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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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    基于改进SSA-LSTM的销量预测研究

    楼泽霖郑军红何利力
    50-53,58页
    查看更多>>摘要：为提高销量预测的准确率,提出一种基于改进麻雀搜索算法优化LSTM的销量预测模型.首先在算法迭代过程中通过重心反向学习对个体进行变异,以增强算法跳出局部最优的能力;其次利用改进的算法对 LSTM 神经网络的超参数进行优化,解决了依靠主观经验选取超参数时存在精度不佳的问题;最后在原始销售数据的基础上加入大量零售数据等多个特征变量进行辅助预测,提高模型预测准确性.实验结果表明,该模型相较于其他模型具有更好的预测效果.

    LSTM超参数优化麻雀搜索算法重心反向学习销量预测

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    基于改进YOLOv4的电梯内电动车检测算法

    杨献瑜
    54-58页
    查看更多>>摘要：针对智慧电梯安全感知系统要求检测算法具备轻量化以及快速推理的特点,提出基于改进YOLOv4的电梯内电动车检测算法.首先,采用轻量化网络GhostNet作为特征提取网络,减少模型的计算量及参数量;其次,引入CBAM注意力模块,提高算法的检测精度;最后,将FocalLoss机制应用到模型置信度损失中,平衡正负样本.实验结果表明,改进后的YOLO-GCF在电梯内电动车数据集上检测精度为90.14%,参数量减少82.8%,检测速度提升8.8帧/秒,做到了轻量化及快速推理.

    目标检测注意力模块YOLOv4GhostNetFocalLoss

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    一种基于新移动策略的灰狼优化算法

    张军代永强施秋红
    59-65,69页
    查看更多>>摘要：针对标准灰狼算法存在的收敛速度慢和容易陷入局部最优的问题,提出一种改进的灰狼优化算法(dynamic approach grey wolf optimization,DAGWO).该算法采用新的个体位置移动策略,增加狼群攻击的多样性和随机性,提高了收敛速度;同时,引入基于停滞检测的随机初始化策略增加种群多样性,提高了全局搜索能力.通过12个基准测试函数的仿真实验,表明DAGWO算法的收敛速度和求解精度均明显优于其他算法.此外,将DAGWO算法应用于减速器设计问题,证明了其在工程优化问题上的可行性和有效性.

    灰狼优化算法移动策略停滞检测基准测试函数减速器设计

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    基于卷积神经网络的CT影像边缘分割方法

    徐凤翎
    66-69页
    查看更多>>摘要：在对CT影像边缘进行分割时,由于对图像像素信息的差异的分析精度较低,导致分割结果的可靠性难以达到理想效果,为此,提出基于卷积神经网络的CT影像边缘分割方法.为了避免卷积对输入CT影像进行抽象特征信息提取出现特征信息丢失问题,在激活层前,卷积层后,对CT影像数据进行批量归一化.归一化数据经激活处理后,卷积层根据当前像素特征与目标图像像素特征之间的差异程度进行过滤,直至卷积层输出的结果满足停止要求,其对应的像素信息作为分割执行的基础.在测试结果中,该方法对CT影像边缘分割效果表现出了较高的可靠性.

    卷积神经网络CT影像边缘分割批量归一化像素特征

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    基于面部表情分析的抑郁症识别研究

    陈坤林胡德锋陈楠楠
    70-74页
    查看更多>>摘要：为了更好的预测和诊断抑郁症,提出一种基于面部表情分析的抑郁症识别方法.使用卷积神经网络(CNN)算法构建模型,采用Python对中文抑郁库数据集EATD进行神经网络训练,从愤怒、厌恶、恐惧、开心等情绪来分析测试者规定时间内的情绪变化,预测测试者患抑郁症的概率.实验结果表明,本文方法在测试集中正确率为71.3%,准确率较高,识别出的面部表情占比符合抑郁症患者的自身情况,方法具有良好的可行性和合理性.

    抑郁症识别面部表情卷积神经网络情绪变化

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    征稿启事

    74页
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    基于嵌入对比学习的广义零样本预分类模型

    唐义承纪惠芬
    75-79页
    查看更多>>摘要：广义零样本学习,需要结合视觉和语义信息,识别可见和不可见类.本文提出基于嵌入对比学习的广义零样本预分类模型.该模型利用特殊的自编码器获取多模态潜在空间,并利用对比学习,对齐视觉和语义特征并进行优化.通过这种方式,实现更好的类内相似性和预测精度.实验证明,该模型在四个数据集上取得了良好效果.

    广义零样本学习自编码器对比学习多模态

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    基于LERT和双通道模型的微博评论情感分析研究

    荀竹
    80-82,88页
    查看更多>>摘要：为了高效监管舆论环境、加强网络舆情引导,提出一种基于LERT和双通道模型的微博评论情感分析方法.使用LERT预训练语言模型进行语义分析,通过BiGRU和TextCNN双通道结构获取文本信息,将双通道处理结果输入分类层获得情感分析结果.实验表明,该模型方法的正确率和F1值分别达到92.09%和94.38%,优于其他深度学习模型.

    情感分析LERT预训练语言模型双通道深度学习

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    基于RBF神经网络的上肢外骨骼康复机器人自适应控制方法

    于世伟鲁守银李志鹏张强...
    83-88页
    查看更多>>摘要：针对主从式上肢外骨骼康复机器人中从臂因模型不确定性以及未知外扰等因素而难以精准跟随主臂这一问题,设计了一种基于滑模鲁棒项的RBF神经网络的自适应控制方法.首先利用改进D-H建模方法来建立机器人从臂的运动学模型,通过Matlab来对从臂模型进行工作空间仿真;然后结合机器人动力学方程,设计RBF神经网络自适应控制器来逼近系统不确定项,从而优化驱动从臂关节运动的力矩,实现人机协作运动.从仿真结果看,从臂能够准确跟随主臂运动轨迹,且轨迹无明显抖动,稳态误差较小,性能优于计算力矩控制.

    上肢外骨骼RBF神经网络自适应控制轨迹跟踪

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    基于改进U-Net的面部红外热成像的分割

    詹文栋龚庆悦朱金阳万泽宇...
    89-93,99页
    查看更多>>摘要：本研究旨在实现对中医红外热成像面部图像的精准分割.使用Resnet50代替传统U-Net网络的主干特征提取模块,移除特征融合中复制与剪切里的剪切操作.该方法能优化特征融合,避免梯度问题,并提高模型通用性.分割实验表明,与传统U-Net相比,该方法具有更高的平均交并比mIoU值和准确率,mIoU值达98.20%,准确率达99.03%.该方法为基于红外图像的中医辅助诊断和疗效评估提供了技术支持.

    中医红外热成像图像分割U-NetResnet50

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