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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Gibbs采样和残差连接的AlexNet蔬菜识别算法

    刘嫚嫚代琦
    43-47页
    查看更多>>摘要：为了进一步提高蔬菜识别的精度,提出了基于Gibbs采样和残差卷积神经网络的蔬菜识别算法,本文将其命名为GiRAlexNet算法.根据马尔科夫随机场与吉布斯随机场的等价性构建图像概率模型,用Gibbs采样获取最优样本点集合,随机取点切割图片.通过GoogleNet、ResNet和AlexNet模型实验显示,分类准确率分别提升了9.22%,3.34%和9.19%.大量实验表明,该GiRAlexNet算法对蔬菜识别的准确率达到98.14%.

    蔬菜识别MRFGibbs采样Alexnet残差结构切割图像

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    基于改进YOLOv7的金属表面缺陷检测方法

    冷浩夏骄雄
    48-53,58页
    查看更多>>摘要：针对金属表面缺陷检测中不同缺陷之间存在相似性以及小目标缺陷的问题,提出一种基于改进YOLOv7的金属表面缺陷检测算法.首先通过构建更大的高效层聚合网络(V-ELAN)模块来有效增强网络对不同缺陷间差异较小的学习能力.其次在Neck部分结合空间通道双重注意力机制,提升对图像中小目标特征提取能力,减少无用特征的干扰;采用Alpha IOU损失函数替换原来的CIOU损失函数,加速网络收敛,提高网络的鲁棒性.最后引入深度可分离卷积,在降低网络的参数量和计算量的同时尽可能减少精度损失.结果表明,改进后的YOLOv7网络模型较原来YOLOv7网络模型提升了3.6%,且mAP达到79.0%,模型大小减少了4.4%,检测效果要优于原网络模型和其他主流目标检测网络模型.

    金属表面缺陷检测YOLOv7小目标检测注意力机制损失函数

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    基于强化学习思想的地下车库车位排布研究

    王潇霆张易诚沈炜
    54-58页
    查看更多>>摘要：在地下车库排布车位,往往受到车库轮廓、障碍物和连通性等条件约束,本文设计并实现了一种基于探索策略和区域划分的车位排布方案.探索策略借鉴了强化学习的思想,通过设置奖励机制使智能体在地下车库环境中进行主路的铺设;区域划分算法可以在保证不堵塞车道情况下得到尽可能多的车位数量.本文算法能够在短时间内获得车位排布结果,帮助设计师减轻工作量,提高项目收益.

    地下车库车位排布奖励机制探索策略区域划分

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    考虑末端配送方式感染风险及消费者满意度的车辆路径问题研究

    陆心航徐宗露刘文
    59-63,68页
    查看更多>>摘要：在商品供应链中,生鲜配送成本过高是亟需解决的问题.本文考虑疫情的感染风险对生鲜配送路径优化问题展开研究,以最小化物流成本和最小化感染风险为目标构建模型,设计优先级三层编码方法,使用NSGA-Ⅱ求解问题.在此基础上,增加逆序邻域策略改进NSGA-Ⅱ,提高算法的收敛性.最后进行数值实验,验证了模型的可行性以及改进算法的优越性.

    后疫情时代生鲜电商车辆路径问题NSGA-Ⅱ客户满意度

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    基于增量控制的一致性问题及其在供应链系统的应用

    武梅高依苹邵蒋杰
    64-68页
    查看更多>>摘要：将增量控制方法应用于多智能体一致性问题.通过将相邻智能体的控制变量作为控制输入来更新每个智能体的状态,可以在一定初始条件下将系统转化为线性一致性问题,并应用于供应链库存系统.而在实际中,由于统计过程复杂,系统很难获得准确的库存水平,因此,利用增量控制输入可实现相应工厂的库存水平一致,从而稳定整个市场供应.最后,通过仿真实验验证了该理论方法的有效性.

    一致性供应链系统增量多智能体系统

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    基于改进变邻域NSGA-Ⅱ的绿色跨单元调度问题

    李嘉曜倪静
    69-74页
    查看更多>>摘要：针对绿色背景下跨单元调度存在加工效率低和能源消耗高等问题,建立了以最小化完工时间和全局能耗的多目标数学模型.提出了一种改进变邻域NSGA-Ⅱ算法求解模型.首先引入三层编码表达问题特征,然后设计了考虑运输时间的解码方法,提出一种基于Sigmoid函数的自适应交叉变异率以保证种群多样性,最后构建了三种变邻域结构融入改进后的NSGA-Ⅱ算法来增强局部搜索能力.实验表明,改进后的算法能有效求解模型,运输时间能够协调完工时间和能耗关系.

    跨单元调度跨单元运输时间改进NSGA-Ⅱ算法全局能耗

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    基于对比边界学习的超面片Transformer点云分割网络

    章益民
    75-80,86页
    查看更多>>摘要：为了高效地实现大规模室内点云场景语义分割,针对边界点云的特征信息难以区分、场景点云规模过于庞大而导致其难以直接进行分割网络的有效训练等问题,以超面片为数据表征,结合超面片Transformer模块(SPT)和对比边界学习模块(CBL),提出一种基于对比边界学习的超面片Transformer点云分割网络.针对数据集S3DIS进行训练,实验结果表明,该网络在分割精度上比Dgcnn网络高3.9%,在训练速度方面比SPGraph网络快近100倍,针对大规模室内点云场景分割效果尤为突出.

    点云语义分割自注意力超面片Transformer对比边界学习

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    基于多智能体的生鲜农产品多级库存成本控制模型

    李姣姣何利力郑军红
    81-86页
    查看更多>>摘要：针对生鲜农产品多级库存成本控制问题,运用多智能强化学习思想,从供应链视角抽象出批发商与零售商智能体,引入三参数Weibull函数描述生鲜农产品的损腐特征,使用深度双Q网络算法构建基于多智能体的生鲜农产品多级库存成本控制模型.该模型基于智能体间相互合作,优化订货并控制多级库存成本.实验结果表明,基于多智能体的库存成本控制模型能够在一定程度上减轻供应链多级库存中的牛鞭效应,有效降低各级库存成本,减少生鲜损腐.

    生鲜农产品多智能体强化学习多级库存成本控制供应链

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    基于CNN的λ域帧内码控最佳码率分配算法

    林湧杨郑龙罗亦茜刘欣昱...
    87-91,95页
    查看更多>>摘要：在λ域帧内码控中,提出一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的帧内码控最佳码率分配算法.首先利用双曲线函数拟合编码树单元(Coding Tree Unit,CTU)的率失真(Rate Distortion,RD)特性.设计双分支卷积神经网络(Dual-Branch Convolutional Neural Network,DBCNN)预测率失真关键参数.然后根据帧级率失真优化(Rate Distortion Optimization,RDO),建立帧级目标码率与CTU码率分配等式关系,推导帧级拉格朗日参数λ.最后反演出最佳CTU码率分配.实验表明,该算法能够显著提高帧内码控编码性能,并具有较高码控精度.

    H.265/HEVC帧内编码卷积神经网络λ域码率控制率失真特性

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    基于颜色特征的面料花型图案检索算法

    邱笑迎
    92-95页
    查看更多>>摘要：为使纺织企业更高效地管理海量的面料花型图案,提出一种基于图案主色及其聚集区域和分块颜色矩相结合的花型图案检索算法.首先利用改进的聚类算法提取花型图案的主颜色,同时根据主颜色提取主色的聚集区域特征;然后提取分块图案的颜色矩来表示局部颜色特征;最后对三种特征进行加权融合.在自建的面料花型图案库中进行实验,平均查准率达到85.8%,表明此方法能够有效地检索出色彩风格相似的图案,优于现有方法.

    花型图案颜色特征主颜色颜色矩

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