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计算机仿真
计算机仿真

吴连伟

月刊

1006-9348

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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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    基于图半监督学习的移动相机背景减除

    谢朝阳李金兰刘国奇邹健...
    237-243页
    查看更多>>摘要：在对移动相机拍摄的视频进行背景减除时，已有的无监督和监督学习模型的泛化能力都比较差。为此提出一种基于图表示和半监督学习的移动相机背景减除模型。首先提出了一种基于凸非凸图全变差正则的半监督学习模型。模型利用L1 范数与其广义Moreau包络的差来构造非凸图全变差正则，可避免图全变差中L1 正则项带来的有偏估计，并且在理论上可以保证模型中目标函数的整体凸性，进而可以利用交替方向乘子法对模型进行求解。数值实验中，将新模型应用到背景减除中，并在CDnet2014 数据集的PTZ挑战上进行了比较实验。实验结果表明，对移动相机视频序列进行背景减除时，新模型在视觉效果和数值指标上都要优于已有的无监督和监督学习模型。

    背景减除半监督学习图表示凸非凸全变差交替方向乘子法

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    基于改进YOLO V5s模型的遥感图像目标检测及应用

    张晨光滕桂法丁文卿
    244-254页
    查看更多>>摘要：利用改进YOLO V5s模型实现遥感图像目标检测并用于地域贫困评估。针对现有模型提出了三点改进:加强PAN结构、基于bounding box的RIOU_Loss回归损失函数、协同注意力机制。同时将遥感图像目标作为表征，计算连续时间节点内的贫困率变化。实验结果表明，改进模型的P、R、mAP@0。5、mAP@0。5:0。95 值存在不同程度的提升，而Loss值有所下降。因此，与原模型相比，改进模型具备更精准的目标检测能力。同时，与传统的统计数据方法相比，改进模型为地域贫困评估提供了一种等效的无数据评估思路。

    遥感目标检测仿真

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    基于内点法改进的直觉模糊C均值分割算法

    韩朔曹晓峰刘兴杰刘丽萍...
    255-259,422页
    查看更多>>摘要：传统的模糊C均值(Fuzzy C-Means，FCM)算法求解隶属度函数和聚类中心表达式时，未充分利用算法的约束条件，导致得到的隶属度函数未收敛到最优，降低了目标像素和邻域像素与聚类中心之间的依赖，影响了图像分割的效果。针对上述问题，采用内点法的思想设计惩罚函数，将惩罚函数引入FCM算法的目标函数中，再利用KKT条件求出全约束条件下的隶属度。然后将模糊集推广到直觉模糊集，引入非隶属度和犹豫度，进一步优化隶属度矩阵，完善图像中的不确定信息。分割实验表明，改进后的算法既增强了抗噪性，又保护了图像的细节。相比于FCM算法本文算法的分割准确率至少提高了3。11%、划分系数提高了 9。29%;对比于FCM_S2 算法，上述算法的分割准确率提高了约0。5%，划分系数提高了2。14%。

    图像分割内点法惩罚函数直觉模糊集

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    跨尺度移位的有向目标检测方法

    李琛赵彤洲栗刚张鸿洲...
    260-266页
    查看更多>>摘要：目标类内尺度差异大以及类间相似程度高给传统遥感目标检测带来挑战，多尺度信息融合以及基于FasterR-CNN的有向检测方法是解决尺度差异性及类间相似性的有效手段。但多尺度权重融合策略忽视了跨尺度对图像语义特征的提取导致检测精度低，同时基于FasterR-CNN的有向检测方法精度低速度慢。针对上述问题，提出一种跨尺度移位的有向目标检测方法。首先通过改进特征金字塔网络(FPN)实现多层特征图高效融合;其次在网络中加入跨尺度移位模块(CSM)提升FPN中多尺度特征间的相关性;最后采用有向区域建议网络(ORPN)提升了有向候选框的转换效率。本文方法分别在DOTA-v1。5 和HRSC2016 遥感数据集上开展测试，相比对照组，均值准确率(mAP)分别提升了 3。68%和 1。32%;同时在单块2080ti上用1024×1024 图像进行测试，检测速度提升 5。9%。

    有向目标遥感目标检测特征金字塔网络跨尺度移位区域建议网络

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    改进Hybrid-Task-Cascade的染色体分割研究

    彭文许树颖
    267-273页
    查看更多>>摘要：针对人工分割染色体图像中的实例存在耗时长，精度不佳等问题，提出一种基于改进Hybrid Task Cascade模型的染色体实例分割方法。首先，提出基于实例操作的染色体增强策略，以扩充量少且信息不丰富的染色体数据集。然后使用PAFPN代替Hybrid Task Cascade中的特征金字塔模块，保留浅层特征信息，提高定位和分割染色体实例的准确度。针对重叠的染色体簇引入Soft-NMS方法改进候选框的筛选，保留更多的染色体包围框。最后，将测试集的结果与其它模型进行对比，采用平均准确率(mean average precision，mAP)、AP50 和AP75 评估模型定位和分割性能，通过对自采集的染色体图像进行评估验证，其包围框定位平均准确率和分割平均准确率分别达到了 80。53%和 77。55%。实验表明，上述方法在染色体图像数据集上具有较好的分割效果。

    实例分割目标检测数据增强染色体分割

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    基于改进PSO-Elman的液晶显示器颜色特性化

    孙士明倪潇李媛媛高绍姝...
    274-279,286页
    查看更多>>摘要：液晶显示器颜色特性化可以实现同一幅图像在不同设备上的准确显示。为解决液晶显示器颜色特性化存在模型建立复杂、模型鲁棒性差导致特性化精度较低的问题，提出基于改进PSO-Elman神经网络的方法建立RGB颜色空间到CIEXYZ颜色空间的转换模型(ACOPSO-Elman)。首先根据粒子种群规模和粒子位置关系构造惯性权重与学习因子的自适应调节函数提高PSO算法的全局寻优能力和收敛速度，并在寻优过程中添加混沌优化(CO)，防止粒子陷入局部最优解，将改进的粒子群算法用于Elman模型参数寻优，解决了Elman模型参数较难选取的问题。通过仿真验证并与BP、Elman神经网络模型比较表明，ACOPSO-Elman模型特性化的平均色差为 1。9247ΔE∗ab，最大色差为 5。1252ΔE∗ab，在特性化精度上取得了较好的效果。

    神经网络液晶显示器颜色特性化粒子群算法自适应调节函数

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    多激励复杂系统声音信号的特征提取方法研究

    王浩余成波龙畅
    280-286页
    查看更多>>摘要：为了确定系统的工作状态，通过一种结合变分模态分解(IVMD)与残差网络(ResNet)的新方法来识别不同种类的声音信号，确定系统受到了何种激励，以此判断系统是否正常工作。首先，利用IVMD方法对声音信号进行分解，以中心频率比(CFR)作为评价指标来确定变分模态分解(VMD)的最优K值;然后结合相关系数(CC)和排列熵(AE)的特点，从分解得到的多个本征模态函数(IMF)中选取 3 个关键本征模态函数(IIMF)，并将其转换成声音信号图像;最后利用残差网络在图像处理方面的优势对转换后的图像进行训练。实验结果表明，上述方法对声音信号判断识别的准确率达到了99。57%，显著优于其它典型的算法。

    改进变分模态算法关键本征模态函数残差网络声信号图像

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    基于分布式SDN机动通信系统信息同步方法

    朱宇昂张晨光李昌隆赵亚丽...
    287-292页
    查看更多>>摘要：针对目前主流软件定义网络(Software Defined Network，SDN)控制器间信息同步方法的开销较高，超出基于分布式SDN的机动通信系统无线信道负载能力的问题，在平面型链路状态路由协议——开放最短路径优先协议(Open Shortest Path First，OSPF)的基础上提出一种可靠性较高、适应多信道共存、开销较低的信息同步方法，通过取消多区域机制避免节点机动性引起的OSPF协议区域混乱问题，简化软件处理流程，通过优化协议报文将OSPF协议由传统IP网络移植到SDN网络，通过精简报文长度、避免重复同步数据的方式降低信息同步开销。实验表明，上述信息同步方法能够在控制器之间准确同步网络信息，并且在机动通信系统规模为1:2:4 时，信息收敛过程仅产生平均每端口接收 0。721kB/s、转发 0。873kB/s的信息同步开销，匹配无线宽带平均 78。125kB/s、超短波平均 2。4kB/s的负载能力，满足基于分布式SDN的机动通信系统对信息同步方法的要求。

    信息同步机动通信系统软件定义网络开放最短路径优先

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    结合多层次监督与边界损失的显著性目标检测

    闫河沈绍兰刘灵坤
    293-298页
    查看更多>>摘要：针对PoolNet网络多次下采样操作易降低空间分辨率、仅使用二分类交叉熵损失函数(BCE)不利于捕捉显著性目标边缘特征，易导致边缘检测精度不高的问题。通过在PoolNet网络解码器的 5 级特征融合模块(fuse)之后分别加入多层次监督模型(MSM)，并对5 级MSM的输出分别按照BCE、SSIM与IoU三个损失函数计算值的和作为边界损失函数值，最后将 5级边界损失函数值的平均值作为网络的最终输出损失值，并按照随机梯度下降法进行学习。从而提出一种结合多层次监督与边界损失的显著性目标检测方法:PoolNet-D。在 6 个常用数据集上的对比实验结果表明，提出的PoolNet-D模型在MAE和F-measure评价指标方面均有明显提升。

    显著性目标检测卷积神经网络多层次监督边界损失

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    基于多模态神经网络的图像弱特征自增强仿真

    夏晶晶茹广欣
    299-303页
    查看更多>>摘要：随着计算机技术的快速发展，图像识别技术的应用也日益普遍，对目标图像进行特征增强的需求也进一步增加。为了解决当前图像特征增强算法特征提取能力差、图像噪声大等问题，提出了一种基于注意力机制的多模态神经网络增强算法。算法首先将图像数据、文本描述数据和相似数据集数据作为多模态数据输入，并使用卷积和线性变换使其被调整至同一维度;然后采用神经网络交互模块进行特征融合;随后采用注意力机制模块来加强局部相邻通道间的信息交流，采用池化层模块对目标特征进行增强;最后连接长短期记忆网络得到图像特征输出序列，从而达到特征增强的效果。实验结果表明，所提算法将峰值信噪比提升了 8。39%，将边缘保护指数提升了 5。15%，提高了弱特征自增强能力。

    特征增强多模态注意力机制神经网络

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