22(1): 99-104. DOI: 10.11907/rjdk.222186
        摘要：围绕新工科建设需求和离散数学的课程特点，研究基于教学数据和全过程反馈的混合式学习策略与实现方法。针对学生面临的学习困难问题，结合学习理论与教学数据进行教学设计，实现教学活动全过程评估和反馈强化。以学生发展为中心，引导学生通过课程讨论、习题设计、小组合作等方式深度参与课程，帮助学生主动学习。教学过程涵盖教材内外和学校内外的教学活动，重视与前驱课程以及后续课程的联系，帮助学生掌握计算机学科的整体逻辑。教学实践表明，基于教学大数据和全过程反馈强化等教学方法能够有效培养学生的计算思维，契合专业认证的成果导向与持续改进方向，为学生终身发展奠定基础。通过课程教学目标的达成度分析、CSP认证成绩变化、竞赛获奖等，验证了教学的有效性。  
        关键词：离散数学;混合式教学;全过程反馈;数据分析;自主学习   
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      • 罗培文,汪颖
        2023, 22(1): 105-110. DOI: 10.11907/rjdk.222180
        摘要：增强现实技术被广泛应用于增强现实系统，但该系统是否有助于降低用户认知负荷、提升用户作业效率和使用体验目前还存在一定争议。选取5个国内外权威数据库，检索筛选出25篇相关实证研究文献，共计31组数据进行元分析，对不同增强现实设备以及使用时间进行调节效应分析。从整体上看，增强现实系统有助于降低认知负荷；从设备类型来看，使用非可穿戴式设备时认知负荷的降低效果更好；从系统功能来看，学习系统和信息提示系统都能降低认知负荷。当使用增强现实信息提示系统时，使用超过30min反而会增加认知负荷。在未来的设计中，需要依据用户特征和任务类型找准AR技术的介入路径，提升系统的可用性，同时促进多学科融合发展，提升AR技术与人机系统的适配性。  
        关键词：人机交互;认知负荷;增强现实技术;元分析   
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      • 黄佃宽
        2023, 22(1): 111-115. DOI: 10.11907/rjdk.212744
        摘要：量化评估学生对于知识点的掌握程度是智慧教育领域一个重要的研究课题。现有的认知诊断方法和协同过滤方法在评估过程中都忽略了学生试题之间的高阶交互信息，从而影响了认知诊断结果的准确性。针对上述问题，提出一种基于卷积神经网络的认知诊断模型GCCD，利用图卷积网络构建包含学生试题高阶交互信息的学生能力向量作为认知诊断结果，通过非线性方式建模学生做题交互过程用于预测学生做题表现。在学生测验数据集上的实验结果表明，该方法能有效降低对学生做题表现预测过程中的误差，并保证诊断结果的可解释性，在学生测验数据集上的准确度达到了93.7%。  
        关键词：图卷积网络;认知诊断;神经网络;高阶交互信息;知识点掌握   
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      • 王健,闫昭存
        2023, 22(1): 116-122. DOI: 10.11907/rjdk.222113
        摘要：在线学习交互体验是刻画学习者在线学习过程的重要层面，心流体验是在线学习环境中评估学习者学习体验的重要指标。通过构建结构方程模型，对在线学习者进行问卷调查，利用SPSS与Amos分析调查结果。实践表明，在线学习交互体验及其各维度均可正向预测情感投入，心流体验在在线学习交互体验与情感投入、学生—内容交互体验与情感投入间起部分中介作用。为此，在未来在线教育过程中，可通过构建良性的深度交互机制、优化资源建设引发心流体验等方面促进学习者在线学习情感投入度。  
        关键词：在线学习;交互体验;心流体验;情感投入;结构方程模型   
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      • 陈建,向露,徐晶,陆存豪
        2023, 22(1): 123-127. DOI: 10.11907/rjdk.221919
        摘要：目前高校对课堂教学质量的评价方法较为单一，现有方法不能很好地区分不同课程教学质量的差异，专家对教师的课堂综合评语也没有得到充分利用。为有效利用教学综合评语，提出基于专业特征词与大数据特征词的两种评分模型，对教学综合评语进行量化打分。结果表明，基于大数据特征词的评分模型能更好地区分不同课程教学质量的差异，模型精度高达87.5%。该方法不仅能减少由于专家评价的主观性造成的误差，而且避免了传统评价方法导致的结果模糊问题，具有重要的参考价值。  
        关键词：教学质量评价;综合评语量化;评分模型;专业特征词;大数据特征词   
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        人工智能

      • 吕程旭,李清都,季云峰
        2023, 22(1): 128-137. DOI: 10.11907/rjdk.221318
        摘要：针对目前大多数乒乓球机器人视觉系统只能提供乒乓球的位置信息而未考虑旋转，难以对旋转球进行精准预测的问题，提出一种基于高速视觉的乒乓球旋转速度实时测量方法。为解决高速旋转乒乓球转速测量问题，提出一种全新视觉系统方案，满足高速旋转球的转速测量要求；针对商标识别过程中未考虑商标的完整性问题，提出一种基于轮廓拼接的商标中心三维位置求解方法，减小商标中心的计算误差，提高旋转测量精度；根据商标中心在空间中的运动对乒乓球旋转进行估计。最后利用自制的旋转验证平台对该方法进行验证，实验结果表明所提出的方法能够实现高速旋转球的精确转速估计，在乒乓球低速旋转下也具有高精度的旋转测量结果。  
        关键词：乒乓球机器人;高速视觉;旋转速度;商标;轮廓拼接   
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        发布时间：2023-02-09
      • 邵必林,刘通,饶媛
        2023, 22(1): 138-144. DOI: 10.11907/rjdk.221143
        摘要：为了提高天然气负荷预测精度，针对不同时间段的天然气负荷周期性及非线性特点，提出一种相关向量机模型（RVM）和广义回归神经网络模型（GRNN）组合的优化模型。采用RVM对天然气负荷数据值数据进行初步建模，并用GRNN对RVM模型的残差进行非线性建模。将RVM模型、GRNN模型及RVM-GRNN组合模型对集中供热和非供热阶段的天然气负荷值分别进行预测，将组合模型分别与单一模型预测结果进行比较，并通过实际案例加以验证。实验结果表明，组合模型预测精度高于单一模型预测精度，在非供热阶段和集中供热阶段，组合模型的MAE、MSE、MAPE均小于单一模型，分别为0.155 8、0.047 2、0.041 6和0.959 7、1.660 3、0.027 9。除与自身单一模型进行比较外，将组合模型预测传统负荷预测模型进行比较，结果显示组合模型预测结果均优于传统预测模型。由此得出，RVM-GRNN组合模型能够捕捉天然气负荷值变化规律，满足天然气负荷预测要求，可为天然气输送及管网铺设提供依据。  
        关键词：RVM;GRNN;MAPE;天然气负荷预测;组合模型   
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      • 张陶,邬春学
        2023, 22(1): 145-151. DOI: 10.11907/rjdk.221111
        摘要：为了更好地检测家居场景下老年人的跌倒问题，提出一种基于多流卷积神经网络的跌倒事件检测模型。该模型在传统双流网络的基础上，添加一个新的融合流网络组成三支流网络架构。融合流以时间流和空间流所提取的时空特征为输入，经由多模态融合模块将对应层的时空特征融合，并将得到的所有时空融合特征再经融合模块融合得到的多级时空融合特征。最后将三支流的输出进行加权平均分数融合得到最终检测结果。实验结果表明，相比传统双流网络，该方法有更高的准确率、召回率和F1值，平均达到95.8%、91.3%和93.5%，证明了该方法的可行性。  
        关键词：跌倒检测;多流卷积神经网络;特征融合;深度学习   
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      • 扆雅欣,孙欣伊,谭红叶
        2023, 22(1): 152-157. DOI: 10.11907/rjdk.212747
        摘要：目前，阅读理解模型在一些数据集上已经达到甚至超越人类水平。但研究表明，模型很可能利用数据集偏见，不需要理解原文进行推理就能完成任务，导致模型泛化性下降。针对此问题，提出一种基于反事实推理的阅读理解去偏方法，在原始训练集上训练得到模型，并基于选项与问题构建反事实输入，提取模型捕捉到的偏见，最后结合模型的原始输出和反事实输出调整模型预测，实现偏见消除。在中英文代表性阅读理解数据集C3、Dream上开展充分实验，结果显示该方法在这两种数据集上的性能分别提升2.31%、1.21%，具有一定的消偏能力。  
        关键词：阅读理解;反事实推理;偏见提取;偏见消除   
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      • 王佳慧
        2023, 22(1): 158-164. DOI: 10.11907/rjdk.221974
        摘要：针对卷积神经网络（CNN）难以获取文本的全局特征，而双向长短期记忆网络（Bi-LSTM）没有考虑到局部特征对文本分类结果影响的问题，提出一种基于CNN与Bi-LSTM混合模型的中文文本分类方法。该方法将词作为文本表示的基本单元，在特征提取层构建了两条通道，分别使用CNN和Bi-LSTM提取文本的局部特征和全局特征，然后将局部特征和全局特征进行融合，生成包含丰富语义的特征向量，送入Softmax分类器中实现分类。实验结果表明，该方法能够有效地提升中文文本分类准确性。  
        关键词：卷积神经网络;双向长短期记忆网络;深度学习;文本分类;特征向量   
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        发布时间：2023-02-09

        计算机软件与理论

      • 陈天一,高丽萍
        2023, 22(1): 165-170. DOI: 10.11907/rjdk.221037
        摘要：目前，有关任务分配的研究主要集中于任务和工作者两种角色，通常假设任务都是同质的，忽略了任务需求和配送地点对任务分配的影响。为解决任务指定配送点附近工作者较少导致移动成本和执行时间过高的问题，提出一种基于贪心的延时匹配算法。一方面，利用任务等待时间获取更多优质工作者以提高分配效果；另一方面，通过自适应阈值和约束条件设置快速筛选匹配对以减小遍历规模并加快分配效率。最后，在不同参数分布下的模拟数据集和真实数据集上对所提出的算法开展实验分析，证明所该方法具有可行性和有效性。  
        关键词：空间众包;在线任务分配;移动成本;贪心算法   
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      • 张曦煌,蔡晶晶,柴志雷,奚智雯
        2023, 22(1): 171-175. DOI: 10.11907/rjdk.212720
        摘要：为满足频繁迭代的企业级Web应用的测试需求，提出一种基于SVM的Web自动化测试方法。该方法基于Selenium框架构建数据获取层、机器学习层、用例执行层3层架构，并以FPGA公有云平台的Web应用为研究对象对其前端页面功能进行自动化测试。实验结果表明，该系统能识别前端页面上Web元素所对应的测试用例，并且能够为新页面的Web元素选择适当的测试用例，预测准确率达到96.71%。所提方法对现有Web自动化测试方法具有一定的参考与借鉴意义。  
        关键词：Web自动化测试;SVM;Selenium框架;FPGA公有云平台   
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        发布时间：2023-02-09
      • 季俊飞,李凯峰
        2023, 22(1): 176-183. DOI: 10.11907/rjdk.221866
        摘要：为解决燃气弯管冲蚀失效问题，利用FLUENT仿真软件，采用DPM离散相模型、Forder壁面反弹模型及RNG k-ε湍流模型进行模拟仿真计算，并研究固体颗粒撞击点、冲击角度与冲蚀磨损区域间的规律。结果表明，颗粒含量、粒径、弯管角度、气体流速等影响因子中，气体流速以及颗粒含量对冲蚀率的影响较为显著，同时冲蚀严重区域受弯管角度与气体流速影响较大。  
        关键词：管道弯头;多相流;数值模拟;冲蚀磨损   
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        发布时间：2023-02-09
      • 周竹连,周珍胜,冯乐,汤华椿,吴磊,谭棉
        2023, 22(1): 184-190. DOI: 10.11907/rjdk.222381
        摘要：模拟退火算法由于算法结构简单而被广泛应用于组合优化领域，但关于算法计算时间分析的研究成果较少。因此，针对模拟退火算法计算时间分析问题，给出模拟退火算法的随机过程模型，该模型能够刻画算法计算时间。以随机过程模型为基础，建立模拟退火算法的平均增益模型，该模型能够估算模拟退火算法的期望首达时间上界。为验证该方法的可行性，求解模拟退火算法在线性函数上的期望首达时间，针对不同变异算子得到线性函数的时间上界闭合表达式。理论分析与实验结果表明，该方法可刻画模拟退火算法的期望首达时间上界，为模拟退火算法计算时间分析提供了一种新思路。  
        关键词：模拟退火算法;平均增益;首达时间;进化算法;计算时间   
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        发布时间：2023-02-09

        大数据与信息处理

      • 刘宏,郭芊,陈谏滔,张锦
        2023, 22(1): 191-198. DOI: 10.11907/rjdk.221045
        摘要：交通运行监测调度中心（TOCC）是一个城市的交通智慧大脑，汇集了交通领域的海量数据。由于长沙各部门之间没有统一的数据元标准来指导与规范其建设，导致交通数据面临数据不规范、数据难以融合、利用率不高等问题。基于此，结合长沙市交通数据的实际情况，首先针对数据元属性进行说明，在数据元编码属性中将交通相关业务领域分成四大类；其次提出针对长沙市交通数据的数据元构建方法，并基于数据元的网状结构特点，对业务流程采用深度优先算法、对用户视图采用广度优先算法提取全而不重的数据元；最后根据业务领域的业务重点与中心要素构建简洁的数据元框架表。开展交通数据元标准研究，保障交通数据交互质量，有利于促进数据整合、提高数据利用率，进而更好地服务于交通运行监测调度中心。  
        关键词：TOCC;数据元;标准化;智慧交通   
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        发布时间：2023-02-09
      • 刘恩博,顾春华
        2023, 22(1): 199-203. DOI: 10.11907/rjdk.212742
        摘要：基于矩阵分解的协同过滤推荐算法能够挖掘用户偏好和隐含特征，但算法仅利用用户—项目评分矩阵，没有考虑实体之间的语义相似度。为了解决以上问题，提出一种融合用户偏好与语义相似度的推荐算法，首先采用知识图谱表示学习方法，将实体与关系的语义数据嵌入到低维的语义空间，计算实体之间的语义相似度；然后在矩阵分解模型的目标函数中融合实体的语义相似度；最后将算法在公开电影数据集上进行测试。实验结果表明，该算法的推荐性能优于对比算法，推荐评价指标准确率、召回率、F1值平均提升了9.25%、5.54%、8.7%，弥补了传统推荐算法存在的不足，提升了推荐效果。  
        关键词：推荐算法;语义相似度;表示学习;知识图谱   
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        发布时间：2023-02-09
      • 王海波
        2023, 22(1): 204-209. DOI: 10.11907/rjdk.222223
        摘要：反洗钱数据分析是提升金融行业安全性的重要技术之一。在互联网和大数据高速发展的冲击下，业内亟需形成对公客户的全维度视图，但传统反洗钱手段往往缺乏深度挖掘有价值客户信息的数据处理技术以识别和对抗风险。解决该问题的利器之一是通过搭建金融知识图谱平台，为该行业各业务部门赋能。针对此需求，设计基于知识图谱开发反洗钱软件的动因和框架，给出反洗钱软件设计关键技术，并进行软件使用案例分析与对比。应用案例表明，该软件识别率高，可为利用大数据实现反洗钱主动性预警和防控软件升级提供一定技术支持。  
        关键词：知识图谱;反洗钱软件;人工智能;数据关联   
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        发布时间：2023-02-09

        图形图像处理

      • 姚杰,侯至群,朱大明,阮理念,付志涛
        2023, 22(1): 210-216. DOI: 10.11907/rjdk.221136
        摘要：为提高多光谱和全色图像的融合效果，提出一种基于各向异性梯度域引导滤波器和自适应脉冲耦合神经网络的非下采样剪切波变换NSST域图像的融合方法。首先，将MS图像从RGB转换为YUV颜色空间，并对亮度分量Y和PAN图像进行NSST多尺度分解。其次，对于低频子带，将PAN低频子带作为引导图，采用AnisGGF对Y分量的低频子带注入空间信息；对于高频子带，引入由方差确定链接强度的PAPCNN融合策略。最后，进行逆NSST和YUV变换获得融合图像。在GeoEye、GF-2和GF-6卫星图像上与4种传统方法进行比较实验的结果表明，所提方法的空间细节保持和光谱信息保真能力更强，平均性能相较于SE、NSCT-PCNN、ISCM和GF分别提高68.24%、25.8%、22.05%和12.28%。该方法可为图像融合领域提供新的解决方法，能显著提高图像融合效果。  
        关键词：图像融合;非下采样剪切波变换;引导滤波;脉冲耦合神经网络;各向异性   
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        发布时间：2023-02-09
      • 祁自建,聂亚杰,张嘉伟
        2023, 22(1): 217-223. DOI: 10.11907/rjdk.222167
        摘要：针对生成对抗网络在鱼眼图像校正过程中由于跳跃连接带来的误差和解码器负担过重问题，提出一种结合生成对抗网络和鱼眼校正参数预测网络的算法。该算法通过在模型的生成网络中添加鱼眼校正参数预测模块，将生成网络编码器的输出作为预测网络的输入，然后将预测的参数嵌入到生成网络的解码器中，用其指导鱼眼图像解码过程，以此减少跳跃连接带来的误差损失和解码器负担，提高模型校正鱼眼图像质量。实验结果表明，在鱼眼图像数据集上，校正图像与背景图像的峰值信噪比（PSNR）达到28.039，相比之前的方法提升了9.5%，结构相似度（SSIM）达到0.875，相比之前的方法提升了7.5%。  
        关键词：生成对抗网络;鱼眼图像;图像校正;全卷积神经网络   
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        发布时间：2023-02-09
      • 王告
        2023, 22(1): 224-228. DOI: 10.11907/rjdk.221063
        摘要：在工业废水处理过程中，污泥沉降比检测对于污水处理效果起至关重要的作用，而传统的污泥沉降比检测以人工为主，工作量大且不可控，会对结果会造成不可预计的误差。提出一种基于改进的LeNet-5神经网络的污泥沉降比检测方法，训练之前先对目标进行颜色阈值判定，并在训练过程中提出一种轻量化特征重用网络模和正则分类器模式消除训练过程中Label-dropout的边缘效应，最后根据输出结果借助客户端/服务器（C/S结构）模式搭建整个系统。实验结果表明，改进后的神经网络对测试集的准确率高达96%以上，远高于传统神经网络和人工方法，而且改进后的神经网络更适用于小样本数据集的分类识别，极大提高了准确率和效率。  
        关键词：污泥沉降;LeNet-5;污水处理;C/S结构;Label-dropout;正则分类器   
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        发布时间：2023-02-09
      • 李丹妮,栾静,穆金庆
        2023, 22(1): 229-235. DOI: 10.11907/rjdk.221217
        摘要：针对小目标检测发展缓慢、检测效果差以及公共场所吸烟防控效果差等问题，提出一种基于YOLOv5算法融合SENet注意力机制的香烟目标检测模型。该模型首先在主干网络Backbone中加入Squeeze-and-Excitation Networks（SENet）注意力机制，SENet采用了一种全新的特征重标定策略，通过自学习的方式自动获取每个特征通道的权重，增大香烟目标重要特征通道的权重值。其次使用CIoU作为定位框回归损失函数，归一化中心点距离和纵横比快速实现真实框和预测框的匹配。将YOLOv5和改进后的模型在自建数据集做对比实验，结果表明，该模型精准率达到0.85，召回率达到0.75，F1达到0.797，平均精度均值（mAP）达到0.81。与其他目标检测领域的主流模型比较，检测性能有了提升。  
        关键词：香烟目标检测;YOLOv5;SEnet注意力机制;CIoU   
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        发布时间：2023-02-09

        研究综述

      • 范缜,都云程,施水才
        2023, 22(1): 236-242. DOI: 10.11907/rjdk.212733
        摘要：无监督学习文本聚类技术是自然语言处理领域的一个重要分支，在实践中被广泛应用。为使该技术对文本聚类技术产生引领作用，首先对文本聚类流程、聚类评价指标及数据集进行详细阐述，然后对文本聚类算法进行分类说明和比较，最后对文本聚类技术进行总结与展望。通过对当前文本聚类技术的归纳总结，融合深度学习方法后的最新研究成果，以期为深入研究该领域提供参考与借鉴。  
        关键词：无监督学习;文本聚类;深度学习;聚类算法   
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      • 万岩,史书扬
        2023, 22(1): 243-248. DOI: 10.11907/rjdk.221691
        摘要：随着算法技术更新迭代与大数据技术的广泛应用，算法偏见问题逐渐引起学术界与社会关注。为探究该问题的研究进展与发展现状，运用文献计量方法，以Web of Science核心数据库中相关英文文献为研究对象，通过聚类分析，梳理该领域的基础知识与研究前沿，整合出当前研究的热点问题。同时，根据现有文献分析结果构建当前国外对算法偏见这一主题研究的整体思路与框架，并在此基础上对算法中现存的偏见进行分类，以分析各类别偏见的来源与可行的纠偏方法，以期为算法偏见研究提供参考与借鉴。  
        关键词：算法偏见;CiteSpace;知识基础;研究前沿;偏见来源;偏见纠正   
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      • 王文龙,施伟斌,张书毓,荣佳乐
        2023, 22(1): 249-252. DOI: 10.11907/rjdk.221246
        摘要：由于2.4GHz频段存在大量不同协议的无线设备，且不同协议间的编码方式、传输速率、功率并不统一，容易导致设备间发生网间干扰（CTI）问题。为此，在复杂的网络环境下，识别干扰并提高设备抗干扰能力便成为无线网络的研究热点。首先，概括频段内不同技术的特点，并分析CTI产生的原因。其次，对干扰识别、避免方法进行分析。最后，对当前无线传感器网络干扰问题所面临的问题进行总结。以期为无线传感器网络干扰问题提供参考。  
        关键词：无线传感器网络;网间干扰;干扰识别;干扰避免;干扰共存   
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