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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

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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。
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    基于嵌套蚁群算法的机器人拣货作业联合优化

    李雨菲闫莉曾彦萍刘云横...
    64-69页
    查看更多>>摘要：针对物流仓储中心拣货作业过程中系统订单分批和拣货路径分步拣选效率低的问题,提出一种基于嵌套蚁群的订单分批和路径优化的联合拣货策略.首先,建立以最小化总路径为目标的订单分批与拣货路径联合优化模型;然后,考虑双重优化的复杂性,设计一种嵌套蚁群算法对模型进行求解,以订单分批模型为基准不断优化订单分批结果,得出最优分批集合单,其优化集合单再嵌套蚁群算法实现拣货路径优化.为验证该算法对随机订单有效性,抽取某一天17:00-18:00时段内既有货架区货物又有地堆区货物的43个订单算例进行仿真实验,与传统订单分批和拣货路径分步拣选策略相比,基于嵌套蚁群算法的拣货作业联合优化模型的随机订单拣货路径更短、拣货时间更少,经过联合优化后,机器人总拣选距离缩短了170 m.基于嵌套蚁群算法的拣货作业联合优化模型和其求解算法可以有效解决订单分批与拣货路径联合优化问题,为配送中心拣选系统的优化提供依据.

    嵌套蚁群算法订单分批动态拣选联合优化

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    基于改进黏菌算法与Tsallis熵的电力设备红外图像分割

    赵文博向东王玖斌邓岳辉...
    70-75,120页
    查看更多>>摘要：常规方法处理电力设备红外图像分割问题时,求解最优阈值容易出现分割精度差、计算效率低的不足.为此,本文提出基于改进黏菌算法优化Tsallis熵的多阈值红外图像分割方法.利用黏菌算法的启发式搜索机制求解图像分割最优阈值,有效降低算法时间复杂度.在传统黏菌算法中引入Henon混沌映射优化初始种群多样性,设计动态透镜成像对立学习机制提高算法搜索精度.以Tsallis熵评估黏菌个体的适应度改进黏菌算法,迭代搜索图像分割阈值最优解.在常规电力设备红外图像数据集上进行实验,结果表明:与对比模型相比,改进模型具有更低的误分率和更高的峰值信噪比与结构相似度,在处理背景非均匀、噪声较大的红外图像分割上具有性能优势.

    黏菌算法红外图像分割图像熵Henon混沌透镜成像

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    基于改进U-Net多特征融合的血管分割

    符灵利邱宇张新晨
    76-82页
    查看更多>>摘要：由于血管结构分布不均,粗细程度不一致,血管边界对比度较差等一些问题导致图像分割效果不佳,无法满足实际临床辅助的需求.为了解决细小血管在分割时出现断裂,小血管和低对比度血管分割效果差问题,本文在U-Net基础上,首先,在下采样过程中加入CA模块;其次,针对原模型对特征融合不充分的问题,在模型中引入Res2NetBlock模块;最后,在模型底层加入级联空洞卷积模块,来增强模型的感受野,使网络具有更多的空间尺度的信息,且能够加强上下文特征感知能力,使分割任务有着更好的性能.通过在DRIVE、CHASEDB1及自制Dataset100数据集上实验显示,准确率分别为96.90%,97.83%和94.24%;AUC分别为98.84%,98.98%,97.41%.与U-Net等主流方法进行对比实验表明,灵敏度、准确率等指标均有所提升,表明了本文的血管分割方法具备捕获复杂特征的能力,具有更高的优越性.

    眼底数据扩充血管分割改进U-Net注意力机制特征融合分割算法

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    基于形变残差和级联编码的胰腺分割模型

    朱纷何立风孙爽张梦颖...
    83-88页
    查看更多>>摘要：为解决深度卷积神经网络进行胰腺分割时存在的胰腺形状位置变化大、噪声干扰、部分小目标等问题,提出一种结合可形变收缩残差块(Deformable Shrinkage Residual Block,DSRB)与级联编码模块(Cascading Encoding Module,CEM)的胰腺分割模型DC U-net.该模型利用2个可形变卷积、注意力机制以及残差结构设计了DSRB,通过可形变卷积来解决胰腺形状位置变化大的问题,使用软阈值化来减少噪声干扰;采用CEM来进行特征融合,对编码特征进行复用以降低编解码阶段的特征差异度,加强对小目标特征的学习.在NIH公开数据集上的实验结果表明,本文模型DC U-net的平均Dice相似系数(Dice Similarity Coefficient,DSC)达到 87.26%,平均交并比(Intersection Over Union,IOU)达到77.98%,分割精度优于对比模型.

    图像分割胰腺分割可形变收缩残差块级联编码模块特征融合

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    小样本下基于改进度量学习的轨面状态识别

    于惠钧彭慈兵刘建华张锦圣...
    89-94,102页
    查看更多>>摘要：为解决小样本下轨面状态识别过程中存在的关键特征信息提取不充分、区分度信息易丢失的问题,提出一种基于改进度量学习的轨面状态识别方法.该方法在特征提取网络部分引入金字塔拆分注意力机制,实现特征图空间信息多尺度提取、跨维度通道注意力与空间注意力特征交互,以解决轨面状态样本少导致的关键特征信息提取不充分的问题.利用深度局部拼接符对查询集与各类支撑集特征图进行局部特征两两拼接,代替传统度量学习的全局特征拼接,筛选背景等干扰信息,较大程度地保留有显著区分度的特征信息.在自建小样本轨面状态数据集上进行性能验证,并与常规小样本学习方法进行对比实验,实验结果表明,本文方法能够有效识别轨面状态,识别准确率、精度、召回率、F1值分别达到97.96%、98.61%、98.07%、98.34%,相比于性能较好的小样本学习方法DN4网络,各项指标分别提升了5.75个百分点、5.83个百分点、5.95个百分点、5.89个百分点.

    轨面状态识别小样本度量学习金字塔拆分注意力深度局部拼接

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    面向智慧养老的边缘计算卸载方法

    李爽叶宁徐康王甦...
    95-102页
    查看更多>>摘要：针对边缘计算环境下任务卸载过程中,老年人健康数据任务的动态到达性和信道条件的不确定性,引发的平均时延和能耗的优化问题,本文提出一种基于李雅普诺夫优化与深度强化学习结合的在线任务计算卸载优化算法.一个多用户移动边缘计算网络中的用户任务数据随机到达,应用李雅普诺夫优化方法对任务卸载过程中的队列长度进行约束和建模,深度强化学习方法利用模型信息将输入环境参数转化为学习最优的二进制卸载动作的过程,之后对卸载动作进行准确评价,通过仿真实验证明了该组合算法优于其他深度强化学习算法,并且在优化任务卸载所用能耗的同时合理约束队列长度,有效降低了数据队列长度的积压.

    智慧养老李雅普诺夫优化深度强化学习边缘计算卸载移动边缘计算

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    一种基于聚合与关联智能合约的电子证照访问控制方法

    朱克玄佳兴薛文昊
    103-108页
    查看更多>>摘要：随着"互联网+政务服务"深入推进,电子证照应用进入了快速建设期.在电子证照管理中,不同的业务需由专门的单位来完成,在传递过程中需要确认参与者的身份并且不能对外泄露.针对电子证照管理的业务特点,本文提出一种基于区块链的可信身份电子证照管理系统与访问控制方法.该方法基于模糊测度,采用多属性聚合算子,通过对用户属性进行聚类评价,从而对用户权限进行访问控制,建立用户权限校验证书和基于使用场景的证照加密,实现电子证照管理在区块链环境下的用户身份可信任、证照防篡改和隐私防泄漏.

    区块链可信身份访问控制电子证照模糊测度

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    基于改进XGBoost模型的网络入侵检测研究

    苏凯旋
    109-114页
    查看更多>>摘要：为了提升传统的网络入侵检测模型的检测准确性和实用性,本文提出一种基于改进梯度提升树(XGBoost)模型的网络入侵检测方法.首先,采用随机森林算法预计关键特征点,在数据的预处理阶段有效地选取了重要性权重最高的特征并构建特征集合;其次,利用卡单方程改进了XGBoost模型的预测方法;最后,在XGBoost优化算法中引入代价敏感函数来提升算法对小样本数据的检测率,应用网格法调参减少模型复杂性.实验结果表明,与其它人工智能算法对比,所提出的模型在具有更高检验精度的情况下降低了50%以上等待时间,并且在噪音环境下具有较强的可扩展性和自适应性,并结合其他模型设置参数消融实验,实验结果表明树深对模型性能影响最大.

    入侵检测特征选择随机森林XGBoost代价敏感函数

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    基于多元组匹配损失的司法论辩理解方法

    张可艾中良刘忠麟顾平莉...
    115-120页
    查看更多>>摘要：司法论辩理解是论辩挖掘任务在司法领域的具体应用,旨在从诉辩双方观点中挖掘存在交互的观点对.司法领域论辩挖掘任务存在数据样本少、句子长度长、领域专业性强等问题,现有的司法论辩理解模型多基于文本分类思想,构建的模型文本语义表示能力差.为进一步提高论辩交互观点对的识别准确率,提出一种基于多元组匹配损失函数(Multi-plet Loss)的司法论辩理解模型,该模型基于文本匹配的思想,将诉称观点与辩称观点分别进行语义相似性匹配,通过优化交互观点对的匹配度实现论辩交互观点对的挖掘.为提升模型对于论辩交互观点对的匹配度,提出多元组匹配损失函数,通过减小论辩交互观点对的语义距离,加大非交互观点的语义距离,使观点间的语义距离能更好地反应其交互性,采用司法领域预训练模型作为文本语义识别模型,进一步提高了文本的语义表达能力.采用CAIL2022论辩理解赛道数据进行测试,实验结果表明基于多元组匹配损失函数的司法论辩理解模型相较于采用分类思想的模型,准确率能够提高2.04个百分点,达到85.19%,提高了司法论辩理解任务精度.

    多元组匹配损失司法领域预训练模型司法论辩理解论辩挖掘文本分类自然语言处理深度学习

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    基于中心节点的无人机集群通信架构设计及验证

    陈肜心卫童浩刘杰胡珍珍...
    121-126页
    查看更多>>摘要：传统无人机集群通信架构受地面基站的限制影响,抗干扰能力较弱,同时通信方式不灵活也使其自主协同能力较差.为了应对在动态不确定性环境下执行任务的能力,摆脱地面基站对无人机集群的限制,提出一种基于中心节点控制的无人机集群通信架构模式.该通信架构模式总体为一种多级分层结构,基于中心节点负责集群成员调度和任务发布的特性,避免了传统GSC模式远距离发布指令带来的集群分布式决策能力较弱的问题.采用图形化模型检测工具ISPIN对上述通信架构的可靠性进行了验证.验证结果表明,该通信架构采用动态调整布局,提高了通信性能,降低了对地面基站的依赖,整体提高了无人机集群协同作战的抗干扰能力及协同执行效率.

    无人机自组织网络无人机集群作战通信架构模式模型检测

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