最新刊期
      2023 年 第 22 卷 4 期

        人工智能

      • 朱天佑,王路涛,李博,边靖宸,陈振宇,李继伟,陈思宇,刘普凡,雷晓宇,邓艳红
        2023, 22(4): 1-7. DOI: 10.11907/rjdk.222271
        摘要：从非结构化文本中提取实体及关系能力对自动维护大规模知识图谱至关重要。然而，现有联合提取方法无法较好地处理三元组提取存在的实体对重叠（EPO）、单个实体重叠（SPO）等问题。为此，提出基于实体对分类的联合抽取模型，利用分类后的头尾实体边界跨度直接解码事实三元组。首先，模型使用预训练语言模型编码文本，获得文本token嵌入表示；然后，枚举、整合token对，并使用softmax预测token对的标签；最后，基于关系与标签预测的头尾实体对token跨度解码出相应的事实三元组。实验表明，该方法可充分捕捉三元组各元素的相互依赖关系，并同时预测出实体对及其关系，在解决关系重叠、三元组元素依存等问题上效果良好。模型在NYT数据集上的综合性能指标（F1-score）达到92.1%，验证了其对实体关系联合抽取任务的有效性。  
        关键词：联合抽取;实体关系提取;三元组;token对   
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        发布时间：2023-05-05
      • 冯冠玺,马超,石小川,张典
        2023, 22(4): 8-14. DOI: 10.11907/rjdk.221391
        摘要：在时序分类领域中，基于特征子序列的方法因能给出个体分类的局部依据，从而具有较强的可解释性，但计算十分耗时，且分类表现相较于深度学习方法并不占优。深度学习方法虽在分类表现上优于其他方法，但缺乏可解释性。为了提高基于特征子序列方法的分类表现，增强深度学习方法的可解释性，提出基于CNN网络提取特征子序列的方法Kernel-Shapelets。该方法通过提取CNN的卷积核对应权重并作进一步筛选，从而提取出特征子序列，利用全局最大池化层的输出找出CNN网络的判断依据，从而提高模型的可解释性。通过在UCR时序数据集上进行实验，Kernel-Shapelets方法的平均分类准确率为82%，相比基于特征子序列的最优基准模型提高了15.4%，证明了Kernel-Shapelets能够利用CNN网络的学习能力提取出更有效、更具有辨识性的特征子序列，提取出的特征子序列也提高了CNN网络的可解释性。  
        关键词：时序数据挖掘;时序数据分类;深度学习;卷积神经网络;特征子序列   
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      • 马圣雨,石坚,宋逸杰,陈丽萍,高岩
        2023, 22(4): 15-20. DOI: 10.11907/rjdk.221523
        摘要：针对当前自动调制识别AMR算法分类性能较差，难以区分高阶调制方式信号的问题，提出一种通过投票结合策略联合卷积神经网络CNN和长短期记忆网络LSTM共同完成分类任务的协作模型CLCM。实验结果表明，CLCM的识别精度在信噪比大于12 dB时，比当前多数先进模型（例如XGBoost、VGG等）高20%以上。它能有效识别24种被广泛应用的调制信号（识别精度超过95%），对高阶的正交振幅调制QAM信号（例如16QAM、64QAM、256QAM）的识别精度超过90%。  
        关键词：调制识别;CNN;LSTM;深度学习;无线通信   
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      • 范贵明,乐燕芬,厉天宸
        2023, 22(4): 21-26. DOI: 10.11907/rjdk.221525
        摘要：随着室内环境对位置服务需求的不断增加，室内定位技术引起了工业界和学术界的广泛关注。为了降低离线指纹采集的人力成本，提高在线定位精度，提出基于深度自编码器的室内指纹插值和定位方法。Wi-Fi接入点的接收信号强度（RSS）经信号处理后建立离线指纹数据库；利用深度神经网络（DNN）模型对其他位置的信号强度进行估值并生成相应的位置指纹，在提高指纹库密度的同时减少了对指纹数据库的依赖。在此基础上，使用堆叠式自编码器（SAE）从RSS信号中提取多层特征以提高定位性能。在公共数据集和自主采集数据集上的实验结果表明，所提方法在区域类定位和精确类定位中都有较高的定位精度，通过增加新生成数据结合所提定位方法，可提高定位性能并增强系统鲁棒性。  
        关键词：室内定位;指纹插值;自动编码器;深度神经网络   
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      • 李飞鸽,王芳,黄树成
        2023, 22(4): 27-31. DOI: 10.11907/rjdk.221591
        摘要：互联网数据众多，为高效管理互联网的海量中文文本数据，提出基于Albert与TextCNN的中文文本分类方法（ATT）。该方法引入Albert模型解决一词多义问题，使用TF-IDF算法抽取当前文本数据中权重最高的5个词构建整个文档关键词表，将关键词表与Albert生成的词向量进行向量拼接，构成一个融合关键词信息的多义词向量。并且，在传统TextCNN基础上根据中文语言特点调整卷积核窗口大小以提取文本数据的深层局部特征。实验表明，ATT模型相较于未加入TF-IDF关键词表、未调整卷积核大小的传统模型，F1值分别提升1.88%和2.26%，为中文文本分类提供了一种新方法。  
        关键词：向量;文本特征提取;多标签;文本分类   
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      • 邹安琪,陈艳平
        2023, 22(4): 32-37. DOI: 10.11907/rjdk.221338
        摘要：税收条例是税法中的一类重要税务数据，是加强税收征收管理、规范税务征收和缴纳行为的法律依据。首先，针对税收条例知识复杂、专业名词多、逻辑结构明显等特点，定义面向税收条例的知识建模方法，提出将税收条例表示成条例知识子图，将子图中纳税人源节点进行融合，形成知识图谱表示；然后，针对税收条例文本特征设计要素抽取算法，提出基于BERT的税收条例知识要素抽取模型，相较于传统基于静态词向量的序列标注模型，P值、R值、F1值均大幅提升；最后，基于要素抽取模型实现面向税收条例知识图谱的自动构建，为智慧税务应用提供语义支撑。建立面向税务征收条例的知识图谱，对“智慧税务”应用推进具有重要现实意义。  
        关键词：税收条例;知识图谱;知识建模;知识子图;要素抽取;智慧税务   
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      • 潘琳鑫,巩永旺,晏生莲
        2023, 22(4): 38-42. DOI: 10.11907/rjdk.221570
        摘要：经典一维卷积神经网络模型诊断准确率不高且模型存在过拟合问题，难以满足轴承故障诊断时效性和准确率要求。鉴于此，提出一种基于改进一维卷积神经网络的轴承故障诊断方法，在卷积层之后加入批量归一化层的方法以增加模型泛化能力，并采用Dropout的方法解决模型过拟合问题。基于凯斯西储大学轴承故障数据集的实验结果显示，相比经典一维卷积神经网络，该方法可显著提升故障诊断准确率，故障诊断准确率可达99.79%，并且整个诊断过程无需手动特征提取，从而减少了特征提取过程中的损失，实现端到端的检测，具有较好的通用性。  
        关键词：故障诊断;卷积神经网络;深度学习;Dropout方法   
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      • 史爱武,张义欣,韩超,黄河
        2023, 22(4): 43-47. DOI: 10.11907/rjdk.221466
        摘要：针对服务器集群负载数据的波动性和非线性特点，提出一种基于CEEMDAN-SE-TCN的预测算法。该算法首先将原始服务器集群数据经过自适应加噪集合经验模态分解（CEEMDAN），有效降低负载序列复杂度。然后，在得到分解后的相关IMF分量后，利用相关系数法将各IMF分量与原始序列进行比较，去除相关性较弱的分量。最后，提取各分量相应的特征值输入并加入注意力机制的时间卷积网络（SE-TCN）进行建模预测。通过Google集群数据集中的CPU负载率序列实测证明，在同等条件下CEEMDAN-SE-TCN模型整体优于其他基准模型，MAPE指标相较于其他模型分别降低7.1%、6.5%、2.5%，证明了该算法的有效性和可行性。  
        关键词：自适应加噪的集合经验模态分解;相关系数法;注意力机制;时间卷积网络;负载预测   
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      • 杨成伟,李希茹,祝翠玲
        2023, 22(4): 48-53. DOI: 10.11907/rjdk.221321
        摘要：大数据给企业数字化运营管理带来了新的机遇，数据中蕴藏着用户真实的情感反馈，有利于企业及时掌握产品服务质量、调整企业营销策略、优化产品性能，对于提升企业竞争力、加速企业数字化转型极其重要。提出一种基于混合词特征表示（UBG）的在线评论数据情感分类方法，利用情感大数据分类技术进行数据预处理、数据探索和情感建模，实现情感精准分类，再通过大数据可视化帮助管理决策者洞悉运营管理中存在的问题以制定解决方案。以R酒店数字化运营管理提升问题为例，建立基于混合词特征表示的多项式朴素贝叶斯情感分类模型，并结合所提方法开发原型系统，为企业运营科学管理、数字管理提供了一种新的思路和方法。  
        关键词：数据驱动;情感分类;企业运营管理;在线评论;机器学习   
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      • 熊经文,陈志,倪康,岳文静
        2023, 22(4): 54-58. DOI: 10.11907/rjdk.221515
        摘要：人物身份识别可以使用步态或声音等单模态生物特征，但是这种方法通常受到遮挡、安全等因素影响而在实际应用中具有局限性。为此，提出一种人物身份识别的特征融合方法，首先利用GaitSet和ResNet模型分别提取步态与声纹特征，然后使用注意力机制对上述特征进行融合，最后分别采用具有噪音干扰的原始音频数据、经过降噪处理后的音频数据进行实验。结果表明，该特征融合方法分别取得了80.27%、83.64%的识别准确率，均高于单模态方法，并在受到干扰的情况下，具有更好的鲁棒性。  
        关键词：步态识别;声纹识别;多模态融合;人物身份识别   
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      • 顾任远,刘立群
        2023, 22(4): 59-64. DOI: 10.11907/rjdk.221319
        摘要：分类岩石样本有助于矿业开采工程和地质学研究，为满足通过移植轻量化平台，实时实地进行岩石样本分类的目标，提出基于VGG16模型改进的VGG-T3模型。通过在VGG16模型基础上修改全连接层以及卷积层，获得3个新模型，采用部分VGG16预训练模型参数，进行模型迁移和冻结训练，比较得出最优网络模型VGG-T3，最后解冻VGG-T3模型进行正常训练，获得最终模型参数。岩石样本分类结果表明，该VGG-T3模型在训练集中的准确率达到100%，在验证集中的准确率为97.81%，同时在测试集上的准确率为97.74%。该模型达到了预期效果，可为岩石样本分类提供参考。  
        关键词：深度学习;岩石识别;卷积神经网络;迁移学习;冻结训练   
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      • 胥明晨,胡春龙
        2023, 22(4): 65-71. DOI: 10.11907/rjdk.221583
        摘要：人脸通常受环境、习惯、基因、性别、种族等内外因素共同影响，因而准确的面部年龄估计是一个很具挑战性的课题。鉴于此，提出一种基于性别辅助任务的双分支年龄估计模型CUT-ResNet50，将标签分布学习应用于年龄估计，探究性别因素对年龄估计任务的影响。通过将共享参数层提取的低级特征输入到性别网络分支以提取性别特征后，再与共享参数层的低级特征融合，作为年龄网络分支的输入。引入标签分布学习，利用数据集相邻样本信息生成年龄的分布信息，减少人脸样本分布不均衡对年龄估计性能的影响，并重新训练双分支年龄估计模型。在公开的MORPH-II数据集与UTKFace数据集上，MAE分别达2.1和4.1，这表明添加了性别辅助任务的多任务学习与标签分布学习可以提升年龄估计准确度，从而证明了新设计模型的有效性。  
        关键词：多任务学习;注意力机制;标签分布学习;特征融合   
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      • 甘晨阳,李明,万义程,张庆达
        2023, 22(4): 72-76. DOI: 10.11907/rjdk.221576
        摘要：在命名实体识别任务中，一般使用词级嵌入向量化句子，忽略了字符级特征所包含的信息。为此，提出一种将字符级特征与词级特征将结合的模型，首先使用BiLSTM捕捉字符级信息，结合输出的字符向量与Glove模型获取词向量输入BiGRU网络，然后引入自注意力层机制重新分配特征权重，最后使用CRF层输出具有全局最优节的标注序列。实验表明，该方法相较于BiGRU-CRF模型在命名实体识别任务中的性能更好，在CoNLL-2003、OntoNotes5.0数据集上的F1值分别达到91.69%、88.97%，对提高命名实体识别任务的性能有所帮助。  
        关键词：命名实体识别;字符嵌入;双向门控循环单元;自注意力机制;条件随机场   
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        发布时间：2023-05-05

        计算机软件与理论

      • 乔田,张明西,王金华,周飞,刘洲,罗睿,吴玉
        2023, 22(4): 77-83. DOI: 10.11907/rjdk.222096
        摘要：随着学术网络的复杂化和大规模化，传统的相似性度量算法大多依赖网络模式，而缺乏普适性，同时在大规模网络上计算效率低。针对上述问题，提出一种基于链接的相似性度量方法。首先，利用全局异构关系分布进行数据统计分析，生成关系特征矩阵以规范化表示不同类型链接关系的重要程度；然后，结合关系特征矩阵扩展TopSim算法，使其适用于大规模学术网络的相似性度量，同时通过阈值过滤加速查询过程；最后，每个查询返回与之最相关的前k个节点。在真实数据集上的实验结果表明，当考虑数据构成及其分布特点时，在保证查询效率的基础上，查询结果的准确率平均提升了7.25%。  
        关键词：学术网络;相似性度量;关系分布;关系特征矩阵;TopSim算法   
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      • 孟祥宇,高尚
        2023, 22(4): 84-90. DOI: 10.11907/rjdk.221465
        摘要：传统分类器在解决类别不平衡问题时，存在样本分布不均、少数类分类误差大等弊端。为了提高少数类和整体的分类性能，提出一种自适应异构集成模型。该模型使用9种采样方法和9种分类方法，根据数据分布自适应选择AUC最高的基分类器，然后整合所有基分类器得到预测结果。实验过程中采用AUC和F1-measure两个综合性能度量指标，对14个来自KEEL和UCI数据库的不平衡数据集进行实验。结果表明，该模型在处理类别不平衡数据时更具鲁棒性和优越性。相对于常规方法，其平均AUC值提升了5.98%，平均F1值提升了5.88%。  
        关键词：集成学习;异构集成;不平衡数据;分类   
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        发布时间：2023-05-05
      • 徐琪,李斌,朱耿,李永康,王琦雯,李晓欧
        2023, 22(4): 91-95. DOI: 10.11907/rjdk.221469
        摘要：精神分裂症患者诱发态脑电信号量化特征可为疾病诊断提供依据。为此，从42例精神分裂症患者和29例健康人的学习任务中获取事件相关电位进行研究。首先，提取人体脑电信号的电位时域、频域特征。然后，基于相干性和相位滞后指数构建脑网络，分析脑功能连接差异性。实验结果表明，精神分裂症患者在学习任务过程中，P300波幅相较于健康人明显降低，在刺激开始后0.1~0.6s内，健康人theta频段功率更强，两者脑功能连接性差异主要体现在左半球的颞叶和枕叶之间，可为精神分裂症患者的早期诊断提供参考与借鉴。  
        关键词：精神分裂症;时域特征;时频特征;功能连接   
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      • 汤可宗,刘康,刘宇娇
        2023, 22(4): 96-102. DOI: 10.11907/rjdk.221494
        摘要：针对景德镇陶瓷文化景区设计一条合理的旅游路线，有利于提高该城市知名度和文化传承度，而传统路径规划算法在旅游路线规划方面往往存在规划精度较低、时间复杂度高等缺陷。为此，提出一种基于权重扰动机制的模拟退火遗传算法（WDMAGA）。WDMAGA在路径评价准则中引入权重扰动机制的路径长度变化函数，融入模拟退火算法中的温度退火因子，使每条路径的评价值更接近真实环境。同时，根据余弦函数和指数函数的变化规律，分别设计含有模拟退火因子的交叉与变异过程，使种群适应度随搜索过程自适应变化。仿真测试结果表明，在对景德镇陶瓷文化景区进行旅游路径规划过程中，WDMAGA算法能够快速有效地规划出一条较为符合实际情况的旅游路径。  
        关键词：景区旅游;路径规划;遗传算法;模拟退火算法   
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      • 关兴义,赵敏,伍文昌
        2023, 22(4): 103-108. DOI: 10.11907/rjdk.221764
        摘要：有关信息过滤的算法应用广泛，随着微信、微博等社交平台的迅速发展，短文本信息在网络通信中占据了主流，针对短文本信息的过滤也越来越重要。通过比较BF算法、KMP算法、AC算法等经典模式匹配算法的优缺点，选择更适合短文本过滤的DFA算法。介绍DFA算法基本原理，提出一种基于DFA的改进算法，改进后的算法通过敏感词预处理和过滤过程优化来提高检测率。实验结果表明，相比于SWDT-IFA算法，改进后的算法对中文对话数据集检测的查准率提高了3%，误报率降低了0.87%，具有较高的应用价值。  
        关键词：短文本;信息过滤;DFA;模式匹配;Trie树   
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      • 卢英俊,沈雷,王勃,方铭,张如栩
        2023, 22(4): 109-117. DOI: 10.11907/rjdk.221502
        摘要：在数字信号的长距离传送中，高阶PSK调制信号存在以牺牲功率利用率为代价提高信号传播质量的问题，P波段下多进制数字调制类型主要以多进制振幅相移键控（MAPSK）及多进制正交振幅调制（MQAM）为主，同时P波段还存在未知信号，如单音信号及语音信号需要进行区分。常见的调制类型识别算法常用单级接收机提取单一特征进行调制类型区分，但该方式可复用性差，且提取到的单一特征识别性能不佳。针对这一问题，提出一种基于多级盲数字接收机联合的幅相混合调制信号识别算法。以传统决策树为架构，在每一个决策分支采用不同结构的接收机对信号幅相、频率信息进行提取，将提取的信息与多种类型的特征模板进行分级匹配，逐次统计信号特征结果，利用特征结果对信号类型作出判断。仿真结果表明，该算法在P波段，信噪比为10dB时信号识别率均达到90%以上。  
        关键词：多级数字接收机;载波同步;高阶幅相混合调制信号识别;模板匹配   
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        发布时间：2023-05-05

        网络空间安全

      • 胡南,周宇,伍传丽,邯子皓,向剑文,张家琦,邢燕祯
        2023, 22(4): 118-127. DOI: 10.11907/rjdk.221381
        摘要：随着逐步展开IPv6网络规模部署，IPv6网络攻击数量不断增加，在系统、应用、硬件和协议等层面均存在安全漏洞。为此，从IPv6与IPv4相同的安全风险、IPv6新特性引发的特有安全风险及IPv4/IPv6过渡期安全风险3个方面综述IPv6的安全风险，总结防范方案。首先，针对与IPv4相同的网络攻击，研究IPv6网络攻击防护技术。然后，相较于IPv4，IPv6报头新增流标签字段、扩展报头、地址空间变大，有状态地址配置DHCP升级为DHCPv6，新增无状态地址配置，ICMP升级为ICMPv6，新增邻居发现协议等新特性，讨论其新特性引发的特有安全风险与防范方案。最后，针对IPv6部署过程中使用的双栈、隧道、翻译等过渡机制的安全风险，研究安全防护方案，为发现未知攻击、有力抵御网络攻击提供理论与技术支持。  
        关键词：IPv6;IPv4;过渡机制;安全风险;防范方案;网络安全   
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        发布时间：2023-05-05
      • 秦健豪,孙昊,李文沛,石慧
        2023, 22(4): 128-135. DOI: 10.11907/rjdk.221860
        摘要：常态化疫情防控形势下，远程医疗成为首选。5G网络在为远程医疗提供更优网络能力的同时，也给医学图像安全传输带来巨大威胁，如何保护患者隐私、提高医学影像在云端的安全性越发重要。针对非法攻击医学图像、患者隐私泄露等问题，提出一种基于明文伪装加密的医学图像可逆信息隐藏算法。首先，为增强对比度，将原始医学图像进行直方图拉伸，以提高嵌入容量和图像质量；然后，依据复杂度将医学图像划分为复杂纹理区域和简单纹理区域，并利用不同的方法将病人的隐私数据隐藏到不同的纹理区；最后，将载密医学图像进行明文伪装加密，伪装成另一幅完全不同的医学图像，在明文伪装加密中，对K-means分类信息作进一步排序，提高目标图像与标记图像像素块的适配度，使图像视觉效果更好。实验结果表明，该算法安全性高，明文伪装加密极大提高了医学图像保护效果，相比其他算法，该算法在可逆信息隐藏的PSNR、SSIM和RCE等方面具有一定优势。  
        关键词：可逆信息隐藏;明文伪装加密;对比度增强;纹理度划分;隐私保护   
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        发布时间：2023-05-05
      • 张成,李凤霞
        2023, 22(4): 136-141. DOI: 10.11907/rjdk.221555
        摘要：开放大学学生数量较多，且大部分通过线上学习。为了保障高校网络安全，通过CDN结合WAF防护Web服务器。其中，通过CDN过滤DDoS攻击，WAF阻挡恶意Web攻击，两者结合能够有效阻断传统防火墙无法隔离的网络攻击。同时，在学校安全管理体系建设中提出网络安全闭环管理，从网络安全制度建立、人才队伍建设、安全运维服务、应急响应预案、安全培训、“等保2.0”等方面完善网络安全管理体系。实践表明，通过对学习平台部署CDN服务，学员学习体验较好，信息传输更安全、可靠。该方法能够为高校网络安全建设提供参考与借鉴。  
        关键词：网络安全;CDN;闭环管理;开放大学;教育信息化   
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        发布时间：2023-05-05

        图形图像处理

      • 陈才扣,高俊
        2023, 22(4): 142-147. DOI: 10.11907/rjdk.221345
        摘要：近年来，通过将基于角度旋转的自监督模型引入到生成对抗网络中，一定程度上缓解了生成对抗模型稳定性不足与模式坍塌问题。但是，这种自监督模型基于全局信息对比，缺乏局部相关性，模型特征提取能力不足，导致生成图片的全局相似度较高而像素精度不足。因此，提出一种新型自监督生成对抗模型，将图像块（patches）引入到传统的角度旋转自监督模型中，通过对图像进行分块，将局部图像与整体图像作为输入，在旋转角度判别器的基础上新增位置判别器，在提高模型全局相似性的同时，增强了局部特征相关性。在CIFAR-10与STL-10数据集上进行测试，实验结果表明，基于图像patches分割的自监督生成模型比角度旋转自监督模型的效果更好。  
        关键词：深度学习;自监督学习;生成对抗模型;patches   
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      • 张净,李进,刘晓梅
        2023, 22(4): 148-155. DOI: 10.11907/rjdk.221265
        摘要：针对现有农作物病害图像识别方法识别准确率低、网络模型规模大等问题，提出一种基于多尺度注意力残差网络 MSA-ResNet的农作物叶片病害识别方法。首先，利用多尺度卷积层提取不同尺度的病害特征，拓展网络宽度，并在不损失网络性能的前提下，利用深度可分离卷积代替网络结构中的部分标准卷积，减小模型规模；其次，利用注意力机制模块提升有效病害特征的表达，削弱无关特征的影响；最后，对不同通道进行多尺度特征融合，提取到丰富的病害特征，提升模型准确率。实验结果表明，改进后的多尺度残差网络MSA-ResNet在AI Challenger数据集上取得了较好性能，识别准确率达到89.93%，模型大小为30.5MB，在模型识别准确率与模型规模之间取得了较好平衡。  
        关键词：病害识别;残差网络;多尺度卷积;深度可分离卷积;注意力机制   
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      • 张平,孙林,何显辉
        2023, 22(4): 156-161. DOI: 10.11907/rjdk.222267
        摘要：针对传统图像拼接算法在无人机遥感影像拼接过程中速度慢、效率低、无法满足实时准确拼接要求的问题，提出一种改进ORB的图像拼接算法。首先构建尺度金字塔并利用ORB算法提取特征点，利用BEBLID描述符对特征点进行特征描述，采用最近邻比值（NNDR）算法进行粗匹配；然后基于特征点投票构建最优化几何约束对特征点进一步优化，利用随机采样一致性（RANSAC）算法计算变换矩阵，获取高精度变换矩阵；最后利用改进的渐入渐出加权融合算法实现图像拼接。实验结果表明，所提算法配准精度最高达到100%，配准耗时低于0.91s，拼接图像信息熵达到6.807 9。相较于传统算法，所提算法具有更高的拼接效率，在降低图像拼接时间的同时能够获取更高质量的拼接图像，性能显著提升。  
        关键词：图像拼接;多尺度FAST检测;BEBLID特征;最优化几何约束   
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        发布时间：2023-05-05
      • 郭小燕,陈鹏,张明,张绿云,马楚奇
        2023, 22(4): 162-167. DOI: 10.11907/rjdk.221122
        摘要：为降低图像噪声及PCA_CNN网络计算量，将彩色图像采用灰度化处理，利用Canny算子进行边缘处理，采用大津算法、轮廓提取算法完成银行卡数字区域识别，使该模型对图像的背景、光照、对比度有较强适应能力与抗干扰性。利用主成分分析法（PCA）选取卷积神经网络（CNN）模型卷积核，从而避免大量迭代造成时间及算力浪费，对Sigmoid激活函数进行改进使其分段单调递增，从而提高识别准确率。改进后的PCA_CNN模型识别率为98.53%，与CNN模型、传统BP神经网络、SVM模型、Bytes模型、暹罗网络模型相比，在准确率与收敛速度方面均有一定优势。实验结果表明，改进后的PCA_CNN模型可以从手机等非专业摄影设备在自然光下拍摄的银行卡照片中有效提取银行卡号。  
        关键词：PCA算法;CNN模型;银行卡号识别;深度学习   
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      • 蔡靖,曾胜强
        2023, 22(4): 168-174. DOI: 10.11907/rjdk.221516
        摘要：目前，大多数图像超分辨率网络通过加深卷积神经网络层数与拓展网络宽度提升重建能力，但极大增加了模型复杂度。为此，提出一种轻量级图像超分辨率算法，通过双分支特征提取算法可使网络模型一次融合并输出不同尺度的特征信息，组合像素注意力分支分别对各像素添加权重，仅以较少参数为代价增强像素细节的特征表达。同时，上采样部分结合亚像素卷积与邻域插值方法，分别提取特征深度、空间尺度信息，输出最终图像。此外，组合注意力机制的亚像素卷积分支也进一步强化了重要信息，使输出图像具有更好的视觉效果。实验表明，该模型在参数量仅为351K的情况下达到了与参数量为1 592K的CARN模型相似的重建性能，在部分测试集中的SSIM值高于CARN，证实了所提方法的有效性，可为轻量级图像超分辨率重建提供新的解决方法。  
        关键词：图像超分辨率重建;轻量级;像素注意力;多尺度上采样;图像处理   
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        发布时间：2023-05-05

        计算机人才与教育

      • 卓汉逵
        2023, 22(4): 175-180. DOI: 10.11907/rjdk.222252
        摘要：高校人工智能交叉应用教学内容与教学方法研究对人工智能发展和大学生解决人工智能相关应用问题能力提升具有关键促进作用。针对高校人工智能交叉应用教学内容和教学方法设计问题，首先介绍人工智能交叉应用需求、人工智能技术体系、应用领域、教学对象差异等内容，分析相关内容与人工智能交叉应用人才培养的关系；然后结合人工智能交叉应用的两个具体案例，阐述面向大学生的人工智能交叉应用课程所涵盖的教学内容；最后结合自身的教学实践经验，提出教、学、用、创等相融合的教学方法，从学生就业和升学角度分析了教学方法的有效性。  
        关键词：人工智能;交叉应用;教学内容;教学方法;人才培养   
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      • 江雪,王光辉,胡文龙
        2023, 22(4): 181-185. DOI: 10.11907/rjdk.231025
        摘要：针对新工科背景下专业课课程建设要求，分析目前计算机网络课程教学内容、教学模块关联性、教学方法、考核方式和课程思政等方面存在的问题。以问题驱动和能力培养为导向重构计算机网络课程的教学体系，通过融合理论知识与实际应用的教学内容、线上与线下相结合的教学方法、以赛促教的方式、思政教师协同推进课程思政建设以及开放的考核方式等方面构建新的教学体系，使学生通过该课程的学习既能掌握计算机网络相关基础知识，又能培养其社会责任感和道德品质，推动其由专业能力向职业能力过渡。  
        关键词：新工科;计算机网络;教学体系;课程思政   
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        发布时间：2023-05-05
      • 高洁,于健,刘志强,喻梅,赵满坤,王建荣
        2023, 22(4): 186-190. DOI: 10.11907/rjdk.222286
        摘要：课程思政是国家和大学教育的要求，为探索课程思政新教法，找准切入点，将课程思政有效融入程序设计原理课堂教学中。从课程教学案例、课堂师生互动、课后培养方案等角度深入探究如何进行课程思政改革，提出并实践了以案例教学、学科竞赛结合课程思政元素等创新改革方案，使学生在学习专业课程的同时，提升其对思政内容的理解，塑造了学生的科学精神与工匠精神。评估结果表明，课程改革不仅获得了显著成效，也为同类课程的课程思政改革提供了丰富经验，以期为课程思政教学改革提供参考与借鉴。  
        关键词：程序设计原理;课程思政;教学改革;案例教学   
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        发布时间：2023-05-05
      • 张显,石元泉,米春桥,刘毅文,印东
        2023, 22(4): 191-197. DOI: 10.11907/rjdk.221581
        摘要：随着国家一流本科专业建设持续推进，探索地方院校一流本科专业学士学位人才培养模式尤为重要。建立基于成果导向的严进严出的学位毕业导向制度：毕业论文（设计）采用学校与企业双导师负责制，做到真题真做；构建立体式、全过程、四轨同道的育人模式；完善紧跟新技术发展和交叉应用的专业课程体系；建设深入产业链和创新链的实践教学项目，打造与新技术同步更新的实践教学金课，推动专业实践教学改革；融合高校、企业、政府、地方、行业多方协同育人的一流本科专业培养模式，以推动地方院校一流本科专业人才培养。改革实践表明，学生在创新应用能力、毕业论文真题真做等方面取得较好成绩。  
        关键词：一流本科专业;成果导向;双导师制;应用型;协调育人   
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        发布时间：2023-05-05
      • 严筱永,孙涵,胡夏芸,窦如林
        2023, 22(4): 198-202. DOI: 10.11907/rjdk.221393
        摘要：为了提高网站原理与设计课程教学质量，开展产出导向教育（OBE）理念下任务驱动模式的课程教学研究。确定支撑培养目标达成的毕业要求和课程能力目标，设计以学习产出为导向的任务驱动式教学内容，并建立多元化教学考核及有效评价机制。最后，通过教学实践进行实施效果分析，证明了该教学模式的有效性和可持续性。  
        关键词：OBE;网站原理与设计;课程能力目标;任务驱动模式;多元化考核   
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      • 陈伟,何敬,潘宇,李新祥
        2023, 22(4): 203-208. DOI: 10.11907/rjdk.222455
        摘要：近年来，随着网络直播的流行以及“直播+教育”的迅速发展，网络直播课堂已成为在线学习的一种新形式。网络直播课堂为师生实时开展知识传授、问题探讨、情感交流等教学互动提供了有效支持，使得课堂教学效果得到提升。然而，当前网络直播课堂主要还是注重讲授、辅导、讨论、提问、答疑等一些较为基本的互动，而忽视了互动过程中的情感表现、趣味呈现、游戏娱乐、情景再现和才艺展现，使得网络直播课堂缺乏一定的吸引力和感染力。基于此，对当前网络直播平台课堂互动现状进行深入分析，并指出其中存在的不足，随后提出网络直播课堂的多元互动优化策略，旨在从情感、趣味、游戏、情境、才艺等维度进一步丰富网络直播课堂的互动形式，增强网络直播课堂的互动效果，从而使师生情谊得以增进、教学效果得以提升、学生学习得以促进。  
        关键词：网络直播课堂;多元互动;在线学习;网络教学   
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      • 严大虎,庞迪迪
        2023, 22(4): 209-214. DOI: 10.11907/rjdk.221497
        摘要：数字化工具与资源日益更新，学习系统的有效设计与实现是提高学习服务质量的关键。然而问卷及访谈法等传统需求分析方式阻碍了用户全面且客观的真实需求获取。为此，引入设计思维理念在整体构思和设计行为两方面指引学习系统设计，同时充分利用实时的用户在线行为数据获取用户真实“想法”和潜在需求，进而促进系统有效设计。基于学习系统设计研究现状，解构设计思维的核心阶段，并探讨行为数据、学习者信息及系统衡量指标间的映射关系，之后构建以设计思维为指引理念、以行为数据为支撑依据、以学习系统为产出结果的数据驱动下设计思维指引的学习系统设计框架，并围绕“SQL学习系统”开展案例实践。研究表明，迭代后的系统在软件效率、用户界面等方面得到明显提升，数据驱动下设计思维指引的学习系统设计框架对于获取用户全面需求、系统有效设计与开发效率等方面的提升有显著作用。  
        关键词：设计思维;学习系统;数据驱动;系统设计   
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        发布时间：2023-05-05
      • 刘永川,刘春,熊才权,叶志伟
        2023, 22(4): 215-219. DOI: 10.11907/rjdk.221370
        摘要：操作系统是计算机类专业的核心课程，然而对于一些地方高校，由于师资数量的限制，教师难以对每个学生的每次作业、实验提供一对一的针对性指导，导致教学效果难以达到预期。针对上述问题，探讨在操作系统课程教学实践中采用云班课管理学生作业，以及采用在线评价平台管理学生实验的教学方法，以期提高教学质量。基于在线评价平台，可实现对学生实验自动评分和自动生成实验报告等功能；教师还可通过进一步设计，使在线评价平台能够自动定位实验程序中的错误类型，从而帮助学生独立完成实验，提高动手实践能力。教学实践结果显示，该教学方法能有效提升学生的学习质量，因此具有较高的应用价值。  
        关键词：操作系统;教学实践;云班课;在线评价   
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      • 马志强,刘利民,宝财吉拉呼,万剑雄,许志伟,李雷孝
        2023, 22(4): 220-224. DOI: 10.11907/rjdk.221399
        摘要：地方院校软件工程专业学位研究生培养过程中，学生普遍存在实践创新能力弱、社会适应力差、能力培养不平衡，以及难以满足企业与社会需求等问题。鉴于此，首先定义软件工程专业学位研究生实践创新能力要素构成，然后给出双循环的实践创新能力培养模型与专业实践课程闭环式教育过程，最后在2015-2019级学生中开展实践应用。通过对学生在读期间发表论文、授权发明专利与软件著作权，以及比赛获奖等数据分析，可以发现学生的实践创新能力得到明显提升；通过对2015-2021年研究生招生数据与2018-2021年毕业生就业数据分析发现，学位点与学校社会影响力正在逐年提高，学位点的办学实力正在逐年提升。  
        关键词：专业学位硕士研究生;软件工程;实践创新能力;人才培养   
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      • 周钢,郭晖,谢茜,黄佳维
        2023, 22(4): 225-228. DOI: 10.11907/rjdk.221310
        摘要：未来战争是信息化条件下的作战，信息化就是最大的实战化。在从作战环境、装备和样式3个方面分析信息化与实战化内在统一性的基础上，梳理“大学计算机基础”在课程体系构建、新专业建设和军事人才培养3个方面发挥的基础性、关键性作用。通过构建“知识、能力、思维、情感”的立体化目标体系，从学科专业的横向拓展和岗位能力的纵向延伸两个方面加强教学内容拓展与延伸，教学方法上加强信息技术运用和开放研讨交流，进行实战化背景下的大学计算机基础课程改革。通过两期试点，学生军事素质增强、信息能力提高、领导能力提升，初步具备联合作战意识和计算思维，实战化教学取得较好效果，为军队院校开展课程实战化教学改革提供参考和指导。  
        关键词：实战化教学;信息素质;大学计算机基础;军队院校   
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        发布时间：2023-05-05

        研究综述

      • 杨慧,施水才
        2023, 22(4): 229-244. DOI: 10.11907/rjdk.221307
        摘要：随着互联网、计算机和存储技术飞速发展，数字图像信息日产量呈爆炸式增长。图像检索是计算机视觉领域的热点研究方向，旨在从大规模图像数据库中检索、查询数据视觉或文本相关内容，因此如何从海量数字信息库中快速、准确地检索用户所需内容是图像检索领域亟待解决的问题。图像传统的低层与深度特征是有效描述图像的特征表示，近年来提取图像深度特征受到广泛关注，已在计算机视觉领域图像检索技术中快速发展。为此，通过结合TBIR与CBIR方法的利弊，对近年CBIR技术相关研究进行综述。首先，介绍CBIR任务及评价方法，总结当前应用于图像检索任务的各类经典数据集。然后，根据图像特征提取方法，分别从传统、深度特征方面介绍相关算法，包含了图像的全局、局部特征提取及基于深度网络模型特征提取方法。接下来，归纳跨模态、类别级、实例级等8个类型的检索技术。最后，总结目前图像检索技术中亟待解决的问题，并在此基础上分析该技术未来的研究方向。  
        关键词：图像检索;CBIR;深度学习;特征提取;卷积神经网络   
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        发布时间：2023-05-05
      • 石涛,熊腾,赵玲珠
        2023, 22(4): 245-252. DOI: 10.11907/rjdk.221538
        摘要：作为一种新近的智能仿生优化算法，花朵授粉算法凭借结构简单、控制参数少和寻优性能显著的优点，吸引了优化算法领域研究学者的广泛关注，并成功应用于诸多工程领域实际问题。随着研究的深入，许多改进花朵授粉算法被提出，主要改进了算法的搜索策略和参数控制。对花朵授粉算法研究进行综述，详细阐述传统花朵授粉算法结构，并从改进搜索策略、融合其他思想、设计参数控制3个方面，对现有改进花朵授粉算法进行归纳总结。此外，设计实验比较几种具有代表性花朵授粉算法的性能，分析各算法在单峰、多峰和复杂函数上的优劣势，就工程人员求解不同实际问题时的算法选择给出参考性建议，并指出算法中有待进一步探索的问题。  
        关键词：花朵授粉算法;搜索策略;参数控制;研究综述   
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