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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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    融合条件熵和TF-IDF的过采样方法

    胡宏章邱云飞郭蕾
    48-53页
    查看更多>>摘要：针对非均衡数据带来的分类器对少数类样本学习不充分的问题,提出融合条件熵和TF-IDF的过采样方法.该方法首先指定参数,组合数据特征,然后计算每种组合方式下的条件熵,判断每种组合条件下类的不确定性,同时为了避免低词频带来的噪音数据,将条件熵结果乘上1/TF-IDF因子,再将结果按升序排序,最后结合参数选定过采样依据的特征组合,用以构造新数据,使正负样本平衡.将所提方法在7个不均衡数据集上进行实验仿真,结果表明,所提方法比其他方法在F-measure、G-mean和AUC等评价指标上均有一定提高.

    非均衡数据条件熵TF-IDF过采样

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    基于PSO_WT与改进的CAGA_CNN算法的心音识别研究

    李明辉赵鹏军李丕丁
    54-59,64页
    查看更多>>摘要：为探究复杂场景下心音信号的准确识别方案,提出了基于PSO_WT与改进的CAGA_CNN算法融合的方案.首先构造PSO_WT对采集的心音数据集进行去噪;其次将去噪后的心音数据转化为波形图进行特征提取;再者基于改进的CAGA_CNN网络对心音信号进行识别.为了验证本文提出算法的有效性,进行了模型的性能分析以及基于不同的算法模型进行验证.实验结果表明,本文算法具有较好的降噪能力,以及更高的识别精度和收敛速度.

    PSO_WTCAGA_CNN心音识别智能诊断

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    一种改进的沙丘猫优化算法求解装箱问题

    段敏代永强刘欢
    60-64页
    查看更多>>摘要：针对沙丘猫优化算法容易陷入局部最优的问题,提出一种改进的沙丘猫优化算法.首先通过帐篷混沌为映射模式来增强沙丘猫群体的多样性;然后采用非线性递减模型控制参数,降低了沙丘猫个体的敏感度;为增强沙丘猫的移动能力,引入了高斯随机游走策略,使算法有更强大的全局探索能力.将沙丘猫优化改进算法和其他比较算法用于装箱问题求解,结果表明,沙丘猫优化改进算法在所有算法中代价最小,收敛速度最快.

    装箱问题沙丘猫优化算法Tent映射高斯随机游走策略

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    基于方面级情感分类的语义挖掘模型

    刘璐瑶张换香张景惠丽峰...
    65-68,75页
    查看更多>>摘要：方面级情感分类旨在确定句子中特定方面的情感极性.获取深层次方面级语义情感信息和方面级标记数据的缺乏是本领域研究的两个难点.本文提出一种基于语义注意力机制和胶囊网络的混合模型(SATTCap).运用方面级归纳式迁移方式,将易获取的文档级评论知识中的情感语义迁移到方面级情感语义中,辅助方面级情感分类.另外基于重构语义依存的注意力机制提取深层次特征信息,采用方面路由方法,将深层次的方面级语义表示封装到语义胶囊中,然后采用Softmax预测.在公共数据集SemEval2014上对本文方法进行评估,结果表明,该模型在方面级情感分类任务上的表现是有效的.

    方面级情感分类注意力机制胶囊网络

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    基于高分辨率网络的轻量型人体姿态估计方法

    朱宽堂吕晔
    69-75页
    查看更多>>摘要：在高分辨率网络(HRNet)的基础上,提出一种融合Ghost卷积的轻量型高分辨率网络(GLHRNet).首先使用Ghost卷积模块和极化自注意力(PSA)模块在HRNet中构建新的残差块结构,新的残差块结构可以在减少网络模型参数量和计算量的同时,建模高分辨率图像的长距离依赖关系.接着在新网络模型中引入IBN-Net的设计思想,在新网络模型的浅层同时使用批量归一化和实例归一化,为网络模型引入外观不变性,减小光照变化问题对模型的影响.算法在COCO人体姿态估计数据集上的实验结果表明,与HRNet相比新网络模型的参数量降低了36.1％,计算量降低了35.2％,人体姿态估计的平均准确率提高了1.4个百分点.

    人体姿态估计高分辨率网络Ghost卷积极化自注意力批量归一化实例归一化

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    基于改进YOLOv5的安全帽检测算法研究

    胡晓栋王国明
    76-81页
    查看更多>>摘要：针对现有的安全帽检测算法参数量大,不利于嵌入式端部署,且密集目标存在漏检等情况,本文做出以下改进:对模型的主干特征网络用更加轻量的MobileViTv2网络进行替换并引入轻量级的无参卷积注意力模块(SimAM),再结合大卷积核RepLKNet架构对原有的超深小卷积核进行改进,在减少参数量的同时提升了精度.实验结果表明,改进后的算法平均精度达到96％,提升了1.8％,模型大小降低了31％.同时能满足实际场景对安全帽检测精度和速度的要求.

    深度学习YOLOv5MobileViTv2SimAMRepLKNet安全帽

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    征稿启事

    81页
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    基于SSA-SVM的营养健康信息文本分类研究

    刘蕾田鑫宇朱大洲
    82-86,91页
    查看更多>>摘要：为了能够快速、便捷地提取互联网中有关食物营养健康相关信息,针对传统文本分类算法的不足,利用麻雀搜索算法(SSA)良好的寻优能力对支持向量机(SVM)的最优参数组合进行搜索,提出一种基于SSA-SVM的文本分类方法.对SSA-SVM模型在不同的数据集中的分类效果进行了试验研究,结果表明,SSA全局寻优性能稳定,可有效降低SVM参数选取对系统泛化能力和分类精度的影响,SSA-SVM模型在营养健康文本分类中准确率可达到83.8％,对食物营养健康信息挖掘研究具有一定的参考价值.

    营养健康文本分类支持向量机麻雀搜索算法

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    一种基于字符对比的文本相似度计算方法

    汪亚东
    87-91页
    查看更多>>摘要：为解决包含重复字符的文本相似度计算问题,提出了一种新的计算方法来获取两文本之间的相似度.首先根据单字符的对比情况统计重复字符数量;其次通过分析总的对比结果剔除重复字符的干扰;然后借助公式计算出正确的文本相似度,并拓展单字节字符和多字节字符混合时的相似度计算方法;最后编写算法代码来进行仿真分析,多组测试结果表明,用该方法计算得到的文本相似度与理论值相吻合.

    自然语言处理文本相似度重复字符计算算法

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    基于词嵌入和BiLCNN-Attention混合模型的政务文本分类方法

    胡文烨许鸿奎郭旭斌赵京政...
    92-95,102页
    查看更多>>摘要：针对政务文本分析语境复杂、分类准确率低的问题,提出基于BERT词嵌入和BiLCNN-Attention混合模型的文本分类方法.首先采用BERT模型对政务文本进行词嵌入向量表示,然后混合使用双向长短时记忆网络BiLSTM和卷积神经网络CNN,同时引入注意力机制进行特征提取,融合了时序特征及局部特征并使特征得到强化,最后使用Softmax进行文本分类.实验表明,BERT词嵌入处理后混合模型的准确率较CNN和BiLSTM模型分别提升了3.9％和2.51％.

    政务文本分析词嵌入双向长短时记忆网络卷积神经网络注意力机制

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