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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。 
正式出版
收录年代

    GNMR:基于图神经网络的三维神经元几何形态检索

    成普
    1131-1136页
    查看更多>>摘要：神经元形态结构是分析神经元活动和发展功能的重要任务。如何有效识别不同形态的神经元是一个挑战。论文提出了一种基于图形卷积神经网络的三维神经元形态检索新方法(简称GNMR)。首先，采用子-父节点方案对三维神经元进行预处理，根据三维形态的空间几何结构，将一个三维神经元分别映射到X-Y、X-Z和Y-Z三个平面;其次，论文设计了一个GNMR来检索神经元形态，为了避免梯度爆炸和梯度消失的问题，在连接层增加了三层ReLU函数。最后，在NEU-1500数据集上对该方法进行了仿真，实验结果表明该方法能够有效识别三维神经元的形态，具有较高的检索准确率、精准率和召回率。

    神经元几何形态图神经网络神经元识别ReLU函数

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    基于LATTICE的文言文自动断句研究

    庄百川于文年邱秀连
    1137-1141,1158页
    查看更多>>摘要：随着社会主义文化强国的建设，利用自然语言处理技术实现对古汉语典籍的处理与挖掘越发受到关注。针对文言文自动化断句任务，论文提出一种基于BERT-LATTICE-LAN网络的深度学习模型，通过集成预训练模型和融入词向量的长短时记忆网络，实现对文言文语句的自动化断句处理。相比于传统的BiLSTM-CRF网络，其准确率和F值分别提高了8。03%和7。88%。

    深度学习BERTLATTICE序列标注自动断句

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    基于深度学习和R-Drop正则的入侵检测模型

    李为程相鑫
    1142-1148页
    查看更多>>摘要：在入侵检测分类任务中，传统的机器学习模型其性能往往不能达到较好的效果，深度学习技术泛化能力更强，因此研究深度学习算法并应用到入侵检测检测系统中是有十分有意义的。论文经过研究，针对网络流量2分类问题，提出了一种基于FNet分类模型——TFN;针对网络流量多分类问题，提出了一种基于R-Drop正则的深度学习多分类模型。论文使用入侵检测数据集NSL-KDD作为实验数据，实验结果表明，在NSL-KDD的数据集上，提出的2分类模型效果优异，准确度达到99%;而提出的多分类方法，与普通训练方法相比也提升了1%～2%的准确度。

    入侵检测深度学习正则

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    基于VMD-PSO-LSSVM的降雨量预测研究

    申杨王文波
    1149-1153页
    查看更多>>摘要：降雨事件具有高度随机性，为了对复杂的降雨量进行科学有效地预测，提出VMD-PSO-LSSVM的降雨量预测模型。首先利用VMD方法分解原始降雨量序列;然后运用粒子群算法优化最小二乘支持向量机的关键参数，使用精准构建的预测模型对一系列子序列进行预测;最后合成所有的预测子序列，获得最终预测结果。仿真结果表明，VMD-PSO-LSSVM模型预测结果误差更小，准确度更高，可以成为有效的降雨量预测工具，为农业和水利部门制定水资源管理决策提供参考，降低旱涝灾害的风险。

    变分模态分解粒子群算法最小二乘支持向量机降雨量

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    基于改进指针生成网络的文本摘要

    杨尚儒廖闻剑
    1154-1158页
    查看更多>>摘要：随着人们每天接收的消息越来越多，能够短时高效地找到自己想要的内容，获取想要的信息是提升自己的关键，因此文本摘要变得必不可少。人工生成文章的摘要是一项费时费力的任务，自动生成可读性高、流畅性强的摘要变得很有必要。摘要生成有很多方法，又分为抽取式摘要和生成式摘要。指针生成网络因为其能有效解决未登录词的问题，仍然是一种非常流行的文本摘要方法。在我们的工作中，仍然使用传统的指针生成网络为基本框架，引入Transformer中的编码器部分作为预处理，提升编码质量;另外，引入未登录词惩罚来提高生成摘要文本的新颖性。实验结果表明，该模型在NLPCC数据集上取得了良好的效果。

    编码器-解码器注意力机制Transformer指针生成网络

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    一种室内确定目标的点云图像分割方法

    颜玉祥徐晓龙张辰旭张卓...
    1159-1163,1190页
    查看更多>>摘要：针对室内确定目标点云图像分割应用场景，在语义分割层面，改进了PointNet++网络，为提高下采样的精度和效率，用重要性采样代替了最远点采样;为提升点云稀疏区域的特征提取效果，加入了包围球特征提取的阈值。在实例分割层面，为有效分割同类的多个实例重叠交错的点云图像，在DBSCAN粗聚类的基础上，使用最小割算法对每个实例进行逐一分离。实验结果表明，在语义分割层面，论文算法在分割准确率、训练耗时、点云稀疏区域的分割表现上均优于PointNet++;在实例分割层面，论文算法的总精确度比Jsnet网络提高了 6。04%。

    室内确定目标点云分割PointNet++最小割

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    基于双稀疏分解的复杂图像Canny边缘检测

    孟青青李登峰肖文韬
    1164-1168,1234页
    查看更多>>摘要：在复杂图像边缘检测中，如何剔除非相干因素的影响一直是研究的重点和难点。针对以上问题，提出了双稀疏分解方法，对图像数据中干扰性强的高频特征向量进行分离。该方法利用非下采样轮廓波变换对图像进行预分解，再对高频分量进行K-奇异值分解字典学习，用得到的学习字典对图像进行稀疏表示，根据稀疏系数对应的字典原子活跃度将图像分解为高、低频两个部分。并且对Canny边缘检测算法进行改进，利用双稀疏方法分解复杂图像求得低频部分，再对较纯净的低频图像进行Canny边缘检测。仿真实验表明，双稀疏方法的稀疏分解效率更高，结合了双稀疏的Canny边缘检测结果更清晰、完整。

    稀疏表示学习字典K-奇异值分解轮廓波变换边缘检测

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    基于固定背景的视频浓缩算法设计与实现

    周冬梅余洪嘉
    1169-1172页
    查看更多>>摘要：视频浓缩是通过图像处理和机器视觉等手段来完成从长时间的监控视频中提取到有价值的内容信息。在视频监控领域中，仅通过人力进行视频的筛查会造成效率低下以及漏报和误报的问题。文章通过相邻帧内容检测方法，运动片段检测方法配合Harris特征点提取算法和SIFT特征点提取算法实现图像特征点配准。提出双模融合的背景建模与内容检测方法，并且采用基于2D距离的运动内容跟踪方法以及GrabCut抠图算法进行了对视频浓缩算法的设计与实现。

    视频浓缩时间空间背景建模运动检测双模融合

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    基于平均梯度的大幅壁画拼接图像清晰度评估研究

    安慧莉王志明刁常宇
    1173-1179页
    查看更多>>摘要：图像拼接技术(Image Splicing)是数字图像处理的关键技术之一，在大幅壁画采用正射散点(Orthophoto Scatter-ing)的方法采集后，通过图像拼接技术形成大幅壁画数字图像，为确保拼接图像与原始拍摄图像的质量偏差在可控范围内，需对壁画图像清晰度进行评估。论文采用平均梯度(Average Gradient，AG)算子对图像清晰度进行计算分析，并设计了大幅壁画拼接图像清晰度评估流程;通过划分梯度的方式来表征局部图像清晰度层次，对壁画图像清晰度进行递增和递减运算，得出壁画原始拍摄图像清晰度真值，通过对不同洞窟体积、建筑结构、壁画面积和壁面曲率壁画原始图像平均梯度值计算，确定了壁画原始图像平均梯度值的区间;提出了拼接融合图像平均梯度值的获取方法。以莫高窟第172窟大幅壁画数字图像为例，开展评价函数计算实验，分析比对原始图像平均梯度值与拼接融合图像清晰度值的差异，实验结果表明:平均梯度算子作为客观评价指标，在壁画拼接结果的清晰度评估方面具有可行性。

    莫高窟壁画数字化技术图像拼接技术清晰度平均梯度

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    基于图相似度的遥感图像道路图提取

    韩浩刘传才
    1180-1185,1263页
    查看更多>>摘要：遥感图像中的道路图是典型的曲线形结构，其提取是计算机视觉中的一个重要问题。对于这样的结构，拓扑是最重要的特征，尤其需要确保提取结果的连通性一致。在道路网中，一条道路的不连通完全改变导航结果。许多自动提取方法专注于利用更深的神经网络，但依然习惯性使用逐像素损失函数，如福卡损失。然而这种损失函数不适用于这个问题，因为它们无法反馈错误的拓扑。论文讨论一个面向曲线形结构连通性的损失函数，主要思想是根据曲线在图像背景区域之间造成的分隔来衡量曲线本身的连通性。显然，若所提取曲线断连，所产生的缝隙会导致位于曲线两侧的背景区域连通;损失函数旨在抑制背景区域之间此类不必要的连通，从而抑制预测结果中曲线的断连。此外，损失函数还惩罚背景区域错误的断开，从而减少预测曲线图中假正例的产生。在标准道路数据集上进行的实验结果表明，基于该损失函数的卷积网络改善了分割结果连通性，足以将其骨架化以生成与其它当前最先进网络媲美的道路图。该损失函数可以不加修改地放置于任何现有的深度卷积网络中。

    遥感图像道路提取面向连通的损失函数

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