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期刊信息/Journal information
计算机时代
计算机时代

陈纯

月刊

1006-8228

computer_era@21cn.com

0571-87054111

310006

浙江省杭州市环城西路33号-省计算所大楼

计算机时代/Journal Computer Era
查看更多>>本刊1983年创刊，由中国工程院院士潘云鹤主编，全国公开发行。主要栏目有学术论坛、技术广角、网络天地、信息安全、应用实践、经验技巧、考试园地、市场纵览、企业信息化等，丰富的内容使您能够自由地遨游在电脑信息的海洋里，了解最新趋势，掌握最新技术，领略精彩纷呈的数字生活。
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    MinIO分片大小对文件上传性能的影响

    黄丝米唐海涛徐利霞柳丽香...
    1-3,7页
    查看更多>>摘要：当今主流的存储服务一般是基于对象的,因MinIO具有云原生、灵活部署的特性而被广泛的运用于微服务架构系统中,在集群部署的方式下,其分片传输的特性可以提供更高的传输效率.通过对MinIO的存储对象进行分片处理,观察传输过程中的性能指标,找到不同集群部署环境下适合的分片大小,这也为文件服务的选型提供了帮助.

    对象存储并发性能文件分片MinIO

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    基于机器学习的风机发电机绕组温度故障诊断与预警分析

    付恩强黎天双杨佳林杨金声...
    4-7页
    查看更多>>摘要：为减少风电机组因故障停机造成的经济效益损失,围绕风机发电机绕组温度的故障预警分析和故障原因诊断进行研究,通过对比XGBoost等多种机器学习模型预测效果,最终选用XBGoost算法建立故障预警模型对发电机绕组进行实时监测,利用MSE、R2等多个指标评价XGBoost模型,结果显示其准确率良好(R2=0.9949).本文提出的模型预警系统可以实时监测风机发电机绕组温度变化趋势,提前发出预警,最大限度的减少风机因停机造成的损失.

    XGBoost风电机组绕组温度故障诊断预警

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    一种基于Raspberry Pi的智能助盲导航系统

    王雨欣贺裕赵灿
    8-11页
    查看更多>>摘要：以提高盲人的生活便捷性为目的,开发出了一款基于树莓派的智能助盲导航系统.该系统能够将多维视觉信息转化为有效听觉信息,通过对盲人日常生活场景的各种实体进行图像的采集和处理,并最终以语音的形式传输给盲人.

    树莓派智能导航图像识别人机交互CNN神经网络

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    异质网络特征表示学习研究综述

    赵素芬
    12-16页
    查看更多>>摘要：异质网络特征表示学习技术在各类机器学习任务中发挥了重要的作用.然而目前针对该研究领域的综述却很少.本文对异质网络特征表示学习领域的最新研究进展作系统性的综述.首先,基于"编码器-解码器"的框架,将现有模型分为六类;然后,对每类模型进行系统性地概览、描述和分析,总结每一类模型的优势和缺陷;最后,总结全文并讨论了该领域的开放性问题.

    异质信息网络特征表示学习图神经网络机器学习

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    三维场景分割中多模态数据融合的2D-3D耦合网络

    李晓霞陈强
    17-20,25页
    查看更多>>摘要：提出基于二维空间RGB颜色和三维点云数据融合的语义理解网络.先使用轻量级网络提取二维图像的特征,再基于二维图像特征、几何结构和全局环境信息提取三维场景语义分割框架.该算法采用异构网络,有效地将图像和点云信息结合起来,解决了单点云数据处理结果不够精细的问题.

    场景分割点云数据语义分割异构网络

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    NSGA-Ⅱ应用于圆筒型永磁直线电机的多目标优化

    彭珍刘春元饶章宇李广力...
    21-25页
    查看更多>>摘要：针对圆筒型永磁直线电机提出了使用二代非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)优化其功率和效率.首先根据电机的二维有限元模型,计算电流、电压等参数;其次利用敏感参数法建立以气隙长度等为变量的优化模型,并计算电机的电磁参数;再对电磁参数数据训练,以NSGA-Ⅱ为优化算法的多目标优化模型,优化电机的功率和效率;最后根据优化结果加工出了MTS100kN万能试验机.样机实验结果验证了所提出的多目标优化设计方法和性能分析的正确性.

    圆筒型永磁直线电机多目标优化功率非支配排序遗传算法

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    多策略增强樽海鞘算法下的WSN覆盖优化

    李斐朱晓磊
    26-29,34页
    查看更多>>摘要：为了提高无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)的节点覆盖率,提出一种多策略增强的樽海鞘优化算法(enhanced salp swarm algorithm,ESSA).首先使用Halton序列代替随机序列生成个体的初始化位置,避免随机点之间间隙过大或重叠;其次引入新的非线性收敛因子,加速收敛.最后采用柯西变异机制,增加个体的多样性,促使个体快速跳出局部最优点.将该算法应用到无线传感器网络覆盖优化问题上,并与其他优化方法对比,ESSA表现出更快的收敛速度和更高的覆盖率.

    无线传感器网络覆盖优化樽海鞘算法Halton序列非线性收敛因子柯西变异

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    基于Bi-LSTM+CRF模型的航母情报实体识别方法应用

    许山山史涯晴
    30-34页
    查看更多>>摘要：在军事情报方面,舰船信息的复杂性使得舰船情报分析不易开展.知识识别无足够的标注数据可利用;通用领域实体识别方法效果不佳.针对舰船情报分析需求,采用自然语言处理技术,可大大提高利用效率.本文创建航母编队的中文实体识别语料库,利用双向长短时记忆神经网络加条件随机场(Bi-LSTM+CRF)的模型方法,训练中文实体识别模型,实现了航母编队情报信息的实体识别.实验证明,该方法提高了航母编队情报信息领域命名实体识别的效率.

    航母情报分析双向长短时记忆神经网络实体识别

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    基于改进和声算法的直流电机PID参数优化

    罗鸿赟邹德旋章猛徐福强...
    35-39页
    查看更多>>摘要：直流电动机PID参数优化,是电机控制中的重要优化问题.智能优化算法相较于人工调参有明显的优势.和声搜索算法结构简单,可调参数少,已成熟运用于多种参数优化问题,但其寻优精度较低,且容易陷入局部最优.文章使用Te n t混沌映射初始化和声库,设置全局自适应的和声参数,在搜索过程中加入麻雀搜索策略进行协同搜索,并将麻雀种群库与和声库进行信息交互,提出一种自适应混沌麻雀和声搜索算法(adaptive chaotic sparrow harmony search,ACSHS).通过仿真实验证实ACSHS算法在收敛速度和寻优精度上比几种优秀的PID参数优化算法更为有效.

    直流电动机混沌映射自适应参数麻雀搜索策略和声搜索算法

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    基于CEEMD-MPGA-SVM的人造板家具甲醛释放浓度预测

    孙钦乾刘萌萌郑焕祺周玉成...
    40-43页
    查看更多>>摘要：针对气候舱法检测人造板家具甲醛释放浓度,存在实验周期长,耗能高的问题.对此提出互补集合经验模态分解(Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition,CEEMD)与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)相结合的多步预测模型,对舱内家具的甲醛释放浓度进行预测.先利用CEEMD对甲醛浓度数据进行降噪,再采用SVM建立预测模型,并使用多种群遗传算法(Multiple Population Genetic Algorithm,MPGA)优化SVM参数.与传统SVM及一阶衰减模型对比结果表明,所建CEEMD-MPGA-SVM预测模型具有更高的预测精度.

    甲醛浓度预测CEEMDSVMMPGA

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