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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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    基于连续卷积神经网络的3D脑电图情绪识别

    李文书王浩
    96-100,105页
    查看更多>>摘要：作为人类大脑神经活动的重要指标,脑电(EEG)信号能更深层次地反映人的情绪状况,但当前大多数深度学习模型通过EEG识别情绪不够精确.本文提出基于连续卷积神经网络的3D脑电图情绪识别模型,采用提取DE和PSD特征时得到的等价矩阵所构造的三维脑电图立方体作为输入,舍弃卷积神经网络中的池化层.在DEAP数据集上进行实验,Arousal准确率为95.77%,Valence准确率为93.52%,表明该方法非常适用于情绪识别,能给后续相关研究提供参考.

    脑电情绪识别连续卷积神经网络深度学习DEAP数据集3D脑电图

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    改进残差网络的海水养殖鱼类识别与分类研究

    季星宇赵雪峰陈荣军仲兆满...
    101-105页
    查看更多>>摘要：为了满足海水养殖行业不断提高的智能化需求,对海洋鱼类的识别和分类算法进行研究.采用多重残差网络进行鱼类识别及分类,不仅降低计算复杂度,同时加快了残差网络的学习速度;引入指数线性单元(ELU)改进网络的标准残差模块,对输入的负激活值部分进行非线性变化,其参数可通过卷积训练进行自适应学习,同时保持正激活值部分不变,解决了传统残差模块中ReLU层将包含有用信息的负激活值完全丢弃的问题,以降低梯度消失的概率.在海洋鱼类识别与分类的多次实验中,改进的残差网络准确率均不低于95.48%,表明改进算法拥有较高的识别准确率和良好的稳定性.

    海水养殖鱼类识别残差网络指数线性单元激活函数

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    改进YOLOx的风机叶片缺陷检测研究

    郝伟勋李建军
    106-110,115页
    查看更多>>摘要：针对风机叶片表面缺陷识别率低、背景复杂及目标尺度差异大等问题,提出一种改进YOLOx-s的风机叶片缺陷检测方法.在YOLOx-s颈部输出端引入轻量型通道注意力机制提取图像深层次信息,提升缺陷检测准确率;构建特征提取能力更强的残差结构替换主干网络中的Resunit,通过调整残差结构感受野,增强对小目标缺陷的检测能力;经无人机实景拍摄采集叶片表面缺陷信息,使用Imgaug数据增强技术对数据集进行扩充.实验表明,改进后的网络模型对自建数据集的检测速度为39帧/秒,与YOLOx-s网络模型相比,mAP值从93.18%提高到96.61%.实现了风机叶片表面缺陷的高精度、高速度以及高鲁棒性检测.

    风机叶片深度学习目标检测YOLOx-s

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    基于边缘信息的RGB-D图像超像素分割算法

    胡斌张泽均
    111-115页
    查看更多>>摘要：针对简单线性聚类算法(SLIC)中需要初始预设超像素个数和大量重复聚类计算的问题,提出一种基于边缘信息的RGB-D图像超像素分割算法.利用各向异性高斯核提取彩色图像中边缘强度信息,在此之上,自适应地提取图像的初始聚类中心.仅对位于图像边缘附近的像素点进行重新聚类标记计算,这种策略在保证聚类准确的同时,大大降低了重新聚类计算的复杂度.同时,本文提出一种基于边缘信息的距离度量准则来度量两个像素点之间的空间距离.在公开的图像数据集上的实验结果表明,相比其他几种算法,本文算法的分割结果更能反应出场景中物体的轮廓信息,而且算法效率更高.

    RGB-D图像超像素分割各向异性高斯核聚类中心点

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    基于树莓派与YOLOv5-Lite模型的行人检测系统设计

    郑尚坡陈德富邱宝象张龙...
    116-119页
    查看更多>>摘要：把在PC端上训练好的YOLOv5s与YOLOv5-Lite目标检测模型分别部署在搭载Linux系统的树莓派4B平台上,并在此平台上搭建深度学习环境,构建道路行人检测系统.对这两个模型进行分析对比,实验结果表明,在识别准确率相差0.1%的情况下,YOLOv5-Lite模型相对于原YOLOv5s模型,网络参数量下降了78.26%,模型计算量下降了77.91%,模型内存大小下降了75.52%,检测速度提高了91.67%.综上,本文提出的基于树莓派和轻量化YOLOv5-Lite目标检测网络模型的行人检测系统兼顾了识别准确、适用性好、小型化、成本低等综合性能优势.

    行人识别树莓派YOLOv5-Lite目标检测模型部署

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    烟草零售数据挖掘与聚类噪声消除方法研究

    赵海建向俊宇杨迎镭
    120-123,128页
    查看更多>>摘要：烟草零售环节积累了大量交易数据,但其中隐藏的有价值的信息还未被有效挖掘.本文针对某省烟草零售户卷烟进销存流水数据进行数据挖掘研究.在原始数据清洗和预处理之后,对于零售户分类中遇到的噪声数据,运用K-means算法进行聚类.对聚类中的噪声干扰,提出了离群点消除方法,将离群点划分到另外的Voronoi单元中,增强正常数据点的聚类有效性.该系统在营销实践过程中得以应用,证明了方法的有效性.

    零售数据数据挖掘K-means离群点检测Voronoi单元

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    BP神经网络滑动窗口算法在活跃火时空预测模型研究与实现

    谢非凡张世涛黄威
    124-128页
    查看更多>>摘要：通过C#编程语言与ArcEngine开发引擎编写一种BP神经网络的滑动窗口算法,实现活跃火频次预测.对中南半岛五国活跃火进行建模,预测2020年活跃火频次并与实际对比.经过多次迭代实验,结果表明,模型程序在误差小于0.8或学习训练次数大于8000作为单次结束条件时具有优良的预测效果.

    神经网络活跃火机器学习中南半岛

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    基于弹幕文本挖掘的猪肉价格上涨舆论研究

    陈朝昱刘贺彭子欣
    129-131,141页
    查看更多>>摘要：弹幕作为一种新的交互方式,能直观反映猪肉价格上涨时间对公众舆论产生的影响.本文以弹幕文本信息为研究对象,利用词频、语义网络分析、LDA主题挖掘和SnowNLP情感分析模型等方法,进行了内容分析与情感解读,实现对网络舆情弹幕的情感分类和主题分析.在此基础上建立了物价预测模型.该项研究可为相关政策的调整提供一定的参考.

    价格上涨文本发掘BP神经网络模型弹幕

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    基于在线评论的智能手机需求偏好判别及客户细分模型构建研究

    朱韦光
    132-135,141页
    查看更多>>摘要：为了帮助商家从在线评论中挖掘产品的需求偏好及客户构成,构建了基于LDA主题模型、情感分析,以及改进的K均值聚类算法等方法的产品需求偏好判别及客户细分模型.通过LDA模型挖掘用户需求偏好,利用情感分析进行情感打分,再用改进的聚类算法得到客户细分群体.最终得到用户对于手机的需求偏好以及客户细分群体构成,帮助商家更好地作出经营决策.

    在线评论需求偏好LDA模型情感分析聚类算法

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    基于骨骼信息的原生态舞蹈数字化保护研究

    谢静文王卫星马连丹胡宁峰...
    136-141页
    查看更多>>摘要：少数民族原生态舞蹈是国家非物质文化遗产的重要组成部分,但由于文化的多元化使其发展和传承受到冲击.为了更好地保护与传承原生态民族舞蹈,本研究结合Kinect深度相机设计并开发了一套原生态舞蹈动作的学习框架.该框架通过Kinect采集并存储专业原生态舞者动作的骨骼信息,并使用改进的3D CNNS模型对原生态舞蹈进行识别,根据识别结果,采用Cosine-DTW算法对训练者的舞蹈动作进行评价,从而实现原生态舞蹈动作的数字化保护与传承.

    Kinect骨骼信息3DCNNSCosine-DTW原生态舞蹈

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