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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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    摸石头过河算法解决车间调度问题的研究

    许彦辉高尚
    790-795页
    查看更多>>摘要：作业车间调度即Job-Shop调度问题,是典型的多目标问题,很多研究学者都会将其作为生产调度问题.基于车间调度问题深远的研究意义,选择提出时间较晚却简单高效的摸石头过河算法对其进行寻优.寻优过程较为简单但效率较高,能够较为简单地找到最优解.经过仿真验证了所提出算法的可行性和高效性,表明多目标摸石头过河算法是可以优化FT06问题得到最优解的.

    摸石头过河算法多目标作业车间调度

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    基于稀疏预处理和XGBoost的生化检验智能审核

    何涛陈剑
    796-800页
    查看更多>>摘要：临床生化检验数据为医生进行疾病诊断提供最有力的数据支撑,当前采用基于规则的半自动异常检验值过滤和医务人员人工审核的方式,存在缺乏学习能力、效率低下的问题.为此,提出一种将检测数据进行稀疏化处理并使用极端梯度提升算法进行智能审核的机器学习模型.首先使用深度神经网络对医院信息系统导出的,经过脱敏、清洗后的检验数据用聚类算法实现样本的平衡采样,再用深度神经网络进行缺失值填充,并将选定的数据预处理成稀疏矩阵,最终使用极端梯度提升算法完成生化检验数据的智能审核.实验结果表明,论文采用的模型能实现95％左右的智能审核准确率,同时运算性能显著优于其他机器学习模型.

    深度神经网络稀疏数据聚类算法极端梯度提升

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    无人机室内自主定位方法研究

    王晶晶顾德
    801-806页
    查看更多>>摘要：无人机具有灵活性高、成本低、适应性强等优点,因此在军事和民用等领域应用广泛.目前无人机应用环境多在室外,而在较为复杂的室内环境中,信号屏蔽、磁场干扰等都成为其室内应用的制约因素.针对无人机室内难以精准定位问题,提出了一种基于双目技术的无人机室内自主定位方法.以T型地标作为参照物,选择地标中几何分布好、数量适中的角点作为三维坐标解算的特征点,使用双目校正算法解算视差,最后利用坐标转换计算无人机的精确三维位置信息.经实验测试验证了论文方法的有效性.

    无人机双目技术自主定位双目校正算法三维坐标解算

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    基于RBF神经网络的短时降水量预测方法研究

    张启凡王永忠马俊逸
    807-811页
    查看更多>>摘要：针对目前短时降水量预测精度不高的问题,提出一种基于影响短时降水的物理量选取和RBF神经网络学习的降水量预测方法.首先对原始降水数据进行坐标格点化处理并对(NCEP/NCAR)数据文件中物理量参数进行读取和计算.在理论和数据表现上对降水量进行分析并使用多元线性回归进行预测,得到预测效果不佳.进而利用反向传播神经网络(BP)和径向基神经网络(RBF)进行预测.预测结果表明,径向基神经网络的预测效果更好.为选取最优模型建立自变量随机选取的21个RBF模型进行预测,仿真结果表明,选择六项物理量参数建立的RBF神经网络模型对未来24h降水量预测精度最高.拟合度、平均绝对误差,均方误差和均方根误差分别为0.998,5.04mm,56.34mm2和7.51mm,仿真时间为0.95s.

    短时降水量多元线性回归BP神经网络RBF神经网络自变量随机选取预测建模

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    基于随机森林的在线教学评估方法研究

    林青郑蕙圆王力
    812-816,854页
    查看更多>>摘要：面对各教育机构停工停课不停学的现状,在线直播教学、互动答疑,并对学生远程进行阶段性学习效果评估已成为现阶段函待解决的问题.论文根据学校在线教学模式、基于雨课堂、腾讯课堂、腾讯会议等多种具有代表性的远程在线教学APP,使用决策树分类的数据分析在线教学的受教育者学习行为并实现基于上述行为的评估方法,从了解入手,继而保障与提升线上学习的质量.

    在线教学决策树学习行为学习效果评估

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    一种用于问答系统的加权目标图方法

    唐卫玲胡广朋
    817-820页
    查看更多>>摘要：问答系统是根据用户的提问,从知识库中识别出相应的问题,然后将其答案返回给用户的一种高级检索方式.为了克服输入问句不完整、语义表述不清等对问答系统的影响,论文提出了一种加权目标图的规划识别方法,该方法通过对输入问句的关键词的识别分析实现系统的问题匹配.实验表明,这种基于加权目标图的问题匹配方法可在一定程度上提高匹配的准确率,进而达到提升问答系统性能的作用.

    规划识别问答系统加权目标图词语权重相似度

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    基于警报关联摘要的过程间警报关联分析

    张莉董玉坤刘浩尹文静...
    821-826页
    查看更多>>摘要：针对函数与函数之间存在警报间关联关系的问题,论文提出警报关联摘要来实现函数间分析,并利用该警报关联摘要实现过程间警报关联,通过该方法能够有效减轻人工判定警报的工作量.论文首先通过采用警报关联摘要实现函数调用的过程间分析,接着在调用点处进行警报关联摘要实例化得出警报对应的符号表达式及取值区间,分析警报间对应的符号表达式的逻辑关系得出关联关系,最后根据警报间的关联关系对警报进行判定.通过对5个实际C工程的测试结果表明,论文所提方法可以有效识别过程间警报关联关系,能够在一定程度上有效减轻人工判定警报的工作量.

    静态分析缺陷检测程序语义缺陷警报关联摘要警报关联

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    基于卷积自注意力联合模型的评论情感分析

    卢浩陈伟
    827-832,838页
    查看更多>>摘要：随着移动互联网的兴起,人们可以在网络上自由发表各种感想和评论,文本情感分析已经成为了自然语言处理中的一个重要研究方向.应用深度学习算法进行评论文本情感分析已经成为研究热点.论文应用了一种基于多通道卷积神经网络和双向长短时记忆神经网络融合的深度学习算法,获取文本的多粒度局部语义特征与全局语义特征,同时引入自注意力机制,提高了模型对文本自身关键特征的学习,提高分类结果的准确率.实验结果表明,改进后的评论情感分析网络对比当前主流的方法取得了更好的性能表现.

    情感分析深度学习自注意力长短时记忆网络

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    基于对抗不变性解散的说话人识别

    黄多林刘栋郑智燊
    833-838页
    查看更多>>摘要：为提高说话人识别模型的性能,论文提出一种新颖的方法来提取具有鲁棒性的说话人可区分性特征.该方法将说话人映射到两个较低维度的嵌入空间,通过解散对抗和注意力机制,其中一个嵌入空间完成从语音信号的所有其他信息中解散出说话人相关信息,而另一个嵌入空间捕获所有其他无关的干扰因素.实验结果表明,在TIMIT数据集的两类实验设置中,论文方法分别比两个最先进方法提高2.74％和2.86％的识别准确率.并且通过实验分析测试集的损失和识别准确率,得出注意力机制和解散模块对本文方法的说话人识别性能确实有提升.

    说话人识别深度学习注意力机制对抗不变性解散

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    基于自注意力机制的中文医疗命名实体识别

    颜柏杨吴陈
    839-842,848页
    查看更多>>摘要：运用命名实体识别算法从海量医疗文本中抽取信息,对于构建知识图谱、对话系统等具有重要意义.然而医疗实体间存在嵌套、歧义和专业术语缩写多样性的问题,传统的基于统计的方法对于实体边界的定位存在较大偏差.考虑到医疗文本的复杂性,提出了多层Transformer模型,基于其multi-head和self-attention机制提取医疗文本多个语义空间的特征,结合CNN-BiLSTM-CRF对提取的多维度特征序列做标注.实验使用CCKS任务二开源的病历数据,重点识别身体部位、症状体征、检查检验、疾病、药品五类医疗实体,平均F1值达到94％.

    Transformer命名实体识别自注意力机制自然语言处理

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