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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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    基于改进RRT算法的移动机器人路径规划方法

    赵文龙Abdou Yahouza M.Sani
    1733-1738页
    查看更多>>摘要：针对RRT(快速随机搜索树)算法在复杂环境下规划效率低,且规划的路径不平滑的问题,提出一种改进的RRT算法.首先引入一种全新的目标偏向采样策略,在均匀采样得到的随机点与目标点的连线上随机取一个点作为新的随机点进行树的扩展.其次对冗余路径节点进行剪枝处理,将路径起始节点与后续节点连线与障碍物进行碰撞检测,滤除无效的弯折路径.最后采用多项式插值的方法,依据节点的边界条件进一步对路径进行曲率平滑处理.通过仿真实验验证,论文算法不仅极大地提升了原算法的规划效率,而且在很大程度上优化了路径.

    移动机器人路径规划RRT算法偏向目标的采样多项式路径

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    区域人口密度差异下的医疗服务质量竞争研究

    何嘉敏郑茜郑倩倩
    1739-1745,1786页
    查看更多>>摘要：中国各区域间人口规模存在明显的差异,更好的医疗服务质量与更丰富的医疗资源集中在大城市.在人口规模差异、医疗资源分布不均的状况下,存在竞争时,影响患者、医院和医保部门决策的因素值得研究.针对人口密度存在差异的情况,构建由两家医院组成的A la salop模型,使用博弈的方法进行研究.研究表明,为了实现社会福利最优,当由政府指定患者接受医疗服务的医院时,政府会根据医院边际成本的差距程度进行分配.边际成本的差距越大,医保部门越倾向于把患者集中安排到一家医院接受服务.当医院可以对自身的医疗服务质量进行决策,且患者可以自由选择医院时,影响医院和患者决策的主要因素有医院的服务质量和成本差距.

    医疗服务质量Hotelling模型人口密度竞争博弈

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    基于BiGRU的数据通信加解密模型的研究

    张仕忠彭艳兵
    1746-1750页
    查看更多>>摘要：密码学在通信过程中的作用关键就是对数据的加解密,利用神经网络来实现数据通信的加解密是一个新的研究方向,即神经网络也能够学会用密码学中的知识来对神经网络之间的通信信息进行加解密保护.因此,论文提出了一个以BiGRU为核心的数据通信加解密模型,由神经网络组成端到端的数据通信结构,然后通过神经网络去学习通信过程中数据的加密和解密.在对称密钥加密实验方案下,模型能够保证端到端的数据通信正常,且在抗窃听能力方面比基于卷积神经网络的数据通信模型有更好的表现效果.

    密码学神经网络数据通信加解密

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    基于时间序列的微博谣言检测

    韩连金潘伟民张海军
    1751-1754,1765页
    查看更多>>摘要：微博的低门槛造就了谣言产生的低成本,致使微博成为谣言信息的温床.因此,快速有效地检测谣言对微博至关重要.论文提出基于时间序列的微博谣言检测方法.为了提高谣言事件检测的性能,针对时间序列划分方法进行研究,提出基于聚类的微博事件划分方法,根据微博在时间上的聚合程度构建时间序列.同时基于GRU网络构建事件分类模型,自动学习特征用于谣言检测.实验结果表明,检测准确率达到96.7％,验证了该方法在谣言检测问题上的有效性.

    谣言检测时间序列聚类GRU

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    知识图谱中图结构特征信息学习算法优化

    佘学兵李祥明帮铭
    1755-1759页
    查看更多>>摘要：知识图谱采用三元组进行知识表示非常高效,但嵌入到推荐模型中,用户与物品的交互信息、物品的相似度信息被独立建模,忽略了高维的关联特征和长依赖关系,从而导致特征信息提取不充分、推荐效果不佳.为此,提出一种图结构特征信息学习的优化算法.该算法能充分结合知识图谱在推荐中的优势、RNN中的时序特征获取到用户、物品的更深层次的关联特征信息.将模型应用于真实数据集,与现有的基准模型进行对比,实验结果表明该方法能获得更为精准的个性化推荐.

    图结构知识图谱关联特征个性化推荐

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    一种基于主题划分及TF-IDF的文本摘要提取方法

    朱小虎周艳平姜涛陈显利...
    1760-1765页
    查看更多>>摘要：文本摘要提取作为自然语言处理领域的一项重要任务,是解决信息过载和冗余的有效方法.论文提出了一种基于主题划分及TF-IDF(词频-逆文本频率指数)的文本摘要提取方法,该方法首先将文本段落进行主题划分,其次使用TF-IDF算法对不同主题的文本抽取中心句,最后将各个主题的中心句按顺序合并成文本摘要.将论文提出的文本摘要提取方法分别在知网论文数据集和DUC公共数据集上进行了仿真实验,并和传统方法进行相比分析,实验结果表明,论文提出的方法能有效地提高文本摘要提取的准确性,并且有更好的适应性.

    文本摘要主题划分TF-IDF中心句提取

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    融合self_attention的词级交互文本分类模型研究

    吴思怡吴陈
    1766-1770页
    查看更多>>摘要：当今是个数据化的时代,人们所接触到的信息是呈爆炸式增长的.而文本是最常见以及最常用的信息载体,它不仅分布广泛而且能够容纳的数据量是非常庞大的.在已有的分类模型中,与传统的文本分类模型相比较,深度神经网络模型在文本分类中取得了不错的效果.深度神经网络模型尽管意义很重大,但是却没有考虑到细粒度(单词和类之间的匹配信号)分类线索,因为它们的分类主要依赖于文本级表示.因此,论文采用一种融合self_attention的词级交互文本分类模型,将词级交互匹配数合并到文本分类中.结果表明该分类模型有效地提高了分类的准确性.

    深度神经网络文本分类self_attention词级交互细粒度

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    基于深度学习网络的语音情感识别方法研究

    董炳辰汤鲲
    1771-1775页
    查看更多>>摘要：针对现有以CNN(Convolutional Neural Networks,卷积神经网络)为深度学习网络特征提取基础的语音情绪识别方法准确率较低的问题,将注意力机制(Attention)和双向GRU(Bi-directional Gated Recurrent Unit,BiGRU,门控循环单元)引入深度学习网络,以提升模型整体的准确率.模型将现阶段在语音领域特征能力效果较好的语音信号梅尔频率倒谱系数(Mel Frequency Cepstrum Coefficient,MFCC)作为深度学习网络的输入,通过结合了注意力机制和BiGRU的CNN网络,在CASIA中文语音数据集上相较于传统CNN及一般GRU模型准确率方面均有提升,证明了双向GRU在语音情感识别领域对准确率提高的积极作用.

    语音情感识别深度学习梅尔频率倒谱系数CNNBiGRU

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    基于图像分割和对抗训练的去雾算法

    谢勇贾惠珍王同罕雷初聪...
    1776-1781,1857页
    查看更多>>摘要：由于气候变化或者空气污染,不可避免地产生含雾图像.为了解决这一问题,论文提出了一种基于图像分割和对抗训练的去雾算法,在训练时,其首先将一张清晰图和一张雾图作为输入,随机进行线性或者非线性图像融合,得到一张含雾的混合图.其次,引入一个分离器将之再次分离成新的清晰图和雾图,利用两张原图和分离之后的两张分离图,利用交叉计算误差作为损失函数,对分离器进行训练优化,充分学习雾图特征.再者,引入一个鉴别器,对分离器处理完之后的图进行鉴别,鉴别混合图分离与否.在训练整个过程中,保证最小化分离器误差的同时,实现鉴别器鉴别率的最大化.在去雾时运用训练得到的模型,对雾图通过图像分割,从而达到去雾的目的.实验表明,在主观视觉效果和客观指标上,论文算法处于现存算法的前列,而且时间复杂度较低,实用性更强.

    去雾图像分割图像融合分离器鉴别器

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    基于DTW的手势识别算法

    佟喜峰樊鑫
    1782-1786页
    查看更多>>摘要：针对大多数手势识别算法对于形状变化较大的手势鲁棒性不强的现状,提出了一种基于DTW(Dynamic Time Warping)的手势识别算法.论文采用ASL手势数据集作为实验数据,通过图像预处理得到手势的轮廓,再对手势轮廓中心点到轮廓点的距离和轮廓曲率等特征进行提取,最后利用DTW算法寻找规整路径的方法进行识别.实验结果表明,利用DTW算法进行手势识别具有较高的准确率和鲁棒性,识别一幅图像中的手势平均时间小于0.1s,适合于实时手势识别.

    DTW算法手势识别ASL数据集

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