最新刊期
      2023 年 第 22 卷 3 期

        专题：数字科技

      • 郭红建,吴素萱
        2023, 22(3): 1-9. DOI: 10.11907/rjdk.222418
        摘要：数字化环境下，多源异构的海量数据给投资审计数据标准化带来了新的挑战，进一步加大了数据采集、清理、转换、利用的难度，严重影响投资审计质量。如何推进投资审计实务与大数据技术融合发展，加大数据资源集中管理力度，构建统一共享的审计数据综合治理框架，实现覆盖数据治理全过程的可视化、智能化审计模式，成为当前投资审计数据治理的主要发展方向。针对投资审计数据治理现存痛点，探究人工智能和机器人流程自动化技术在审计数据治理全生命周期中的应用模式，以期促进审计数据资源归集、提高审计数据标准化程度、创新审计数据融合分析与共享交换机制，为实现数据治理流程自动化提供新思路。  
        关键词：数据治理;投资审计;机器人流程自动化;人工智能   
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        发布时间：2023-04-18
      • 廖雪超,马亚文
        2023, 22(3): 10-17. DOI: 10.11907/rjdk.222471
        摘要：建筑能耗预测在建筑能源管理、节能和故障诊断等方面发挥着重要作用，而建筑能耗数据之间存在非线性和离群值点，导致能耗预测精度降低。为解决以上问题，提出基于特征提取、聚类和改进LGBM的MRGALnet建筑能耗预测模型。首先通过MI+RFE二次特征选择算法筛选出对建筑能耗影响最大的特征子集，然后利用GMM高斯混合模型算法将能耗特性相似的建筑进行归类，并采用LGBM模型对每个聚类的能耗数据进行预测，进一步设计自适应损失函数以改进LGBM的预测性能。通过对比实验可知，MI+RFE特征选择算法能有效去除冗余特征，GMM聚类方法则能对原始数据进行合理的聚类划分，而ALGBM模型可根据不同聚类的能耗数据自适应地确定损失函数超参数，以提高模型预测性能，综合以上算法的MRGALnet模型能够进一步提升预测精度和收敛速度。  
        关键词：建筑能耗预测;特征选择;聚类;轻量级梯度提升机;自适应损失函数   
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      • 管文白,房笑宇,夏彬
        2023, 22(3): 18-26. DOI: 10.11907/rjdk.222490
        摘要：大数据技术发展产生的海量数据急需一种可靠的数据存储方法，现有的主动故障预测方法相比被动容错机制可取得更好的效果，但是故障硬盘预测领域仍有一些问题亟待解决。当前的故障硬盘预测方法大多是离线的，通过滑动窗口将硬盘数据切分为样本，使用欠采样或过采样解决样本不平衡问题。然而，硬盘数据的分布会随时间变化，下采样可能会丢失一些有用特征，过采样可能会导致训练过拟合，该样本使用方式也忽略了样本之间的时间相关性。为了解决这些问题，将存储系统中硬盘的整个运行维护过程视为一个顺序决策过程，使用深度强化学习DQN算法求解。在强化学习语境下，样本不平衡问题转化为稀疏奖励问题。通过奖励塑造及探索机制解决稀疏奖励问题，在模型部署后利用经验回放实现模型在线学习。在开源数据集BackBlaze上的实验验证了该方法的有效性。  
        关键词：硬盘故障;故障预测;深度强化学习;DQN算法;奖励塑造   
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      • 曹科研,张鑫烨,王明龙,金曦
        2023, 22(3): 27-35. DOI: 10.11907/rjdk.221863
        摘要：城市由具有不同混合功能分布（形态）的区域构成，一个区域的功能结构可能包括学区、住宅区等多种成分，了解城市形态对城市的规划和治理具有重要作用。针对以往研究没有深度结合区域静态结构与动态特征的问题，提出一种新的城市形态量化方法，借助主题建模思想，将结构化签到模式视为区域的文档，区域间静态结构（包括区域内的兴趣点类别、消费成本以及服务满意度）的相似性视为文档间链接，区域形态视为主题。该方法使用最小生成树对城市进行区域划分，由基于模糊C-均值的算法度量区域间的静态相似性，利用关系主题模型（RTM），深入结合兴趣点静态信息，揭示人类社会活动与城市形态的动态内在联系，得到城市各区域混合功能分布。在纽约真实数据集上进行校验，实验结果表明，与现有模型相比，所提出的方法结果误差更小、效果更优。  
        关键词：城市形态;数据挖掘;机器学习;兴趣点;签到数据   
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      • 赵佳媛,卢中玉,刘鑫宇,徐鹏,孟宇龙
        2023, 22(3): 36-41. DOI: 10.11907/rjdk.221777
        摘要：针对知识库知识检索优化过程中的数据冗余及效率较低问题，提出一种基于改进随机森林的知识检索优化算法，以提高知识检索优化效率。该算法采用互信息加权，并结合粒子群算法依据决策树的相关性及评价精度确定决策树权重，以优化随机森林的结构，最终获得耦合度更小且评价精度更高的算法模型。实验表明，该算法知识检索质量的NDCG指标平均提升了14.25%，平均评价精度指标MAP则提升了13.75%，表明该算法能提升检索质量，可用于解决检索结果优化效率和精度低的问题。  
        关键词：随机森林;知识检索;知识库;优化算法;搜索排序;互信息   
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      • 刘书刚,杜昊东,张林坤,荆雯,朱荣杰
        2023, 22(3): 42-47. DOI: 10.11907/rjdk.221795
        摘要：针对现有算法在交通场景下对于车辆行人等目标检测精度不足、检测速度较慢的问题，在YOLOv4中使用 MobileNetV3 结构替换 YOLOv4 的主干特征提取网络，通过 MobileNetV3 中的深度可分离卷积大幅降低主干网络参数量，并将SPP结构使用跨阶段局部网络结构进行改造，消除信息冗余现象。最后在网络结构中加入注意力模块CBAM，提升检测精度。通过在UA-DETRAC数据集上进行实验，该方法平均检测精度达到92.6%，相较于YOLOv4，在模型大小下降24%的情况下，平均检测精度提升1.7%，平均漏检率降低11%，召回率提升1.6%，结果显示该算法在优化交通场景目标检测上具有可行性。  
        关键词：目标检测;轻量化结构;注意力机制;跨阶段网络;特征提取   
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      • 沈静秋,王旭辉,吕魁
        2023, 22(3): 48-54. DOI: 10.11907/rjdk.221986
        摘要：新发展格局的核心要义在于以国内大循环为主体、国内国际双循环相互促进，推进国家治理体系和治理能力现代化，要求加强数据技术新基建以及数字化发展与应用，促进数字社会与数字政府建设。近年来，政务大数据应用信息化项目建设的数量与规模呈现爆发式增长，但一般属于高投入、长周期、高风险项目，能否取得预期应用成效已成为各级政府必须关注的问题。为此，在分析“十四五”规划提出构建新发展格局的要求与“后新运动”理论背景下数字时代治理的特点基础上，提出政务大数据应用项目绩效审计的必要性，分析大数据应用项目相较于一般政务信息化项目的独特之处，提出政务大数据应用项目绩效审计的新视角，构建基于“流程—指标”的二维监督模式，为大数据应用项目绩效审计提供了一般性思路。  
        关键词：新发展格局;后新运动;数字治理;大数据应用项目;绩效审计;数字科技   
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      • 陈剑飞,黄华,盛华,王云霄,程兴防,赵丽娜
        2023, 22(3): 55-61. DOI: 10.11907/rjdk.222409
        摘要：基于深度学习的网络攻击检测方法以其强大的特征表示及提取能力得到了迅速发展。然而，传统欧氏空间中的深度学习网络攻击检测模型无法有效捕获具有复杂调用关系的网络拓扑结构。为高效建模网络攻击图中潜在的数据模式，提高网络攻击检测的准确性，提出一种基于双曲率黎曼流体的网络攻击检测模型。与现有方法不同的是，该模型将传统欧氏空间中的网络攻击检测模型迁移到异质化非欧式表示空间中，利用曲率黎曼几何空间所具备的大规模层次性和环形图结构模式建模能力，获取高质量的攻击图表示向量，进而提高网络攻击检测准确性。实验结果表明，基于双曲率黎曼流体的网络攻击检测模型Precision、Recall、F1-score分别为0.963、0.964、0.964，能够对网络攻击行为进行有效分析与检测。  
        关键词：网络安全;攻击检测;黎曼流体;曲率空间;神经网络   
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      • 戴俭,唐勇,张婷婷,李云天,许云飞,张卫丰
        2023, 22(3): 62-67. DOI: 10.11907/rjdk.221613
        摘要：目前对于应用层DDoS攻击的检测已经取得一定进展，但这类方法往往只能针对一种或几种特定类型的攻击，无法适应应用层中复杂多变的混合攻击。针对应用层DDoS攻击检测方法存在的不足，提出一种基于RF-SVM模型的应用层DDoS攻击检测方法。首先通过随机森林特征重要性算法评估混合攻击下具体特征的重要性，再根据FDRCA算法进行特征降维，最后通过SVM分类器进行分类。经过实验验证，RF-SVM模型能够适应应用层中复杂多变的混合攻击，通过与BP算法、单一SVM算法和HsMM算法比较，能够验证RF-SVM模型拥有较高的检测率和较好的混合攻击适应性。  
        关键词：分布式拒绝服务;支持向量机模型;随机森林;特征重要性评估   
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      • 李诚祥,刘自聃,宋泽,谢夏,黄小欧,谷阳
        2023, 22(3): 68-77. DOI: 10.11907/rjdk.221646
        摘要：随着生物、光电等仿生相关学科的发展，仿生学的研究领域正在逐步扩展，仿生研究者对仿生知识预测等应用需求也在增加。然而，仿生学各领域间缺乏知识共享与技术复用，已成为仿生发展的阻碍，因此需要应对仿生领域知识管理需求，降低仿生研究的复杂度。为此，在分析、调研仿生数据特点与知识图谱技术后，针对仿生领域特点设计核心构建步骤，提出仿生领域知识图谱的构建框架。实验表明，该知识图谱构建流程的模型具有优良性能，证明了仿生知识图谱可集成、表示和管理仿生技术，能适应仿生领域的任务场景。  
        关键词：仿生;知识图谱;实体;生物学   
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        发布时间：2023-04-18
      • 孙昊,秦健豪,李文沛,石慧
        2023, 22(3): 78-88. DOI: 10.11907/rjdk.222210
        摘要：云存储等技术在给人们生活带来便利的同时，也给隐私安全带来了巨大隐患。可逆信息隐藏技术广泛应用于保护用户云服务器端数据安全。针对云环境中医学图像易遭受攻击的问题，提出一种基于秘密共享和多隐藏器的对比度增强的医学图像可逆信息隐藏算法。该算法首先通过对图像进行直方图拉伸实现对比度增强，提高了嵌入容量和图像质量；然后利用不同的直方图嵌入方法将隐私数据分别隐藏到医学图像ROI/RONI区域中；最后使用秘密共享技术将图像加密成与其大小相同的多个不同加密图像，并将它们分别发送给多个不同数据隐藏器进行隐藏，即使某些数据隐藏器受到攻击或发生背叛，也可以从剩余数据隐藏器中收集足够数量的标记加密图像来恢复原始图像。实验结果表明，与相关算法相比，所提算法嵌入率最高提升了568.56%，最低也提高了33.39%；加密过后的Share图像相关性低至0.001 2；含密图像的RCE、PSNR、SSIM和NC的平均值分别高达0.524 5、30.08、0.949 1和0.999 6。与相关算法相比，该算法在综合性能方面有明显优势。  
        关键词：可逆信息隐藏;秘密共享;加密图像;隐私保护   
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      • 史爱武,武俊,罗干,黄河
        2023, 22(3): 89-95. DOI: 10.11907/rjdk.222390
        摘要：云资源预测能够增强数据中心的超前部署能力，但云资源的负载时间序列具有非周期性和周期性的变化模式，以及高度非线性且不稳定的特点。为准确分析云资源的负载变化，提高云资源中CPU负载的预测性能，提出一种基于分解—预测的组合模型。该模型在分解部分，为自适应获得较为平稳的多个分量，基于变分模态分解对原有时间序列进行分解，并提出将最小化样本熵作为鲸鱼优化算法的目标函数，代理搜索变分模态分解关键参数。在此基础上计算分量方差贡献度和相关系数，分别对高频和低频分量中的干扰分量进行剔除。在预测部分采用一维卷积层进行特征提取，利用BiGRU对序列的前后特征以及时间依赖关系进行学习；最后加入注意力机制层，以得到更为准确的预测结果。在阿里公开数据集上进行实验，发现与GRU、CNN-BiLSTM、GRU-LSTM和WVMD-BCGRU模型相比，所提模型的均方根误差分别下降了20%、14%、7%和3%，具有更高的预测精度和更为稳定的预测性能。  
        关键词：云资源负载预测;变分模态分解;注意力机制;门控循环单元;鲸鱼优化算法;样本熵   
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        发布时间：2023-04-18

        人工智能

      • 马新娜,赵尚军,栾浩楠,刘心茹,牛天云
        2023, 22(3): 96-102. DOI: 10.11907/rjdk.221941
        摘要：为解决滚动轴承在不同转速、动载荷等变工况下故障诊断精度低的问题，基于已有时间卷积网络（TCN）提出多路时间卷积网络（MTCN）获得不同感受野下的振动信号特征，从而提高滚动轴承故障诊断准确率。首先，该网络使用了三路TCN网络，其中两路为原始振动信号输入到不同膨胀尺度的TCN网络，另一路将提取的时域特征输入TCN网络。然后，将三路特征进行拼接后输入全连接层中通过Softmax进行多分类。实验表明，在含有多种转速、动载荷等工况的数据集中，MTCN的滚动轴承故障诊断准确率可达到97.19%，相较于长短期记忆网络（LSTM）和一维卷积的AlexNet准确率更高。  
        关键词：深度学习;多路时间卷积网络;动载荷;滚动轴承;故障诊断   
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      • 尹梓名,沈达聪,束翌俊,杨自逸,龚伟
        2023, 22(3): 103-111. DOI: 10.11907/rjdk.222512
        摘要：针对目前尚未有研究使用深度学习方法将胆囊癌影像、放射组学特征和肿瘤标志物等实验室检查数据融合应用于胆囊癌诊断的问题，提出一种跨模态特征融合的胆囊癌诊断模型。首先利用3D U-net网络进行胆囊区域分割并提取放射组学特征，使用三维卷积神经网络提取医学影像深度特征，再将这两者与实验室检查数据进行特征融合，将融合结果作为分类器的输入进行胆囊癌诊断。实验结果表明，该方法在分类准确率、特异度、灵敏度、精确率上相比最优的单类特征模型分别提高16.67%、12.62%、11.54%和13.14%。同5种常见的影像分类模型比较，其在准确率、特异度和精确率上均至少提高10.00%、25.00%和13.33%，由此得出该方法在胆囊癌诊断上具有更好的准确率与可靠性。  
        关键词：胆囊癌;跨模态特征融合;3D U-net;放射组学;三维卷积神经网络;实验室检查数据   
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      • 邵想想,胡孔法,戴彩艳
        2023, 22(3): 112-117. DOI: 10.11907/rjdk.222460
        摘要：构建名老中医诊治肺癌的知识图谱在关联、表达、挖掘、利用相关知识方面具有显著优势，然而肺癌病例记录分散，隐性知识众多，同时也还有丰富的关系知识。为解决这一问题，使用RED-GNN模型，以知识图谱为根据推断现有事实，深入挖掘图谱中的隐含知识。该模型首先利用关系路径，引入identity关系，将图中得到的路径增强至同一长度；然后将所有路径进行堆叠，利用动态规划的方式一次性建模所有共有相同头实体的关系子图；最后使用一个依赖查询的注意机制选择高度关联的边缘。实验结果表明，该模型的MRR、Hits@1和Hits@10分别为76.2%、68.53%和92.04%，能有效推理出新的知识，可以实现肺癌知识图谱的信息挖掘，达到完善肺癌诊疗知识图谱的目的。  
        关键词：知识图谱;肺癌;图神经网络;知识推理   
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      • 李君,倪晓军
        2023, 22(3): 118-124. DOI: 10.11907/rjdk.222429
        摘要：知识图谱在推荐领域得到了广泛关注，通常被用来作为辅助信息嵌入到推荐模型中，以更好地缓解传统推荐算法数据稀疏和冷启动问题。但是部分模型的输入向量较为稀疏，也没有充分挖掘用户与物品之间的特征交互，进而影响模型性能。因此，提出一种基于 FGCNN 与 MKR 的融合注意力机制的知识图谱推荐模型（BAKR）。首先，利用 FGCNN 的 Feature Generation 模块提取用户和物品的特征向量；其次，使用知识图谱获取实体之间的依赖关系，将隐含的辅助信息嵌入到模型中，再通过注意力机制重新分配用户的偏好权重值，进而更好地协助推荐任务，提高推荐性能；最后，在 MovieLens-1M 数据集和Book-Crossing数据集上进行仿真实验。结果证明，该模型可显著提升推荐的准确率。  
        关键词：推荐模型;知识图谱;注意力机制   
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      • 俞艺文,施水才,王洪俊
        2023, 22(3): 125-133. DOI: 10.11907/rjdk.221353
        摘要：目前，基于编码器—解码器框架图像描述模型在编码阶段未考虑同一个单词在不同语句中的差异，在解码阶段未考虑语言序列的层级结构。为解决该问题，基于深度学习对图像描述进行研究，充分利用图像的视觉特征与参考语句的文本信息，设计了基于Bert词向量和有序记忆网络的图像描述模型。该模型采用编码器—解码器框架，编码器负责获取图像和参考文本的信息，解码器负责输出预测的文本。编码器利用Inception-v4网络与通道注意力和空间注意力机制（CBAM）相结合的方式获取图像特征，利用Bert模型对参考文本进行向量化获取参考文本的信息。将获取到的视觉特征和文本信息输入到解码器中，使用具有良好决策能力的策略网络与价值网络为解码器提供指导，通过与自适应注意力相结合的有序记忆网络（ON-LSTM）生成最终的图像描述语句。该模型在MS COCO Caption2014数据集中相对于基础模型在BLEU-1、BLEU-4、CIDEr和Meteor上分别提高了0.7%、1.1%、0.6%和0.7%，是一种有效的图像描述模型。  
        关键词：BERT;有序记忆网络;图像描述;深度学习   
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        计算机软件与理论

      • 张晓鹏,秦亮曦
        2023, 22(3): 134-140. DOI: 10.11907/rjdk.221372
        摘要：为解决算术优化算法收敛速度较慢、不易寻找局部最优值的问题，提出一种优化候选解更新策略改进的算术优化算法IAOA。首先，将算术优化算法中每个候选解每一维度值的更新策略改为乘除或加减操作。其次，优化算法候选解的位置更新策略以增加全局勘探能力和候选解多样性，使算法寻找更优值。经过21个基准函数的仿真实验表明，相较于樽海鞘群算法、灰狼优化算法、阿基米德优化算法和算术优化算法，IAOA算法在11个基准函数中取得最优值，并在多数基准函数上具有更快的收敛速度，可为解决算术优化算法提供新的思路。  
        关键词：算术优化算法;群体智能优化算法;超参数优化;收敛速度;更新策略   
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        发布时间：2023-04-18
      • 彭程,李航,杨芳,李杨龙
        2023, 22(3): 141-146. DOI: 10.11907/rjdk.221404
        摘要：为满足运动目标的多种轨迹模拟需求，提出四绳索三自由度平面并联机构工作空间求解和参数优化方法。首先，分析机构的结构特点建立静力学模型，基于正交补方法求解定姿态下力旋量可行工作空间。然后，研究结构参数对机构工作空间大小的影响，采用改进权重粒子群算法进行优化。最后，比较分析优化前后的工作空间大小。实验结果表明，优化后机构构型的工作空间位姿点个数相较于优化前增加27.5%，可为机构工作空间优化提供新的解决方案。  
        关键词：绳牵引并联机构;运动目标模拟;工作空间;正交补;粒子群优化算法;参数优化;并联机器人   
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      • 张浩天
        2023, 22(3): 147-152. DOI: 10.11907/rjdk.221369
        摘要：为探究联网车辆对整体道路通行能力产生的影响，基于联网自动车辆（CAV）与联网人工驾驶车辆（CHV）构成的混行交通流特性，分析混合车流在共用车道上行驶存在的8种车辆行驶类型与空间分布比例，以此推导混有不同类型联网车队在共用车道上的混行交通流基本图模型。通过改变推导式中CAV渗透率、右转概率、车辆队列最大规模的值，以平均延误时间与平均油耗量综合评估混合车流在共用车道上的通行能力。仿真结果表明，在正常车流密度与高车流密度环境下，随着CAV渗透率增加，车辆通行能力和油耗经济性不断上升，当右转车辆概率大于40%时，需考虑增设专用右转车道提高交通流性能，可为研究车联网车辆道路试验提供参考与借鉴。  
        关键词：混合交通流;车辆队列;共用车道;敏感性分析   
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      • 杨昊宇,张春富,杨佳武,王鹏,谈格,彭华伟,许杰
        2023, 22(3): 153-156. DOI: 10.11907/rjdk.222011
        摘要：在SLIC算法聚类分割过程中，因像素标记冗余更新导致算法耗时较长。为解决上述问题，提出基于凸包的SLIC超像素分割算法。该算法首先根据图像网格的灰度特征，利用阈值标记筛选出目标区域；其次，利用凸包算法构建图像凸包，并以其结构特征确定初始聚类中心；最后，基于初始聚类中心对目标区域使用SLIC算法完成图像分割。在MATLAB环境下分别对该算法与3种相关算法进行对比测试，实验结果表明，该算法能够有效提高算法运行效率，并具有较好的分割质量。  
        关键词：SLIC算法;超像素;凸包;聚类分割   
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      • 丁宁
        2023, 22(3): 157-161. DOI: 10.11907/rjdk.221226
        摘要：地震监测预警系统中采用压缩感知技术可极大地减少资源占用。测量矩阵是压缩感知技术实现的关键一步，同时影响着硬件实现方式和信号重构效果，因此构造一种易于硬件实现且重构效果好的测量矩阵是必要的。针对随机性测量矩阵的重构不确定性以及硬件实现复杂的问题，设计一种应用于强震信号的压缩感知测量矩阵，该测量矩阵由改进的Logistic混沌系统映射的Logistic混沌伪随机序列构造。设计的Logistic混沌序列测量矩阵满足信号重构条件，仿真结果表明，与随机性测量矩阵相比，该测量矩阵的重构误差值降低，耗时减少，消除了重构不确定性且易于硬件物理实现，具有较高的实用价值。  
        关键词：地震监测预警;压缩感知;测量矩阵;混沌系统;强震信号   
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        发布时间：2023-04-18

        图形图像处理

      • 陈丽绵,张利,王蓓,蔡宇佳,许丽
        2023, 22(3): 162-167. DOI: 10.11907/rjdk.222119
        摘要：射电干涉阵列的天线数目有限，不能在傅里叶空间中获取完整的天空图像信息，使得通过对测量数据进行傅里叶反变换得到的重构图像中出现伪影，造成射电源的细节模糊不清。为进一步提升图像重建质量，采用一种基于残差条件生成对抗网络的射电图像复原方案，并将其应用于SKA模拟数据。模型通过优化训练后能够从欠采样下的退化图像中恢复原始图像。实验结果表明，与常用的射电图像洁化算法相比，该深度学习算法在图像指标PSNR和SSIM上均有显著提升，能够更好地恢复天体的亮度分布图。  
        关键词：干涉成像;图像重建;SKA图像复原;射电观测;条件生成对抗网络;残差网络   
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      • 普新铭,甘淑,袁希平,和文斌
        2023, 22(3): 168-173. DOI: 10.11907/rjdk.221471
        摘要：不同平台所搭载的三维激光扫描仪适用于不同场景，具有不同的特性。为研究手持三维激光扫描仪（HLS）与地面三维激光扫描仪（TLS）在建筑物数据采集应用相关方面的差异，实验以一座高约8m的雕塑建筑为对象，分别采用这两种仪器对其进行扫描数据采集。通过点云数据预处理与表面模型重建，获取建筑物3D模型，并完成建筑物的点云切片与边长提取。实证研究得出，HLS采集数据时间效率优势显著，相比设站扫描可节约83%时间，同时还可获得更丰富的点云数据；TLS采集的数据质量相对要高，粗糙度均值总体要低，细节表达更优；与建筑物实测边长进行比较，利用两种扫描仪所构建3D模型测量得出的边长均具有较高精度的相关一致性。此次研究成果对不同场景要求下的建筑物点云数据采集与建模，以及具体选择何种平台的三维激光扫描仪进行应用，可提供相关技术性能参考。  
        关键词：地面三维激光扫描仪;手持三维激光扫描仪;3D建模;SLAM   
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      • 吕佳辉,刘欣昕,张洪瑞,杨永鹏,杨真真
        2023, 22(3): 174-178. DOI: 10.11907/rjdk.221375
        摘要：针对传统鲁棒主成分分析（RPCA）秩函数和稀疏度函数逼近程度不够高的问题，给出一种新的基于分数范数与最小最大凹罚（MCP）函数的运动目标检测算法。首先通过分数范数与最小最大凹罚函数分别逼近秩函数和稀疏度函数，以实现对低秩部分和稀疏部分的更佳逼近，从而提取出更优的运动目标；然后使用交替方向乘子法（ADMM）求解提出的算法；最后为了体现该算法的优势，通过仿真实验得到其平均F-measure值为0.695 76。与其他鲁棒主成分分析算法相比，该算法的运动目标检测效果更好，相较于性能最好的对比算法Godec的F-measure值大约提高了17%。  
        关键词：非凸鲁棒主成分分析;最小最大凹罚;分数范数;交替方向乘子法;运动目标检测   
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      • 李殷昊,李莹,王凯彬,何自芬
        2023, 22(3): 179-183. DOI: 10.11907/rjdk.221366
        摘要：针对品检机上的烟标缺陷检测算法进行改进，根据烟标缺陷检测固有特性，融合目标检测算法，提高烟标缺陷检测精度，实现传统烟标缺陷检测算法不能实现的实时缺陷分类。用改进后的Faster-RCNN代替传统的模版匹配，对CCD线阵相机采集到的4K烟标图像进行烟标缺陷检测，通过加入特征图金字塔网络FPN，烟标缺陷检测准确率上升1.4%。在FPN中使用内卷卷积，对比不同大小内卷卷积核的烟标缺陷检测精度发现，使用5×5的内卷卷积核的烟标缺陷检测精度提升最大，达1%，且使用内卷卷积模型的单张烟标检测时间未增加。最后通过迁移学习使烟标缺陷检测精度进一步提升，达97.9%。结果表明，所提算法能够实现烟标缺陷检测定位和分类，且具有较高准确率。  
        关键词：图像处理;CCD线阵相机;烟标缺陷检测;内卷卷积   
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      • 鹿志旭,朱志浩,郭毓,高直
        2023, 22(3): 184-188. DOI: 10.11907/rjdk.221611
        摘要：针对SURF算法在图像匹配过程中存在运算时间长、匹配正确率低等问题，采用DAISY描述符与RANSAC算法优化加速鲁棒特征（SURF），提出一种基于改进SURF特征点的图像匹配方法。首先，利用DAISY描述符结构简单、复杂程度低、匹配精度较高等特点，在SURF算法特征点检测的基础上采用DAISY特征描述符替换SURF特征描述算子，并采用RANSAC算法删除误匹配点。实验表明，在图像模糊、角度旋转、光照变化、JPEG压缩比变化等多种复杂情况下，该算法相较于SURF算法具有更好的鲁棒性，能提高匹配对数，剔除误匹配点，减少算法运行时间，匹配正确率均高达95%以上。  
        关键词：图像匹配;加速鲁棒特征;DAISY描述符;RANSAC   
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      • 杨华勇,李润林,付铂瑞
        2023, 22(3): 189-195. DOI: 10.11907/rjdk.221363
        摘要：在植物叶片识别中，叶片的形状通常具有小的类间差异和大的类内变化，给其准确识别带来了很大挑战，由此提出一种基于深层缩聚—激发网络的高精度植物叶片识别方法。在深层残差神经网络基础上，首先通过缩聚与激发操作，学习出每个卷积通道在分类任务中的重要程度，然后根据重要程度重新调整每个通道的权重，从而实现对相应通道进行抑制和提升。在经典的叶片识别数据集Flavia上进行评估，结果表明，该方法在识别精度和对噪声鲁棒性方面均优于其他经典方法，而且在复杂条件下的平均识别精度可达到97.75%。  
        关键词：叶片识别;卷积神经网络;残差;缩聚—激发;重配权重   
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      • 陈泽,朱范炳
        2023, 22(3): 196-200. DOI: 10.11907/rjdk.221428
        摘要：为提升设备端的人脸检测效率，提出一种基于YOLO剪枝的设备端人脸检测方法。首先对YOLO网络进行改进，实现人脸检测与面部关键点回归；然后设计一种模型剪枝策略对网络模型进行剪枝，以降低模型复杂度；最后综合多任务损失函数及训练策略以增强模型的鲁棒性。实验结果表明，通过在人脸检测数据集Widerface上与现有的轻量级人脸检测算法进行比较，基于YOLO剪枝的人脸检测方法不仅提升了人脸检测精度，降低了模型复杂度，而且能很好地满足设备端的需求。  
        关键词：人脸检测;关键点回归;模型剪枝策略;综合损失函数   
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        计算机人才与教育

      • 吴彦文,徐寅琛,葛迪,冉茂良
        2023, 22(3): 201-206. DOI: 10.11907/rjdk.221334
        摘要：作业设计历来是教学研究领域的焦点问题，在信息化教学环境下衍生出了新的内涵与标准。针对作业设计缺乏层次性与系统性的现状，通过梳理国内外作业设计及知识内化相关文献，界定引导学习者的多层次知识内化设计理念，归纳结构化作业的设计架构，并对作业的特征要素进行详细阐述。在此基础上，以教学交互理论为指导构建基础落实、积累沉淀、巩固反思、拓展探究结构化互动作业4层模型，论述随内化层次递进的知识表征形式。最后，选取编程教学中的排序算法开展单元作业教学实例。结果表明，结构化互动作业能有效提升学习者不同层次的知识内化程度，可为整体连贯的在线作业设计提供参考与借鉴。  
        关键词：在线作业;设计架构;知识内化;作业特征;教学交互;知识表征;教学实践   
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      • 熊师洵,张登银,陈梦婷,李养群
        2023, 22(3): 207-211. DOI: 10.11907/rjdk.221139
        摘要：为了推动课程教学改革，深化课程思政在计算机专业课程结构中的建设，发挥好每一门专业课的育人作用，实现立德树人的根本目标，针对计算机网络课程中的教学与思政融入方法展开研究。在多元协同视角下，从大学生的知识、情感、生活等方面出发，深度挖掘思政元素与课程教学的结合方式，融合翻转课堂教学设计课上—课下多元协同育人实施策略，为推进计算机类课程的思政教学改革工作、提高计算机专业人才培养质量提供思路。  
        关键词：多元协同;课程思政;翻转课堂;教学改革   
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      • 岳昆,胡矿,袁国武,谭明川
        2023, 22(3): 212-216. DOI: 10.11907/rjdk.221306
        摘要：以计算机类专业人才程序设计能力提升为目标，基于OBE教学模式基本思想，利用GitLab开源框架和相关技术，构建包括代码托管、开源编程、持续集成等功能的在线编程平台。近年来，该平台应用于云南大学不同层次的程序设计类课程实践教学，培养学生通过程序设计解决实际问题的能力和兴趣，较好地带动实践教学模式升级改造、教学内容丰富完善、线上线下教材和案例库建设，促进计算机类专业课程体系改革，优化学生学习模式和内容并取得显著成效，该平台建设和实践经验可供相关高校和专业参考。  
        关键词：计算机类专业;程序设计能力;GitLab开源架构;在线编程平台;实践教学改革   
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      • 邓娜,林姗,叶志伟,欧阳勇
        2023, 22(3): 217-221. DOI: 10.11907/rjdk.221291
        摘要：传统课程教学重课上，轻课下，忽略对学生主动学习、积极思考能力的培养，距离新时代对计算机类专业课程教学质量的新要求还有一定差距，与一流课程建设和工程教育专业认证所强调的以学生为中心理念也不吻合。受本科生课程问题探究活动记录表启发，提出一种基于更小时间粒度问题流转单的计算机类专业课程教学模式。以软件工程课程为例，展示一个完整的问题流转单教学过程。该教学模式利用问题流转单将课前、课中、课后链接起来，也将前后相邻章节串联起来，能大大提升学生的学习积极性，并从整体结构上提升教学质量。  
        关键词：问题流转单;计算机专业课程;教学模式;一流课程建设;以学生为中心   
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        发布时间：2023-04-18
      • 孙佳洺,赵希武,孟繁军,徐行健
        2023, 22(3): 222-226. DOI: 10.11907/rjdk.221743
        摘要：针对混合式教学中传统教学评价不适配、评价指标过于繁杂难以量化等问题，提出融合学生自评、教师评价及智能化评价等多种评价形式的评价模型。首先，采用关键词聚类法研究混合教学评价的相关文献，并对研究现状进行深入分析；其次，构建完整的混合式教学评价模型，并对模型设计进行具体阐述，其中智能化评价部分以知识追踪为手段，评估学生的知识掌握程度；最后，对该模型的应用和展望进行讨论。实践表明，该模型实施过程较为简单、灵活，能有效提高教学效率，具有良好的应用效果，可为各高校开展多形式融合的混合式教学评价提供参考与借鉴。  
        关键词：混合式教学;知识追踪;教学评价;学生自评   
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        发布时间：2023-04-18

        研究综述

      • 张清睿,黄松,孙乐乐
        2023, 22(3): 227-236. DOI: 10.11907/rjdk.222368
        摘要：近年来，Web应用系统使用范围广泛，对Web应用的质量保证方法与工具需求越来越高。软件测试是软件开发过程的重要组成部分，通过发现系统中的故障进而保证系统质量与可靠性，但在敏捷开发过程中传统手工测试已力不从心，为满足Web应用快速迭代的版本需求及减少测试成本，Web功能自动化测试应运而生。该方法既能缩短测试周期，又能提高测试效率，为Web系统质量提供了保障。首先，介绍Web功能自动化测试的一般流程，分析其在测试序列生成、测试数据生成、执行时间和测试结果分析方面所面临的挑战。然后，从测试用例自动生成、测试用例自动执行和测试结果自动分析方面进行分类研究，总结分析各领域研究成果、现有工具及面临的主要问题。最后，在近期研究分析基础上从无代码化、智能化方面讨论Web自动化测试框架与工具的发展趋势，以期为Web功能自动化测试的发展提供参考与借鉴。  
        关键词：Web应用程序;功能测试;自动化测试;测试用例生成;测试用例执行;测试结果分析   
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      • 李芸辉,沙春发,陈扬洋
        2023, 22(3): 237-244. DOI: 10.11907/rjdk.222297
        摘要：国内功能游戏研究已经落后于行业发展。为直观分析展示该领域的总体研究现状与发展趋势，借助文献计量分析软件CiteSpace对知网中国内功能游戏研究领域的相关文献进行可视化分析与综述。通过分析发文量、研究者及机构、研究领域和热点等方面，梳理我国功能游戏的研究现状，探讨现阶段所面临的问题与热点趋势。分析表明，国内功能游戏相关研究起步较晚，集中于功能游戏基础概念及发展历程、功能游戏设计及传播等内容，研究者间相互合作不强，关于用户认知、学习模型、交互方式等基础理论研究较弱，缺乏成功的市场策略，落后于行业发展需求。可从融入传统文化、引入新科技、平衡娱乐和学习、关注性别议题等方面寻找理论研究、设计实践的切入点，以期为国内功能游戏发展提供参考与借鉴。  
        关键词：知识图谱;功能游戏;可视化分析;CiteSpace;智慧教育   
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      • 贺华迪,李宝全,李天文,赵磊
        2023, 22(3): 245-252. DOI: 10.11907/rjdk.222398
        摘要：相关滤波算法在目标跟踪过程中具有高效率，受到子块跟踪算法的启发，将分块思想引入相关滤波跟踪框架。相关滤波改进分块算法利用相关滤波算法的高效率结合分块方法的抗遮挡能力，能够很好地提高目标跟踪的精确度。首先依据相关滤波跟踪框架，结合相关滤波理论，阐述相关滤波发展历程；然后介绍目标块选取方法以及如何确定目标位置，解释了目标分块步骤，针对3种目标分块类型展开分析；接下来总结两种分块思想类型，重点针对核相关滤波（KCF）目标分块改进算法进行详细叙述，并在总体性能评估中列出6种分块算法干扰属性的成功率对比，以及3种分块算法与11种相关滤波跟踪器（CFTs）算法精确度和成功率的对比，充分反映出分块方法的优势；最后针对目前存在的问题与困难，对相关滤波器分块算法未来的发展趋势进行展望。  
        关键词：相关滤波;目标跟踪;核相关滤波;分块模型;模板更新   
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