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计算机科学
计算机科学

朱完元

月刊

1002-137X

jsjkx12@163.com

023-63500828

401121

重庆市渝北区洪湖西路18号

计算机科学/Journal Computer ScienceCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊的读者对象是：大专院校师生，从事计算机科学与技术领域的科研、生产人员。办刊宗旨是：坚持“双百”方针，活跃计算机科学与技术领域的学术气氛，重点报导国内外计算机科学与技术的发展动态，为我国的计算机科学与技术立于世界之林、达到国际先进水平奋斗而矢志不渝。
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    基于暗通道先验的单幅图像去雾新算法

    何涛赵停徐鹤
    219-224页
    查看更多>>摘要：由于暗通道先验去雾算法会使天空等明亮区域产生颜色失真、偏移等问题,对此文中提出基于暗通道先验的单幅图像去雾新算法,提高了图像去雾效果.首先,根据图像的大小设计了一种自适应滤波窗口;其次,为了防止图像中的高亮像素对大气光值估计的影响,利用变差函数去除这些高亮像素,并结合去除高亮像素后图像的暗通道图,估计大气光值;然后,提出了一种结合结构相似性的暗通道先验去雾改进算法,并对透射率进行优化、修正;接着,利用大气散射模型恢复出无雾图像;最后,利用RGB模型和HIS模型的相互转化,增强恢复图像的亮度.实验结果表明,该算法不仅能对图中景物进行较好的去雾,还能较好地处理天空等明亮区域,使处理后的图像有很好的视觉效果.

    图像去雾暗通道先验结构相似性明亮区域导向滤波

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    基于深度学习的无人机声音识别算法

    徐浩刘岳镭
    225-232页
    查看更多>>摘要：深度学习在图像识别和声音处理方面已经展现了它优越的性能和广阔的发展前景,对于在禁飞区设立的无人机侦测系统,使用深度学习的方法判断无人机的声音信号具有一定的意义.为了获得更优的侦测效果,首先列举了目前具有代表性的特征提取和分类方法,并分析其优缺点;然后提出了一种扩大可用样本数量的数据处理方式,同时在实验中使用不同组合的深度学习网络训练样本;最后通过混淆矩阵法,针对不同信噪比模型、滤波下限、拟合程度、神经网络组合和跨型号识别的实验效果进行评价.实验结果表明,适当地降低训练样本中的无人机声强可以增大系统的识别距离;使用MFCC提取声音特征,通过全连神经网络进行分类的样本识别的半径更远,误判率更低.

    声音识别深度学习无人机混淆矩阵

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    基于区域提取与改进LBP特征的运动目标检测

    辛元雪史朋飞薛瑞阳
    233-237页
    查看更多>>摘要：树叶晃动、光照变化等自然场景下的动态背景会影响运动目标检测的准确性,区分动态背景和前景目标的变化是复杂场景下运动目标检测的首要任务.针对现有的前景提取算法逐点提取前景从而导致计算资源浪费的问题,提出了一种区域提取与改进LBP(Local Binary Patterns)纹理特征相结合的运动目标检测算法.首先,将图像分为大小相等的图像块,利用各图像块的统计特性建立核密度估计(Kernel Density Estimation,KDE)模型,并用KDE模型估计出前景区域.然后,计算前景块中所有像素点的改进LBP纹理特征直方图.最后,通过直方图匹配提取所有的前景像素实现目标的精确提取,并用概率模型更新背景.实验结果表明,该方法在快速提取运动目标前景区域的同时能够消除大部分动态背景产生的干扰,相比传统算法更适用于自然场景下的运动目标检测.

    运动目标检测动态背景KDE区域提取LBP纹理特征

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    基于多尺度多粒度特征的行人重识别

    王栋周大可黄有达杨欣...
    238-244页
    查看更多>>摘要：针对现有的基于卷积神经网络的行人重识别方法所提取的特征辨识力不足的问题,提出了一种基于多尺度多粒度特征的行人重识别方法.在训练阶段,该方法在卷积神经网络的不同尺度提取特征;然后对获得的多尺度特征图进行分块和池化,从而得到不同尺度的全局特征和局部特征的多粒度特征,使用不确定性权重调节Softmax损失和三元组损失来对特征向量进行监督训练.在推理阶段,对所获得的多尺度多粒度的特征进行融合,使用融合特征在图像库中进行相似度匹配.在Mar-ket-1501和DukeMTMC-ReID数据集上的实验表明,所提方法相比基准网络ResNet-50在Rank-1评价指标上分别提升了4.3％和3.6％,在mAP评价指标上分别提升了6.2％和6.6％.实验结果表明,所提方法能够增强提取特征的辨识力,提高行人重识别的性能.

    机器视觉卷积神经网络行人重识别多尺度特征多粒度特征

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    云制造服务组合研究综述

    姚娟邢镔曾骏文俊浩...
    245-255页
    查看更多>>摘要：随着工业化的飞速发展,制造业作为推动工业化的主力军必须加快发展步伐,因此,一种新的面向服务的制造模式——云制造被提出.云制造旨在在分布式制造资源和能力之间进行共享和协作并与需求构成一种按需的资源分配和使用方式,在选取最优性能服务的同时将这些服务组合成一个满足用户需求的复合服务需要不断进行探索.云制造服务组合是一种典型的NP-hard问题,是云制造最具有挑战性的课题之一.现阶段的云制造服务组合方法存在时间复杂度高、组合效果差、组合路径只能达到次优解等问题.如何利用微粒度的服务组合成复合服务以提升制造能力并满足用户需求已引起学术界和产业界研究人员的广泛关注,因此,对这种NP-hard问题的研究进行全面的综述是非常有必要的.文中首先对云制造服务组合中的组合流程和组合优化目标进行描述,然后从组合指标、优化算法和多目标与单目标优化问题等不同的角度对云制造服务组合中的重点和热点进行系统综述,最后对云制造服务组合的应用场景、实验数据和目前存在的不足进行概述和探讨.

    云制造任务分解服务组合优化算法服务质量

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    面向计算机辅助舌诊关键问题的解决方案综述

    张丽倩李孟航高珊珊张彩明...
    256-269页
    查看更多>>摘要：舌诊是"望、闻、问、切"四诊中的重要内容之一,也是我国中医诊法的一大特色.中医医师需要通过肉眼观察进行临床诊断,这使得传统舌诊具有主观依赖性强、缺乏定量化的缺点.随着智慧医疗的发展,研究人员着重研究如何借助计算机进行舌象的辅助诊断,实现智能舌诊,进而实现智慧中医.近年来,智能舌诊的相关研究逐渐成为热点.为了辅助该领域的研究学者对计算机辅助舌诊进行更深入的探索,文中对其进行了系统、全面的综述.首先介绍了中医舌象计算机辅助诊断的具体流程;其次,在广泛调研现有文献、最新成果及已有应用的基础上,分别对计算机辅助舌诊不同步骤的主流方法进行了分类讨论,归纳总结了基本思想和优缺点;然而列举了部分目前已研发出的舌象分析系统,设计并实现了一个较为完备的计算机辅助舌诊系统;最后总结全文并展望了未来可能的发展方向.

    辅助舌诊舌体分割特征提取苔质分离舌象分析系统

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    基于生成时间序列均匀优化的混沌人工蜂群算法

    石克翔保利勇丁洪伟官铮...
    270-280页
    查看更多>>摘要：为了优化与初始蜜源和搜索方式相关的时间序列分布,从而提高算法全局开拓性和遍历寻优效率,提出一种基于生成时间序列均匀优化的混沌人工蜂群算法.针对混沌时间序列生成的初始蜜源的分布过于集中的问题,首先依据最大熵原理,对Logistic混沌映射进行均匀化优化,并运用熵谱分析以及NIST随机性测试的方法验证其随机程度,使得由其生成的初始蜜源可以随机且均匀地分布在整个解空间,为算法的全局寻优奠定基础;其次,依据由近及远的搜索策略,改进邻域搜索方式,利用均匀化时间序列查找蜜源最优位置,提高算法的遍历速度和收敛精度;最后,所提算法对9个标准测试函数进行了实验仿真,并与其他改进人工蜂群算法和优化算法从收敛曲线和寻优结果上进行了综合比较,进而将6种算法合理引入到物流配送问题中以寻找最短路径.实验结果表明,所提优化算法不仅加强了初始蜜源的均匀性,而且优化效果更为显著,能跳出局部最优且能准确快速地找到全局最优解.

    混沌人工蜂群算法Logistic均匀化熵谱分析蜜源分布优化邻域重构

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    基于网络结构的正则化逻辑回归

    胡艳梅杨波多滨
    281-291页
    查看更多>>摘要：逻辑回归是一个应用广泛的分类模型,但由于高维数据分类任务在实际应用中变得越来越频繁,使得分类模型面临着巨大的挑战.应对该挑战的一种有效方法是对模型进行正则化.许多已有的正则化逻辑回归直接运用L1范数罚作为正则化罚项,而不考虑特征之间的复杂关联关系.也有一些研究工作基于特征的组信息设计了正则化罚项,但它们假设组信息是预先给定的.文中从网络的视角对特征数据中存在的潜在模式进行挖掘,并基于此提出了一个基于网络结构的正则化逻辑回归.首先,以网络的形式描述特征数据并构建出特征网络;其次,从网络科学的角度对特征网络进行观察和分析,并基于此设计罚函数;然后,以该罚函数为正则化罚项,提出网络结构Lasso逻辑回归;最后,结合Nesterov加速近端梯度下降法和Moreau-Yosida正则化方法,推导了模型的求解过程.在真实数据集上的实验结果显示,所提网络结构Lasso逻辑回归表现优异,这表明从网络的视角观察和分析特征数据是研究正则化模型的一个具有潜力的方向.

    正则化罚项逻辑回归网络结构特征选择近端梯度下降法

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    BGCN:基于BERT和图卷积网络的触发词检测

    程思伟葛唯益王羽徐建...
    292-298页
    查看更多>>摘要：触发词检测是事件抽取的一项基本任务,该任务涉及对触发词进行识别和分类.目前,已有工作主要存在两方面的问题:1)用于触发词检测的神经网络模型只考虑了句子的顺序表示,且通过顺序建模的方法在捕捉长距离依赖关系时效率较低;2)基于表示的方法虽然解决了手动提取特征的问题,但用作初始训练特征的词向量对句子的表示程度有所欠缺,难以捕捉深层的双向表征.因此,文中提出了一种基于BERT模型和GCN网络的触发词检测模型BGCN,该模型通过引入BERT词向量来强化特征表示,并引入句法结构来捕捉长距离依赖,对事件触发词进行检测.实验结果表明,所提方法在ACE2005数据集上的表现优于其他现有的神经网络模型.

    BERT双向LSTM图卷积网络序列标注事件触发词

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    基于趋势特征向量的火灾烟气流动与温度分布预测

    尹云飞林跃江黄发良白翔宇...
    299-307页
    查看更多>>摘要：火灾发生时烟气流动与温度分布预测是建筑和消防领域中的热门技术.针对现有的火灾烟气流动与温度分布预测工作烦琐、预测准确度低的现状,提出基于趋势特征向量的火灾烟气流动与温度分布预测模型,用深度学习方法进行相关数据的训练与预测,对揭示火灾发生及其发展规律有重要意义,可为火灾扑救和人员疏散提供辅助信息.所提模型能够抽取火灾时间序列数据中的趋势特征,并将这些特征作为先验知识来加速和优化深度神经网络的训练过程.文中还设计了LSTM-TFV(LSTM based on Trend Feature Vector)算法.实验结果表明,所提预测模型提高了火灾烟气流动与温度分布预测的准确度,实现了高效且方便的火灾时间序列数据预测.

    火灾预测趋势特征深度学习温度分布烟气流动

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