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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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    MRI图像语义分割在老年认知障碍诊断中的应用

    石开盛一搏倪玮李平...
    87-90,95页
    查看更多>>摘要：针对现有医疗影像系统对阿尔兹海默症诊断准确度低的现状,利用深度学习技术,设计了一套基于全脑MRI图像语义分割的全周期认知障碍辅助诊断系统.通过建立在门控机制上的改进的U-Net网络,引入自注意力机制的分类模块,以使系统准确迅速地判断患者认知状态所处的阶段,从而辅助医生尽早一些对患者病情干预,以减缓病情.

    图像分割医学影像计算机视觉自注意力机制

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    碳配额交易下考虑消费者低碳偏好的供应链定价与协调

    台向辉李芳
    91-95页
    查看更多>>摘要：在碳配额交易机制下,利用博弈论相关知识构建制造商、零售商和消费者组成的斯塔克尔伯格博弈模型.探讨了分散和集中决策下的碳减排率、销售价格和供应链利润与消费者低碳偏好的关系,并通过契约来协调供应链.研究发现:两种决策下消费者低碳偏好能促进碳减排率和供应链成员利润的上升,并且集中决策下的效果要优于分散决策下;而协调决策中,当分担比例0.55<μ<0.60,供应链可以达到有效协调;碳交易价格的提高会降低碳减排率,因此制定合理的碳交易价格和碳配额度能够促进企业碳减排生产.

    供应链管理碳配额交易消费者低碳偏好供应链协调

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    基于数据挖掘和K-Means模型的金融数据可视化分析

    王译啡宋雅蓉
    96-99,104页
    查看更多>>摘要：在普惠金融背景下,以Lending Club公司公开交易的金融借贷数据为研究对象,采用Python实现对数据的处理及可视化,并使用无监督学习K-Means算法对数据进行聚类分析.分析结果以多类型可视化图形的方式呈现,并结合计算机美学思维,使用户和研究人员能够更加直观的发掘数据潜在价值,有利于对客户的精确细分,助力于金融服务.研究结果表明,基于Python技术的可视化分析能够帮助用户更好的理解庞大复杂的金融数据,同时为决策者提供辅助支持.

    金融借贷数据可视化K-Means聚类Python第三方库

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    基于HC32的智能断路器控制系统设计

    何伟俊武素莲袁嫣红
    100-104页
    查看更多>>摘要：针对泛在电力物联网的建设要求,提出一种基于国产单片机HC32F460KCTA的智能断路器控制系统设计方案.硬件上,设计了冗余供电方式,提出电流双通道协同采样的设计方式,在具备传统断路器保护功能的基础上集成了电能表的计量功能,计量精度高达0.5级.介绍了系统的电流保护算法和主要程序设计流程.针对RS485、CAN总线技术存在布线困难等问题,采用HPLC通信作为系统的通信方式,符合未来智能电网的发展趋势.

    HC32F460KCTA智能断路器计量功能HPLC

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    基于卷积神经网络的焊缝缺陷超声图像识别方法研究

    姚远杨济硕沈清澜姜建华...
    105-107,113页
    查看更多>>摘要：为增强超声检测对焊缝缺陷的识别能力,提出一种基于卷积神经网络的算法.在网络中采用批量归一化算法,以增加收敛速率并缓解反向传播中的梯度消失问题.在训练中使用引入动量机制的随机梯度下降算法,以提高收敛速率并达到线性收敛.实验针对4300张焊缝缺陷超声图像,结果表明,该算法对夹渣、横向裂纹、纵向裂纹、气孔和未熔合五种缺陷的识别准确率达到99.69%.该算法的可行性得到验证,有较好的应用前景.

    焊缝缺陷超声波检测缺陷识别卷积神经网络

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    结合改进注意力机制的YOLO目标检测算法

    李杰
    108-113页
    查看更多>>摘要：为了提高图像目标检测的准确率,提出一种结合改进注意力机制的YOLOv5s目标检测算法.改进注意力机制模块通过引入多尺度卷积增大特征提取模块的感受野.将改进注意力机制模块引入到YOLOv5s目标检测网络中,提高检测网络的准确率.在PASCAL VOC数据集上的对比实验表明,改进后的YOLOv5s检测网络的平均准确率达到了76.1%,表现出较好的检测性能.

    YOLO目标检测多尺度卷积注意力机制

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    结合小波与线性映射的人脸图像特征提取算法

    赵友磊
    114-118页
    查看更多>>摘要：提出一种将遗传算法优化和小波与线性映射相结合的特征提取算法.首先对图像数据进行若干层次的小波特征提取,将分解后得到的低频分量采用线性映射算法进行进一步特征提取降维,采用遗传算法对小波分解尺度进行优化,寻找最优的分解尺度以最大化图像识别准确率与最小化特征提取过程的耗时.实验使用支持向量机(SVM)在ORL人脸数据集上比较识别精度和特征提取过程耗时,图像识别准确率比传统方法提高了3%,而特征提取过程耗时则降低了35%～54%,比较试验结果证明图像识别效果切实得到了提高.

    特征提取线性映射小波变换遗传算法人脸图像识别

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    基于FPGA的轨旁列车轴箱轴承声学检测系统设计

    童震霆胡定玉杨洋
    119-122,132页
    查看更多>>摘要：现有的轨旁声学检测系统存在功耗高、成本高、系统可移植性差等问题.因此设计并实现了基于FPGA的40阵元数字MEMS传声器阵列轴承声学检测系统.首先给出检测系统硬件架构以及模块设计方案并在FPGA上实现了PDM信号传输;然后基于UDP协议实现了以太网传输模块.使用去多普勒技术去除信号畸变,通过波束形成技术定位轴承并获取其声信号,最后利用包络解调实现轴承诊断.实验结果表明该系统能在轨旁条件下有效获取轴承信号并实现声学检测.

    轴承故障诊断波束形成FPGAMEMS传声器PDM

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    基于Transformer-LSTM及误差校正的太阳辐照度预测

    唐志伟高慧敏
    123-126,132页
    查看更多>>摘要：为提高太阳辐照度的长序列数据预测精度,提出一种基于Transformer-LSTM及误差校正的太阳辐照度预测模型.将长距离依赖学习中更有优势的Transformer模型与能够提取数据位置信息的LSTM网络结合,并且引入误差校正机制来提高模型预测精度.对三种不同模型在不同时间步长时的预测性能进行仿真实验,结果表明,Transformer-LSTM模型在太阳辐照度预测中具有更高的预测精度,并且在长序列数据预测中具有一定优势;引入误差校正机制后的仿真实验也表明了该机制的有效性.

    太阳辐照度预测TransformerLSTM误差校正

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    面向物联网应用的大数据平台研究与设计

    舒珏淋曹杨迟雪胥月...
    127-132页
    查看更多>>摘要：物联网感知数据规模大、类型杂、质量低,导致数据难以进行统一管理.为了设计了一种面向物联网应用的通用型大数据平台.首先对现有大数据平台优缺点进行分析,其次根据大数据平台设计理论进行架构和数据流程设计,最后经过设计而得到的通用型大数据平台能够为物联网感知数据提供统一管控.测试分析结果显示,其性能较优.

    物联网感知数据大数据平台通用型

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