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计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所
计算机与数字工程

中国船舶重工集团公司第七0九研究所

马中

月刊

1672-9722

jssg@chinajournal.net.cn;jsjyszgc@periodicals.net.cn

027-87534308;87534205

430074

湖北省武汉市74223信箱《计算机与数字工程》编辑部

计算机与数字工程/Journal Computer and Digital EngineeringCSTPCD
查看更多>>《计算机与数字工程》杂志是中国科技核心期刊，目前已被中国期刊网，中国学术期刊（光盘版）全文收录，成为中国学术期刊综合评价数据库来源期刊和科学引文数据库（SCD）来源期刊；同时还被《中文科技期刊数据库》全文收录，并在"万方数据—数字化期刊群"全文上网。 
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    基于条件对抗增强的Transformer煤矿微震定位方法

    丁琳琳胡永亮李昱达王凯璐...
    1-8,17页
    查看更多>>摘要：随着人工智能技术的发展以及煤矿微震监测系统的广泛应用，越来越多的深度学习模型被应用到煤矿微震事件震源定位问题的求解上。然而，由于目前的微震数据量小且数据单一不足以训练大且深的神经网络模型，而小且浅的神经网络模型也不足以表征受多方因素影响的微震事件的震源，因而导致了定位模型定位精度低和鲁棒性弱，在实际生产生活中表现较差，严重地阻碍了深度学习模型在微震定位领域上的发展。针对上述问题，提出一种基于条件对抗增强的Transformer煤矿微震定位方法CGAN-Transformer，该方法首先通过一个CGAN架构的网络模型将数据量少且单一的微震数据增强成数据量庞大且具有一定多样性的微震数据;其次，利用Transformer编码器层将微震波形数据转换为特征数据后再利用其注意力机制进一步学习微震波形数据深层次特征和复杂的站间依赖关系，同时也利用高斯分布随机变量抵消了不同地质条件对定位精度的影响;最后，通过引入混合密度输出层获取高斯分布参数，计算最优的震源位置。在智利和辽宁某矿数据集上的实验结果验证了该方法的有效性，结果表明该方法所获得的震中误差与震源误差均优于其他方法，在两个数据集上的定位误差分别降低了38%和12%，达到了提高震源定位精度和定位模型鲁棒性的目的。

    生成对抗网络Transformer模型微震定位注意力机制混合密度网络

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    支持热力图等级偏好的路径规划算法

    孙焕良马晓慧王亚星刘俊岭...
    9-17页
    查看更多>>摘要：热力图以颜色直观地反映人群密度、空间质量等特征的空间分布规律。现实应用中存在避开空气质量差或人群密度大等热力图等级偏好的路线需求，文中提出了支持热力图等级偏好的路径规划问题，规划出一条从起点到终点的路径，该路径花费的成本代价不超过给定的路径成本预算，且满足避开热力图等级偏好的路段(命名危险路段)长度最小化。首先提出一种两阶段的危险网格替换算法，第一阶段规划出一条从起点到终点的最短路径，第二阶段对最短路径中不支持热力图等级偏好的危险网格进行替换。为简化路径搜索过程，提出一种基于危险区域规避图路径查询算法，将热力图中的危险区域近似成矩形结构，生成危险区域规避图，在图上进行路径查询。最后，在真实的数据集上进行充分的测试，验证了所提出算法的有效性。

    路径规划热力图等级偏好路径成本预算危险区域

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    基于关系挖掘和对抗训练的多标签文本分类

    杨冬菊程伟飞
    18-22,42页
    查看更多>>摘要：传统的多标签文本分类方法存在忽略标签语义、没有充分利用文本与标签以及标签与标签之间的关系等问题。为了解决以上问题，论文提出了一种基于关系挖掘和对抗训练的多标签文本分类模型。该模型利用了BERT模型和图注意力网络(GAT)分别提取文本的语义信息和挖掘标签之间的关系。首先，通过BERT模型对文本进行编码，以获取文本的语义信息。然后，使用图注意力网络(GAT)来挖掘标签之间的关系，以更好地理解标签之间的依赖关系。为了进一步挖掘文本与可学习的标签嵌入之间的关系，该模型采用了多头自注意力机制。此外，为了提高模型的鲁棒性，论文采用了R-drop策略进行模型训练。实验结果表明，在AAPD和RCV1数据集上，所提出的模型相比当前一些主流的多标签文本分类模型，不仅能够关注文本信息，还能够有效捕捉文本与标签之间的依赖关系以及标签与标签之间的关系，从而取得更好的性能。

    BERT注意力机制R-drop图注意网络归一化

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    基于文档顺序与多模态模型的金融票据信息抽取

    覃俊林宇亭刘晶叶正...
    23-27,80页
    查看更多>>摘要：目前的文档信息抽取方法大多针对简单的文档，在抽取包含背景干扰和结构复杂的金融票据时效果不佳。针对复杂金融票据中实体关系难以正确匹配的问题，提出了顺序重构方法和LayoutLMv3-GRU信息抽取模型。构建背景复杂的金融票据数据集，利用文本、布局和图像三个模态进行信息抽取。利用Layout-Parser工具，设计排序模块，使文本信息按照上下文关系排序，并把空间距离较远且逻辑关系较近的单词进行重新的排列组合。通过结合改进的LayoutLMv3模型与GRU网络，使模型的准确率进一步提升。并在公共数据集FUNSD与自建的复杂金融数据集进行实验。结果表明，该方法的F1值比LayoutLM3模型提升2。37%。尤其在自建的复杂金融数据集上，模型F1值达到了88。36%，验证了该方法在抽取复杂票据信息时的优越性与处理各种文档时的通用性。

    金融票据信息抽取多模态LayoutLM3门控神经网络

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    基于事件关联的IoT服务即时推荐方法研究

    巩会龙王菁郭陈虹郭浩浩...
    28-34页
    查看更多>>摘要：由于用户需求及环境的不确定性，服务组合业务流程可能需要在运行时进行动态调整，因此为用户推荐更加满足即时需求的IoT服务成为当前亟待解决的关键问题之一。就如何提高业务流程中IoT服务推荐的即时性与准确率问题，提出了一种考虑时间延时性的IoT服务即时推荐方法，基于改进的CM-SPADE算法挖掘出带有延时属性的事件频繁关联模式，为用户更准确地推荐符合时间约束的IoT服务，以更好地适应业务流程的变化。实验结果表明，所提出的考虑时间约束的IoT服务推荐方法在提高服务推荐准确度方面表现出较好的性能。

    服务组合时间约束频繁关联模式IoT服务推荐

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    基于时空信息分段融合模型的术中低血压预测

    吴少峰周瑞豪郝学超张伟义...
    35-42页
    查看更多>>摘要：准确提前预测术中低血压的发生对术中选择紧急方案以及降低患者术后的不良风险和死亡率具有积极作用。术中低血压预测目前主要基于术中患者的各项生理指标数据，但现有方法未能充分考虑多指标间的时间信息和空间信息。针对以上问题，提出基于时空信息分段融合模型的术中低血压预测，先使用全卷积网络或残差网络提取局部空间信息，再使用门控循环单元提取时间信息并进行预测。通过对比术中低血压预测常用的深度神经网络模型，在原始和填补的临床数据的术中低血压预测中，不仅提高了低血压事件的预测准确性，还在面对数据填补时表现出一定的容忍度，能够应对噪声和不确定性的影响。

    术中低血压时空信息信息融合

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    一种通道自适应与局部增强的Transformer术中血压预测方法

    王尘蔡晶晶郝学超张伟义...
    43-50,98页
    查看更多>>摘要：准确预测术中患者的血压状态来预防术中低血压，对提高手术安全性和降低术后并发症有积极作用，以往的低血压预测方法主要视为二分类任务，忽略了患者血压变化的过程，从而限制了干预策略的制定。因此提前预测血压的变化趋势，具有更重要的临床研究和应用价值。针对以上问题，对通过监测的术中生理序列实时预测未来5min、10min、15min血压的连续值展开研究，并提出了一种通道自适应与局部增强Transformer模型，该模型采用卷积注意力机制捕捉血压序列的局部相似性，同时提出一种通道自适应模块嵌入模型来建模生理序列潜在交互关系。结果表明，该模型相比于基准模型在5min、10min、15min预测精度分别提升4。88%、8。2%和8。42%，预测的平均动脉压的MAE分别为2。997、3。393、3。743，且显著优于其余对比模型，为术中血压预测提供新的解决方案。

    术中血压预测Transformer生理序列注意力机制通道自适应

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    术后风险预测任务的结构化数据生成方法

    罗晓辉周瑞豪张伟义舒红平...
    51-59页
    查看更多>>摘要：近年来，医学领域越来越重视使用多中心数据共享的方式来提高模型的泛化能力。然而，共享医疗数据有隐私暴露的风险。类别不平衡也是使用术前结构化数据预测术后风险的一个挑战，它严重影响了模型的预测性能。这两个问题限制了术前数据的共享以及分类器在术后风险预测的效果。为了解决这些问题，论文提出了一种新的方法，使用生成对抗网络生成与真实数据相似的数据，用于训练分类模型和数据共享。实验证明生成对抗网络能生成高质量的数据。生成数据在特征分布上与真实数据高度相似，且用于术后风险预测后能有效提升术后风险预测的效果。此外，实验还验证了生成数据的隐私性，这为学术研究中的数据共享提供了新的可能性。

    数据不平衡生成对抗网络术后并发症预测表格数据数据共享

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    基于强化学习的动态物流中转对接点方法研究

    张超胡鹏徐伟斌宋伟...
    60-67,125页
    查看更多>>摘要：烟草商业系统市级公司境内地形复杂、物流中转网络布局不合理造成终端送货里程远、行车时间长、装载率低、客户服务时间短等问题。该文应用强化学习、聚类、重心选址等算法建立动态卷烟物流中转对接点优化模型，优化卷烟物流中转网络，并结合"甩箱"运输模式和"站部所"资源，提出一种根据订单配送数量、零售客户数量、送货里程、行车时间等因素的变化，科学计算并设置中转区域动态中转对接点方法。运用此方法，基于湖北省烟草公司十堰市公司竹山中转区域的数据，测算出卷烟销售淡旺季的最优中转点方案，并通过十堰市丹江中转区域实车验证。该文研究的动态卷烟物流中转对接点优化方法达到了降低中转区域营运成本和减少终端行车时间的优化目标，大大提高了卷烟物流运行效率。

    物流配送强化学习动态卷烟中转"甩箱"运输模式

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    多要素多目标武器装备协同规划系统

    史继筠张驰连贺扬陈杰浩...
    68-74页
    查看更多>>摘要：未来战争形态将因信息化技术的迅猛发展而面临巨大变革，联合作战将成为主要形式。联合作战中武器装备协同规划需要根据战场态势实时协同规划以达成最优或次最优的武器装备调度方案与路径规划方案。然而传统算法存在计算资源消耗大、实现全局最优解难、无法适应动态环境等缺点。针对上述问题，提出了基于SAC的武器装备调度算法和基于注意力机制的全局路径规划算法，利用注意力机制的特征拟合能力、神经网络端到端输出能力和强化学习对环境的适应能力，解决了传统算法规划效率低、局部最优陷阱和适应性差的缺点，形成了一整套武器装备协同规划决策系统。最终实验结果表明，该武器装备协同算法在规划效果和规划效率方面都优于传统算法，具有实际应用价值。

    协同规划资源调度路径规划

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