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期刊信息/Journal information
智能计算机与应用
智能计算机与应用

徐晓飞

双月刊

2095-2163

ica@hit.edu.cn

0451-86413183

150001

哈尔滨市南岗区繁荣街155号（哈工大新技术楼916室）

智能计算机与应用/Journal INTELLIGENT COMPUTER AND APPLICATIONS
查看更多>>本刊宗旨：坚持理论与实际结合，普及与提高结合，注重科学性、知识性、实用性，普及推广电脑知识，促进电脑应用水平不断地提高，为广大读者和社会主义现代化建设服务。刊物特色：难易结合、灵活多样、实用性强、可读性好
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    一种基于PYNQ的神经网络模型加速设计

    魏行健孙泽宇王正斌
    69-74页
    查看更多>>摘要：针对卷积神经网络存在运算量大、资源要求高的问题，本文提出一种易于在移动端低功耗嵌入式设备上布置的二值化神经网络(Binary Neural Network，BNN)图像分类模型，并提供了其在ARM(Advanced RISC Machines)+FPGA(Field Pro-grammable Gate Array)异构系统上的硬件加速设计。通过将卷积的累乘加运算转化为简单的同或运算(Exclusive NOR，XNOR)和位计数运算(population count，popcount)，降低了运算复杂度和片上资源要求;利用数据复用、流水线设计和并行计算提升整体运算速度;针对CIFAR-10 数据集进行图像分类识别，利用Vivado HLS工具在 FPGA 平台上完成该网络模型的部署。在PYNQ-Z2 平台上进行测试的实验结果显示，在 100 MHz工作频率下，部署在FPGA端的网络模型对任意尺寸的图像输入经过PS(Processing System)端裁剪后整体处理速度可达约 631 FPS，运行总时间仅约 1。58 ms。

    FPGA图像分类神经网络硬件加速设计

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    基于cgroup的数据库内存超限冻结方法

    杨铸高琳
    75-80页
    查看更多>>摘要：分布式数据库作为一种大数据应用软件，需要使用有限的系统资源完成复杂并发计算和存储任务。海量的数据计算对内存需求也很大，为了多任务资源隔离，需要对不同任务组进行内存限制。当内存超限(OOM)时，操作系统默认强制杀死进程是高风险行为。为此，本文从一个简化应用开始，探求一种基于Linux内核控制群组(cgroup)功能的内存超限进程冻结与解冻技术，并应用于开源的Greenplum Database分布式数据库。

    大数据分布式数据库控制群组内存

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    基于物种分类树的野生动物监测图像层次化分类方法

    王舜
    81-87页
    查看更多>>摘要：针对野生动物监测图像物种分类模型结果复核成本高昂的问题，本文提出一种基于物种分类树的层次化分类方法。该方法在物种分类树的纲、目、科、属和种 5 个分类层级上进行零样本分类，通过提供更丰富的物种判定信息，降低复核模型结果的人工成本;利用类别间的层次关系，引入软决策和路径矫正策略，在细粒度类别上分类错误时，模型提供的粗粒度结果也具有参考价值。与路径矫正策略增强的基线方法相比，该方法在 5 个分类层级上的准确率分别提升了 0。27%、1。44%、1。42%、1。39%和 1。03%，并将错误严重程度降低了 1。1%。本文提出的方法提高了层次化分类的准确率和一致性，增强了模型输出结果的可解释性，降低了人工复核成本，有利于提高生态学家对深度学习模型的信赖程度和使用意愿。

    野生动物监测物种分类零样本分类层次化分类

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    部分线性变系数分位数模型的贝叶斯P-样条估计

    杨飘黄介武
    88-94页
    查看更多>>摘要：部分线性变系数模型是一类重要的半参数回归模型，针对该模型的参数估计问题，本文利用贝叶斯P-样条方法近似非参数部分的未知光滑函数，进而利用非对称拉普拉斯分布实现贝叶斯分位数回归，推导出所有未知参数的条件后验分布，通过Gibbs抽样和Metropolis-Hastings算法获得参数的估计值。通过数值模拟对贝叶斯P-样条方法与B-样条方法的估计效果进行比较分析，结果显示在均方误差和标准差准则下，贝叶斯P-样条方法在不同分位点上的估计效果更优。

    部分线性变系数模型贝叶斯P-样条B-样条Gibbs抽样均方误差

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    基于TCHBA的梯级水风光储联合系统经济调度

    魏伊琳荣娜曹韵罗勇...
    95-102页
    查看更多>>摘要：为解决HBA(Honey Badger Algorithm，HBA)求解电力系统复杂案例时易出现陷入局部最优、求解结果不稳定等问题，本文在原始算法基础上引入了Tent混沌映射和柯西变异扰动，提出了一种改进蜜獾算法(Tent map and Cauchy mutation based Honey Badger Algorithm，TCHBA)。TCHBA在初始化种群时，借助Tent混沌映射策略提高种群多样性;在迭代更新阶段，加入柯西变异扰动，优化搜索方法以促进全局探索，避免困于局部最优解。将TCHBA进行基准函数测试，与HBA、粒子群算法(Particle Swarm Optimization，PSO)、协方差矩阵自适应策略优化算法(Covariance Matrix Adaptation Evolution Strategy，CMA-ES)和鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm，WOA)4 种不同的算法进行对比实验，实验结果验证了TCHBA算法的有效性和准确性。最后，在一个修改的IEEE6 机 30 节点系统中展开算例分析，结果表明TCHBA算法在考虑梯级水风光储一体化出力的多能源耦合发电系统经济调度问题中有良好性能。

    梯级水风光储一体化经济调度改进蜜獾算法混沌映射柯西变异扰动

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    融合IPFS+区块链技术的执法办案数据访问控制方案

    刘卓娴
    103-109页
    查看更多>>摘要：针对执法办案数据电子化存储可能出现的被篡改、被伪造以及泄露问题，提出了一种融合IPFS+区块链技术的数据访问控制方案。该方案以DPOS共识机制为基础，结合hash算法和非对称加密算法，在半分布式网络使用Merkle树，验证数据传输的完整性;激励层使用Token和智能合约奖惩机制，提升了公安传送档案的准确性。应用结果表明，该方案可以保证档案内容的保密性及不可篡改性，对于防止徇私枉法、档案泄露具有重大意义。

    执法办案数据区块链Token机制共识机制访问控制

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    斜交框架桥力学性能和裂缝防治研究

    朱兆斌宋郁民于丽娜
    110-116页
    查看更多>>摘要：实践证明下穿铁路采用框架桥是最佳方案，受地形和道路选线条件限制时，斜交框架桥应用更广泛。斜交框架桥力学特性复杂，除具有正交框架桥的受力特点外，还存在扭转和翘曲变形。本文以下穿铁路斜交框架桥为研究对象，开展其力学性能分析与裂缝防治研究。分别采用框架桥设计辅助软件DDQ和有限元ANSYS软件建模，以斜交框架桥的斜角角度、长度和梗斜倒角比为影响因素进行力学特性分析。研究结果表明:斜交框架桥挠度随着斜交角的增大而增大;斜交角小于 30°时，框架桥受力特性接近正交框架桥，应力和位移随长度变换也较小;当斜交角大于 30°时，应力和位移随框架桥的长度变化较大;梗斜倒角比对框架桥的受力产生一定影响，最优的倒角比例为 1:1;采用软件DDQ设计斜交框架桥，具有较大安全储备性能。在施工和设计过程中，注意地基不均匀沉降引起结构裂缝，并选择合适的水泥和集料，合理设计混凝土配合比，避免温度裂缝。

    斜交框架桥力学性能斜交角裂缝防治

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    面向连续-离散混合数据分类的强化学习表征方法

    王聪杨海根
    117-122页
    查看更多>>摘要：人工智能技术的快速发展引爆了大数据时代，由此而产生了各类型数据，数据驱动着机器学习的发展，机器学习的性能也依赖表征模型对这类数据的表征结果，而传统的数据表征算法并不能使这类数据获得最佳区分性。为解决上述问题，本文在表征算法的基础上引入强化学习，以聚类评价指标作为奖励，获得最佳区分性的表征数据，并将其用于分类任务中。实验结果表明本文提出的强化学习表征方法相较于传统表征方法在机器学习分类任务上能取得更好的效果。

    机器学习数据表征强化学习

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    计及用户需求响应的电热综合能源系统博弈优化策略

    彭爽杨仁增何旺
    123-129页
    查看更多>>摘要：由于传统集中式优化方法难以揭示多主体之间的交互作用，电力企业和消费者间的利益博弈关系有待进一步研究，本文提出一种基于演化博弈的考虑需求响应电热综合能源系统双层协同优化模型。首先对含电热气综合能源系统的互动优化进行建模，上层运营商将售能价格发给用户，下层用户群通过调节自身用能策略并提交给运营商，以及运营商针对用户响应程度的反馈，调节供能价格，两者都以自身收益的最大化为目标，直至双方实现博弈决策平衡。最后，以中国某实际工业园区为算例进行了研究，用双层协同优化模式——蚂蚁狮子优化算法和YALMIP+GUROBI优化包在MATLAB环境下实现求解，并论证了该运行方案，该方案将有助于改善综合能源体系中的社会福利。

    综合能源系统需求响应演化博弈定价策略蚁狮算法

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    基于BERT与要素提取的相似案例匹配

    焦宇超阎刚
    130-135页
    查看更多>>摘要：相似法律案件检索是一项特殊的检索任务，对于给定的查询案例，需要从给定的候选案例中搜索相似的案例。与传统的文本匹配不同，法律案件匹配具有文本较长、主题性强的特点。针对上述问题，本文提出了一种基于案件要素的相似案例检索方法。首先对BERT模型使用通用语料进行微调;然后采用段落聚合方法，对案件文书上下文语义信息进行编码，同时将法律文书数据融入模型。本文在LeCaRD数据集上进行了广泛的实验，实验结果表明，本文提出的模型优于现有模型。

    相似案例匹配BERT长文本法律要素

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