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计算机与现代化
江西省计算机学会 江西省计算技术研究所
计算机与现代化

江西省计算机学会 江西省计算技术研究所

刘波平

月刊

1006-2475

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南昌市井冈山大道1416号

计算机与现代化/Journal Computer and ModernizationCSTPCD
查看更多>>《计算机与现代化》杂志成为“中国科技核心期刊”、“中国科技论文统计源期刊”！《计算机与现代化》系《中国学术期刊综合评价数据库来源期刊》；《中国学术期刊(光盘版)》、《中国期刊网》、《中国数字化期刊群》、《中国核心期刊(遴选)数据库》全文引用期刊。其特点是：时效性强，密切跟踪计算机科技发展动态，以最快的速度精选刊登计算机专业的新理论、新技术及其在各领域应用成果的论文。既有相当的学术水平，又有实际指导意义。编辑管理规范，系《CAJ-CD规范》执行优秀奖期刊。 设有栏目：系统分析与设计、软件工程、网络与通信、控制技术、计算机辅助设计、中文信息技术、人工智能、信息系统与ERP、信息安全技术、电子商务、图像处理、应用与实践等。 《计算机与现代化》于1985年创刊，多年来得到广大读者和作者的厚爱和支持，在此表示衷心的感谢，欢迎订阅投稿。
正式出版
收录年代

    基于矩阵恢复的OFDM信道估计方法

    张晶晶黄学军
    1-4,10页
    查看更多>>摘要：正交频分复用(Orthogonal Frequency Division Multiplexing,OFDM)中至关重要的一项技术是信道估计,本文提出一种基于矩阵恢复的OFDM信道估计方法,将连续多个OFDM信号的频域信道构造成一个信道矩阵,由于这个信道矩阵是低秩的,所以可以将信道估计问题转换为信道矩阵的加权截断核范数最小化问题,并使用改进的奇异值阈值(Singular Value Thresholding,SVT)算法对信道矩阵进行恢复.仿真结果表明,本文提出的方法和传统信道估计算法相比,使用相同导频数可以获得更高的估计精度,在获得相同估计精度时,消耗导频数更少.与基于压缩感知的信道估计方法相比,本文方法消耗相同数量的导频,但可直接获得高精度的OFDM信道的频域估计.

    正交频分复用信道估计矩阵恢复奇异值阈值算法

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    基于改进YOLOX的输电线路故障检测算法

    吴恒锋侯兴松王华珂
    5-10页
    查看更多>>摘要：电力系统是国民生活的重要基础,对输电线故障进行智能检测具有重大的社会和经济价值.针对输电线故障检测场景缺少公开数据集,同时存在多个尺度目标时检测效果差、高IoU检测框难以获取等问题,本文提出一种基于YOLOX的输电线故障检测算法.本文通过采集和仿真建立输电线故障检测数据集,然后在YOLOX特征融合机制的基础上,提出基于空洞卷积的自适应多尺度特征融合方法,实现多尺度特征的更有效利用,最后提出一种新的损失函数,可以有效提高网络对高IoU检测框的优化能力并解决样本不平衡问题,显著提高检测精度.实验结果表明,在本文的数据集中,本文所提的算法在保证实时性的同时,mAP50:95依然能达到67.48%,超过了EfficientDet、YOLOV5等经典算法.

    故障检测YOLOX自适应多尺度融合多项式IoU损失

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    基于改进蜉蝣优化算法的机器人磁定位方法

    张源超杨贵志薛广姚瀚晨...
    11-15,21页
    查看更多>>摘要：针对现有物流机器人自主导航停车充电方案在远距离时停车定位精度差,造成自动回充模式下移动机器人无法对准充电桩的难题,提出一种基于改进蜉蝣优化算法(MA-LM)的物流机器人停车定位方法.本文方法将多个磁传感器阵列的磁钉定位数据融合,提高物流机器人停车定位的定位精度和定向精度.为了量化评估磁钉定位的提升效果,本文方法使用9个磁传感器组成的传感器阵列和两轮差速移动机器人在充电桩场景测试.相较于遗传优化算法和粒子群优化算法,本文提出的MA-LM算法的定位精度具有优势,在停车定位环节使用MA-LM算法的物流机器人达到定位精度±1.65 mm和定向精度0.9°.

    物流机器人蜉蝣优化算法磁钉导航停车定位充电桩导航

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    多尺度特征融合的版面分析方法

    乔佳徐琨胡佩蓉
    16-21页
    查看更多>>摘要：针对当前文档版面元素分析中存在的列表和文本错分,表格内小尺度文本难以识别以及空间特征保留效果差等问题,本文基于自底向上的思想,提出一种基于SegNet网络的多特征融合版面分析方法.本文方法在SegNet中引入MSCAN-SE模块,针对表格中的小尺度元素识别率低的问题,利用注意力机制MSCAN-SE中的条状特征来提升模型多尺度特征的提取能力,使得网络能够保留更多尺度的特征信息;针对列表元素和文本元素特征过于相似的问题,通过注意力机制MSCAN-SE中的空洞卷积以及通道注意力分支来扩大网络在特征提取过程的感受野.本文方法与经典的语义分割网络通过实验进行性能比较,结果表明:本文方法在版面分析的测试集上的像素准确率为97.9%,平均交并比为91.7%,平均交并比较U-Net语义分割模型、FCN语义分割模型、DeepLabV3+语义分割模型和SegNet语义分割模型分别提高了7.6%、2.4%、2.6%和1.5%.

    版面分析多尺度注意力语义分割通道注意力

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    基于边中心网络特征提取的癫痫脑电分类研究

    刘力霈杨晓利李振伟
    22-26页
    查看更多>>摘要：癫痫病是最常见的神经系统疾病之一,准确检测癫痫发作对治疗至关重要.为了提高对癫痫脑电信号的自动识别和诊断的准确性,本文设计一种以边为中心构建复杂网络的特征提取方法.该方法首先计算时间序列的Z-score并通过点积运算构造连边时间序列,然后计算Pearson相关系数构造连边矩阵,最后通过网络分析获取特征参数,并选取SVM、K-NN和LR这3种分类器进行对比分类研究.实验结果表明,基于边中心网络特征提取的分类方法取得了较好的效果.其中,LR对癫痫非发作期和发作期的分类效果最佳,准确率达到99.30%.研究结果表明,该方法可有效提取特征信息,为癫痫的临床预警提供新思路.

    癫痫分类复杂网络特征提取连边矩阵

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    基于图神经网络的多层银企网络融合研究

    李珊王林娜高丁佳宣海波...
    27-32页
    查看更多>>摘要：针对金融行业内潜在系统性风险难以精准识别问题,基于直接系统性风险传染渠道的借贷数据以及间接渠道的互联网文本信息,构建多层银企网络,并利用图卷积神经网络(GCN)设计多层银企网络融合模型,根据融合网络量化评估29家银行和75家房地产机构的不同渠道系统性风险传染过程.实验结果表明,在多层金融网络融合任务上,本文融合模型的准确率达到0.8559,优于对比模型.融合网络分析表明,多层网络共同冲击下的银企系统性风险传染能力明显大于单一或者2层网络的系统性风险,且基于间接渠道的企业间网络系统性风险更明显.金融审慎监管应该更多关注文本数据、深度学习等技术对于整合庞大金融资源的能力和有效提高风险监测预警的能力.

    多层网络融合系统性风险传染图卷积神经网络文本分析

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    基于AFSPSO-ν-SVM的山洪灾害预测方法研究

    曹宁徐根祺张雯许又文...
    33-37,45页
    查看更多>>摘要：随着科学技术的发展,人类在山区的工程活动越来越频繁,这加剧了山洪灾害的发生频率.准确及时预测出山洪灾害发生的可能性,对于保证工程安全、降低经济损失、提高人员安全防范能力具有重要意义.将人工智能算法应用于山洪灾害预测成为当下研究者们关注的焦点.为了解决当下山洪诱发因素敏感性差异导致的预测精度不足、小样本数据引起的模型拟合效果欠优以及非线性模型参数不易确定等问题,将主成分分析与ν支持向量机相结合对山洪发生进行预测,通过人工鱼群算法扩大粒子群算法中粒子的搜索范围和速度,并利用改进粒子群算法对支持向量机参数进行寻优,建立AFSPSO-ν-SVM山洪灾害概率预测模型.通过实验对比了本文模型与BL模型、ν-SVM模型、PSO-ν-SVM模型的性能,结果表明,本文模型误差最小且速度最快.本文研究为山洪预报预警领域研究提供了一种新的思路.

    人工鱼群算法粒子群算法支持向量机山洪灾害预测模型

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    基于元路径和注意力机制特征融合的知识概念推荐

    刘雨萌訾玲玲丛鑫
    38-45页
    查看更多>>摘要：在课程推荐方面的研究领域中绝大多数研究都是针对课程或视频进行推荐,极少有研究关注到对特定知识概念的兴趣或需求.现有的工作主要集中在同构图上,普遍存在用户-项目关系稀疏性的问题.为缓解稀疏性问题,充分利用MOOC数据集拥有的具有多元实体及富含语义信息的上下文关系的特点,本文提出一种结合图卷积神经网路的基于元路径和注意力机制特征融合的知识概念推荐算法(MAFRec).首先,提取各实体的内容特征和实体间的上下文特征,将其建模为异构信息网络并提取元路径,将元路径对应的邻接矩阵输入到图卷积神经网络中,并在融合了元路径特征向量和用户、概念潜在特征向量的双层网络结构的注意力机制的指导下学习用户和概念实体的表示,最终将用户和概念实体的表示合并到一个扩展的矩阵分解框架中,以预测每个用户的概念兴趣得分.在MOOCCube数据集上的实验结果表明,该算法较BPR、FISM、NAIS、Metapath2vec和MOOCIR算法在命中率、归一化折损累计增益和平均倒数排名指标上均为最优,在一定程度上提高了推荐过程的预测精度和可解释性,并缓解了用户-概念稀疏性的问题.

    概念推荐矩阵分解注意力机制元路径异构信息网络

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    基于标签传播的轨迹兴趣点挖掘及隐私保护

    袁红伟常利军郝家欢樊娜...
    46-54页
    查看更多>>摘要：随着全球定位系统和移动数据采集设备的普及,产生了大量的轨迹数据,挖掘轨迹数据中潜在信息具有重要的现实意义,但在挖掘过程中存在着隐私信息泄露的危险.因此,本文提出一种基于标签传播的轨迹兴趣点挖掘及数据隐私保护机制,该机制将原始轨迹数据集进行预处理之后,进行基于密度的初次聚类,再运用改进的标签传播算法进行再次聚类,此算法在挖掘过程融入轨迹数据的多维度信息,提高了数据的利用率和兴趣点的精确度.同时,该机制融入一种基于改进的指数机制的差分隐私保护算法,此算法可以有效地保护用户的隐私信息不被泄露.对比实验结果表明,本文提出的方法与现有方法相比,具有更好的性能优势,同时有效地解决了用户隐私信息泄露的问题.

    数据挖掘兴趣点轨迹聚类差分隐私

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    基于代价敏感卷积神经网络的加密流量分类

    钟海龙何月顺何璘琳陈杰...
    55-60页
    查看更多>>摘要：针对加密流量分类中由于不平衡数据导致的分类偏差和少数类识别率低的问题,提出一种基于代价敏感卷积神经网络的加密流量分类方法.鉴于传统卷积神经网络在处理不平衡数据时容易偏向多数类,该方法引入动态权重调整策略,使其在每次迭代中根据代价敏感层的反馈来重新评估并自适应调整每个样本的权重.当少数类样本被模型误分类时,其权重会增加,促使模型在后续训练中更加关注它们.随着训练的进行,这种动态权重调整策略持续驱使模型改进并提高对少数类样本的识别能力,从而有效地应对类别不平衡问题.为了避免过拟合,该方法还采纳早停策略,当验证集性能连续下滑时及时终止训练.实验结果表明,本文所提出的网络模型在处理类别不平衡的加密流量分类问题上具有显著的优势,准确率和F1值均达到0.97以上.本文研究为加密流量分类提供了一种更为有效且适应于类别不平衡问题的解决方案,为网络安全领域的研究与应用提供了有益的探索.

    卷积神经网络代价敏感学习加密流量分类类不平衡损失函数

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