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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。 
正式出版
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    基于YOLOv5的无人机红外目标检测

    鄢元霞岳廷树潘文林
    3416-3420,3458页
    查看更多>>摘要：针对深度学习用于无人机目标检测参数量大、硬件平台受限的问题,提出了一种基于YOLOv5 网络的红外目标检测算法.首先,针对无人机拍摄目标较小的情况,将三尺度特征检测修改为双尺度特征检测,简化模型结构;利用DenseBlock模块、ECA注意力模块以及CIoU提高模型的检测精度.实验结果表明,相较YOLOv5s算法,改进算法在保证精度的前提下,模型参数量减小了25.2%,仅为 5.3M,该算法将无人机应用于公共安全领域具有参考价值.

    无人机红外目标目标检测深度学习

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    基于混合注意力残差UNet的自监督MRI图像去噪方法

    李维乾蒋良杨卓琳
    3421-3425页
    查看更多>>摘要：MRI成像过程中存在大量不同类型的噪声,通常会影响医生对病情的判断.现有基于深度学习的MRI图像降噪方法需要配对图像训练网络,对噪声种类适应性差.论文提出一种融合混合注意力残差UNet的自监督MRI去噪方法.该方法首先利用近邻采样器从单噪声MRI图像下采样得到两张配对噪声图像,再利用混合注意力残差UNet网络深层提取图片特征,结合文中提及的重建损失函数与正则损失函数训练去噪网络.在Brainweb数据集进行上不同水平的高斯噪声与莱斯噪声测试,结果表明论文去噪方法与传统MRI图片去噪方法相比,高斯噪声去噪能力提升了4%.

    MRI图像去噪残差UNet混合注意力机制自监督学习

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    基于自动机器学习的织物瑕疵检测方法

    罗海驰张家玮李岳阳
    3426-3432页
    查看更多>>摘要：在解决许多实际的计算机视觉问题时,卷积神经网络(CNN)已经展现了比传统机器学习更强大的能力.但在解决一个具体的问题时,需要针对特定数据集,在掌握该领域具体知识情况下,才能设计出比较有效的CNN结构.而在这个构造过程中,需要花费大量的计算资源和时间.论文提出一种自动机器学习方法,即基于随机漂移粒子群优化(RDPSO)算法自动搜索得到最优的单分类深度支持向量数据描述(DeepSVDD)网络结构的方法(称为rdpsoCNN),应用于织物瑕疵检测.实验证明,与一些经典的CNN结构相比,文中所提出的rdpsoCNN方法优化的模型具有更好的瑕疵检测能力.

    自动机器学习卷积神经网络单分类深度支持向量数据描述随机漂移粒子群优化算法瑕疵检测

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    融合SURF和改进的AlexNet网络的表情识别算法

    高寒陈伟
    3433-3438页
    查看更多>>摘要：针对传统卷积神经网络在面部表情识别中特征信息提取不完善,分类效果不好,论文提出了一种将SURF算法与改进的AlexNet网络相结合的双通道表情识别算法.该方法以传统的AlexNet网络为基础,首先使用改进的AlexNet卷积神经网络对人脸图像进行特征点提取和特征描述,提取到的特征作为主要特征点部分,然后使用SURF算法提取面部特征作为次要特征点部分,对主要特征点部分进行补充,对参数变化进行分析;其次融合双通道提取的特征信息,实现优势互补;最后将融合得到的特征信息作为SVM分类器的输入进行分类,输出表情分类结果.该方法在Fer2013和CK+数据集上进行了实验,与以前的算法相比,其识别率分别提高了6.14%和6.51%.

    黑塞矩阵支持向量机特征提取双通道

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    基于LSTM与DDPG的空调能耗优化控制策略

    王涛于泽沛时斌赵永俊...
    3439-3445页
    查看更多>>摘要：我国建筑能耗快速增长,能源供需矛盾严重.针对空调系统高能耗低能效的问题,论文提出了一种基于长短期记忆网络(LSTM)与深度确定性策略梯度算法(DDPG)的空调能耗优化控制策略.将空调能耗优化问题抽象为强化学习问题,建立空调制冷系统马尔科夫决策过程模型,采用DDPG算法对空调控制策略进行优化.为进一步提升模型训练效率,我们提出基于LSTM算法训练能耗预测模型模拟与智能体交互的环境,解决无模型强化学习方法在线训练收敛时间长的问题.最后,以某工厂工业空调制冷系统为研究对象进行对比实验,实验结果表明,采用论文提出的控制策略模型训练收敛速度快,并且可以在保证系统正常运行的前提下有效降低运行能耗.

    强化学习神经网络能耗优化LSTM-DDPG

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    基于室内未知环境的机器人自主探索规划方法

    张新磊谢翠娟许俊锋
    3446-3450,3480页
    查看更多>>摘要：针对室内未知环境机器人出现重复区域探索、建图不完整的的问题,提出一种复合型边界点驱动机器人探索的改进方法.首先,为均衡边界点提取速率和计算量,提出可变RRT步长的复合型边界点提取方法;其次,为减少重复区域探索,提出候选点权重函数,使机器人优先探索附近区域;接着,为使前沿边界点判决更加合理、可靠,构建了前沿边界点评估模型,优化改进探索路径规划方法.最后,对比实验结果表明,该方法优化了探索轨迹,有效提高了探索建图效率.

    自主探索前沿边界点移动机器人未知环境评估模型

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    基于深度学习的病毒性肺炎肺音辅助诊断

    吕佳卉张建敏邱前刘文青...
    3451-3458页
    查看更多>>摘要：针对传统肺音识别方法,存在准确率低且难以适应实际需求等问题,提出了一种基于深度学习的肺音辅助诊断方法.将肺音信号转换成具有时频特性的梅尔倒谱图,设计深度学习模型GoogLeNet-LSTM深入分析梅尔倒谱图的空间特征和时间序列特征,对病毒性肺炎患者的病情进行诊断.与VGG16、ResNet等网络模型进行比较,提出的模型性能更优,诊断准确率达到92.06%,相比单模型的准确率提高了至少4%.实验结果表明,该网络模型能有效支撑病毒性肺炎患者病情评估工作,起到辅助诊断作用.

    肺音智能辅助诊断GoogLeNet

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    融合残差模块的CT肺结节检测研究

    张悦宋卫东王志杰张丰收...
    3459-3464页
    查看更多>>摘要：CT是用于获取肺部图像的主要成像工具,论文针对CT检测肺结节灵敏度低的问题,提出一种融合残差模块的网络用于肺结节检测.首先使用ResNet替换U型网络的主干,灵活地添加了残差模块结构,使用跳跃连接更好地融合了上下文的特征信息,同时在一定程度上减少网络退化以及梯度消失问题;另外,在网络的输出层直接采用RPN产生的候选框作为输出结果,同时使用Soft-NMS对冗余框进行抑制,极大保留了结节的有效特征.在LUNA16数据集中验证了论文算法,CPM值达到了0.887,相对于其他三个模型分别提高了4.9%、1.7%、4.8%,肺结节检测的灵敏度得到了一定的提高,为临床检查提供理论参考.

    肺结节检测3D-CNN残差连接深度学习

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    基于双层滤波器的混合储能微网功率分配策略

    缑新科王子健王旭杨娇...
    3465-3471页
    查看更多>>摘要：为解决微网系统功率分配环节中,传统一阶巴特沃思滤波器截止特性较差的问题,在分析微电网及混合储能系统结构的基础上,提出了基于双层滤波器的混合储能系统功率分解策略.其中,第一层滤波器滤除系统功率波动中的极端分量,防止微网遭受冲击;第二层滤波器引入改进的二阶滤波传递函数以改善交接频率处的截止特性,消除一阶低通滤波器响应高频功率时的积分作用.仿真结果表明,相较于传统功率分配方式,基于双层滤波器的混合储能微网功率分配策略可优化各储能器件出力配比,提高混合储能系统动态响应能力,在增强系统直流母线电压稳定性的同时,平缓锂电池出力,降低其充放电深度,防止锂电池SOC值频繁波动,从而延长各储能器件的使用寿命.

    混合储能功率分配双层滤波器功率波动能量管理

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    海拔高度对柴油机燃烧特性和排放特性影响研究

    周亭羽韦武董文志巴金...
    3472-3480页
    查看更多>>摘要：对186F柴油机在10 m、1 000 m、1 670 m三个海拔下运行时进行了数值计算研究,通过分析不同海拔高度下喷雾贯穿距、油滴汽化速率、缸内速度场、温度场、油膜质量等参数,比较了相同功率工况下的燃烧特性和排放特性.结果表明,随着海拔的升高,燃油喷雾贯穿距增大,明显的逆挤流运动推迟,滞燃期变长,喷束末端形成大量可燃混合气,预混合燃烧剧烈,缸内最高平均温度升高,NOx排放增多;高海拔时燃烧室凹坑处存在油膜堆积,且缸内涡旋运动远离凹坑,此处混合气出现燃烧恶化,后燃现象明显,排气温度升高,碳烟和CO排放增加,热效率降低.

    高海拔燃烧特性排放特性

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