最新刊期
      2024 年 第 23 卷 3 期

        人工智能

      • 李文书,管平
        2024, 23(3): 1-7. DOI: 10.11907/rjdk.231176
        摘要：实时新闻评论具有文本短、信息丰富、结构复杂等特点，情感分析难以准确捕捉其真实的情感倾向。为增强语义的特征信息，减少模型过拟合问题，提高新闻评论情感分析的准确性，提出一种融合BERT模型、Transformer Encoder与多尺度CNN模型的新闻评论情感分析算法。首先，针对新闻评论长度较短、表达情绪观点内容较多的特点，使用BERT模型对新闻评论文本进行预训练，获得具有上下文信息的特征向量；其次，为解决模型过拟合问题，在BERT模型下游添加一层Transformer 编码器；最后使用四通道双层CNN模型，通过组合不同大小尺寸的卷积核来提升模型分析新闻评论情感的性能。实验结果表明，该方法在两个新闻评论数据集上的准确率分别达到93.0%与96.4%；与不同模型的比较实验进一步证明了所提方法的有效性。  
        关键词：情感分析;BERT模型;Transformer Encoder;多尺度CNN;新闻评论   
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        发布时间：2024-04-03
      • 叶彩瑞,徐华,邓在辉
        2024, 23(3): 8-14. DOI: 10.11907/rjdk.231312
        摘要：分布式拒绝服务攻击（DDoS）可以攻击、侵入、破坏物联网设备。在COVID-19期间，将大量物联网终端设备用于疫情防控加速了信息交换频率，但过于简单的网络安全防御方式也让网络安全问题成为热议话题。深度学习（DL）已被广泛应用于网络安全领域，用于检测和应对各类安全等级较低的网络环境。针对具备简单结构的智能终端，传统DL模型对计算和内存资源的需求较高，在应对大量流量攻击时，往往需要额外的运行成本。提出一种基于自注意力机制与轻量级卷积神经网络（Self-attention-LCNN）的模型，通过以流为单位，对特定时间段内的数据包提取特征，用于检测和预防复杂网络环境中针对智能终端的DDoS攻击。Self-attention-LCNN模型在CICDDos2019数据集上的准确率为99.21%，将模型部署在树莓派上得到的平均检测率为93%，说明Self-attention-LCNN模型在资源受限的智能终端攻击检测方面具有良好的识别效果。  
        关键词：DDoS;攻击检测;卷积神经网络;轻量级;自注意力机制;智能终端   
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        发布时间：2024-04-03
      • 高嘉鑫,张伟,高铭
        2024, 23(3): 15-20. DOI: 10.11907/rjdk.231164
        摘要：材料计算运行时间预测对提升作业调度效率和新材料研发有着至关重要的作用，传统集群作业运行时间预测模型的精度较差，在领域的可用性较低。为此，提出一种基于梯度提升决策树的作业预测模型，结合领域知识和相关文献对VASP作业日志数据进行清洗，对选择的特征进行重要性评估，然后在不同数据量、不同样本分布数据条件下进行实验，将该模型与使用传统机器学习方法的模型进行比较。实验表明，所提方法的平均绝对百分比误差在不同条件下均低于传统机器学习方法，且综合作业运行时间的预测误差为4.28%，优于RunningNet方法的10.3%，证明了所提模型对材料计算运行时间预测精度更高，对提升作业调度效率和加快新材料研发作用更大。  
        关键词：材料计算;作业运行时间预测;决策树;VASP作业;作业调度   
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        发布时间：2024-04-03
      • 艾芳菊,尹虓寅
        2024, 23(3): 21-26. DOI: 10.11907/rjdk.231116
        摘要：在拥有海量数据的信息时代，如何高效精准地检索到所需信息是一项巨大挑战，主题爬虫是获取某个特定领域信息的有效途径。通用的主题相似度计算通常是基于词粒度的特征表达，而忽略了文本整体的主题特征表达，会影响爬虫系统的查准率和查全率。对此，提出融合BTM与TextCNN模型的主题爬虫，将内容主题判别模块当作文本分类问题研究，通过融合BTM得到的文本主题向量与Word2vec词向量以增强文本语义信息，利用卷积神经网络提升判别模块的精确度，弥补了传统卷积神经网络分类模型中文本特征表示不充分的问题。实验结果表明，在开源新闻文本分类数据集（THUCNews）和自定义爬取的真实论文数据集中，融合BTM与TextCNN模型在测试集中的平均分类精准率分别为93.7％和91.3％，比只采用TextCNN的平均分类精确率分别提升了0.6、1.3个百分点。  
        关键词：主题爬虫;主题相似度;TextCNN;BTM;Word2vec   
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      • 袁紫烟,任勋益,黄家铭
        2024, 23(3): 27-33. DOI: 10.11907/rjdk.231163
        摘要：电商平台中的虚假评论存在误导消费者购买决策、损害消费者和合法商家权益的问题。现有的虚假评论识别方法难以发现虚假评论之间的隐含关联。为了提高虚假评论检测的分类效果，提出一种基于TrustRank算法和图神经网络的虚假评论检测方法。首先，通过构建虚假评论相关特征，计算出特征的重要性分数；其次，结合改进TrustRank方法计算评论的可疑值，利用自适应邻域采样策略对图中节点进行有偏向和自适应地选择并生成目标节点的邻域，以此改进GraphSAGE的随机采样算法；最后，使用Yelp数据集对该模型进行验证。结果表明，TR-GraphSAGE模型相比于LSTM、TextCNN、GCN和GraphSAGE，在准确率、召回率与F1 3个方面分别提升了5.86%、15.01%和10.12%。TR-GraphSAGE模型能够降低噪音对预测的影响，保证邻域信息的质量和数量，从而提高关联特征表示质量，为虚假评论检测提供了一种新方法。  
        关键词：虚假检测;TrustRank;图神经网络;特征工程;GraphSAGE   
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        发布时间：2024-04-03
      • 聂耀明,陈克豪,程伟,刘杨
        2024, 23(3): 34-40. DOI: 10.11907/rjdk.231156
        摘要：在CI/CD实践中，自动化已成为软件开发实践中的一种规范。GitHub引入GitHub Actions为软件维护者提供自动化的持续集成工作流方案，尽管其为开发者提供了诸多便利，GitHub社区也提供了许多第三方的GitHub Actions服务，但仍然只有极少的项目在使用。为了满足开发人员对工作流自动化的需求，减少非开发任务工作量，提出一种基于隐含狄利克雷分布（LDA）主题模型和Jensen-Shannon距离的GitHub Actions工作流项目推荐算法。通过对GitHub Actions存储库的README文件进行主题建模，将GitHub的事件描述文本和用户输入作为模型输入，为正在开发的代码仓库推荐GitHub Actions服务。将该推荐模型与标准的基于余弦相似度的方法进行比较的实验结果表明，该方法能有效改善开源软件仓库的推荐精度。  
        关键词：GitHub Actions;LDA;工作流;README;代码仓库推荐   
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      • 陈勤达,陈小惠
        2024, 23(3): 41-46. DOI: 10.11907/rjdk.231246
        摘要：为提高无创血压预测模型的准确率，减小个人身体差异对准确率的影响，提出一种基于鲸鱼优化算法（WOA）与轻量级梯度提升机（LightGBM）的无创血压检测模型WOA-LightGBM。该模型首先提取预处理后的光电容积脉搏波、心电信号特征，并结合人体特征组成输入特征矩阵；然后通过核主成分分析法对输入特征矩阵进行降维，减少冗余；最后运用WOA优化LightGBM模型参数。实验结果表明，WOA-LightGBM模型预测的收缩压和舒张压的平均绝对误差均满足美国医疗仪器促进协会制定的标准（±5mmHg），与传统模型相比具有一定优势，且与传统水银血压计测量结果有高度一致性。  
        关键词：无创血压检测;人体特征;核主成分分析法;鲸鱼优化算法;轻量级梯度提升机   
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        发布时间：2024-04-03

        计算机软件与理论

      • 王艺帆,李军祥,王溪
        2024, 23(3): 47-54. DOI: 10.11907/rjdk.232035
        摘要：在灾后恢复用电过程中，移动储能（MESS）作为应急电源在恢复重要负荷供电时可发挥显著作用。考虑大停电事故发生的本质是由于电网风险传播所导致，提出一种配电网和交通网耦合框架下的MESS配置点选址策略。首先，借助SIR传染病模型描述电网风险传播过程，量化节点的风险传播能力与风险控制评价指标；其次，提出计及节点风险控制指标的MESS多目标优化选址模型，利用免疫优化算法求解问题；最后，构建城市配电网及其地理对应的城市交通系统，开展测试并进行比较分析。实验表明，考虑电网风险传播的影响对提升应急响应能力的效果不可忽视，证实了所提移动应急储能灾前布点方法的有效性。  
        关键词：配电网;交通网;移动储能;SIR模型;风险传播;选址   
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      • 王全全,王彦钧,韩森,徐春凤
        2024, 23(3): 55-61. DOI: 10.11907/rjdk.231207
        摘要：为提高600 mm大口径立式平面镜沿光轴旋转90°后的表面面型测量精度，对多孔支撑结构下5种不同材料的平面镜重力变形进行有限元仿真分析，并通过实验测量探究旋转后的静置时间对面型精度的影响等问题。结果表明，该多孔支撑结构下的平面镜表面由重力导致的轴向变形量不超过14 nm，满足精度要求。该多孔结构支撑的平面镜沿光轴旋转90°静置1 h后达到稳定状态，与静置2 h后的面型结果PV值仅相差0.337 nm，RMS值相差0.081 nm，实验探究了静置时间对面型结果的影响。研究发现，在至多去除6%外口径的条件下可以大幅降低平面镜表面面型PV值，PV值降低超过50 nm，由此提出一种制造大口径平面镜时通过设置支撑结构缓冲区以提高面型精度的方法，可以有效提高大口径平面镜的面型精度。  
        关键词：大口径平面镜;有限元仿真;干涉测量;旋转测量;实验验证   
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      • 刘立群,陈辉
        2024, 23(3): 62-70. DOI: 10.11907/rjdk.231066
        摘要：哈里斯鹰优化算法存在前期全局开发种群分布不广泛、后期局部开发易陷入收敛精度不够的缺陷，因此提出一种正余弦动态干扰的哈里斯鹰优化算法。首先，在前期的全局开发阶段，对两种不同的进化策略分别采用余弦函数和正弦函数进行鹰群群体分布干扰，从而扩大群体分布范围，强化鹰群初期全局探索阶段的广度，为后期进行局部开发提供更好的条件；然后，在局部开发阶段，通过对猎物逃逸能量公式进行曲线化调整，使得猎物能量损耗与自然界中的真实能量损失更加匹配，进而提升开发阶段的捕获能力；最后，将改进的正余弦动态干扰的哈里斯鹰优化算法对脉冲耦合神经网络（PCNN）的链接输入、时间衰减系数、链接强度3个参数进行优化，并应用于可见光与ToF置信图的图像融合。采用6种对比算法及24个测试函数对改进后的算法进行仿真实验验证，证明了基于正余弦动态干扰的哈里斯鹰优化算法具有较好的寻优能力和更高的收敛精度。通过与其他融合算法进行对比实验，验证了改进后的融合算法相比原始算法的融合效果有显著提升。  
        关键词：哈里斯鹰优化算法;动态干扰;逃逸能量;脉冲耦合神经网络;图像融合   
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      • 王平,周鑫
        2024, 23(3): 71-79. DOI: 10.11907/rjdk.231007
        摘要：为解决云制造环境下复杂制造任务的服务组合问题，促进云制造模式的良性发展，构建综合考虑服务需求方、云制造平台和服务提供方三方利益的多目标服务组合优化模型。基于反向学习机制和多目标种群自适应进化机制改进NSGA-Ⅲ算法，并将该算法应用于多目标服务组合优化模型求解。通过比较NSGA-Ⅲ算法与改进NSGA-Ⅲ算法的各个方向适应度的均值和方差，验证了后者在求解多目标服务组合优化问题上的有效性。  
        关键词：云制造;多目标优化;反向学习;自适应进化;NSGA-Ⅲ   
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      • 邓文杰,唐聃
        2024, 23(3): 80-87. DOI: 10.11907/rjdk.231733
        摘要：分布式存储系统中数据的访问存在不均衡性，大多数访问聚集在少部分数据上，便会引起系统的负载不均衡，导致部分高负载节点成为整个系统的性能瓶颈。针对此问题提出一种负载均衡的动态局部修复码（ALRC），该编码方案通过历史热度对冷热数据进行优先级确立，再对冷热数据进行动态编码，使其具备（r，t）-availability性质，让数据能够拥有额外的访问路径，借此提高热数据的并行访问性能和系统的负载均衡性，同时兼顾一定的存储效率。实验结果表明，ALRC在系统负载较不均衡时只需要相较于编码前少量的额外存储开销，便可拥有相较于原方案53%以上负载均衡度的提升，从而确保节点间的负载分布均匀，提高整个系统的性能和可靠性。  
        关键词：分布式存储;冷热数据;负载均衡;局部修复码;并行访问   
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      • 张梓涵,刘燕丽,李春丽,迟思义
        2024, 23(3): 88-93. DOI: 10.11907/rjdk.231223
        摘要：子图同构问题是经典的、具有广泛实际应用的NP完全问题。针对精确算法的分支策略依赖顶点度，计算代价高的问题，提出结合无解记录和顶点度约束规则，通过混合分支学习策略减少求解时间的方法（SIBL）。无解记录是指算法每次重启前无目标解的分支路径，为了去除无效搜索，首先移除目标图中顶点度小于当前模式图顶点的候选顶点，然后移除出现在无解记录中的顶点，最后依据顶点分值进行降序排序，优先选择分值大的顶点。新策略提供了利用上界下降量计算单个顶点和顶点匹配对的两种分值计算方式，并交替使用两种分值选择分支顶点以快速寻找目标解，避免贪心选择的局部最优问题。通过测试14 220个来自生物、图像等领域的算例发现，SIBL相较于当前领先的Glasgow、McSplit+RL_SI分别多解决了10.08%、19.88%的中等难度算例，验证了分支学习能有效改进子图同构算法的求解效率。  
        关键词：NP完全问题;子图同构问题;分支定界;约束规则;分支策略   
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      • 王铎,于延,贺维
        2024, 23(3): 94-98. DOI: 10.11907/rjdk.241036
        摘要：轴承故障诊断是旋转器械健康管理中的一个关键问题。然而，在工程实践中，轴承的观测数据可能会受到一些干扰因素的影响，包括传感器质量和环境中的噪声等。在传统置信规则库（BRB）中，其模型推理假定输入数据完全可靠，但不可靠的观测数据会使BRB精度降低。具有属性可靠度的置信规则库模型（BRB-r）提供了一种建模框架和分析方法，是一个能够聚合不可靠定量数据和专家知识的系统。为提高轴承故障诊断精度，提出一种基于BRB-r的轴承故障诊断模型。首先，基于统计方法计算属性可靠度；然后，使用证据推理作为模型的推理机；最后，采用投影协方差矩阵自适应进化策略（P-CMA-ES）对模型进行参数优化。验证实验结果表明，BRB-r在一定程度上能够消除观测数据中不确定性信息的影响，并对不可靠数据进行有效处理，具备良好的诊断效果。  
        关键词：故障诊断;置信规则库;属性可靠度;证据推理   
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        软件设计、开发与应用

      • 林健,黄林,黄进军,谢冬鸣,洪志刚
        2024, 23(3): 99-106. DOI: 10.11907/rjdk.231049
        摘要：传统大数据平台软件历经十余年发展，已日趋成熟。近年来，以容器化为主要特征的云原生架构成为基础设施建设的首选方案。尤其在高性能计算技术融入云原生环境的趋势下，新一代大数据平台设计也面临着不同的挑战。这些挑战涉及云原生环境下的作业调度、高性能网络的容器化适配、存算分离架构下的存储管理等。针对这些问题，提出一组高性能云原生大数据平台关键技术，包括多模式负载容器化调度技术、容器化RDMA数据交换技术、云原生存算分离架构等，并在此基础上研发了OMBD大数据平台。OMBD能够有效适配高性能云原生环境的特点，以体系化的技术方案使得多模式大数据作业在带有高性能网卡的容器化集群中实现有效调度和高效执行。实验数据和真实应用效果证明，OMBD是一款具有实用性和高效性的生产级大数据平台。  
        关键词：大数据;云原生;高性能计算;容器化;平台软件   
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        发布时间：2024-04-03
      • 王甜,柏姗姗,吴佩泽,李英
        2024, 23(3): 107-113. DOI: 10.11907/rjdk.231262
        摘要：近年来，国家高度重视并推动国产化信息技术产业发展，信息行业自主可控的需求日益凸显。为完成自主可控操作系统、数据库系统及各类应用在自主可控软硬件环境下的适配验证工作，提出自主可控跨平台功能适配验证测试系统。该系统可在多种国产自主可控环境下运行，完成功能适配验证测试，对测试过程和测试环境进行全生命周期管理，并实现终端资源共享。在测试过程中，实现了功能测试录制脚本的复用，测试人员仅需录制一次脚本便可在多个国产化环境中运行。系统涵盖了元素识别、函数封装等功能，测试人员只需要简单操作便可完成脚本录制，而无需手动编写代码，实现了自动化的“零代码”录制。该系统拓展自动化测试，能够实现适配性和发布测试自动化，降低测试成本，提高测试覆盖率和效率，保障测试准确性，为国产自主可控平台的适配验证工作提供参考。  
        关键词：自主可控平台;适配验证;国产软件;功能测试;数字化转型   
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      • 余秋亮,王少林,王泽宇
        2024, 23(3): 114-120. DOI: 10.11907/rjdk.231122
        摘要：为解决空调系统设备种类众多、协议不统一的问题，针对空调系统的监控需求，设计了基于分布式监控与集中管理模式、B/S架构的空调智能监控系统。首先，在设备监控层利用多线程技术实现设备实时数据的采集处理，采用多协议转换技术进行统一协议转换、封装，将多种协议数据上传存储到数据库服务器。然后，通过模糊自适应PID控制器对监测数据进行轮询计算，调节变频器实时控制空调系统温度。最后，通过Web服务端口访问数据库服务器，实现系统集成与数据交换，建立集中控制、管理、运维的集成平台，实现系统设备的统一监控和调度，系统的统一部署和高可用性，完成空调监控系统的界面可视化并提升空调系统智能化水平。实践表明，该系统运行稳定，能实时监控空调运行状况，且具有较高的扩展性与管理效率。  
        关键词：空调监控系统;B/S架构;分布式;多协议转换;模糊自适应PID   
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        发布时间：2024-04-03

        图形图像处理

      • 陈雅玲,童莹,何睿清,曹雪虹
        2024, 23(3): 121-127. DOI: 10.11907/rjdk.231241
        摘要：低噪声、高对比度的超声图像能极大提高医生对病情诊断的准确率。为解决乳腺超声图像在采集和传输过程中引入散斑噪声而导致图像质量恶化从而影响乳腺癌早期诊断的问题，提出一种基于改进BM3D的乳腺超声图像去噪算法。首先引入基于DBSCAN的超像素分割方法，对原图进行超像素分割得到相应的超像素标签矩阵；然后利用超像素标签矩阵引导BM3D算法中的块匹配过程，一方面可以减少待匹配块的搜索时间，另一方面可以给相似块度量提供辅助信息，进而提高块匹配的准确性；最后改进BM3D算法中的硬阈值滤波，采用自适应噪声参数估计进一步提升去噪效果。实验结果表明，改进BM3D算法的等效视数相较传统BM3D算法提高了1.75％，边缘保持指数提高了2.56％，而算法处理时间却减少了51.26％，说明其是一种兼顾去噪效果与运行时间的实用方法。  
        关键词：图像去噪;BM3D;DBSCAN;自适应滤波;乳腺超声图像   
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        发布时间：2024-04-03
      • 周维钦,王朝立,孙占全,陈素芸,李超,傅宏亮,刘晓虹
        2024, 23(3): 128-133. DOI: 10.11907/rjdk.231336
        摘要：通过智能学习方法对PET-CT图像进行肿瘤自动分割，是辅助医生制定诊疗计划的重要研究领域。PET-CT图像兼具PET和CT两种模态优点，传统方法大多只简单的将两种模态的图像进行配准和融合后提取特征，忽略了神经母细胞瘤具有肿瘤边界轮廓不规则的特点。为此，提出一种两阶段的自动分割框架结构模型。首先，利用3D卷积神经网络定位肿瘤位置；然后在分割出的肿瘤区域附近生成多模态点云数据，并提取肿瘤的形状轮廓特征；最后，将两个网络提取的特征进行融合用来预测最终分割结果。在自有数据集和公共数据集上，将所提模型与其他多模态方法进行比较实验，实验结果验证了所提模型的优越性与有效性。以期为研究神经母细胞瘤分割的研究人员提供参考与借鉴。  
        关键词：深度学习;点云;多模态;医学图像分割;PET-CT   
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        发布时间：2024-04-03
      • 王一超,鲁芹,王迎雪,吴孟伟
        2024, 23(3): 134-141. DOI: 10.11907/rjdk.231131
        摘要：使用经典HS光流法对视频图像中的运动目标进行识别与检测时存在环境噪声多、检测效率低等问题。为此，对光流法进行改进。首先设计新的判定方法降低求解光流的迭代次数，减少算法执行时间；然后结合边缘检测等算法设计满足精度约束的算法，降低环境噪声的影响；最后使用GPU分别对光流法和边缘检测算法并行优化，从而进一步提高算法效率。实验结果表明，所提算法在CDNet2014数据集上的检测精度为88.1%，检测到的运动目标清晰度高。此外，该算法在GPU上的最大加速比为89倍，性能较传统算法有很大提升。  
        关键词：光流法;运动目标检测;边缘检测;CUDA;并行优化   
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        发布时间：2024-04-03
      • 陈建华,余松森,梁军
        2024, 23(3): 142-149. DOI: 10.11907/rjdk.222450
        摘要：细粒度图像分类是指基于已划分的基本类别而进行的更细粒度的子类别划分。由于细粒度图像分类具有类间差异小、类内差异大的数据特征，使其成为了一项非常具有挑战性的研究任务。通过对现有细粒度图像分类算法和模型的分析研究，提出一种基于卷积增强多尺度特征语义的弱监督细粒度分类方法。该方法通过卷积关联高低层特征，运用高层特征语义突出底层有意义的特征，抑制语义无效的底层特征，进而获得更具表达能力的多尺度特征。在以ResNeXt-101网络作为骨干网络和特征提取网络的基础上，在3个常用的细粒度图像数据集上对该方法进行实验验证，取得的分类正确率分别为88.3%、93.7%和94.3%。实验结果表明，与增强全局特征子特征的语义方法SEF、采用并行卷积块的多层特征融合方法MFF等其他多个主流细粒度分类算法相比，所提方法取得了更好的分类效果。  
        关键词：细粒度图像分类;深度学习;弱监督;ResNeXt网络   
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        发布时间：2024-04-03
      • 李慧敏,王瑞雪,李文超,罗闰豪
        2024, 23(3): 150-156. DOI: 10.11907/rjdk.231200
        摘要：为充分发挥ENVI和GIS等遥感软件在高光谱矿物精细化提取与分析中的作用，以云南个旧老厂矿区及外围为研究区，采用国产GF-5遥感数据，基于ENVI平台采用光谱角匹配法和波谱特征拟合法对研究区的蚀变矿物信息进行精细化提取，基于统计分析软件和GIS平台，对提取的研究区蚀变矿物信息进行数理统计、相关性和地物化遥等综合分析。研究显示，基于国产GF-5数据提取的研究区蚀变异常信息与该区地质和物化探信息吻合较好。研究表明，利用国产GF-5数据，基于ENVI和GIS等软件平台可对研究区蚀变矿物进行精细化提取与分析，为该区传统地质找矿工作提供参考。  
        关键词：国产GF-5遥感数据;ENVI;光谱角匹配法;波谱特征拟合法;蚀变矿物信息;GIS   
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        发布时间：2024-04-03
      • 张祯阳,叶萍,常兆华
        2024, 23(3): 157-164. DOI: 10.11907/rjdk.231132
        摘要：病理图像细胞检测是医学诊断的基础部分，正确、精准地检测靶向细胞及其数量对疾病诊疗至关重要。传统医学采用手工镜检的估计方式检测病理图像，依赖病理医生的工作经验，存在主观性、检测精度较低的问题。为此，提出改进YOLOv5的噪声标签检测与自动纠正网络检测病理图像中的靶向细胞，通过Conf、IOU函数使网络具有区分真值标签和噪声标签的能力，从而实现噪声标签的自动纠正，以辅助医生对鼻窦炎疾病类型进行临床诊断。结果表明，改进网络在鼻窦炎病理图像数据集上的平均精度、召回率分别提升至88.9%和95.6%，可满足检测病理图像的精度和纠正噪声标签的需求。  
        关键词：数字病理图像;无监督;噪声标签;深度学习;自主纠正   
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        发布时间：2024-04-03
      • 沈锦荣
        2024, 23(3): 165-171. DOI: 10.11907/rjdk.231278
        摘要：多目标追踪算法在复杂场景中常会出现目标识别不精确与追踪效果差的问题，在追踪目标数量多且相互遮蔽情况严重的环境中追踪目标丢失现象更为明显。为此，提出一种基于Transformer跨空间特征关联的多目标追踪算法，利用Transformer结构提取全局特征与多头注意力机制的优势提升目标特征的提取能力。此外，为解决追踪目标之间相互遮蔽而导致的追踪目标丢失问题，利用互注意力机制映射追踪目标与干扰目标之间的特征进行增强与抑制，以提高追踪算法的准确性和可靠性；同时基于追踪目标与干扰目标之间的特征相似度确定特征增强与抑制的程度。在MOT16与MOT17数据集上进行实验，所提算法分别取得了58.81%和60.05%的多目标追踪准确性，相较其他主流算法性能更优。  
        关键词：多目标追踪;Transformer;特征关联;目标检测;注意力机制   
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        发布时间：2024-04-03
      • 孙磊,滕杨,柳士伟,夏菽兰
        2024, 23(3): 172-177. DOI: 10.11907/rjdk.231802
        摘要：机场驱鸟应用中，存在空中被驱离鸟群距离远、特征不明显、不易识别等难题，由此提出一种针对空中鸟群特征的全维动态卷积识别算法。该算法采用动态K值的K-Means++算法对数据集中的目标样本进行聚类，获取更符合不同目标尺度的锚框，提高多目标定位及其图像分割精度。在通用的YOLOv5s目标检测识别的骨干网络引入全维动态卷积模块，提取特征时动态卷积层会自动调整卷积核的大小和形状，使其适应不同鸟类的特征，通过动态卷积提取的鸟类特征使数据更具有代表性。针对输入图像经过多次卷积和池化操作之后产生的多个特征图，运用相干积分对不同特征图进行分离处理，筛选剪去特征差异性不明显的特征通道，从而减少需要计算的信息量，优化YOLOv5s算法检测精度和计算复杂度，实现识别网络轻量化，解决空中鸟群等小目标特征难提取的问题，提高鸟类识别准确率。  
        关键词：空中鸟群;YOLOv5s目标检测;全维动态卷积;相干积分   
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        发布时间：2024-04-03

        计算机人才与教育

      • 吴跃飞
        2024, 23(3): 178-183. DOI: 10.11907/rjdk.231876
        摘要：面向新工科背景下人工智能专业复合型、工程型人才培养实际需求，以专业课程体系和专业人才培养目标为依据，对人工智能专业嵌入式系统课程进行课程教学改革研究。针对人工智能专业本科生嵌入式系统课程教学现状，提出提高人工智能专业实践教学效果的举措和方法，包括构建新工科创新实践教学课程体系、搭建产教融合实践教学平台、构建多层次的课程实验教学内容、运用案例式教学方法提升教学效果、设计以问题为导向的项目驱动型课程教学模式等。该课程改革以工程能力培养为新要求，以学生兴趣导学为新途径，以行业发展需求为新理念，探索形成新工科理念下专业人才工程创新能力培养实践路径，实现人工智能专业嵌入式系统实践类课程人才培养目标。  
        关键词：嵌入式系统;项目驱动式学习;教学改革;案例教学;线上线下混合教学   
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        发布时间：2024-04-03
      • 杨爽,王小根
        2024, 23(3): 184-189. DOI: 10.11907/rjdk.221953
        摘要：在协作知识建构过程中，学习者往往只顾个人观点的表达与完善，缺乏与同伴交流协商的共同体意识，在一定程度上削弱了群体凝聚力，阻碍了与同伴之间的有效交互。针对此问题，将对群体凝聚力具有显著影响的群体动力学理论引入到协作知识建构的教学活动中，将群体凝聚力影响因素圈与协作建构的知识改进圈结合在一起，遵循基于设计研究的方法与思路，面向初中的综合实践课设计并实施了促进群体凝聚力的协作知识建构学习活动。通过数据分析得知，该方法可以有效激发学习者的交互积极性，并提升其协作知识建构水平。  
        关键词：群体动力学;协作知识建构;群体凝聚力;活动设计   
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        发布时间：2024-04-03
      • 周媛,苗耀锋
        2024, 23(3): 190-195. DOI: 10.11907/rjdk.231660
        摘要：针对高级语言程序设计课程的特色与难点，结合OBE教育理念，以提高学生的实际应用能力和综合素质为目标，从课程思政、教学模式、教学设计和综合性评价方式等多个环节进行课程的教学改革。在提高教学质量的同时，注重培养学生解决实际问题的能力，帮助学生树立正确的人生观和价值观，为后续学习提供更多动力与支撑。  
        关键词：OBE;高级语言程序设计;课程思政;教学设计   
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        发布时间：2024-04-03
      • 徐媛媛
        2024, 23(3): 196-202. DOI: 10.11907/rjdk.231782
        摘要：移动教学工具是现代化教学的重要智能工具，对其特征与发展趋势进行分析有利于其合理化应用。以2007-2021年中国知网收录的核心期刊中与移动教学工具主题相关的358篇文献为研究对象，采用计量学方法分析其数量分布、核心作者、研究机构及来源期刊，同时对文献的关键词进行时区分布、高频词、聚类图谱及突现分析，力求解释以下问题：①移动教学工具经历了怎样的历史发展演变？②移动教学工具在当前实践中呈现出什么样的热点与特征？③移动教学工具研究领域的趋势是什么？分析结果显示，国内移动教学工具研究可大致划分为移动教学工具应势而生的萌芽期、呈现多样化特点的快速发展期以及探索智慧一体化新平台建设的转型期3个阶段。当前国内移动教学研究主要集中在教育理论与改革动力、技术应用与平台开发、模式探索与教学设计、教学服务与学习支持4个方面。展望未来，融入深度教学理念与深度学习理论是深化移动教学工具应用、回归教育本质的有效路径。  
        关键词：移动教学工具;知识图谱;文献计量分析;深度学习   
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        发布时间：2024-04-03

        研究综述

      • 宋育斌,孔维宾,陈希,方忠庆
        2024, 23(3): 203-211. DOI: 10.11907/rjdk.231111
        摘要：钢材是工业领域不可或缺的原材料，表面缺陷严重影响钢材质量。传统钢材表面缺陷检测方法精度低、速度慢、劳动强度大，无法满足实际生产需求。近年来深度学习技术发展迅速，其能充分挖掘目标图像底层特征信息，给钢材缺陷检测带来了新的解决方案。综述近年钢材表面缺陷检测方法相关文献，简述传统检测方法的原理及其适用性，分析深度学习检测模型的结构与特点，并对目前该领域存在的一些技术难点进行总结，对未来发展趋势进行展望。  
        关键词：钢材;表面缺陷;目标检测;深度学习   
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        发布时间：2024-04-03
      • 马富龙,张泽琳,闫燕
        2024, 23(3): 212-220. DOI: 10.11907/rjdk.232213
        摘要：知识图谱作为人工智能技术，是由感知智能向认知智能发展的关键支撑技术之一，在教育领域的应用必将推动智能教育的创新发展。首先，从知识图谱技术发展历程、学科发展历程透视学科知识图谱的技术本质与知识本质，明确学科知识图谱的价值定位。其次，在梳理学科知识图谱构建技术与模式演变发展的基础上，构建学科知识图谱的基本功能架构与技术体系，分析其在智能教育中的典型应用场景。最后，从应用场景与技术本体发展两个角度对学科知识图谱的发展趋势进行前景展望，以期为学科知识图谱助力智能教育应用提供借鉴。  
        关键词：学科知识图谱;技术架构;发展趋势   
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