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计算机仿真
计算机仿真

吴连伟

月刊

1006-9348

kwcoltd@public.bta.net.cn jsjfz@compusimu.com

010-68767186

100037

北京海淀阜成路14号

计算机仿真/Journal Computer SimulationCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊旨在促进我国仿真技术交流和发展，既总结过去、探索基础理论，又跟踪发展前沿，重点报导仿真应用成果。现已是中国科技论文核心期刊。于2003年被《中国科学文献计量评价研究中心》评为优秀期刊。同时被选入中国学术期刊（光盘版）文献检索系统、中国科学引文数据库、中国核心期刊数据库。现已成为仿真技术领域中优秀期刊。
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    基于视觉描述符的图像大数据分类算法仿真

    曹敏曹东朗
    170-174,300页
    查看更多>>摘要：图像大数据化是不可阻挡的科技进程,但随着图像数量的增多,传统分类算法在图像识别与分类上具有一定的局限性.为解决大数据图像分类的精确度低下的问题,提出一种融合图像视觉描述符与图像初级特征的分类算法.首先利用迁移学习的优势,从VGG18 的最大池化层提取图像的初级特征;然后加个图像预处理,采用"82 圆型LBP 算子"与"化Canny算子"分别提取同质纹理描述符与边缘直方描述符;最后将图像基础特征与视觉描述符相融合构建基于支持向量机的图像识别分类模型(DES-SVM).仿真结果表明,经图像视觉描述符与图像初级特征相融合的建模方式,有效的提高了图像分类的精确度,较传统SVM模型相比,DES-SVM模型在 UKB 图像库与 ZBD 图像库上准确率、召回率与 F 指标分别提高了7.85%、8.42%和 8.13%.构建的DES-SVM图像识别分类模型通过视觉描述符提取的方式有效的提升了模型的性能.

    特征融合图像分类大数据

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    基于多尺度双注意力网络的植物病虫害识别

    常开心侯彦东陈政权李泉龙...
    175-179页
    查看更多>>摘要：植物病虫害问题是农业上的重大难题,准确识别植物病虫害是农业病虫害预防和治理的关键步骤.经验丰富的植物病理专家通过观察叶片状态来进行诊断,不仅费时、费力,对于农民来说还需要付很大的成本来联系专家.因此,在ResNet模型的基础上设计了一种高效的多尺度双注意力模型(Multiscale Dual Attention Network)的植物病虫害识别方法.首先,通过多尺度卷积获取不同尺度的子特征图,然后,使用空间注意力和通道注意力对输入叶片重要特征进行加权处理.深度提取叶片图像中重要的全局特征和局部特征,快速准确的对植物病害进行识别.实验结果表明,在AI Challenge2018 的植物病害数据集中,MDANet获得了90.2%的准确率,与其它卷积神经网络模型相比有着明显的优势.

    病虫害识别多尺度注意力机制卷积神经网络

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    基于ASGRU-CNN时空双通道的语音情感识别

    高鹏淇黄鹤鸣
    180-186页
    查看更多>>摘要：语音情感识别是实现人机交互的关键,如何提升语音情感识别的准确率以及更有效地提取具有情感代表性的特征是语音情感识别所面临的问题之一.针对以上问题,构建了一种包含空间特征提取模块和时序特征提取模块的双通道时空语音情感识别模型ASGRU-CNN.模型总体框架由两条并行分支组成:第一分支为空间特征提取模块,由三维卷积、二维卷积及池化操作共同构成级联结构;第二分支为时序特征提取模块,由切片循环神经网络内嵌门控循环单元及注意力机制构成.模型以韵律特征及谱特征的融合特征作为输入特征,经过双分支处理后,进入全连接层进行语音情感分类.在CASIA与EMO-DB数据库上进行相关实验,并通过数据扩充增加训练样本,与其它语音情感识别模型实验结果相比,所提出的模型具有较好的鲁棒性和泛化性.

    语音情感识别融合特征切片循环神经网络注意力机制数据扩充

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    基于最优尺度的遥感影像土地覆盖分类仿真

    李晨睿赖雨诗吴燕杰夏召强...
    187-192,511页
    查看更多>>摘要：土地覆盖遥感影像是国家的战略性、基础性资源,真实、准确和实时的土地覆盖类型信息对科学保护和合理利用土地资源至关重要.随着大数据时代遥感影像数量快速增长,已有算法的准确性和稳定性无法满足土地覆盖情况分类需求.为进一步提升土地覆盖分类准确率,提出一种基于最优尺度分割与特征融合的方法.首先针对预处理后的遥感影像,利用局部方差计算出分割的最优尺度,并以尺度为基准优化过分割、欠分割影像;然后以分割后的影像为基准,采用局部二值模式算子(LBP)及神经网络提取土地影像的纹理特征和光谱初级特征;最后将影像的两种特征有机融合,并利用支持向量机分类器(SVM),构建了土地遥感影像分类模型(OSF-SVM模型).分割仿真结果表明,与已有方法相比,文中的尺度分割技术在RR、RI及ARI指标上具有所提高,平局提升了10.83%;分类仿真结果表明,较传统SVM模型相比,OSF-SVM模型在R、P以及F1 指标上分别平均提高了4.1%、3.9%和4%.因此,通过最优尺度分割和特征融合构建的OSF-SVM遥感影像土地覆盖分类模型,提高了影像分割及分类的精确度与稳定性.

    遥感影像最优尺度影像分类

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    高阶调制下物理层网络编码与OFDM联合设计

    李佳其唐猛王昊陈建华...
    193-198页
    查看更多>>摘要：物理层网络编码(Physical-layer Network Coding,PNC)因其可以在中继通信中大幅提高吞吐量而备受关注.为了进一步提高传输效率,减少多径的影响,在三节点双向无线PNC系统中引入 16QAM-OFDM高阶调制技术,设计了 16QAM-OFDM-PNC通信系统.由于采用16QAM-OFDM高阶调制的PNC系统存在中继映射模糊的问题,对16QAM信号的星座点重新布局,设计出相应的中继解调映射规则.为了进一步提高系统性能,在该设计中引入低密度奇偶校验码(Low Density Parity Check Code,LDPC),设计了相应的译码映射算法.最后实验表明,上述设计相较于 16QAM-PNC系统具有更好的系统性能,同时联合LDPC编码的设计能提高系统增益约2dB.

    物理层网络编码正交频分复用正交幅度调制信号低密度奇偶校验码

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    基于细粒度特征提取的轻量骨龄评估级联方法

    李南欣张俊然程勃超
    199-204页
    查看更多>>摘要：针对现有骨龄自动评估模型细节特征提取能力较弱且没有兼顾手骨发育特点的问题,提出了一种基于轻量级网络的两阶段骨龄评估级联模型.首先,定位提取手掌区域进行背景去噪.其次,提出了一种新型的轴向空间注意力与多尺度并行空洞卷积相结合,融入模型中,从而提升模型细节特征提取能力.同时,将每个骨龄标签转化为两点分布向量,充分利用个体手骨发育的信息.实验结果表明,模型预测结果的平均绝对误差为 4.80 且评估误差在±0.5、±1、±2 岁以内的准确率分别为 69.26%、95.60%、99.80%.本研究提出的模型不仅能快速准确的评估骨龄,且充分考虑了手骨发育过程中所包含的信息,同时,基于轻量化的架构为其后续推广应用提供了基础,具有良好的临床应用前景.

    轴向空间注意力多尺度空洞卷积两点分布骨龄标签级联模型轻量化

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    基于数字全息的模糊图像复原技术研究

    李郁峰田二明李琴李晓...
    205-209页
    查看更多>>摘要：采用数字全息方法研究物体经散射介质(毛玻璃)成像复原机理.首先,在菲涅尔离轴数字全息原理的基础上,建立了数字全息记录与再现的数学模型.然后,设计和搭建了全息散射成像系统,建立了毛玻璃的数学模型,并提出一种消除毛玻璃散斑噪声的算法,利用菲涅耳再现算法对实验得到的数字全息图进行再现.最后,用频谱滤波法对全息图再处理后进行再现.实验结果验证了理论算法和实验方法的正确性,为今后物体经过复杂介质的图像复原的深入研究提供了帮助.

    数字全息散射成像毛玻璃数字再现

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    基于改进机器学习的超分辨率图像细节复原

    林莉唐昌华王岩冯伟志...
    210-213,288页
    查看更多>>摘要：相对于低分辨率图像,高分辨率图像需要增加的像素数目更多,且需要增加高频信息以提升图像的清晰度,当图像目标与背景之间对比度较大时,图像高频细节信息复原难度较高.为此,提出基于改进机器学习的超分辨率图像细节复原方法.对图像去噪,并结合采用双边滤波方法实现图像的对比度增强;利用改进字典的机器学习算法建立双层字典,结合稀疏表示算法获取一层的粗略复原图像;通过二层字典计算一层复原图像与原始图像之间的差值,建立高分辨率样本,并对其开展二层字典训练,通过训练结构实现超分辨率图像的细节复原.实验结果表明,研究方法应用下峰值信噪比可保持在 20dB以上,细节复原均方差低于4×10-3,结构相似性指标更高,高分辨率图像的训练效果更好,特征对比明显,细节信息突出.

    改进机器学习超分辨率图像图像噪音图像增强图像细节复原

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    基于YOLOv5的黑色素瘤图像检测仿真

    刘勇志万方雷光波徐丽...
    214-218,516页
    查看更多>>摘要：针对黑色素瘤疾病在临床上存在检测准确率低以及人为主观性太强等问题,提出一种改进的YOLOv5 目标检测模型BiC-YOLOv5.首先设计了一种双向特征提取网络BiFPN-L3 替换原模型中的特征提取网络FPN,针对不同分辨率下的特征,使用多尺度特征融合的方式提取特征;其次,在骨干网络中融合CBAM注意力模块,设计了一种C3CBAM模块从通道与空间两个层面捕获特征信息以提升检测精度;最后,使用DIOU_loss损失函数,进一步提高模型的检测精度.通过仿真对比实现,BiC-YOLOv5 的mAP值达到95.2%,相较原YOLOv5 模型,精确度提高了 5.2%,召回率提高了 4.9%,mAP 值提高了5.8%,可以有效的协助临床医学对黑色素瘤进行诊断.

    特征提取网络注意力机制黑色素瘤皮肤镜图像

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    基于SSA-CatBoost的颜色校正模型仿真

    沈楠翔顾文娟李志文王洪成...
    219-223,228页
    查看更多>>摘要：针对图像采集设备在采集过程中出现的颜色失真以及传统方法存在校正效果不佳的问题,提出了一种结合SSA算法的CatBoost颜色校正模型.首先,建立三个CatBoost模型,并使用SSA算法分别搜索三个模型的最佳参数;然后将所得到的最优参数赋值给三个CatBoost模型,并分别对三通道的测量值与真实值进行拟合;最后,与传统多项式回归方法进行对比,校验此模型校正效果.模型仿真结果表明,上述模型可将色差值ΔE控制在 3 以内,证实了SSA-CatBoost模型具有更好的颜色校正.

    颜色失真麻雀搜索算法对称决策树颜色校正

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