最新刊期
      2024 年 第 23 卷 第 9 期

        研究综述

      • “在自然语言处理领域，命名实体识别技术取得新进展，专家综述了传统与深度学习方法，为未来研究指明方向。”
        胡德洲,李贯峰
        2024, 23(9): 1-9. DOI: 10.11907/rjdk.231923
        摘要：命名实体识别是机器翻译、问答系统等应用领域的重要基础工具，一直是自然语言处理领域的研究热点之一。首先，介绍命名实体识别定义，整理命名实体识别任务中常用的实现工具、数据集和评估标准；其次，按照其发展历程总结现有命名实体识别方法，将其分为传统方法和深度学习方法；再次，归纳总结命名实体识别各方法的关键思想、优缺点，给出基于深度学习的命名实体方法的主要流程，并按照流程顺序进行综述；最后，展望命名实体识别未来的研究方向，为后续研究提供思路。  
        关键词：自然语言处理;命名实体识别;机器学习;深度学习   
        0
        |
        0
        |
        0
        <HTML>
        <网络PDF><WORD><Enhanced-PDF><Meta-XML>
        <引用本文> <批量引用> 72508595 false
        发布时间：2024-09-25
      • “在图像生成领域，生成对抗网络通过博弈提升图像生成质量，专家梳理了其应用方法，为图像生成研究提供新思路。”
        王培龙,苗壮,王家宝,李阳,李允臣
        2024, 23(9): 10-19. DOI: 10.11907/rjdk.231827
        摘要：生成对抗网络自2014年被提出以来，极大地推动了图像生成研究的进展。其通过两个神经网络的相互博弈，逐步提高鉴别真实图像与生成图像的能力，以及生成逼真图像的能力，最终使双方达到一种纳什均衡。简要介绍生成对抗网络，并围绕生成包含特定对象的图像这一问题对该网络在图像生成领域中的应用方法进行梳理，将其分为直接法、迭代法、分层法、解耦法和3D建模法5种类别。重点关注生成对抗网络在生成包含特定对象的图像方面的研究进展，并对该领域的发展方向进行展望，以期为相关人员进行图像生成研究提供参考。  
        关键词：图像生成;生成对抗性网络;目标图像;解耦;人工智能   
        54
        |
        4
        |
        0
        <HTML>
        <网络PDF><WORD><Enhanced-PDF><Meta-XML>
        <引用本文> <批量引用> 44816449 false
        发布时间：2024-09-25
      • “在自然语言处理领域，深度学习技术推动了对话系统研究的显著进步。专家梳理了关键技术，分析了模型应用，指出问题并提出解决方案。”
        邢春康,任勋益
        2024, 23(9): 20-30. DOI: 10.11907/rjdk.231932
        摘要：随着深度学习技术的崛起，自然语言处理应用取得了显著进展，特别是在对话系统研究中。为此，阐述对话系统基本流程，全面梳理基于深度学习的对话系统技术，包括卷积神经网络、循环神经网络和注意力机制三大类关键技术。同时，介绍3种模型的基本原理，并从信息抽取、对话状态追踪和对话生成方面深入分析比较了各基本模型及其衍生模型在对话任务上的应用、特点和优缺点。最后，指出对话任务中依旧存在的问题，并提出可行解决方案。  
        关键词：深度学习;自然语言处理;注意力机制;对话系统;神经网络   
        13
        |
        1
        |
        0
        <HTML>
        <网络PDF><WORD><Enhanced-PDF><Meta-XML>
        <引用本文> <批量引用> 63896232 false
        发布时间：2024-09-25
      • “在社交媒体领域，假新闻检测技术取得突破，为维护信息真实性提供新思路。”
        赵梦凡,张钰涛,赵铤钊
        2024, 23(9): 31-40. DOI: 10.11907/rjdk.231367
        摘要：社交媒体平台的迅速发展不仅极大增强了信息的可访问性，而且加速了假新闻的传播。假新闻的爆炸性增长不仅损害社会稳定，还会侵蚀公众对媒体的信任。在自然语言处理领域中，假新闻检测是一个关键而富有挑战性的任务。为此，首先给出假新闻的定义，深入分析其特征；其次从新闻内容、社交语境、传播网络和混合方法4个角度对现有假新闻检测方法进行分析与评估，介绍相关模型性能、常用数据集以及评价指标；最后，总结并分析目前假新闻检测研究中存在的问题，提出后续可能的研究方向。  
        关键词：社交网络;假新闻;自然语言处理;早期检测;可解释性   
        11
        |
        3
        |
        0
        <HTML>
        <网络PDF><WORD><Enhanced-PDF><Meta-XML>
        <引用本文> <批量引用> 64984663 false
        发布时间：2024-09-25

        人工智能

      • “在推荐系统领域，研究者提出了LFDMF模型，通过LSTM和深度矩阵分解，有效提升了推荐准确性。”
        丁伟健,卢敏,杨忠明,陈丽萍
        2024, 23(9): 41-47. DOI: 10.11907/rjdk.231826
        摘要：针对现实推荐场景中多数推荐算法忽略用户偏好动态变化的时效因素，导致模型性能受限的问题，提出一种基于LSTM和深度矩阵分解的推荐融合模型LFDMF。该模型通过广义矩阵分解学习用户和项目间非线性低阶特征，运用多层感知机学习用户和项目间非线性高阶特征，获取用户长期动态偏好，利用LSTM对时间序列的强拟合能力，获取用户短期动态偏好。为验证LFDMF模型的有效性和可行性，在公开数据集MovieLens-1M和Pinterest上进行对比实验。仿真实验表明，LFDMF模型的HR@10和NDCG@10指标相比传统MF算法分别提升了0.103 4和0.132 2、0.118 1和0.101 8；相比DMF模型分别提升了0.022 8和0.032 3、0.016 9和0.013 5，推荐性能显著提升。  
        关键词：推荐融合;广义矩阵分解;多层感知机;跳跃连接;长短期记忆网络   
        7
        |
        0
        |
        0
        <HTML>
        <网络PDF><WORD><Enhanced-PDF><Meta-XML>
        <引用本文> <批量引用> 63895820 false
        发布时间：2024-09-25
      • “在信息安全领域，中国古诗词的自动生成技术取得突破，专家设计了基于BERT和Attention机制的隐写算法，为信息隐写提供新方案。”
        芦晶,赵翔,张渊皓,杨婉霞,周蓓蓓
        2024, 23(9): 48-55. DOI: 10.11907/rjdk.241279
        摘要：中国古诗词具有结构工整、情感丰富、篇幅适中等特点，适合作为生成式无载体信息隐写的天然载体，但由于其语义含蓄、寓意深远、风格多样，使得自动生成诗词的隐写极具挑战性。随着大语言生成模型的出现，诗词生成的质量得以大幅提高，但将大语言模型应用于诗词生成的隐写还未有报道。为此，引入BERT情感分析模型，结合Attention机制设计了Seq2Seq自动生成诗词的隐写算法和模型，并基于PN40构建了相应的硬件系统和GUI界面。在主题词引导以及格律/情感/互信息的约束下，生成多模式隐写诗词并实现了系统上的快速输出。实验结果表明，所提模型生成的隐写诗词主题明确，情感一致，BLEU评测值高达44.3%，情感分析平均准确率均高于85%，极大增强了隐写诗词的感知和统计隐蔽性，加快了生成式信息隐写的应用。  
        关键词：诗词;大语言模型;情感分析;隐蔽性;信息隐写   
        0
        |
        0
        |
        0
        <HTML>
        <网络PDF><WORD><Enhanced-PDF><Meta-XML>
        <引用本文> <批量引用> 72508436 false
        发布时间：2024-09-25
      • “在自然语言处理领域，DEK-KGQA方法通过融合外部知识，提升了问答推理能力，实验显示其在常识问答任务中效果显著。”
        白云天,郝文宁,靳大尉,刘小语
        2024, 23(9): 56-62. DOI: 10.11907/rjdk.241368
        摘要：知识图谱问答是自然语言处理领域的热门研究方向之一。现有方法主要存在两大挑战：一是难以理解复杂的自然语言形式问题，二是实体表示通常只限于字面含义，缺乏深入的语义阐释。针对上述问题，提出一种融合外部知识的知识图谱问答方法DEK-KGQA。首先通过问题知识图谱子图和QA上下文构建联合图，其次利用预训练语言模型计算联合图中节点的相关性评分，最后引入外部知识，以增强问答推理过程中的信息交互和推理能力。在CommonsenseQA数据集上进行实验验证，并与现有方法进行比较。实验结果表明，该方法在常识问答任务中取得了更好的效果，验证了该方法的有效性。此外，通过消融实验验证了该方法中各个部分对整体性能的影响。  
        关键词：知识图谱问答;QA上下文;预训练语言模型;外部知识   
        0
        |
        0
        |
        0
        <HTML>
        <网络PDF><WORD><Enhanced-PDF><Meta-XML>
        <引用本文> <批量引用> 72508767 false
        发布时间：2024-09-25
      • “在配电网线损预测领域，研究人员提出了一种基于TCN-BiGRU的改进算法，有效提升了线损预测的准确性和实时性，为电网节能降损提供了科学依据。”
        刘超,侯人杰
        2024, 23(9): 63-69. DOI: 10.11907/rjdk.241360
        摘要：复杂的配电网环境中存在线损计算精确性、实时性不足的问题，因此提出基于循环神经网络自编码器改进的TCN-BiGRU配电网线损预测方法。选用擅长处理时间序列的TCN神经网络模型作为主干特征提取网络，在TCN中融入BiGRU单元以有效解决梯度消失问题。在此基础上，结合循环神经网络自编码器对线损异常值进行无监督分类并标记，通过softmax损失函数预测线损率异常原因，并制定相应降损措施，同时利用改进后的TCN-BiGRU算法对线损进行预测及成因分析。实验结果表明，与传统的配电网线损预测方法相比，该线损预测方法的均方根误差相较于传统的EMD-LSTM与PSO-CNN算法分别降低了0.036 99和0.004 02，在线损成因分析方面的准确率相较于ResNet50与DBN-DNN算法分别提高了1.500%和5.841%，为分布式电源接入后配电网节能降损、实现电网双碳目标提供了科学的参考依据。  
        关键词：循环神经网络自编码器;TCN-BiGRU线损预测算法;智能电网;线损异常成因分析;台区线损预测   
        0
        |
        0
        |
        0
        <HTML>
        <网络PDF><WORD><Enhanced-PDF><Meta-XML>
        <引用本文> <批量引用> 72508850 false
        发布时间：2024-09-25
      • “在环境监测领域，研究者利用随机森林算法和长短期记忆网络，建立了蓝藻水华预测模型，显著提高了预测精度。”
        邹阳,刘祎,段玮,范思若
        2024, 23(9): 70-75. DOI: 10.11907/rjdk.231864
        摘要：为了监测、分析气象因子对蓝藻水华暴发的制约作用，建立蓝藻水华暴发与气象因子的响应关系，预测蓝藻生物量及分布变化。通过随机森林算法定量评估气象因子的重要性和贡献率，优选出气象因子，采用长短期记忆网络构建蓝藻水华预测模型。选择滇池2000-2021年归一化植被指数的年值和同期昆明站气象数据为研究对象，以归一化植被指数作为蓝藻水华的变化指标，探讨基于随机森林算法的长短期记忆网络RF-LSTM在蓝藻水华预测中的可行性。结果表明，与单一结构的长短期记忆网络模型和单一算法的随机森林模型相比，RF-LSTM模型的年值预测通过0.01显著性检验，模拟精确度达90.9%。随机森林算法利于理解蓝藻水华与气象因子的关系，选择有预测性能的气象因子，从而提升长短期记忆网络模型的预测能力。  
        关键词：蓝藻水华;气象因子;随机森林;长短期记忆网络;滇池   
        0
        |
        0
        |
        0
        <HTML>
        <网络PDF><WORD><Enhanced-PDF><Meta-XML>
        <引用本文> <批量引用> 72508432 false
        发布时间：2024-09-25
      • “在语音识别领域，研究者提出了一种新方法，通过融合Attention机制与DTDNN，有效提升了低资源环境下的识别精度。”
        顾龙昊,黄连丽,周奎,张子越
        2024, 23(9): 76-81. DOI: 10.11907/rjdk.232097
        摘要：为解决低资源条件下由于训练数据不足导致识别精度降低、泛化能力较差的问题，提出一种语音识别方法。该方法利用卷积池化提取特征信息，将Attention机制与DTDNN融合成为ADTDNN，以提升低资源环境下模型捕捉序列中关键信息的能力；采用链接时序分类简化模型的识别流程；使用Transformer作为语言模型。在Aishell-1数据集上的实验结果表明，低资源环境下基于ADTDNN的语音识别模型与LAS、Transformer等主流端到端模型相比，字错误率分别降低了3.7%和1.0%。  
        关键词：语音识别;时延神经网络;Transformer;数据增强;低资源   
        10
        |
        0
        |
        0
        <HTML>
        <网络PDF><WORD><Enhanced-PDF><Meta-XML>
        <引用本文> <批量引用> 63895893 false
        发布时间：2024-09-25
      • “在自然语言处理领域，研究者提出了RFMD方法，通过多文档精排与融合，有效提升了开放域问答的准确性。”
        李博,朱天佑,刘俊健,吕宏伟,陈振宇
        2024, 23(9): 82-89. DOI: 10.11907/rjdk.231986
        摘要：开放域问答（OpenQA）是自然语言处理中的一项具有挑战性的任务，传统的机器学习和深度学习技术通常用于从原始语料库中检索与问题相关的候选文档片段以进行答案提取。然而，当前方法检索的候选文档片段往往包含大量的噪声以及与问题无关的信息，并且主流的OpenQA模型在准确响应需要多个文档片段作为相关证据的问题方面存在不足。鉴于此，提出通过多文档精排与融合增强开放域问答的方法（RFMD），该方法在检索阶段设计了基于Transformer的文档精排模块，以减少候选文档中的噪声信息；在阅读理解阶段，RFMD采用以文本生成为中心的问答模块，通过构建跨文档片段的全局注意力机制，整合多个相关文档片段的信息，准确回答需要多个文档片段作为支持证据的问题。RFMD在NaturalQuestions和TriviaQA数据集上的EM得分分别达到45.8%和63.4%，验证了该模型在OpenQA任务中的有效性和优越性。  
        关键词：开放域问答;预训练模型;生成模型;相似度分数;Prompt设计   
        7
        |
        0
        |
        0
        <HTML>
        <网络PDF><WORD><Enhanced-PDF><Meta-XML>
        <引用本文> <批量引用> 63895790 false
        发布时间：2024-09-25
      • “在电网行业，一项新研究通过多模态心理评测算法，显著提升了作业前心理状态的评估准确性，准确率提高至65.66%。”
        李华亮,梁泽权,黄星杰,刘羽中,吕建明
        2024, 23(9): 90-98. DOI: 10.11907/rjdk.231701
        摘要：为完成电网高危行业从业人员进行作业前的智能心理评测任务，提出面向电网行业员工的包含表情、声音、走姿的多模态心理评测算法。首先，构建电网行业员工数据集，从视频中抽取面部RGB图片序列、音频ComparE特征集及人体骨架关键点序列；其次，利用残差网络与双向长短时记忆网络提取面部视觉特征，在时间窗口提取音频特征，在时空图卷积网络提取步态特征，分别得到最优的单模态模型；最后，提出极性损失函数的深度学习训练方法及基于注意力机制的多模态融合算法，通过融合单模态模型输出特征获得最优多模态心理状态评测模型。实验表明，多模态融合相较于单模态系统能显著提升心理评测准度，对心理标签四分类任务的准确率达到65.66%，相较于基于面部表情、语音、步态3种单一模态的模型效果分别提升18.04%、21.22%和13.28%。  
        关键词：多模态;深度学习;注意力机制;心理评测;电网行业   
        15
        |
        1
        |
        0
        <HTML>
        <网络PDF><WORD><Enhanced-PDF><Meta-XML>
        <引用本文> <批量引用> 63910538 false
        发布时间：2024-09-25
      • “在旋转机械故障诊断领域，专家构建了基于自注意力编解码结构的在线诊断和预测系统，为优化维护计划提供解决方案。”
        朱珊珊,郭虎,余海波,杨明翰,汪建业
        2024, 23(9): 99-104. DOI: 10.11907/rjdk.231706
        摘要：由于恶劣的运行条件和高负荷要求，旋转机械故障可能导致高昂的维护成本和不必要的停机时间。有必要开发一个高效、准确的旋转机械故障在线诊断和预测系统，帮助企业快速识别故障，预测未来事件，优化维修计划。构造状态矩阵表示旋转机械产生的振动信号，即将一个连续时间序列划分为多个窗口，并将每个窗口转换为一个图像。由特定结构的串联编解码器提取并处理图像特征，用于分类训练数据集中的振动模式。通过仿真实验验证了基于自注意力编解码结构的旋转机械故障在线诊断和预测系统的可靠性和有效性，构建的旋转机械状态特征库可以准确诊断和预测旋转机械的故障。研究表明，该系统可以帮助企业优化维护计划，减少停机时间和维护成本。  
        关键词：故障诊断;旋转机械;Transformer;卷积神经网络   
        0
        |
        0
        |
        0
        <HTML>
        <网络PDF><WORD><Enhanced-PDF><Meta-XML>
        <引用本文> <批量引用> 72508001 false
        发布时间：2024-09-25
      • “在教育领域，WBBAC模型通过融合词信息与自注意力，显著提升了命名实体识别的精度，有效应对了语料不足的挑战。”
        郑守民,申艳光
        2024, 23(9): 105-109. DOI: 10.11907/rjdk.231921
        摘要：为解决教育领域命名实体识别任务精度较低和语料严重不足的问题，提出一种融合词信息与自注意力的命名实体识别模型WBBAC。该模型利用BERT预训练语言模型增强字向量的语义表示并为字向量引入词频信息，将字向量与词向量拼接作为双向长短期记忆网络的输入，经过自注意力层进一步寻找序列内部的联系，最后通过CRF解码获得最优序列。根据课程文本特点创建计算机组成原理数据集并进行标注，在Resume数据集和计算机组成原理数据集上进行实验，WBBAC模型的F1值分别为95.65%和73.94%。实验结果表明，与基线模型相比，WBBAC模型具有更高的F1值，有效解决了教育领域命名实体识别任务中标注数据不足的问题。  
        关键词：命名实体识别;词信息;自注意力机制;教育领域;BERT   
        0
        |
        0
        |
        0
        <HTML>
        <网络PDF><WORD><Enhanced-PDF><Meta-XML>
        <引用本文> <批量引用> 72508434 false
        发布时间：2024-09-25
      • “在短文本分类领域，研究者基于预训练语言模型，提出了一种新的标签感知注意力方法，有效提升了分类精度。”
        李大帅,叶成荫
        2024, 23(9): 110-115. DOI: 10.11907/rjdk.231951
        摘要：针对目前短文本分类只是将分类标签作为分类结果判断依据，而忽略了分类标签文本中所蕴含的语义信息这一问题，提出以大规模预训练语言模型为基础的基于标签感知注意力的短文本分类方法。该方法通过大规模预训练语言模型将文本数据表征为分布式向量形式以获得更丰富的语义信息；同时将分类标签信息融入到文本数据训练过程中，通过注意力机制使文本数据感知与分类最相关的信息；使用CNN网络和最大池化层提取局部词级向量特征，以更好地解决英文文本中的双重否定、比较级否定等语义问题；使用残差连接将句级向量与词级向量融合，以有效缓解文本信息衰减问题。在R8、R52和MR 3个公共英文数据集上进行测试，实验结果表明，所提方法在R8和R52数据集上的精度分别为98.51%和97.10%，优于DeBERTa和BertGCN。  
        关键词：短文本分类;CNN;标签感知;注意力;预训练   
        0
        |
        0
        |
        0
        <HTML>
        <网络PDF><WORD><Enhanced-PDF><Meta-XML>
        <引用本文> <批量引用> 72508620 false
        发布时间：2024-09-25

        计算机软件与理论

      • “在数据科学领域，PSON算法通过定义少数类样本影响力，显著提升了分类准确率。”
        孟国庆,高源,梅颖,卢诚波
        2024, 23(9): 116-121. DOI: 10.11907/rjdk.232015
        摘要：过采样是一种通过合成新的同类样本解决数据集中类分布不平衡问题的常用方法。针对数据集中样本分布不平衡的问题，提出一种基于邻域概念的PSON算法。该算法定义每个少数类样本的影响力，依据不同影响力对少数类样本进行过采样以获得平衡数据集。在50个数据集上对8种过采样算法得到的数据集进行分类测试，通过威尔科克森符号秩检验比较7种分类性能指标，结果表明采用PSON算法后分类准确率提升显著。  
        关键词：不平衡数据集;过采样;分类;逆近邻   
        0
        |
        0
        |
        0
        <HTML>
        <网络PDF><WORD><Enhanced-PDF><Meta-XML>
        <引用本文> <批量引用> 72508528 false
        发布时间：2024-09-25
      • “在农资供应链优化领域，专家建立了DCVRPTW模型，探索了DRL-SIA算法，验证了其在降低物流成本方面的有效性。”
        张吉哲,刘欢,代永强,秦立静,支永坤
        2024, 23(9): 122-130. DOI: 10.11907/rjdk.231948
        摘要：针对农资供应链订单配送路径优化问题，考虑新能源货车综合续航里程、车辆最大载荷能力和时间窗等约束，建立车辆路径规划问题的数学模型（DCVRPTW）综合优化车辆固定成本和运输成本，提出一种基于深度强化学习的群智能优化算法框架（DRL-SIA）。智能体就是决策者，以环境状态为输入选出动作池中最佳动作改变环境并获得环境奖励。DRL-SIA算法结合训练后的智能体与群智能算法以代替原算法进行决策选择，从而提升寻优速度与精度。实验表明，所提算法的最优解相较于其他算法在所有算例中最优，验证了该算法能有效降低农用物资供应链中的物流运输成本。  
        关键词：深度强化学习;车辆路径规划;群智能优化算法;农资供应链;演化计算   
        0
        |
        0
        |
        0
        <HTML>
        <网络PDF><WORD><Enhanced-PDF><Meta-XML>
        <引用本文> <批量引用> 72508530 false
        发布时间：2024-09-25
      • “在物流拣选领域，研究者构建了多人协同拣选模型，采用改进算法优化拣选效率，为提升拣选速度提供新方案。”
        周到,董宝力
        2024, 23(9): 131-136. DOI: 10.11907/rjdk.231610
        摘要：针对零部件多种少量拣选问题，在多人协同拣选模式下，任务分配不合理、拣选时长相差大，拣选环节易超时，构建以最短拣选时长为目标的多人协同拣选模型，并用改进K-均值算法及遗传算法对模型进行求解。针对传统K-均值算法聚类结果各簇所包含拣选点数量相差巨大的缺点，采用各簇拣选时间为指标，对拣选点所归属簇变换，并利用遗传算法对聚类结果进行路径规划、拣选时长计算，得到最优聚类结果。以某安防设备生产企业的零部件拣选环节为研究对象，与简单分批得到的拣选时间进行对比，验证了该算法的有效性。  
        关键词：任务分配;K-均值算法;遗传算法;路径规划   
        7
        |
        0
        |
        0
        <HTML>
        <网络PDF><WORD><Enhanced-PDF><Meta-XML>
        <引用本文> <批量引用> 48404586 false
        发布时间：2024-09-25
      • “在食品工业领域，专家利用支持向量机算法和R语言，建立了葡萄酒质量检测模型，精度高达96.46%，为质量控制提供新途径。”
        张一明,魏霖静
        2024, 23(9): 137-142. DOI: 10.11907/rjdk.231829
        摘要：随着我国经济的不断发展，葡萄酒作为一种悦人悦己的生活媒介已经登上大众餐桌。然而，葡萄酒的质量检测仍以品酒师品尝为主，已不能满足规模化、智能化的食品工业发展需求。为此，基于支持向量机算法对葡萄酒理化指标进行建模，利用R语言实现Box-plot法对异常值进行处理，同时对RBF核的支持向量机参数进行优化，最终得到一个精度达到96.46%的葡萄酒质量检测模型，为葡萄酒的质量控制提供了一条行之有效的途径。  
        关键词：支持向量机;R语言;Box-plot法;葡萄酒质量检测   
        0
        |
        0
        |
        0
        <HTML>
        <网络PDF><WORD><Enhanced-PDF><Meta-XML>
        <引用本文> <批量引用> 72508783 false
        发布时间：2024-09-25
      • “在智能体安全执行任务领域，研究者提出了一种新算法，通过模型预测控制框架和优化方法，有效提升了智能体的安全性和效率。”
        周娴玮,张锟,叶鑫
        2024, 23(9): 143-149. DOI: 10.11907/rjdk.231853
        摘要：智能体在复杂环境下执行任务时，如何保证安全性和效率性是一个很大的难题。传统强化学习方法解决智能体决策问题时采用无模型的强化学习，利用大量数据不断试错寻找最优策略，忽略了智能体的训练成本和安全风险，因此无法有效保证决策的安全性。为此，在模型预测控制框架下对智能体动作添加安全约束条件，设计安全强化学习算法获得最安全的动作控制序列。同时，针对交叉熵方法存在计算量大与效率低、梯度优化方法存在着陷入局部最优的问题，结合鲁棒交叉熵与梯度优化方法优化动作控制序列，以提升算法安全性和求解效率。实验表明，所提方法相较于鲁棒交叉熵法能有效提升收敛速度，相较于其他优化算法在不损失较多性能的前提下安全性能最优。  
        关键词：强化学习;鲁棒交叉熵;梯度优化;安全性   
        0
        |
        0
        |
        0
        <HTML>
        <网络PDF><WORD><Enhanced-PDF><Meta-XML>
        <引用本文> <批量引用> 72508597 false
        发布时间：2024-09-25
      • “在大数据时代，移动终端用户激增，万物互联带来便利，但也引发数据地理位置分散问题，影响服务质量。研究者构建移动边缘计算平台任务卸载模型，采用深度强化学习算法优化策略，实验显示改进算法在能耗、时延、网络使用量方面表现更优。”
        蒋守花,舒晖
        2024, 23(9): 150-156. DOI: 10.11907/rjdk.232294
        摘要：大数据时代下移动终端用户规模不断扩大，万物互联在给人们带来极大便利的同时，也存在大量数据地理位置分散的问题，给用户服务质量QoS带来了极大挑战。首先，搭建一个基于移动边缘计算平台三层服务架构的任务卸载模型。其次，结合MEC平台实际应用场景，利用同策略经验回放和熵正则改进深度强化学习算法，优化了MEC平台的任务卸载策略，并设计了实验对3种传统算法和改进算法的能耗、时延、网络使用量进行对比分析。实验结果表明，改进算法在降低能耗、时延和网络使用量方面具有更优越的性能。  
        关键词：深度强化学习;边缘计算任务卸载;同策略经验回放;熵正则   
        0
        |
        0
        |
        0
        <HTML>
        <网络PDF><WORD><Enhanced-PDF><Meta-XML>
        <引用本文> <批量引用> 72508769 false
        发布时间：2024-09-25
      • “在城市烟草监管领域，最新研究提出了GA-SGPO算法，有效提升了监管路径规划的效率和准确性。”
        钱漫,陈杜勇,钟培泉,叶子健,姜哲,刘晓鹏,胡树波,钟展兴,李岱峰,董佳
        2024, 23(9): 157-162. DOI: 10.11907/rjdk.232007
        摘要：由于城市烟草零售店较为密集，传统路径规划算法求解最优监管路径将耗费大量的运算时间，在规定时间内无法保证运算效果。并且，现有方法较少考虑求解问题的网络特性及候选子集的可解释性。鉴于此，提出一种基于图注意力的节点选择及路径优化算法（GA-SGPO），迭代选择最优坐标节点子集，在子集上进行求解以减少计算时间。此外，通过计算节点间的结构相似性，降低子集样本稀疏性。实验数据包括东莞市4万家零售店的地理坐标。实验结果显示，所提出的GA-SGPO模型在保证求解精度的同时，求解时间平均提升48%。GA-SGPO算法可显著节省计算时间，更贴近实际应用场景。而注意力机制和节点相似度计算，可为最优节点选择提供可视化依据。  
        关键词：图注意力;最短路径优化;烟草监管;节点结构相似度;节点选择   
        13
        |
        0
        |
        0
        <HTML>
        <网络PDF><WORD><Enhanced-PDF><Meta-XML>
        <引用本文> <批量引用> 44810653 false
        发布时间：2024-09-25
      • “在个人信用风险评估领域，专家提出了一种改进的ACGAN模型，通过Wasserstein距离和Focal loss增强分类器性能，显著提升了F1、AUC及G-means指标。”
        顾哲涵,黄宝凤
        2024, 23(9): 163-169. DOI: 10.11907/rjdk.241335
        摘要：针对个人信用风险评估中的样本不均衡和类别重叠问题，提出一种改进的主动生成式过采样模型。首先，在辅助分类器生成对抗网络（ACGAN）框架的基础上引入Wasserstein距离改善真假判别损失函数，加入梯度惩罚以防止模式崩溃；其次，采用Focal loss代替传统交叉熵损失，以增强对困难样本的识别能力；最后，利用所提模型对不平衡数据进行过采样，以提升分类器性能。针对真实信贷数据的实验表明，该模型将分类器的分类性能指标F1、AUC及G-means分别提升11.2%、1.7%、12.8%，在增强样本多样性、减少类别重叠及提升分类器针对非平衡数据集的分类效能方面取得了显著成效。  
        关键词：深度学习;不平衡数据;类重叠;ACGAN;Focal Loss;Wasserstein距离   
        0
        |
        0
        |
        0
        <HTML>
        <网络PDF><WORD><Enhanced-PDF><Meta-XML>
        <引用本文> <批量引用> 72508765 false
        发布时间：2024-09-25

        图形图像处理

      • “最新研究突破：YOLOv5s+模型在办公室吸烟行为检测中，平均精度提升至81.8%，显著优于原YOLOv5。”
        魏袁慧,方睿,石兴,刘金智
        2024, 23(9): 170-175. DOI: 10.11907/rjdk.231791
        摘要：为解决目前吸烟行为检测中小目标检测精度低、易误检的问题，提出一种改进YOLOv5的识别模型YOLOv5s+。该模型将YOLOv5的主干网络与BoTNet相结合，以提高模型的特征提取能力，使其能够检测更小的目标物体；同时改进特征融合部分，在网络模型的颈部应用加权双向特征金字塔BiFPN，以高效融合浅层位置信息与深层高级语义信息，有效提高了检测精度。将网络公开数据集与自制数据集整合成办公室吸烟实验数据集，在该数据集上比较YOLOv5s+模型与原YOLOv5模型的检测性能。实验结果表明，改进模型YOLOv5s+的平均精度均值（mAP）为81.8%，精度为82.8%，召回率为83.9%，相较原模型分别提高了5.4%、4.1%和6.4%，较好地实现了办公室吸烟行为检测。  
        关键词：深度学习;YOLOv5;吸烟检测;特征融合   
        22
        |
        6
        |
        0
        <HTML>
        <网络PDF><WORD><Enhanced-PDF><Meta-XML>
        <引用本文> <批量引用> 64984594 false
        发布时间：2024-09-25
      • “在人体动作识别领域，研究者引入图注意网络和有向图卷积，有效提升了动作识别精度。”
        詹源,明山水,田元
        2024, 23(9): 176-180. DOI: 10.11907/rjdk.231708
        摘要：基于人体骨骼数据的图卷积神经网络不易受背景环境噪声影响且鲁棒性较强，已成为现阶段人体动作识别领域的研究重点，但该网络对同阶邻域中不同邻域赋予相同权值，限制了其捕捉空间信息相关性的能力。为此，引入图注意网络加权和求和相邻节点的特征，允许每个节点根据其相邻特征分配不同权重，以增强特征提取和学习能力。同时，为解决将骨架表示为无向图时只能确定相邻节点或边之间的关系，从而限制了捕获节点或边之间依赖关系能力这一问题。引入有向图卷积，利用一阶和二阶相邻节点的特征信息进行图卷积，既保留了有向图的方向性特征，又扩展了图卷积的感知域，从而能够提取更多特征。实验表明，所提方法能有效提升动作识别的精度。  
        关键词：动作识别;图神经网络;图注意;有向图   
        13
        |
        0
        |
        0
        <HTML>
        <网络PDF><WORD><Enhanced-PDF><Meta-XML>
        <引用本文> <批量引用> 63910515 false
        发布时间：2024-09-25
      • “在气象领域，雷达数据三维重建技术取得突破，NBV-MC算法大幅提升重建效率，为气象数据分析提供新工具。”
        魏敏,李足镇,李旭
        2024, 23(9): 181-186. DOI: 10.11907/rjdk.231834
        摘要：在气象领域中，多普勒天气雷达探测到的气象数据采用以雷达站点为原点的三维极坐标系进行存储，具有形状不规则、数据量大等特征。Marching Cubes（MC）算法是三维重建中的经典算法，但应用于气象领域时存在重建效率低下和不能直接处理气象数据的缺点。为了实现气象数据的三维重建，基于MC算法提出雷达数据归一化处理与状态标记判别算法NBV-MC。该算法根据雷达基数据文件的特点对其进行归一化预处理，使用雷达基数据构建拟梯形六面体体素，对每一个六面体体素进行状态标记，在遍历六面体体素时动态判别其是否需要处理。实验结果表明，NBV-MC算法不仅解决了由于气象数据具有不规则性而不能直接用于MC算法的问题，而且可以在保证数据真实性和重建效果的情况下有效减少绘制等值面所需要的三角面片数量，提高重建速度。与MC算法相比，NBV-MC算法的重建效率提升了77.70%以上，有利于实时场景交互，便于气象研究人员直接分析雷达数据。  
        关键词：多普勒天气雷达数据;三维重建;Marching Cubes算法   
        24
        |
        2
        |
        0
        <HTML>
        <网络PDF><WORD><Enhanced-PDF><Meta-XML>
        <引用本文> <批量引用> 64984728 false
        发布时间：2024-09-25
      • “在视频处理领域，研究者提出了一种基于复合HOG特征的聚类方法，有效提升了多场景视频关键帧提取的效率和准确性。”
        魏英姿,尹苏渝,张宇恒
        2024, 23(9): 187-192. DOI: 10.11907/rjdk.231929
        摘要：由于直接利用帧差数据提取动态多场景视频关键帧往往会产生过多冗余帧，方向梯度直方图（HOG）特征对图像亮度、场景变化具有较好的稳定性。为此，提出了用于提取多场景视频关键帧的复合HOG特征聚类方法来提升关键帧提取效率。首先，通过提取视频帧的HOG特征引入图像信息熵构成复合特征矢量，以保持数据特征相关性。其次，根据复合特征矢量统计视频帧间差异数据确定视频分割镜头、关键帧提取个数；再次，分别考虑镜头内帧集合和完整视频帧集合，无重复地将信息熵较大的视频帧选为初始聚类中心以引导聚类算法搜索方向，并通过K均值聚类抽取视频关键帧。与传统K均值聚类方法比较后发现，所提算法冗余度降低0.003~0.015，查准率提高了0.14~0.21，聚类时间得到下降，精度和效率较优。  
        关键词：关键帧提取;视频分割;HOG特征;复合特征矢量;K均值聚类;图像熵   
        0
        |
        0
        |
        0
        <HTML>
        <网络PDF><WORD><Enhanced-PDF><Meta-XML>
        <引用本文> <批量引用> 72508532 false
        发布时间：2024-09-25
      • “在农业科技领域，研究人员开发了YOLOv7-MLD模型，实现了青贮玉米枯叶病的精准检测，提高了病害识别的效率和准确性。”
        杨欢,王钧,李广,吴江琪,谈燕
        2024, 23(9): 193-199. DOI: 10.11907/rjdk.231975
        摘要：为实现对青贮玉米枯叶病的精确检测，降低大田环境下的人工诊断成本，减少病害带来的影响，提出一种基于YOLOv7改进的智能检测与识别模型YOLOv7-MLD。首先，在YOLOv7网络的主干中添加DBB模块，增强主干的特征提取能力；其次，在3个输出特征层添加坐标注意力机制（CA）模块，增强对病害特征的提取能力；最后，将损失函数由CIoU替换为SIoU，以提高边界框的收敛速度和回归精度。在玉米枯叶病数据集的子集上进行实验，结果表明，YOLOv7-MLD模型的AP值达到84.2%，与原YOLOv7相比，F1值提高了5.9%，精确率和召回率分别提高了4.3%与7.3%。该模型实现了在田间复杂环境下对青贮玉米枯叶病病害的精准定位与识别，对于指导早期青贮玉米枯叶病病害防治具有十分重要的现实意义。  
        关键词：青贮玉米;枯叶病;YOLOv7-MLD;目标检测;注意力机制;智慧农业   
        0
        |
        0
        |
        0
        <HTML>
        <网络PDF><WORD><Enhanced-PDF><Meta-XML>
        <引用本文> <批量引用> 72508874 false
        发布时间：2024-09-25
      • “在遥感影像语义分割领域，专家提出了基于Transformer的端到端图像级标签弱监督网络，有效提升了分割精度和鲁棒性。”
        魏梦菲,袁和金
        2024, 23(9): 200-208. DOI: 10.11907/rjdk.231624
        摘要：针对遥感影像语义分割任务场景复杂、标注成本高的问题，提出一种基于Transformer的端到端图像级标签弱监督语义分割网络。首先，通过多类别标记编码模块，提高类别激活映射图的精确度和细粒度；其次，通过亲和伪标签生成模块进一步完成亲和关系表征的细化，生成高精度亲和伪标签作为分割监督信息，从而提高弱监督网络的能力；同时，设计混合标签数据增强模块强化遥感数据构成；最后，给出融合亲和损失的混合损失函数，强化网络的学习性能。在ISAID数据集上的实验结果表明，该模型在使用图像级标签下分割结果的mIoU达到38.836%，较对照网络表现出更好的鲁棒性和可靠性，在遥感影像弱监督语义分割领域具有较高的应用价值。  
        关键词：遥感影像;弱监督语义分割;图像级标签;Transformer   
        15
        |
        0
        |
        0
        <HTML>
        <网络PDF><WORD><Enhanced-PDF><Meta-XML>
        <引用本文> <批量引用> 57510349 false
        发布时间：2024-09-25

        计算机人才与教育

      • “在信息类专业数据结构课程中，融入思政元素，提升学生专业理解和学习热情。”
        王兵书,吴瑕,李强,马春燕
        2024, 23(9): 209-213. DOI: 10.11907/rjdk.231724
        摘要：为解决信息类专业数据结构课程在思政建设方面存在的“硬融入”“表面化”等问题，根据《高等学校课程思政建设指导纲要》中对工科学生培养的要求，从工程伦理教育、大国工匠精神、家国情怀和使命担当等角度深入挖掘数据结构相关的课程思政元素，并将其融入到专业课教学中。实践结果表明，课程思政改革后学生对专业知识点的把握更加清晰，学习兴趣更加浓厚，达到了润物无声的育人效果。所提思政元素亦可为信息类专业其他课程的思政教学提供参考。  
        关键词：课程思政;数据结构;信息类专业;教学案例   
        8
        |
        1
        |
        0
        <HTML>
        <网络PDF><WORD><Enhanced-PDF><Meta-XML>
        <引用本文> <批量引用> 63889494 false
        发布时间：2024-09-25
      • “在新时代背景下，高校课程建设与教学改革迎来新挑战，专家提出12个核心要素，推动人才培养质量提升。”
        张策,刘鹏,纪校娟,魏萌
        2024, 23(9): 214-220. DOI: 10.11907/rjdk.231666
        摘要：新时代对高等教育教学和人才培养提出了新要求，国家与社会对高素质创新人才的渴求日益迫切，在此背景下高校课程建设出现了新动向，课程教学改革不断深入。为此，首先指出课程建设与教学改革的基本内涵，既指出了12个方面的核心要素，又勾勒出各要素的内在关系，并对其中的关键要素进行论述；其次分析新时代课程建设与教学改革面临的挑战和发展趋势。实践表明，高校教师应始终把课程建设作为人才培养的核心工作，将教学改革作为提高质量的重要手段，不断提升课程教学综合本领与水平，打造更高质量的一流课程，筑牢人才培养根基。  
        关键词：课程建设;教学改革;一流课程;金课;人才培养   
        8
        |
        0
        |
        0
        <HTML>
        <网络PDF><WORD><Enhanced-PDF><Meta-XML>
        <引用本文> <批量引用> 63895584 false
        发布时间：2024-09-25
      0