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计算机系统应用
计算机系统应用

苏振泽

月刊

1003-3254

csa@iscas.ac.cn

010-62661041

100080

北京中关村南四街4号

计算机系统应用/Journal Computer Systems & ApplicationsCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>专业技术性刊物。推广计算机系统在各行各业的应用技术成果和运行管理经验。
正式出版
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    基于BiLSTM-XGBoost混合模型的储层岩性识别

    杜睿山黄玉朋孟令东张轶楠...
    108-116页
    查看更多>>摘要：储层岩性分类是地质研究基础,基于数据驱动的机器学习模型虽然能较好地识别储层岩性,但由于测井数据是特殊的序列数据,模型很难有效提取数据的空间相关性,造成模型对储层识别仍存在不足.针对此问题,本文结合双向长短期循环神经网络(bidirectional long short-term memory,BiLSTM)和极端梯度提升决策树(extreme gradient boosting decision tree,XGBoost),提出双向记忆极端梯度提升(BiLSTM-XGBoost,BiXGB)模型预测储层岩性.该模型在传统XGBoost基础上融入了BiLSTM,大大增强了模型对测井数据的特征提取能力.BiXGB模型使用BiLSTM对测井数据进行特征提取,将提取到的特征传递给XGBoost分类模型进行训练和预测.将BiXGB模型应用于储层岩性数据集时,模型预测的总体精度达到了 91%.为了进一步验证模型的准确性和稳定性,将模型应用于UCI公开的Occupancy序列数据集,结果显示模型的预测总体精度也高达 93%.相较于其他机器学习模型,BiXGB模型能准确地对序列数据进行分类,提高了储层岩性的识别精度,满足了油气勘探的实际需要,为储层岩性识别提供了新的方法.

    神经网络机器学习测井数据岩性分类BiLSTMXGBoost

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    基于注意力残差网络的急性淋巴细胞白血病分类

    邵宇飞于潍赫刘阳
    117-125页
    查看更多>>摘要：当前在处理急性淋巴细胞白血病(acute lymphoblastic leukemia,ALL)分类时存在着背景信息杂乱和的差异性细微问题.由于在血液样本图像中,选取关键特征并减少背景噪声仍然困难,传统方法难以捕捉到重要且细微的特征,难以有效地分类和识别各种血液细胞类型,进而影响了结果的准确性与可靠性.本文提出一种基于ResNeXt50 分类模型,采用图像增强来减少背景噪声对图像的影响,并通过改进空洞金字塔特征提取方法增强对各个尺度和上下文信息的感知能力,加入改进SA注意力机制,使得模型可以更好地关注并学习对结果影响较大的信息.本文提出的模型在伊朗德黑兰(Taleqani)医院的Blood Cells Cancer公开数据集进行了实验,准确率和精确率分别达到了 98.39%,98.33%,结果表明该模型不仅具备一定的临床意义和实用价值,而且为ALL辅助诊断提供了新的思路.

    ResNeXt图像增强特征提取SA注意力机制辅助诊断

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    基于无人机直播联动的养殖动物视觉识别系统

    叶扬徐精文徐鹏飞
    126-132页
    查看更多>>摘要：对养殖动物的高效识别是畜牧养殖场开展各类精准养殖的基础,需要建设相应识别系统做支撑.本文所设计系统采用无人机直播联动方式进行样本采集和巡检识别,既能将视频实时上传到数据中心,又比无人机普通拍摄具有更少的小目标和遮挡问题发生,在此基础上,系统选用YOLOv7 算法模型进行动物行为和数量的识别,并对YOLOv7 算法模型优化和轻量化,以提升识别精度和降低系统负载,最后将识别数据输出到标准接口供各类精准养殖程序便捷调用.系统既适应养殖场的场景需求又兼顾系统的高效运行,能为养殖场实施各类精准养殖提供统一数据支持,降低重复设计成本和分散管理成本.

    无人机直播养殖动物视觉识别YOLOv7轻量化

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    时间敏感网络业务流动态调度场景中的批量重配置算法

    陈庭威王智立
    133-142页
    查看更多>>摘要：工业自动化领域广泛使用时间敏感网络技术.该领域业务流的调度方式主要包含静态调度和动态调度.静态调度一次计算所有业务流,可以最大程度节省链路和时间资源,但是计算时间长,无法灵活处理新增业务流.动态调度以增量的形式计算新增业务流,计算时间短,但是资源分配不够合理,会产生时隙碎片.全局流重配置机制可以定期对网络中所有业务流进行重新规划,来优化链路和时间资源的分配,但该机制只适用于拥有较少业务流的小型网络,业务流数量的增多会引起计算时间的急剧增长,影响后续到来的业务流.本文在现有动态调度算法的基础上,设计了批量重配置算法.该算法给出了新的评价指标——网络吞吐率,并在满足动态调度秒级响应时间的情况下,定期重配置网络中的部分业务流,优化网络资源配置.此外,算法给出了重配置业务流的选取标准,并优化了流的路径选择标准和传输开始时间计算方式.本文针对原算法和增加了批量重配置机制的改进算法进行了仿真实验,实验结果表明,改进算法可以在拥有数千条业务流的大型网络运行,并在网络吞吐率和调度成功的流数量方面有 16.5%和 5.5%的提升,同时保证了算法的秒级计算时间.

    工业自动化时间敏感网络业务流调度重配置路径选择

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    局部与全局相融合的孪生低照度视频增强网络

    竺钰成杨羊
    143-152页
    查看更多>>摘要：在低照度环境下拍摄到的视频往往有对比度低、噪点多、细节不清晰等问题,严重影响后续的目标检测、分割等计算机视觉任务.现有的低照度视频增强方法大都是基于卷积神经网络构建的,由于卷积无法充分利用像素之间的长程依赖关系,生成的视频往往会有部分区域细节丢失、颜色失真的问题.针对上述问题,提出了一种局部与全局相融合的孪生低照度视频增强网络模型,通过基于可变形卷积的局部特征提取模块来获取视频帧的局部特征,并且设计了一个轻量级自注意力模块来捕获视频帧的全局特征,最后通过特征融合模块对提取到的局部特征和全局特征进行融合,指导模型能生成颜色更真实、更具细节的增强视频.实验结果表明,本方法能有效提高低照度视频的亮度,生成颜色和细节都更丰富的视频,并且在峰值信噪比和结构相似性等评价指标中也都优于近几年提出的方法.

    卷积神经网络低照度视频增强孪生网络自注意力机制特征融合

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    跨尺度混合注意力的遥感图像超分辨率重建

    肖振久苏婷曲海成翟宇琦...
    153-160页
    查看更多>>摘要：为了解决现有遥感图像超分辨率重建模型对长期特征相似性和多尺度特征相关性关注不足的问题,提出了一种基于跨尺度混合注意力机制的遥感图像超分辨率重建算法.首先提出了一个全局层注意力机制(global layer attention,GLA),利用层注意力机制加权融合不同层级的全局特征,建模低分辨率与高分辨率图像特征间的长期依赖关系.同时,设计了跨尺度局部注意力机制(cross-scale local attention,CSLA),在多尺度的低分辨率特征图中寻找与高分辨率图像匹配的局部信息补丁,并融合不同尺度的补丁特征,以优化模型对图像细节信息的恢复能力.最后,提出一种局部信息感知损失函数来指导图像的重建过程,进一步提高了重建图像的视觉质量和细节保留能力.在UC-Merced数据集上的实验结果表明,本文方法在 3 种放大倍数下的平均PSNR/SSIM优于大多数主流方法,并在视觉效果方面展现出更高的质量和更好的细节保留能力.

    遥感图像超分辨率重建多尺度特征融合注意力机制特征相似性

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    基于样本优化的PPO算法在单路口信号控制的应用

    张国有张新武
    161-168页
    查看更多>>摘要：优化交通信号的控制策略可以提高道路车辆通行效率,缓解交通拥堵.针对基于值函数的深度强化学习算法难以高效优化单路口信号控制策略的问题,构建了一种基于样本优化的近端策略优化(MPPO)算法的单路口信号控制方法,通过对传统PPO算法中代理目标函数进行最大化提取,有效提高了模型选择样本的质量,采用多维交通状态向量作为模型观测值的输入方法,以及时跟踪并利用道路交通状态的动态变化过程.为了验证MPPO算法模型的准确性和有效性,在城市交通微观模拟软件(SUMO)上与值函数强化学习控制方法进行对比.仿真实验表明,相比于值函数强化学习控制方法,该方法更贴近真实的交通场景,显著加快了车辆累计等待时间的收敛速度,车辆的平均队列长度和平均等待时间明显缩短,有效提高了单路口车辆的通行效率.

    交通信号控制深度强化学习近端策略优化算法代理目标函数状态特征向量

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    基于时空图卷积神经网络的管网产量模拟计算

    张志远
    169-176页
    查看更多>>摘要：针对原油集输管网的流量计测量数值偏差大,模拟仿真软件人工校正繁琐、自适应差的问题,提出一种自适应时空图卷积神经网络的产量计算方法,实现原油集输管网产量的模拟计算.以潜油电泵井为节点,输油管道为边构建管网拓扑图.使用图卷积神经网络提取井分布空间信息,时间卷积神经网络获取产量数据的时间序列特征,计算得到准确的产量模拟计算结果.在某油田原油集输管网系统上进行了实验验证,结果表明本文方法能够准确对管网系统内各电泵井的产量进行计算,与其他基准网络模型相比,各项误差指标均有下降,平均绝对误差降至 0.87,平均绝对百分比误差降至4.45%,均方误差降至0.84,证明了提出方法的有效性和准确性.

    油气集输产量计算图卷积神经网络时间卷积神经网络时空相关性

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    数据与知识驱动的零件特征工艺决策方法

    方舟黄瑞黄波蒋俊锋...
    177-184页
    查看更多>>摘要：在零件的工艺设计阶段,加工工艺方案的生成强依赖于设计人员选择和应用的工艺知识.而由于实际的生产环境与设计人员选择工艺知识存在着诸多偏差,加工方案与实际的工艺过程不匹配成为当前零件制造领域关注的难题.为解决上述问题,本文提出了一种数据与知识双驱动的零件特征工艺决策方法.本方法使用基于注意力机制的MLP深度学习算法,从结构化工艺数据中挖掘工艺知识,关联零件特征与特征工艺标签.将其经过数据加工后,用于训练神经网络模型.经过验证,该方法能够以零件特征的工艺数据为输入,输出其对应的特征工艺标签的概率分布,为零件工艺方案的选择提供决策支持.

    数据驱动知识引导MLP特征工艺决策

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    多时态BIT遥感图像建筑物的变化检测

    牟彦霖刘向阳
    185-191页
    查看更多>>摘要：针对来自相同地理空间的不同时刻遥感图像之间的季节性和光度变化(色差)等因素所引起的干扰,提出了多时态-BIT遥感图像变化检测方法.该方法引入了过去多个不同时刻的遥感图像,融合当前遥感图像与过去时态遥感图像两两变化检测的结果,该方法有助于排除季节性和光度变化引起的误报,提高了变化检测的准确性;并且利用过去多个不同时刻的遥感图像,进一步消除非目标建筑变化的影响,其变化点像素差值引入作为损失函数正则化项,从而进一步提高变化检测的鲁棒性和可靠性.本文以三时态(3 个不同时刻的遥感图像)为例,使用了遥感图像建筑物变化数据集进行了实验.实验结果表明,多时态-BIT方法相对于仅考虑两个时态的变化检测方法,在遥感图像建筑物变化检测任务中表现出更好的效果.

    深度学习变化检测注意力机制孪生网络并行结构Transformer卷积神经网络正则化

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