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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

    LSDR-ALOHA-Q:基于强化学习适用于大范围远距离的水下无线传感器网络MAC协议

    温立坤
    1776-1782,1787页
    查看更多>>摘要：随着对海洋开发需求的日益增长,水下无线传感器网络成为研究的热点.但由于水下环境信道可用带宽有限,传输速度和传播速度都慢,多普勒效应和多径效应严重等众多不利因素,导致水下网络性能低下.这主要是因为缺少在大范围远距离的水下网络中表现良好的媒体访问控制协议(MAC协议).提出的LSDR-ALOHA-Q协议以ALOHA-Q协议为基础,该协议采用加入强化学习的方法,以提高信道利用率,同时结合强化学习使得该协议能够适应多变和复杂的水下环境.提出的LSDR-ALOHA-Q协议包括对时隙和帧结构的改造,使其更适合于大范围网络,通过优化时隙数,主动寻找空间复用的机会来增加信道利用率,同时通过提出一个新的退避算法来避免因为优化时隙数量而带来的Q-learning可能无法收敛的问题,即可能存在节点一直无法找到无冲突发送时间的问题.仿真表明当LSDR-ALOHA-Q协议被应用到大规模远距离的网络时可以显著提升信道利用率,同时降低冲突率和平均端到端时延.

    MAC协议强化学习水下无线声学传感器网络ALOHA-Q空间复用

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    电梯安全事故领域命名实体识别研究

    王鹏飞谷林
    1783-1787页
    查看更多>>摘要：知识图谱技术是解决数据多源异构的有效解决方法,目前在很多领域得到了应用,而命名实体识别(NER)是自动构建领域知识图谱的关键步骤,但在电梯安全事故领域尚未见有命名实体识别(NER)的相关研究.论文针对构建电梯安全事故领域知识图谱的应用目的,提出基于针对中文文本分词改进的BERT预训练模型与BiLSTM-CRF相组合的模型实现对领域非结构化文本中的实体进行自动抽取,提出了适合电梯安全事故领域的命名实体识别(NER)模型.论文收集整理了500余份电梯安全事故文本作为实验语料数据集.通过实验表明,相较于传统命名实体识别模型,论文所使用的模型识别效果有显著的提升.

    知识图谱命名实体识别电梯事故BERT

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    面向领域的网页文本校对方法

    田莎刘晓强李柏岩
    1788-1794页
    查看更多>>摘要：随着网络技术的快速发展,网站越来越成为各个机构发布和管理信息必不可少的渠道,用户也习惯使用浏览网页的方式去获取信息.随着公开信息量急剧增长,文本编辑和校对过程中难免会存在一些错误,自动文本校对是一个必要的辅助手段.目前针对文本编辑错误的研究较多,已有一些工具可以支持,但知识表述错误涉及具体的领域知识和语义关系,普通校对工具无法胜任.论文重点针对知识表述错误类的文本校对进行研究,提出一种基于知识图谱的面向领域知识的文本校对方法,论述了领域知识图谱的构建方法与流程、待校对文本的知识抽取方法以及基于知识图谱的校对方法.实验结果显示,该方法能够检测出网页中的语义错误,弥补通用检测工具的不足.

    面向领域文本校对知识图谱关键词提取知识表述

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    基于注意力机制与PCNN的地质关系抽取方法

    孙琛皓庄子浩焦守龙
    1795-1801页
    查看更多>>摘要：地质领域的关系抽取对地质数据的智能分析以及地质领域知识图谱的构建具有非常重要的意义.针对地质领域关系抽取任务中数据集缺失,特征提取困难等问题,论文基于远程监督思想构建大规模地质关系抽取数据集,提出注意力机制与分段卷积神经网络(PCNN)相结合的关系抽取模型.该模型使用分段卷积神经网络自动提取训练实例的语义特征,在分段卷积神经网络中加入分段注意力机制突出实例中重要的分段,增强模型对实例中重要特征的提取能力,并引入句子级注意力机制降低由远程监督带来的错误标注数据的影响.在基于远程监督思想构建的地质领域关系抽取数据集上的实验结果表明,论文模型的准确率,召回率和F1值均高于其他的基线模型,具有更好的关系抽取能力.

    关系抽取远程监督深度学习地质领域注意力机制

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    基于Kubernetes的多级网络软件定义网关转发系统

    王正琦王晔郭靓刘行...
    1802-1808页
    查看更多>>摘要：为解决边界安全网关的数据转发性能要求越来越高,运维难度逐日提升,且物理资源整体配置策略在不断动态变化的问题,提出并实现了基于Kubernetes的多级网络软件定义网关转发系统,在Kubernetes对业务集群进行集中管控的基础上,根据不同网络接口的使用场景和属性,动态调用不同类别的CNI插件进行接口配置,同时支持内核态和用户态的多级网络,将转发系统的控制平面和数据平面相分离,增强了系统服务的可控性.同时,引入了基于用户态协议栈的负载均衡模块,在不影响系统转发性能的前提下实现了数据包转发能力的动态伸缩、平滑升级、集群监视、故障迁移等功能.

    Kubernetes软件定义转发系统CNI

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    基于深度学习的中文短文本多标签分类模型

    曹珍郭攀峰
    1809-1814页
    查看更多>>摘要：目前,中文短文本因其长度短、结构多样和缺乏上下文等特点,常规多标签分类算法无法对其有效区分.针对以上问题,论文提出一种基于深度学习的中文短文本多标签分类模型CRC-MHA.CRC-MHA模型在文本表示层摒弃常规使用Word2vec进行静态词嵌入的方式,采用BERT对输入句子进行动态词嵌入,借助海量预训练文本的优势更好地表征文本的上下文语义,同时在特征提取层设计了一种结合CNN、RCNN和多头自注意力机制的并行特征提取策略,加强捕捉文本内部的关键特征来提升多标签分类效果.实验结果表明,CRC-MHA模型在评价指标加权平均F1值上较BERT模型提高1.95%,较BERT-CNN模型提高0.42%,较BERT-RCNN模型提高0.34%,验证了模型的有效性.

    多标签分类中文短文本动态词嵌入特征提取

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    基于BERT-BiLSTM-CRF模型的地质领域实体识别研究

    庄子浩焦守龙孙琛皓
    1815-1820,1876页
    查看更多>>摘要：针对地质文本进行地质实体识别,对地质专业研究人员挖掘和分析数据具有重大作用,同时这项技术也是构建地质领域知识图谱以及很多上层应用的基础.目前,地质领域实体识别的研究还在发展中,应用较少,而地质专业数据量却呈爆发式增长,所以数据处理技术显得尤为重要.基于此,论文提出了一种基于BERT-BiLSTM-CRF模型并且融合约束规则的命名实体识别技术,用以辅助地质专业人员处理地质数据.首先由BERT层处理输入文本序列,将其转换为包含上下文特征的字向量,然后将字向量输入到BiLSTM层中对上下文特征进行学习,输出单个汉字的得分,CRF层将BiLSTM的得分和自身学习到的隐含规则进行整合,输出最后综合得分,从而选择最佳标签.实验结果表明,对比传统方法以及现在流行的深度学习方法,此方法的准确率、召回率、F1值均为最高值,分别为92.05%、94.82%、93.41%.

    命名实体识别知识图谱深度学习地质领域BERT

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    融合节点信息和社区信息的复杂网络链路预测

    孙博俞敏张冲
    1821-1829页
    查看更多>>摘要：链路预测作为复杂网络中一个充满挑战的研究方向,具有非常广泛的应用前景.链路预测被称为对网络中缺失或未观察到的链接的预测,最前沿的链路预测方法要么仅考虑节点之间相似性,要么仅简单挖掘社区之间的信息,并没有达到很好预测目的.为了解决上述问题,论文提出了一种衡量重叠社区与非重叠社区关系强度的度量标准,且为了更好地考虑社区之间的信息对预测的影响,还引入了新的社区划分方法,最后提出了一种同时考虑节点相似性和社区结构信息的链接预测框架.实验结果表明,与目前已有的算法相比,论文提出的链路预测算法在AUC精度上提升了0.2%～10.59%,证明了论文提出的方法是有效的.

    复杂网络链路预测节点相似性社区关系强度社区划分

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    基于二次移动平均法估计背景光照的二值化方法

    孙顺远魏志涛
    1830-1836页
    查看更多>>摘要：针对不均匀光照图像的阈值分割问题,提出一种基于二次移动平均法估计背景光照的改进二值化方法.首先,利用二次移动平均预测法对一维图像空间的灰度序列进行趋势预测,根据预测趋势寻找前景与背景的分界点以此进行背景估计,然后利用背景差法分离出目标图像,最后采用最大类间方差法进行全局分割获得分割结果.为验证算法的有效性,实验采用50幅非均匀光照条件下的图像作为测试样本,并与几种局部阈值分割算法进行了对比.实验结果表明,与传统阈值分割算法相比,该算法能够在减少光照影响获取较为完整的图像信息的同时,在处理速度上也具有明显的提升.

    阈值分割不均匀光照移动平均法背景估计背景差

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    基于Canny边缘检测的银行卡号识别研究

    张航余粟
    1837-1841,1882页
    查看更多>>摘要：为了快速准确地获取银行卡号信息,论文提出了一种基于Canny边缘检测的模板匹配算法来对银行卡号进行识别.首先,对数字模板进行灰度图操作,二值化操作,然后提取外轮廓信息,并对模板上的数字进行排序.然后对待检测银行卡的图像进行一些列形态学操作,根据绘制的轮廓大小比例锁定银行卡卡号的位置,并经过图像切割得到单个数字,最终将单个数字与模板进行匹配识别.实验结果表明,基于Canny算子边缘检测的模板匹配法识别准确率达93.2%.其识别准确率优于Sobel算子的模板匹配法.

    银行卡识别形态学处理Canny边缘检测模板匹配

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