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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BiLSTM-EPEA模型的实体关系分类

    蒋丽媛吴亚东张巍瀚王书航...
    46-50,56页
    查看更多>>摘要：提出一种基于实体注意力相加机制的关系抽取模型BiLSTM-EPEA.即通过BiLSTM(双向的长短期记忆网络)对Glove表示的文本向量进行特征提取,通过EPEA模块分别计算每个字相对于第一个实体和第二个实体的注意力值,并将两个有权重的语句序列逐位相加,最后利用Softmax函数划分实体关系类别.通过实验证明,BiLSTM-EPEA相比于BiLSTM-ATT模型和RBERT模型,F1值分别提升了0.42％、1.47％,验证了模型的有效性.

    关系类别划分BiLSTM-EPEA实体注意力相加机制长短期记忆网络

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    奖励-收集顶点覆盖问题的精确算法

    曾宾宁爱兵付振星徐江盼...
    51-56页
    查看更多>>摘要：奖励-收集顶点覆盖问题是顶点覆盖问题的衍生问题,同时也是组合优化NP-hard问题.本文提出该问题的数学性质并给出证明,利用数学性质能够确定某些顶点一定在或一定不在最优奖励-收集顶点覆盖集中,从而降低该问题的规模;基于该问题的数学性质设计出上下界子算法、降阶子算法、回溯子算法,通过降阶子算法可以降低该问题的规模,从而缩短回溯子算法的搜索时间,进而降低求解该问题最优解的时间.通过应用和算法对比表明,所设计的算法比没有考虑该问题数学性质的一般精确算法的时间复杂度更低.

    奖励-收集顶点覆盖上下界子算法降阶子算法回溯子算法

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    基于改进BI-RRT算法的AGV路径规划

    敖国鑫李林
    57-60,65页
    查看更多>>摘要：针对双向快速扩展随机树(BI-RRT)算法在路径规划中存在收敛速度慢、路径绕远、转折点多等问题,提出一种改进的B I-R RT算法.首先引入可变权重系数实现目标导向的同时又能较快的避开障碍物;然后对生成路径作基于障碍物判断策略的剪枝优化;最后用三次B样条曲线进行平滑处理,并提出"优化域"概念解决路径碰撞障碍物问题.仿真结果表明,本文改进后的算法收敛速度更快、路径更加平滑、长度减少.

    路径规划BI-RRT可变权重系数剪枝三次B样条

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    基于XGBoost-LightGBM的保险理赔预测研究

    丁海博张睿崔丽玲
    61-65页
    查看更多>>摘要：为提高保险公司对保险理赔的预测精度,提出一种基于多模型融合的XGBoost-LightGBM预测方法.构建XGBoost模型与LightGBM模型,使用Optuna框架对模型参数进行优化,结合MAPE-RW(Mean Absolute Error-reciprocalweight)算法确定融合权重,将两个模型的预测结果加权结合作为最终组合模型的预测结果.以Allstate公司的数据为例,对该组合模型进行验证,结果表明:与随机森林、Lasso回归、SVM及单个XGBoost模型、LightGBM模型相比较,XGBoost-LightGBM组合模型有最低的平均绝对误差(MAE)值,预测精度最高.

    XGBoostLightGBM多模型融合保险理赔预测

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    改进遗传算法求解旅行商问题

    刘树赵邹德旋罗鸿赟张慧峰...
    66-71页
    查看更多>>摘要：针对传统遗传算法求解旅行商问题收敛速度慢且不稳定的问题,提出了一种改进遗传算法(Improved genetic algorithms,IGA).通过邻域搜索算法对初始化种群进行优化;设计了一种自适应调节的交叉和变异概率;加入了Metropolis准则,以一定概率接受劣解,提高跳出局部最优的能力;加入了逆转操作加强局部搜索能力,加快种群收敛.利用Matlab将IGA和其他五种算法在TSPLIB数据库中进行试验,结果表明,该算法在中小型TSP问题上的收敛速度和求解精度都有一定的优势.

    遗传算法旅行商问题领域搜索算法自适应调节

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    基于关键点注意力的轻量级坐姿识别

    余承健洪洲刘沛贤
    72-76页
    查看更多>>摘要：提出了基于关键点注意力的轻量级坐姿识别算法.该算法从网络结构轻量化进行设计,融入了空洞卷积和残差注意力模块,并设计了关键点注意力模块,利用空间信息增强上下肢之间对应关键点的特征关联.本文结合关键点空间距离规则,提出了一种坐姿评价规则对不同坐姿进行评分.实验结果表明,本文算法mAP达到了73.2％,参数量缩小76％,能够对不同坐姿给予正确的评分.

    姿态估计空洞卷积残差网络坐姿评价关键点注意力

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    基于深度学习的动态手势识别方法

    周勇吴震宇
    77-80页
    查看更多>>摘要：手势识别作为人机交互的一个重要领域,是目前视觉研究的重点和热门.不同于图像研究,本文针对红外传感器采集到的手势动作数据,提出一种基于深度学习的手势识别方法.该方法通过红外传感器采集7种动态手势信号数据,使用不同网络模型对手势进行分类.实验表明,若只使用卷积神经网络(CNN)或长短期记忆网络(LSTM)单个网络模型的手势识别,准确率最高为92.7％;而CNN-LSTM混合网络模型平均手势识别准确率为99.1％.

    手势识别深度学习卷积神经网络长短期记忆网络

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    LKA_Unet:将基于大卷积核的空间注意力机制应用于Unet

    蔡一民杨威
    81-84页
    查看更多>>摘要：医学图像分割技术能够自动勾勒出医学图像中人体组织结构和病变区域,进而辅助医生诊疗,减少误诊率.然而大多数现有医学图像分割模型使用的是感受野固定且很小的卷积核,不能完美地拟合图像中的全局特征信息.针对这个问题,我们提出了一个具有超大感受野的空间注意力机制模块.在DentalPanoramicXrays数据集上的实验表明,该模块加入到Unet网络后,分割精度提升了约2个百分点.

    深度学习医学图像分割空洞卷积空间注意力机制

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    基于深度学习的脑卒中病灶分割系统研究

    周升海马平川陆奇傲崔丽媛...
    85-87,90页
    查看更多>>摘要：为了改善人工描绘缺血性脑卒中病灶的主观差异性,提升诊断缺血性脑卒中的速率和精确度,本研究基于Attention U-Net深度学习模型搭建深度学习自动分割系统,将DWI、ADC等多模态磁共振影像作为系统输入并提取病灶的多层次特征,获得自动分割结果.结果显示,该系统的Dice可达到0.91,IoU达到0.93,远远优于U-Net算法.该系统可以辅助放射科医生进行脑卒中缺血区域定位,从而改善患者的临床结局.

    缺血性脑卒中磁共振深度学习AttentionU-Net

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    基于标签挖掘和聚类算法的新用户快速兴趣建模

    黄宇浩顾得豪胡炎林周子楚...
    88-90页
    查看更多>>摘要：旅游网站上有着数不胜数的景点信息,但是对新用户来说,网站缺少他们的浏览记录、旅游经历等数据,因此很难从众多景点中精确推荐出适合他们的景点.本研究提出了一种通过标签挖掘和聚类算法快速构建新用户兴趣模型的方法,以提高旅游推荐系统中新用户的用户体验感.

    旅游推荐冷启动网络文本挖掘用户聚类

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