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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

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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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    基于极坐标表示与前景注意力机制的三维单目标跟踪

    钟承鹏宋慧慧
    3291-3296页
    查看更多>>摘要：目前主流的三维单目标跟踪方法是通过匹配模板与搜索区域的特征来跟踪目标，因而，模板和搜索区域的特征提取与匹配十分重要。但是，当前主流方法提取到的点云特征具有方向敏感性，会对后续的特征匹配以及检测产生不良影响。为了缓解上述问题，论文提出了基于极坐标表示与前景注意力机制的三维单目标跟踪网络。该模型通过极坐标空间变换帮助网络学习具有旋转不变性的点云特征。此外，前景点数量稀少会导致跟踪模型无法充分关注前景目标。为此，论文提出了前景权重增强模块，使得三维跟踪模型能更好地跟踪前景物体。论文在KITTI以及NuScenes数据集上进行的大量实验的结果表明，论文方法在汽车类别上，比基准方法分别提升了3。9%、7。6%与2。5%、8。0%的准确率与成功率。

    三维单目标跟踪极坐标特征表示前景注意力深度学习

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    基于跨相机间聚类对比的无监督行人识别

    符星魏丹罗一平
    3297-3302,3361页
    查看更多>>摘要：无监督行人再识别在工业中由于过高的标签成本而越来越受到人关注，而大多数无监督REID工作是在不考虑摄像机间分布差异的情况下通过聚类对比特征间的相似度来生成伪标签，这会导致相机间标签的准确性降低，也就是训练后的模型不能保证很好地在从未见过的相机上部署，这问题大大地限制了重识别算法的应用。为了解决这个问题，论文提出了跨相机间的聚类对比(Camera-based Clustering Contrast)，用基于相机间的实例批量处理归一模块(CIBN)将所有相机采集到的行人图像归一到子空间，缩小了相机之间的分布间隙，根据不同实验数据集对可调参数进行比例调整将IN和BN最佳化结合在一起，大大地提升了模型的泛化能力。其次结合了聚类对比，将预先计算的实例特征向量储存在内存中，使用聚类算法给它们分配伪标签，然后使用一种对比损失函数将查询实例与集群进行比较，最后更新字典。对比那些采用普通BN算法的无监督REID Pipeline，此方法达到了相当大的提升，在MarketDukeMSMT17数据集上，mAP对比最先进的纯无监督其他方法分别提高了7。4%，13。7%和8%。

    行人重识别无监督聚类对比伪标签

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    基于双分支卷积神经网络的飞行动作识别方法

    潘龙飞路晶史宇
    3303-3309页
    查看更多>>摘要：飞行动作识别是飞行训练评估、飞行事故调查等领域的关键技术。针对现有识别方法通用性较弱、模型复杂、识别时间较长等问题，提出一种基于双分支卷积神经网络的飞行动作识别方法。利用运动分解的思想，将飞机的运动分解为水平和垂直两个分支上的运动，提取分支上的飞行特征参数，使用真实飞参数据对卷积神经网络模型进行训练、识别，再将这两个分支上的动作进行合成，实现飞行动作的识别。最终实验结果表明，采用该方法简化了识别过程，识别模型的通用性较强，识别方法准确率较高。

    卷积神经网络运动分解飞行参数动作识别

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    多因素自适应栅格中的改进蚁群算法路径规划

    李泳科湛文静
    3310-3317页
    查看更多>>摘要：栅格法作为路径规划领域中一种常见的建模方法，对于建模环境和栅格数量有着一定的要求，传统的栅格法无法平衡栅格数量与环境精度之间的矛盾，并且无法还原现实环境中复杂地形的问题。为解决上述问题，文章首先提出一种新型的多因素自适应栅格法建模，采用大小不等的栅格对复杂环境进行建模并保留不同地形的行驶复杂度以计算机器人的能耗。然后文章使用改进蚁群算法以路径长度和机器人总体能耗为目标在多因素自适应栅格建模地图上进行路径规划寻找最优路径，改进蚁群算法利用A*算法、人工势场法优化传统蚁群算法的收敛速度并避免蚂蚁走进凹陷区域造成死锁，通过路径优化使得路径平滑。实验结果表明改进蚁群算法在新型多因素自适应栅格建模地图上的路径规划不仅降低了模型中栅格的数量、能够保证对环境信息的高度还原，同时大幅提高了路径规划的收敛速度和收敛精度，而且该算法能够适用于各种地形环境。

    路径规划多因素自适应栅格A*算法人工势场法改进蚁群算法

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    基于改进Fi-GNN模型的CTR预估方法

    夏义春李汪根李豆豆葛英奎...
    3318-3325页
    查看更多>>摘要：点击率(CTR)预测是用户点击给定项目的概率，在推荐系统和在线广告中是至关重要的。针对大部分CTR预估模型都是隐式的建模特征交互模块，不能解释有意义的高阶特征组合，文中提出一种基于Fi-GNN改进模型的点击率预估方法(Fi-GNN-SKM)。首先针对基线模型邻接矩阵的表达能力不够灵活的问题，设计出更加灵活的邻接矩阵来区分不同节点的重要性。其次使用混合专家网络(MOE)聚合不同空间邻居节点的信息，得到更好的节点特征嵌入。最后对状态更新后的特征嵌入用深度神经网络继续捕捉高阶的特征组合并预测结果。相比Fi-GNN模型，在Criteo数据集中实验结果表明，Fi-GNN-SKM方法的AUC值提升了0。56%，LogLoss下降了0。51%;在Frappe数据集中实验结果表明，Fi-GNN-SKM方法的AUC值提升了0。37%，LogLoss下降了1。84%，说明了该方法的有效性。

    点击率预测邻接矩阵混合专家网络深度神经网络

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    融合Bi-LSTM和CNN输出特征的短文本情感分析模型

    黄军许晓东
    3326-3330页
    查看更多>>摘要：对于短文本情感分析任务，短文本的语言表达简短、语义稀疏、携带的特征少，一般的网络模型从短文本中学习到的语义特征不足。针对上述问题，论文提出一种融合Bi-LSTM和CNN输出特征的短文本情感分析模型。通过Bi-LSTM和CNN分别对文本表示进行特征提取，然后将Bi-LSTM层得到的含有上下文语义特征和CNN层得到的深层次的抽象语义特征进行融合作为最终的分类特征，最后在谭松波酒店评论语料和SST-2语料上验证了该模型的有效性。

    情感分析CNNBi-LSTM

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    基于深度学习的新能源汽车口碑评论情感分析

    王晨悦朱小栋
    3331-3338页
    查看更多>>摘要：研究汽车购买平台的评论能够有效地挖掘出消费者对新能源汽车的看法，进而引导市场消费，可以实现传统汽车向新能源汽车的良好过渡。论文提出一种针对评论文本的情感分类方法—BS2CLA，用情感词典对Bert转成的词向量进行情感词加权，使用双通道的CNN模型，结合BiLSTM-Attention。论文采集汽车之家真实的评论，在该基础上进行实验，结果表明，论文模型在F1、Accuracy和AUC三个指标上都优于基线模型。该模型可以更好鉴别消费者对某款新能源汽车的情感，促进市场更好更快发展。

    情感分析新能源汽车情感词典双碳目标深度学习

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    融合知识图谱信息的细粒度交互问答模型

    钱振飞许晓东
    3339-3344页
    查看更多>>摘要：现有的融合知识图谱的答案选择模型将问答对中的词及对应的知识实体通过注意力机制压缩成两个向量，据此计算问答对的匹配程度，没有很好地利用问答对之间细粒度的交互信息。因此，论文提出了融合知识图谱信息的细粒度交互问答模型，从句级别粗粒度和词级别细粒度两个角度出发，更好地利用了细粒度信息，从而提升模型的匹配效果。最后在通用英文数据集TrecQA和中文医疗数据集cMedQA2上验证了模型的有效性。

    深度学习自然语言处理答案匹配知识图谱

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    基于双向注意力机制的新闻评论情感分析方法

    袁文昌
    3345-3349页
    查看更多>>摘要：在以往的新闻评论类情感分析任务中，分析方法主要集中在评论文本的特征提取和优化，忽略了新闻文本对评论理解的补充作用。因此论文提出了一种基于双向主意力机制的情感分析模型来建立新闻文本与评论间的联系，丰富评论的语义背景，提高情感分析效果。通过双向门控循环神经网络获取新闻文本与评论文本的上下文特征，在双向注意力层通过计算新闻文本与评论的相关度矩阵获得新闻到评论与评论到新闻的双向注意力，在输出层得到情感分析结果。在与双向门控循环神经网络的对比试验中，增加双向注意力层的模型情感多分类效果提升了4。7%，相较其他主流模型的多分类效果也有一定程度的提升，证明了该方法在新闻评论情感分析中的有效性。

    新闻评论情感分析双向注意力机制伪标签法

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    面向云网融合的并行流量实时预测模型

    张忱刘玉林李华卢慧...
    3350-3355页
    查看更多>>摘要：云网融合是云计算与通信网络的结合。云计算技术为动态调控网络资源提供支持。为了能够及时、按需调控网络资源，就需要提前预知网络流量信息。因此对网络流量进行预测，成为动态管理网络资源的前提和保障。提出一种并行流量实时预测模型，通过并行运行GARCH和LSTM模型，达到对未来网络流量的实时预测。该模型结合线性模型和非线性模型的优点，既能够对周期性、有规律的流量值进行预测，也能对随机、突发大流量值进行预测。通过对并行流量预测模型、单一GARCH模型和单一LSTM模型进行对比实验，结果表明并行流量预测模型比单一LSTM模型的均方根误差(RMSE)降低了4。403%，比单一GARCH模型的RMSE降低了5。833%。除此之外的平均绝对误差(MAE)和平均绝对百分比误差(MAPE)均有所降低。

    云网融合流量预测LSTMGARCH并行模型

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