最新刊期
      2024 年 第 23 卷 1 期

        专题：科学计算与系统建模仿真

      • 李可,李国强
        2024, 23(1): 1-7. DOI: 10.11907/rjdk.231103
        摘要：针对电励磁同步电机（EESM）在车用电机控制方向的研究，通过Maxwell设计EESM有限元模型，基于Simulink搭建电机控制系统模型。然后，根据凸极EESM的电机特性和电磁转矩分析，在控制系统中采用最大转矩电流比（MTPA）矢量控制方式在Simulink-Maxwell进行EESM控制系统的联合仿真验证。同时，控制系统电流环应用线性自抗扰控制（LADRC），基于电机已知参数在LADRC中设计模型辅助—扩张状态观测器（MA-LESO），以观测和消除系统扰动变量。仿真实验表明，采用MTPA矢量控制的电机在带载时转速波动降低，带载能力增强；在电流环中采用MA-LESO的LADRC控制器能使电机转速在稳态时波动更小，在带载时的抗干扰性能更强，电机运行过程相对稳定；电机负载转矩和定子电流在空载、负载时的波形更稳定，显著提升了电机运行性能。  
        关键词：电励磁同步电机;联合仿真;最大转矩电流比;矢量控制;线性自抗扰控制;模型辅助—扩张状态观测器   
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        发布时间：2024-01-29
      • 胡锦涛,陈路,杨浩,张宝坤,鲍丙瑞
        2024, 23(1): 8-13. DOI: 10.11907/rjdk.231601
        摘要：永磁同步电机（PMSM）在交流伺服系统中应用十分广泛，其数学模型具有非线性、多变量、强耦合的特点。为提高建模与分析效率，并兼顾PMSM模型在复杂多领域系统中的通用性等问题，提出一种基于Modelica的交流伺服控制系统的建模方法。采用模块化建模与Modelica语言实现了PMSM的非因果建模，在MWORKS平台建立了伺服系统的仿真模型，并在位置控制、速度控制方面测试了3类典型工况。实验表明，所提方法跟随误差小、动态响应快，验证了建模方法和系统模型构建的正确性和合理性，为伺服控制系统和多领域建模与仿真技术的发展提供了新思路。  
        关键词：永磁同步电机;伺服控制;MWORKS;Modelica;多领域建模   
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      • 刘涛,高国琴
        2024, 23(1): 14-20. DOI: 10.11907/rjdk.222445
        摘要：串类水果分拣并联机器人分拣负载未知且动态变化，当水果串发生牵连时将引起负载转动惯量发生较大变化。为实现串类水果分拣并联机器人的高性能控制，提出一种能够在线辨识系统负载转动惯量的自适应滑模控制算法。在分析交流伺服电机机械运动方程的基础上采用梯度校正参数辨识算法辨识负载转动惯量，设计出一种自适应规则以提高并联机器人系统克服负载变化的能力，同时有效抑制滑模控制带来的抖振。在MATLAB上对该控制算法进行仿真，并将其应用于串类水果分拣并联机器人样机平台进行实验，实验结果验证了算法辨识负载变化的有效性。  
        关键词：并联机器人;在线辨识;转动惯量;滑模控制   
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      • 童秋实,邓康杰,吕星,曾小康,王艳林,杨浩,陈路
        2024, 23(1): 21-25. DOI: 10.11907/rjdk.231605
        摘要：在核反应堆堆芯并联通道中，流动不稳定性会导致临界热流密度（CHF）明显下降或使堆芯燃料组件产生机械振荡，从而危及反应堆正常运行。为了解决该问题，在参考某高温高压汽水两相热工水力实验装置的基础上，基于NUMAP软件搭建了并联双通道系统模型进行流动不稳定性仿真研究。实验表明，当并联通道数分别为2、3、4时，通过仿真计算相同工况条件下并联多通道系统流动不稳定性边界，流动不稳定性边界计算误差不超过±5%，验证了存在多个并联加热通道时采用并联双通道结构即可获得其流动不稳定边界，证实了该软件对流动不稳定性现象的瞬态分析能力。  
        关键词：流动不稳定性;并联多通道系统;流动不稳定性边界;Modelica;NUMAP   
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      • 李沛辙,白国振
        2024, 23(1): 26-31. DOI: 10.11907/rjdk.222520
        摘要：为了使电动伺服加载系统达到更好的控制效果，解决扭矩跟随效果较差、幅值误差和相位误差较大、复杂的控制算法难以应用等一系列问题，利用模糊控制自适应和迭代学习跟踪精度高的特点，设计一种基于模糊控制的迭代学习控制器。控制器算法采用ST语言编写，并通过实验台的加载采集扭矩曲线。结果表明，基于模糊控制的迭代学习控制器不仅具有普通迭代学习控制器跟踪精度高的优点，还具有模糊控制自适应的特点，能够用更少的迭代次数更快地达到所需要的跟随扭矩曲线，证明了基于模糊控制的迭代学习控制器的优越性和可行性。  
        关键词：模糊控制;迭代学习;电动伺服加载;ST语言   
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        人工智能

      • 朱子豪,何宏,汪焰兵,孙浩
        2024, 23(1): 32-41. DOI: 10.11907/rjdk.231043
        摘要：为提高颈椎康复动作识别的准确率与实时性，提出一种基于关节点连接广度矩阵的颈椎康复运动识别方法。在预处理阶段，首先从人体实时视频流数据中进行骨架提取；然后根据人体骨骼运动特点准确提取运动时人体骨架的特征信息，获取局部空间上的变化信息，利用广度优先搜索算法遍历骨架图内关节点，建立关节点连接广度矩阵，根据连接广度信息划分三角子图并为关节点分配权重，提高模型的识别效率；最后提取关节点连接广度矩阵的时空特征，通过SVM分类器完成识别。在颈椎康复运动数据集CRED和MSR Action 3D公开数据集上对该识别方法进行验证，实验结果表明，基于关节点连接广度矩阵的颈椎康复运动识别方法平均耗时为1.20 s，平均帧率为27，平均识别准确率为92.72%，与现有方法相比有一定优势。  
        关键词：颈椎康复运动;关节点连接广度矩阵;人体骨架;三角子图;时空特征   
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      • 郑潍雯,汪云云
        2024, 23(1): 42-49. DOI: 10.11907/rjdk.231109
        摘要：无监督域适应学习旨在利用相关标签丰富的源域知识帮助缺少标签信息的目标域学习，目前常见的域适应方法通常假设源域数据是正确标记的。然而，实际存在的噪声环境会使得源域样本的标签和特征被破坏。为解决源域带噪这一问题，提出基于多分类器差异的噪声矫正域适应学习（NCDA）。首先，利用模型中多分类器间的输出差异，提出一个更精细的分类标准，将源域数据分为特征噪声样本、标签噪声样本、干净样本；其次，针对噪声类型提出不同的矫正方法，并将矫正后的样本重新投入模型中训练；最后，采用随机分类器的思想优化模型。在Office-31、Office-Home及Bing-Caltech数据集上与现有算法进行比较，分类准确率比次优方法高0.2%~1.6%，实验结果表明了NCDA的有效性与鲁棒性。  
        关键词：无监督域适应;噪声检测;噪声矫正;机器学习   
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      • 丁荣宽,董宝力
        2024, 23(1): 50-56. DOI: 10.11907/rjdk.231036
        摘要：在“货到人”背景模式下自主移动机器人AMR分批次拣选货物路径规划问题中，为了最小化最终完成拣选任务的时间，通过分析AMR拣货模式及作业流程，兼顾AMR自身移动时的速度、货格数量及载重限制，建立混合整数规划模型。在标准的粒子群算法基础上，引入易于跳出局部最优的模拟退火Metropolis准则，并结合曲线递减的动态惯性权重取值和惩罚函数设计一种模拟退火粒子群混合算法求解该模型。最后，以某智能拣选中心为例对模型及算法进行验证，并将模拟退火粒子群混合算法与标准的粒子群算法和模拟退火算法进行比较。结果表明，所提模型和算法在迭代速度和求解偏差方面优于另外两种启发式算法，能有效降低AMR拣选货物的时间，提高智能仓库货物拣选效率。  
        关键词：货到人;AMR;智能拣选中心;路径规划;模拟退火粒子群混合算法   
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      • 赵廉,周雷,郭育恒,陈骅桂
        2024, 23(1): 57-62. DOI: 10.11907/rjdk.222514
        摘要：针对目前工业场景中的安全生产问题，提出一种异常行为检测框架，主要针对工人睡觉和发生跌倒两种特殊情况。采用人体关键点识别与机器学习分类器相结合的思路，先通过对视频图像中的工人进行关键点识别，提取身体坐标点信息，再训练分类器进行分类，采用多种机器学习方法及一种集成学习模型，实现了对异常情况的检测。在跌倒数据集上，集成学习算法的准确率、精确率和召回率分别达到92.86%、87.58%、98.96%；在睡觉检测方面，算法的准确率、精确率和召回率分别达到98.51%、95.81%、 94.97%。实验表明，该框架能有效检测异常情况，有助于规范生产行为，具有实际应用价值。  
        关键词：行为识别;动作检测;异常行为;跌倒检测;机器学习   
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      • 林攀,何儒汉
        2024, 23(1): 63-68. DOI: 10.11907/rjdk.222325
        摘要：针对频域单通道语音增强技术存在相位失配问题，提出一种联合时域和频域的语音增强算法，在训练阶段对不同领域的学习目标进行联合优化。加入注意力机制模拟人类听觉感知特点，提升模型对噪声信号的抑制能力。同时使用膨胀卷积扩大感受野，能融合更多输入层信息，有效提取时域和频域中的局部特征。同时联合时域、频域损失函数对不同领域进行优化，以提升语音增强性能。为验证该方法的有效性，使用残差时间卷积作为基线模型在数据集VoiceBank上进行广泛实验，该模型相比使用单一时域或频域的基线模型有更好的语音增强效果。去噪后的语音感知质量（PESQ）为3.06，信号失真比（SI-SDR）为20.00。  
        关键词：语音增强;时域;频域;时间卷积;注意力模块   
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      • 冯子健,黄伟鸿,姜博文
        2024, 23(1): 69-74. DOI: 10.11907/rjdk.231042
        摘要：蛋白质质量评估是指对计算手段预测的蛋白质模型进行评分，从而挑选更接近天然结构的优秀模型。图结构可直观表示蛋白质模型，因此近年来图卷积神经网络（GCN）在质量评估领域得到了广泛应用，然而图节点的固定邻接关系限制了GCN对节点特征深入挖掘的能力。为此，提出一种动态图卷积的质量评估方法DGCQA，预测蛋白质模型的全局质量分数。该方法根据节点的特征距离动态获取邻域，结合多尺度卷积模块提取残基对特征，以增强网络的表达能力。此外，基于迁移学习思想，引入蛋白质预训练模型ESM-1b编码特征，使DGCQA在多个指标上的表现有所提升。实验表明，所提方法相较于CASP13数据集的12种质量评估方法，具有很强的竞争力。  
        关键词：蛋白质模型质量评估;动态图卷积;迁移学习;ESM-1b   
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      • 李飞,王颜颜,王超,黄友志
        2024, 23(1): 75-80. DOI: 10.11907/rjdk.222383
        摘要：目前大规模文本问答依赖句子表征从候选文本中检索答案，但是忽略了有些答案需要进一步推理，无法直接从文中获取，比如判断句。为解决此类问题，一个面向大规模文本的判断句答案生成方法被提出。首先在语义编码器中通过对大规模文本进行预训练获取语义编码器，对问题、依据进行语义编码；其次在答案生成器中基于对比学习构造正负样本进行数据增强；之后在答案依据获取器中通过使用Faiss实现问题和大规模文本的快速表征与匹配。在最终的判断句问答中，准确率高达96.58%，验证了该方法的有效性。  
        关键词：智能问答;开放域问答;问答分类器;语义编码   
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        发布时间：2024-01-29

        计算机软件与理论

      • 翁创
        2024, 23(1): 81-89. DOI: 10.11907/rjdk.231694
        摘要：在虚拟化环境中，云服务器数据在虚拟机之间传输的过程中会消耗大量CPU资源，导致网络性能下降。为了解决该问题，提出一种基于内核态的TCP/IP数据处理优化方法（KOTOM）。该方法利用服务器内核模块软件提高云服务器在虚拟化环境中的性能。通过建立Linux内核缓存并监控TCP/IP传输内容，实现对热点访问数据的内核态缓存，从而降低TCP/IP协议栈解析过程在用户态与内核态之间频繁切换带来的资源开销，提高网络传输效率。KOTOM利用红黑树提高缓存查找效率，采用LRU缓存替换策略实现对热点数据的缓存替换。实验结果表明，使用该方法可使CPU利用率降低7%，数据请求响应速度提高22%。  
        关键词：虚拟化环境;流程优化;netfilter;LRU;TCP/IP   
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      • 黎聪,唐聃
        2024, 23(1): 90-96. DOI: 10.11907/rjdk.231867
        摘要：随着数据量的激增，以再生码为容错机制的分布式存储系统需要使用扩容技术扩充其存储容量。然而现有再生码扩容方法较少，在扩容时间与传输量方面有待提高。为此，针对在线分布式存储场景提出一种扩容方法S-E-MBR，以更高效的迁移方式降低迁移的数据块数量和I/O开销，减少校验更新时所需数据块，使其达到了理论数据块迁移量最优值。理论分析与实验结果表明，与RR与Scale-RS方法相比，S-E-MBR方法扩容时的数据传输量分别减少了52.7%~77.9%和41.3%~50.4%，扩容总时间分别减少了72.3%~75.4%和50.6%~53.5%，响应速度分别提升了39.2%和17.1%，可满足在线扩容场景需求。  
        关键词：再生码;扩容方法;分布式存储;纠删码;传输量   
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      • 刘臣,王嘉宾
        2024, 23(1): 97-102. DOI: 10.11907/rjdk.222457
        摘要：复杂网络中基于节点相似性的链路预测算法通常根据两个节点之间的相似度，预测节点对之间是否存在链路。提出基于节点相似性的二阶链路预测方法，判别节点对之间是否存在未连接的节点，并补全节点对之间的二阶链路。同时，提出二阶链路预测指标，计算已知节点与其他并不存在链路的节点之间的相似性，并构建二阶可达网络保留原始网络中的二阶链路信息。实验结果表明，该方法能够在真实的网络数据中找到节点对之间的缺失节点，并补全可能存在的二阶链路。不同的链路预测指标在4个不同网络中的性能表现有所不同，所有实验中的最佳精确率达83.7%。  
        关键词：复杂网络;二阶链路预测;可达网络;相似性指标;公共近邻   
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      • 房旭
        2024, 23(1): 103-107. DOI: 10.11907/rjdk.222295
        摘要：针对传统行业中传感器因周围环境导致数据丢失或缺失的困境，提出在未知数据分布情况下基于因果分析对能源系统中的多变量数据进行深度学习的方法，并利用其结果对缺失值进行补充。首先，对样本进行再均衡；其次，基于LSTM的多变量构建模型，利用因果分析优化其深度学习的优化器，去除在学习过程中不被期望的影响因子，削弱特征值与稳定偏转之间的伪相关，并结合安慰剂效应排除稳定偏转对特征值的影响；再次，将特征值与有害因子相减，获得去除有害因子的值进而优化模型得到更优结果。这种方法解决了在机器学习过程中对头部数据的欠拟合和对尾部数据的过拟合问题。在多变量的能源系统数据集中进行实验，结果表明，该方法在将缺失值插补收敛到真实值的问题上精度更高。  
        关键词：因果分析;神经网络;长尾分布;缺失值插补   
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      • 周婧,王一超,韦建文,文敏华,林新华
        2024, 23(1): 108-114. DOI: 10.11907/rjdk.231998
        摘要：在使用高性能计算服务时，用户需要经历多端协同、手动配置信息、人工诊断连接错误等一系列繁琐的步骤。为简化用户使用高性能计算服务的步骤，设计并实现了面向校级高性计算平台的一站式服务系统。该服务系统集成了用户日常登录与使用高性能计算集群所需的功能，内置终端模拟器，支持信息自动补全，并能够自动诊断连接错误。此外，该服务系统的客户端具有跨平台和高度可配置的特点，并支持现代化界面。测试与实际部署表明，该系统能够提供低时延的服务，并在大量并发用户的峰值工作负载下仍具有高吞吐量，极大提升了用户对高性能计算服务的使用体验。  
        关键词：高性能计算;一站式服务;服务系统;跨平台;错误诊断   
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      • 黄家庚,徐恺,封丁路
        2024, 23(1): 115-121. DOI: 10.11907/rjdk.222511
        摘要：为了满足舵机在性能测试过程中多目标任务的需求，设计一款舵机性能测试系统。该系统能够完成舵机空载性能测试，在四通道加载台的配合下能够模拟舵机在空中所受的负载力矩，实现加载测试。该系统基于LabWindows/CVI虚拟仪器设计平台，通过RS422传输协议实现多点多通道数据传输，产生多种测试激励信号，完成舵机上电自检、信号反馈、数据采集与信息显示等功能。通过试验，测试效果达到了相应设计的要求，相较于传统舵机测试系统提高了测试效率与测试精度。  
        关键词：舵机测试系统;LabWindows/CVI;虚拟仪器   
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      • 宁方华,骞文成,屠震元,陈智峰
        2024, 23(1): 122-127. DOI: 10.11907/rjdk.222482
        摘要：适用于多元质量控制的传统HotellingT2控制图方法，在小批量加工时因样本数据少而对异常值较敏感，存在一定局限性。为此，将贝叶斯理论与传统HotellingT2控制图相结合，通过历史批次工序质量分布信息和现有样本实时数据估计贝叶斯参数，构造基于贝叶斯理论的HotellingT2工序质量控制图，以在小批量加工的多元质量控制过程中抵御异常值造成的影响。通过发动机凸轮轴工序质量控制实例分析表明，所提方法相较于传统方法能有效抵御异常值造成的影响，具有良好的抗干扰性和稳定性，能更好地监测工序质量控制的失控状态。  
        关键词：多元质量控制;贝叶斯理论;HotellingT2控制图   
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        发布时间：2024-01-29

        图形图像处理

      • 闫春相,徐遵义,刘康宁,李晨
        2024, 23(1): 128-134. DOI: 10.11907/rjdk.222521
        摘要：小目标检测的主要任务是检测图像中尺寸小于32×32像素的目标并对其分类。由于传统矩形锚框结构检测小目标时匹配不准确，小目标在通用数据集中数量较少且分布不均匀，导致模型检测效果较差。为此，在Faster R-CNN的基础上，提出一种圆形锚框的小目标检测方法。在RPN阶段采用圆形锚框定位感兴趣区域，通过新的面积交并比计算方法与损失函数减少模型参数量与锚框回归阶段的偏移计算，以增强模型对被检测目标的拟合能力，提升模型检测精度和效率。同时，为了解决现有公开数据集中小目标占比较少及分布不均匀问题，在MS COCO 2017数据集上进行数据增强操作，仅保留其中的小目标并将标注信息修改为对小目标包裹率较高的圆形包围框。实验表明，采用圆形锚框方法与数据增强方法在检测小目标时检测效果较好，检测效率、速度均明显优于Faster R-CNN，APS、检测速度分别提升4.1%与4 FPS。  
        关键词：小目标检测;Faster R-CNN;圆形锚框;数据增强;圆交并比   
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        发布时间：2024-01-29
      • 王志新,王如刚,王媛媛,周锋,郭乃宏
        2024, 23(1): 135-142. DOI: 10.11907/rjdk.231683
        摘要：针对行人检测算法对于小目标行人尺度小和密集行人出现漏检、误检等问题，基于YoloX算法提出一种混合注意力机制和C2f模块的行人检测算法。首先，将BAM模块与C2f模块进行融合，有效地增强了行人特征，减少了计算量，提升了检测速度；其次，采用注意力机制引导网络关注行人目标，使行人目标的特征信息得到进一步加强。在Crowd Human数据集上进行了实验分析，当IoU阈值设置为0.5时，小尺度行人检测精度为21.1%，中尺度行人检测精度为47.3%，大尺度行人检测精度为64.7%，全部的行人目标检测精度为73.2%，检测速度为24.3帧/s。实验结果表明，所提出的行人检测算法有效地提高了行人目标检测精度和检测速度，具有较好的检测性能。  
        关键词：行人检测;特征增强;YoloX;深度学习;注意力机制   
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      • 李澍祺,刘堂友
        2024, 23(1): 143-149. DOI: 10.11907/rjdk.231095
        摘要：当前自动驾驶技术主要集中在安全性方面，随着自动驾驶技术的发展，人们对驾乘舒适性的要求也会不断提高。提出一种改进YOLOv5的目标检测算法，对影响驾乘舒适性的中小型障碍物进行检测研究。对于影响驾乘舒适性的中小目标与背景十分相似的问题，引入坐标注意力（CA）模块，在实现模型轻量化的同时提升目标显著特征提取能力，提高了对重点信息的关注度；使用α-IoU损失函数替换CIoU损失函数作为边界框回归损失函数，提高了对不同层次目标的优化空间；设计新的卷积模块，在保留原有特征的同时融合了更深层次的特征信息，同时减少了参数量。实验结果显示，改进方法相比原YOLOv5在参数量与GFLOPs减少的情况下，平均检测精度由原来的87.8%提升至89.9%，在GPU上对单张图像的检测速度达到70 FPS，优于对比算法，在满足实时性的同时提高了检测效果。  
        关键词：深度学习;目标检测;YOLOv5;坐标注意力机制;α-IoU   
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      • 梁艳,周卓沂,黄伟聪,郭梓健
        2024, 23(1): 150-155. DOI: 10.11907/rjdk.231045
        摘要：针对在线教育环境下因时空分离导致教师难以及时获悉学习者专注度的问题，设计一种轻量级深度学习网络模型用于学习者专注度检测。该模型根据学习者的面部表情信息进行决策判断，利用深度残差网络完成空间特征提取，采用长短记忆周期网络完成时序特征提取，并加入空间注意力（SA）和时序注意力（GA）优化模型的特征提取能力，提升专注度检测的效果。实验结果表明，该方法无论在公开数据集还是自采数据集上均获得较高准确率，在精度和时间成本方面能较好地满足实际在线学习场景的需求。  
        关键词：在线教育;专注度检测;ResNet18;LSTM;注意力机制   
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      • 何卓豪,宋甫元,陆越
        2024, 23(1): 156-160. DOI: 10.11907/rjdk.231013
        摘要：图像压缩感知（CS）重构方法旨在将采样过后的图像恢复为高质量图像。目前，基于深度学习的CS重构算法在重构质量及速度上性能优越，但在较低采样率时存在图像重构质量较差的问题。为此，提出一种基于多尺度注意力融合的图像CS重构网络，在网络中引入多个多尺度残差块提取图像不同尺寸的信息，并融合每个多尺度残差块的空间注意力与密集残差块的通道注意力，自适应地将局部特征与全局依赖性集成，从而提升图像重构质量。实验表明，所提算法在图像的PSNR、SSIM上均优于其他经典方法，重构性能更好。  
        关键词：压缩感知;注意力机制;深度学习;多尺度特征提取   
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      • 李哲,林文祉,翁智,郑志强
        2024, 23(1): 161-166. DOI: 10.11907/rjdk.232094
        摘要：体尺参数是评价育肥猪生长状况的重要指标，针对单目CCD相机在猪体体尺测量中受角度、光源等因素影响导致的测量参数单一、测量结果误差较大等问题。首先利用深度相机KinectV2从正上方和左右两侧视角同步获取猪体局部点云数据；然后进行点云去噪、精简分割等处理，运用改进后的ICP点云配准技术处理点云信息；最后采用精确估算技术精简点云数据。在不同角度比较实验测量与人工测量的结果发现，猪体数据中体长平均相对误差为2.65%、体高平均相对误差为1.87%、体宽平均相对误差为1.75%、臀高平均相对误差为2.07%、臀宽平均相对误差为1.96%，整体上误差较小，证明了所提方法的有效性，以期为猪体尺寸测量提供新的解决方法。  
        关键词：育肥猪;图像处理;KinectV2;三维点云;体尺测量   
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      • 郝紫霄,王琦
        2024, 23(1): 167-172. DOI: 10.11907/rjdk.231040
        摘要：在无人机航拍图像目标检测任务中传统目标检测算法实时性与精确性差，且原始YOLO算法对小目标的误检、漏检率较高。航拍图像对视角、图像数据量、目标尺度等方面的要求较高，与普通图像有显著差异。鉴于此，针对无人机航拍图像小目标检测难题，提出一种基于YOLO-v7的改进算法FCL-YOLO-v7。首先，添加小目标检测层，改进特征提取网络结构与先验框配置；其次，用FReLU激活函数替代原有的SiLU激活函数；再次，在骨干网络中添加CBAM注意力机制；最后，结合公开数据集与自主采集的无人机航拍图像构建小目标数据集。实验结果表明，改进算法在无人机航拍图像小目标数据集上的精确率比原始算法提高6.7%，比YOLO-v3提升7.3%；召回率比YOLO-v5高3.3%。  
        关键词：无人机航拍图像;小目标检测;特征提取;激活函数;注意力机制   
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      • 吕文琪,马骁,简夜明,向毅
        2024, 23(1): 173-181. DOI: 10.11907/rjdk.231002
        摘要：深度语义分割是常见的遥感影像应用之一。现有的基于深度卷积神经网络的语义分割算法往往不能有效应用于实际环境的图像分割任务，此类网络模型参数较多，计算复杂且运行缓慢。为此，提出一种基于卷积神经网络与多层感知机（MLP）的图像分割网络，包含一个卷积阶段和一个MLP阶段，在编码器与解码器进行跳跃连接的过程中加入一个注意力控制机制，使网络将更多权重放在值得注意的地方。该方法可以有效提取图像的局部特征，同时与其他复杂的神经网络模型相比，可以有效减少参数量和计算复杂度，并保持分割的精确度。最后在多个遥感数据集上进行了测试，结果表明，相比UNet、UNet++、SegNet模型，该模型的参数量为1.471 93 M，平均训练时长为47.973 218 55 s，计算复杂度为5.7 GFLOPs，在一定程度上减少了模型复杂度和运行时长。  
        关键词：遥感图像;语义分割;轻量化;多层感知机;深度学习;注意力机制   
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        发布时间：2024-01-29

        大数据与信息处理

      • 许星波,张明西,赵瑞,朱衍熹
        2024, 23(1): 182-189. DOI: 10.11907/rjdk.231776
        摘要：电影评分预测旨在预测用户对未评价的电影可能赋予的评分，是推荐系统、电影分类等现实应用的重要依据。现有预测方法主要关注用户与电影的交互信息和文本信息表示，对属性特征的直接表示考虑较少。为此，提出一种基于交互属性增强的电影评分预测模型。首先，考虑使用属性节点在网络中的嵌入向量表示不同的属性特征信息，根据数据间的交互和从属关系构建电影信息网络，利用Metapath2vec算法获得属性节点的嵌入向量，将各属性特征转换为具有不同元路径结构信息及语义信息的向量表示。然后，将用户和电影的属性特征向量输入双塔模型，与各自ID特征向量交互融合，以探索不同属性偏好对用户及电影的影响。最后，得到用户和电影特征向量，通过点积实现用户对电影的评分预测。在公开数据集上的结果表明，所提模型相较于传统模型预测准确性更高，证明了模型的有效性。  
        关键词：电影评分预测;Metapath2vec;双塔模型;交互属性   
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      • 丁美荣,赖锦钱,曾碧卿,徐马一,陈炳志
        2024, 23(1): 190-196. DOI: 10.11907/rjdk.231075
        摘要：情感分析是自然语言处理领域的重要方向之一，现有研究在探索方面词上下文对方面词情感极性的影响时仍存在句法信息捕捉困难、语义信息丢失、语义上下文缺失的问题。针对这些问题，提出一种新颖的结合局部全局上下文引导网络（LGCG）用于提升方面级情感分析的性能和表达能力。该方法首先通过构建文本的依赖句法分析树，为模型引入更多元化的信息特征；然后通过引入上下文聚焦机制将原始文本与依赖句法分析树的特征进行提炼，同时将提练后的局部特征向量与全局特征向量进行特征交互，有效保留方面词的上下文特征信息； 最后使用特征聚合模块对局部全局特征进行聚合处理，提高了模型对方面词情感极性预测的准确度。在多个基准数据集上的实验结果表明，该模型相比于基线模型在准确率上分别提高了1.67%、1.67%、0.7%、0.16%，在F1值上分别提高了2.55%、2.03%、1.57%、2.08%。  
        关键词：情感分析;自然语言处理;局部上下文;依赖句法分析树;信息特征   
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        发布时间：2024-01-29
      • 李文超,李慧敏,罗闰豪,杨帆,吴练荣,王瑞雪
        2024, 23(1): 197-203. DOI: 10.11907/rjdk.231086
        摘要：为突破普朗矿区海拔高、交通条件差、传统勘探方法受限的问题，使用高光谱遥感技术以更方便、准确地提取岩矿信息。利用Hyperion数据，采取最小噪声分离变换以及纯净像元指数法提取纯净像元作为端元，通过N维可视化分析法获得端元光谱；然后利用光谱角制图法提取研究区蚀变矿物，并与已知的地质资料结合分析，验证此方法的可行性。结果显示，高光谱遥感可以精确地识别蚀变矿物种类并显示分布范围，同时能够进行矿物填图，提高了蚀变信息的可利用性，对普朗铜矿区蚀变信息的遥感提取具有重要意义。  
        关键词：高光谱;矿物填图;Hyperion;矿物信息提取   
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        发布时间：2024-01-29

        计算机人才与教育

      • 熊骏,金文,丁飞,王凯
        2024, 23(1): 204-208. DOI: 10.11907/rjdk.231014
        摘要：计算机网络是网络工程专业的重要基础课程，针对传统课程教学和实验教学中存在的问题，以工程教育专业认证为背景并基于OBE教育理念对计算机网络教学进行改革。由课程设计框架为切入点，从教学目标、教学过程、教学评价三方面进行教学改革与实践。以毕业要求为出发点优化计算机网络课程的教学目标，明确符合国家、社会预期需求的专业能力；以教学目标为框架，对教学过程中的短板进行针对性加强和补全，保障教学目标的实现；设计基于OBE理念的教学质量评价体系，并基于评价结果对课程进行持续改进。结果表明，该课程在课堂实践、上机测试、试卷测试等方面的达成度均有所提高，为学生专业素质的提升奠定了良好基础。  
        关键词：课程教学;实验教学;成果导向;教学目标;计算机网络   
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      • 徐倩,黄雨薇,符传山,王含,李顺仕
        2024, 23(1): 209-214. DOI: 10.11907/rjdk.231837
        摘要：随着信息技术的快速发展，企业对IT人才的需求在逐年加大。为提高IT类人才培养质量并促进其供需平衡，从智联招聘采集13 638条招聘数据对企业的真实人才需求进行调研，挖掘企业人才需求特征并据此构建冰山胜任力模型，从而建立IT类专业人才培养体系。研究表明，从知识、技能、综合素养、意识与态度4个维度构建的冰山胜任力模型，能够提高IT人才培养质量，并为毕业生就业提供指导和参考。  
        关键词：IT类人才培养;冰山胜任力模型;文本挖掘;人才需求特征   
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        发布时间：2024-01-29
      • 何凯,陈湛,孔维广,叶鹏,胡新荣
        2024, 23(1): 215-220. DOI: 10.11907/rjdk.231061
        摘要：新工科和双一流建设对工科专业人才培养提出了新的需求。以C语言程序设计课程为例，分析当前课程教学中存在的痛点问题，并结合学生学情特点，以学生为中心，从教学理念、教学手段、考核评价等方面出发，探索理论、实践、思政等教学改革思路，开展一种基于知识图谱重构的“一体两翼“模块化教学实践。将OBE理念与思政元素融入教学，增强学生的实践能力，培养其计算思维，突出课程教学的创新性和价值引领。该课程教学探索实践，可为其他程序设计类课程开展教学设计提供参考和借鉴。  
        关键词：程序设计;一流课程;教学改革与实践;教学模式   
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