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期刊信息/Journal information
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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    多类表情符号短文本情感分析模型研究

    陈俊李佳敏朱丽佳李丹丹...
    292-295,308页
    查看更多>>摘要：相关研究数据表明在使用社交网络进行社交活动的95 后中有69.8%的网民倾向于使用各类表情符号表述情感倾向.表情符号的高频使用与其自身带有的鲜明情感倾向使得表情符号成为文本情感分析的重要语料资源.基于此,提出了一种多类表情符号的短文本情感模型EMME.模型针对Twitter语料库以 5 类表情符号融入文本语言进行情感分析,首先利用CBOW模型构建词向量,继而使用卷积对拼接的词向量进行特征融合,后使用MLP实现文本正负情感分类,并针对 5 类表情符号与文本情感概率进行线性回归.实验数据表明对含各类表情符号短文本情感倾向判别中,EMME模型相比于MNB模型、SVM模型以及EMB模型的MacroF1 值分别提高了14.81%、10.42%与9.01%;且EMME模型在不同样本容量规模中均取得了最好的分类准确率.

    情感分析表情符号深度学习词向量自然语言处理

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    基于三音子模型的柯尔克孜最优语料选取算法

    买买提阿依甫帕丽旦·木合塔尔郭文强
    296-302页
    查看更多>>摘要：选择具有丰富语音现象的语料库是提高语音识别性能的关键.为了构建柯尔克孜语语音识别文本语料库,首先利用预处理技术去除文本中的噪声信息并用文本转换算法将柯尔克孜文转换为拉丁文形式.其次,根据柯尔克孜语的音节结构和规则,提出了启发函数和两种最优自动选择句子的算法.最后,为了验证算法的有效性,将两组包含不同数量的句子集作为实验语料,采用两种算法生成最优句子集,并对两种算法生成的语料库进行了统计,实验结果表明,利用算法 2 挑选出来的文本包含的三音子覆盖率达到了78.70%,能够满足语音识别系统的需要,验证了提出的算法的有效性.

    三音子语音识别语料库柯尔克孜语

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    面向指挥信息系统的日志智能分析技术

    郄铠铭刘志伟林福良王媛湲...
    303-308页
    查看更多>>摘要：针对指挥信息系统智能化运维的需求,综合考虑传统日志分析方式存在的问题,提出了一种面向指挥信息系统的日志智能分析技术.采用大数据的技术框架,对指挥信息系统各层级中设备、资源与服务的日志实现自动化的采集,预处理,存储,分析与展示.通过结合日志解析与规则推理的相关算法,实现对日志数据的智能化预处理与在线分析,并在传统算法的基础上做出优化,进一步提升了推理分析的时效性.有效降低运维监控工作的难度,为指挥信息系统智能化运维提供技术支持.

    日志分析智能化运维大数据日志解析规则推理

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    多重参考系动区域比率变化对流场模拟的影响

    岳相丞石艳廖映华赵练...
    309-314页
    查看更多>>摘要：采用CFD软件在稳态计算复杂模型时,发现使用多重参考系分析固液两相流常常会出现计算结果不收敛的问题.在不改变数值模型边界条件的情况下,调整多重参考系动区域比率的取值,将搅拌固液两相的PY平直叶圆盘涡轮搅拌釜按不同比率划分了20 组,分析其动区域不同比率划分对稳态计算的收敛性、搅拌器的流场速度分布、固体颗粒体积分数分布、悬浮状态及搅拌器功率等结果的影响.结果表明:动区域比率β取值小于1.4 时,计算不收敛,增大动区域比率能提高模型计算的收敛性.随着动区域比率增大,计算出的标准浓度差最大值与最小值的误差超过 10%,速度与力矩的最大值与最小值误差都未超过2%,即动区域比率变化对模拟出的标准浓度差影响较大,对速度分布、搅拌器功率的影响较小.

    圆盘涡轮式搅拌器收敛性数值模拟多重参考系

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    视频图像运动目标鬼影校正算法研究

    施全伟赵子建
    315-319,393页
    查看更多>>摘要：运动目标检测准确度低,完整性差,且易受鬼影干扰.为解决上述问题并提高运动目标检测的背景适应度,将自适应VIBE算法与HOG匹配鬼影相结合,提出一种运动目标校正算法,即HAVB算法.算法首先采用采用ADVIBE算法对预处理后的图像分离目标背景,通过自动更新匹配与距离阈值,提高背景动态适应性;然后采用HOG计算匹配与素值置零的方式,检测并抑制鬼影影响,提升目标检测的完整度;接着通过提取阴影概率分布逐点匹配算法,检测并消除阴影区域,同时基于形态学操作与阈值降噪抑制误差噪声提高目标检测的准确性.不同图像校正基线算法仿真对比实验结果表明,在AEID健美操图像数据集上,较传统算法相比,提出的HAVB算法校正后的图像目标检测准确度高,稳定性强,且具有较高的背景动态适应性:P、R和F指标参数平均提高了 6.6%、6.1%和 6.2%,背景提取时间平均降低了 47.9%.综上所述,构建的HAVB图像鬼影校正算法模型有效的提高目标检测的完整度与准确率,为目标识别与跟踪打下良好基础,具有重要的研究意义.

    鬼影抑制阴影消除自适应

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    绿色高层建筑室内太阳辐射热量估算仿真研究

    刘磊董纹杉金雅庆
    320-325页
    查看更多>>摘要：绿色建筑窗体太阳辐射热量预测实时性低且准确性差,为解决上述问题,提高研究的实用性,基于外环境数据处理,在相关性分析与聚类分析的基础上,提出一种数据处理与数据预测相融合的建筑室内太阳辐射热量预测算法,即PKM_SVR算法.算法首先对外环境数据进行预处理,然后在Dynamic Daylighting中构建房屋建筑主体;接着对室外环境数据进行匹配,通过选则窗体透射率,计算该状态下室内逐块辐射热量;然后对室内辐射热量与室外环境数据进行相关性分析与聚类处理,并将处理后的数据划分成训练、测试集;最后基于交叉验证的方法构建优化PKM_SVR室内辐射热量初始预测模型.仿真结果表明,十折交叉算法对模型优化效率最高,此时G=0.692、C=5.824,且R2=0.925;对比仿真结果表明,较其它基线算法模型相比,PKM_SVR模型具有最低的RMSE指标参数,较ANN与SVM模型相比,分别降低了23.1%和31.3%,且具有较高的R2 指标参数,平均提升了 10.7%.综上所述,PKM_SVR算法有效的提升了室内热量预测的准确率,具有重要的仿真价值.

    辐射热量聚类相关性分析

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    低温下装配式建筑层间结构脆弱点检测与仿真

    廖菲菲徐理张玉清
    326-330页
    查看更多>>摘要：装配式建筑的层间结构通常由大量的连接件、悬挂系统和焊接点组成,脆弱点通常位于这些连接部位.在低温环境下,由于结构的复杂性,有些脆弱点难以被直接检测到.因此,提出低温环境装配式建筑层间结构脆弱点检测仿真.利用红外线热成像法获取建筑物外墙保温结构,分析房屋热传导过程.研究外侧层间结构中脆弱点堆积热量情况,叠加检测时段,利用导热微分方程获取红外边值条件,明确层间结构的热传导和时间变量,计算墙体结构的内外导热热阻,判断外侧层间结构缺陷位置.构建建筑层间结构脆弱点的评估框架,整合脆弱点评价值,通过决策单元自我评价,在线性规划结果中获得最优解,根据交叉评价值完成内部层间结构脆弱点检测结果.经过实验证明,研究方法能有效检测出装配式建筑内外层间结构的脆弱点,方法鲁棒性好,实用性强.

    低温环境脆弱性评价装配式建筑层间结构红外热成像法

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    基于混合策略改进的教与学优化算法

    丁正生丁姝予文嘉豪
    331-337页
    查看更多>>摘要：为解决教与学优化算法容易早熟收敛的问题,在原算法的基础上提出一种基于混合策略改进的教与学优化算法(Mixed Strategy Based Improved Teaching-Learning Based Optimization,M-SITLBO).首先,利用Logistic-Tent混沌映射策略初始化种群,保证种群的多样性;其次,在教师和学生阶段分别引入黄金正弦算法和基于莱维飞行与对数螺旋线的搜索策略优化个体的位置更新公式,增强并平衡算法的全局和局部收敛性能;最后,设计仿真对其寻优性能进行测试,结果表明改进后的教与学优化算法寻优速度、精度以及稳定性显著提升,且具有较强跳出局部最优的能力.

    基于优化的教与学混沌映射黄金正弦算法莱维飞行对数螺旋线

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    改进旋转平衡森林的数据密度峰值聚类算法

    衡欣焦禹淦郑延斌
    338-343页
    查看更多>>摘要：非平衡数据中少数类样本数量少,存在分类检测准确率低下的问题,为提高少数类检测精度,同时提高分类检测的通用性,将ADPC自适应密度峰值聚类优化算法与ROBF旋转平衡森林算法有机融合,提出一种改进的非平衡数据密度峰值聚类算法,即ROBF-ADPC算法.算法首先采用SMOTE数据采样法,通过合成少数类样本以提高非平衡数据的协方差收缩性,并基于系统参数获取特征子集;然后采用PCA主成分分析法对特征子集进行特征旋转变换,并采用HSLS插值法提高数据集的平衡度;接着通过对样本局部域密度的标准化处理,并在降序图中拉伸"奇点"附近样本;最后利用自适应优化策略完成聚类中心分配,完成非平衡数据分类任务.消融实验结果显示,三类优化模块均对分类结果均起正向影响,且三类优化算法的叠加将少数类分类精确度提升了8.08%,但时效性略有下降;对比实验结果表明,ROBF-ADPC聚类模型在对非平衡数据进行分类时,在三类数据集下,较其余 8 类融合模型相比,少数类分类准确率R平均提高了 5.13%,且系统特异度恒为最大值.综上所述,上述ROBF-ADPC算法模型可以有效的提升非平衡数据集中少数类检测精度,具有重要的仿真价值.

    旋转平衡森林密度峰值聚类数据采样

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    一种用于无人机任务分配的改进粒子群算法

    李征彭博陈海东陈建伟...
    344-348,485页
    查看更多>>摘要：粒子群算法在求解任务分配问题时往往容易早熟,不能收敛到全局最优解,为了解决上述问题,提出一种自适应学习的模拟退火粒子群算法,设计了一种惯性权重随粒子位置变化的自适应调节策略,同时改变了粒子的学习方式,增加了向其它粒子最优位置学习的机会,提高了粒子群算法的寻优速度,并进一步在粒子群算法的速度更新公式中引入模拟退火思想,改变全局最优点的更新方式,提高了种群多样性,使粒子群算法能够快速跳出局部最优解.通过对多无人机协同探测任务分配问题的求解,结果表明,与经典粒子群算法相比,改进的粒子群算法具有更快的收敛速度和更强的寻优能力,适用于较大规模的任务分配问题,具有很强的实用价值.

    无人机探测任务分配自适应权重模拟退火粒子群算法

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