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期刊信息/Journal information
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

jgsdd@163.com

0791-86490996

330002

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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    数据同步技术在气象大数据云平台对外服务中的应用

    邱玲宋智吕爽杨雪...
    76-81页
    查看更多>>摘要：目前,气象大数据云平台仅服务于气象内网用户,为进一步拓展平台的对外服务能力,满足气象行业用户对海量气象数据存储与共享应用需求,基于分布式存储和数据服务接口等方面关键技术,在单向网络安全隔离区(Demilitarized Zone,DMZ)设计一套安全、高效的气象大数据存储和服务体系.针对结构化气象数据,研究设计一种优化的基于数据库Binlog的数据同步方法;针对非结构化气象数据,研究设计一种优化的基于数据库Binlog+ETL机制相结合的数据同步方法,实现气象内网大数据云平台和DMZ区数据环境间的海量气象数据实时秒级同步.本文方法解决了气象数据对行业用户服务数据量少、共享服务能力差、安全性低等问题.应用实践表明,该数据同步技术延时在秒级以内且数据一致性良好,确保了气象大数据云平台对外服务的实时性和准确性.

    数据同步BinlogETL气象大数据DMZ区

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    基于改进布谷鸟算法的PCB板焊接路径优化

    王倩黄淼陶莉莉
    82-86,92页
    查看更多>>摘要：针对印制电路板焊接过程中路径规划问题,提出一种改进的布谷鸟算法.在经典布谷鸟算法中添加2opt邻域搜索策略,在原算法搜索产生新解后,对新解进行2opt邻域搜索操作,通过搜索判断附近是否有更好的解进行替换,以此提升算法的局部搜索能力和求解精度.为了验证改进算法的有效性,针对孔数量及孔分布复杂度不同的3种PCB板进行仿真实验,并将经典布谷鸟算法、参考文献[28]算法以及本文改进的算法进行优化效果对比,实验结果表明,本文的改进算法在3种PCB板中不仅优化路径距离最短,而且求解精度也最高,收敛速度也得到了提升;当孔数量增多和孔分布复杂度提高时,本文改进算法相比于其他2种算法在路径优化效果方面体现出更大的优势.综上所述,本文改进的布谷鸟算法在优化PCB板焊接路径方面具有一定效果,具有搜索能力强、求解精度高、收敛速度较快的优点.

    印制电路板路径规划布谷鸟算法2opt邻域搜索

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    基于改进SCNN网络的车道线检测算法

    武丽张征浩葛彩成俞俊...
    87-92页
    查看更多>>摘要：车道线检测是车道保持系统、车道偏离告警系统的实现前提.为了进一步提升检测的精度,本文将深度学习与车道线检测结合提出一种融合改进的SCNN车道线识别算法.该方法以改进的SCNN网络为基础,引入PSA注意力模块,并将其与VGG(Visual Geometry Group)网络相结合提出融合上下文信息的车道线识别网络VGG-K,帮助每层中行和列像素之间进行消息传递,增强其对连续变换目标的识别能力,然后利用二次曲线模型拟合得到最终的车道线检测结果.将改进的模型在CULane数据集上进行测试,结果表明:该方法在正常场景下的综合评价指标F1数值达到92.1,恶劣场景下的数值达到75.3,与其他模型对比可知,本文算法检测能力显著提升,对于多种复杂状况下的车道线具有更好的识别效果.

    车道线检测深度学习目标识别特征提取

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    基于贝叶斯攻击图的RFID系统安全博弈分析模型

    马荟平李鹏胡素君
    93-99页
    查看更多>>摘要：针对RFID系统缺乏综合有效的风险管理与安全评估的问题,为了实现对RFID系统安全风险的有效分析以及对目标RFID系统整体风险状况的评估,本文提出一种基于贝叶斯攻击图的RFID系统安全博弈分析方法.在贝叶斯攻击图模型的基础上结合博弈思想对RFID系统的风险状况进行分析,将攻击者入侵系统的过程抽象为攻防双方的博弈模型.首先依据目标系统的相关信息确定攻防策略,并且通过对攻击者和防御者策略收益的计算,构建相应的攻防博弈矩阵,然后得出其纳什均衡状态,确定各参与者的最优策略,最后计算双方的期望收益,确定目标RFID系统的安全状态:若是攻击者期望收益大于防御者期望收益,则系统处于风险状态,反之系统则处于安全状态.实验结果表明,本文提出的博弈模型可以良好地实现对目标RFID系统的安全状况分析.

    RFID贝叶斯攻击图安全博弈分析

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    基于CDKF-RBFPID的激光器恒流源控制器

    武军凯茅正冲
    100-105,111页
    查看更多>>摘要：激光器的稳定工作需要一个输出电流精度高和稳定的恒流源控制系统.针对激光器恒流源系统在噪声环境下输出精度差且使用PID算法参数难整定的问题,提出一种基于中心差分卡尔曼滤波(Center Differential Kalman Filter,CDKF)与改进的径向基函数(Radial Basis Function,RBF)神经网络自适应PID控制相结合的算法CDKF-RBFPID.通过CDKF更新恒流源系统的状态、协方差,从而滤除系统中的状态噪声和测量噪声.利用强化学习Actor-Critic框架调整RBF-PID参数,实现自适应参数调整.对恒流源系统输出电流和激光器输出功率进行对比实验,结果表明:CDKF-RBFPID算法能够有效降低噪声对系统的影响,恒流源输出电流精度以及激光器输出功率稳定性进一步提升,其中响应时间缩短了58.3%,稳态误差降低了71.4%,输出电流控制精度达到1%.

    恒流源PID控制中心差分卡尔曼滤波RBF神经网络Actor-Critic

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    基于DEFA-LSSAR的水利工程边坡力学参数预测模型

    曹宁严心娥徐根祺许又文...
    106-111页
    查看更多>>摘要：为了解决现有水利工程边坡力学参数预测模型准确率偏低的问题,利用最小二乘支持向量机LSSAR对水利工程边坡力学参数(弹性模量E)进行预测,结合改进的萤火虫算法对模型进行优化,提出一种基于DEFA-LSSAR的水利工程边坡力学参数预测模型.将本文所提模型分别与樽海鞘群算法、果蝇算法和哈里斯鹰优化算法优化的LSSAR模型进行对比.分析结果表明,所提出的模型预测准确率最高,达94%以上,且具有最小的适应度值,验证了所提模型的有效性和正确性.

    水利工程边坡稳定性最小二乘支持向量机萤火虫算法参数预测

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    基于自适应旋转学习和危机意识策略的海洋捕食者算法

    洪广杰蔡茂国詹楷杰欧基发...
    112-119页
    查看更多>>摘要：针对海洋捕食者算法(Marine Predators Algorithm,MPA)收敛速度慢、求解精度低以及容易陷入局部最优等缺点,提出一种基于自适应旋转学习和危机意识策略的海洋捕食者算法(ARCMPA).首先,针对MPA算法收敛速度慢、收敛精度低的问题,引入危机意识策略,提高算法探索解空间能力,加强算法前期开发能力不足,加快前期算法收敛速度,改善算法解的质量.其次,引入自适应旋转学习机制,使整个种群的位置分布更加均匀,有效增强算法在迭代时种群的多样性,避免算法在前期加快收敛速度后陷入局部最优.通过2种策略的引入,有效增强算法的整体性能.本文选取10个基准测试函数,并与其他元启发式算法进行比较.实验结果表明,以上改进有助于提高算法整体性能.

    元启发式海洋捕食者自适应旋转学习危机意识策略

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    基于YOLOv5改进算法的海洋水下垃圾检测方法

    庞梅汪珙詹泳黄哲法...
    120-126页
    查看更多>>摘要：针对水下图像采集存在的光线不足、低分辨率、物体识别不清和小目标较多等局限性导致现有的目标检测算法效果不佳的问题,提出一种基于YOLOv5改进的水下垃圾目标检测算法,以达到更快速更准确地检测和清除海洋水下塑料垃圾的目标.所提算法使用限制对比度自适应直方图均衡化CLAHE预处理方法来增强数据特征,降低特征提取的难度,提高检测精度;引入无参注意力机制SimAM和更换轻量级卷积方法GSConv,在增强网络提取能力的同时减少模型计算量;同时增加多尺度特征融合检测,解决水下垃圾碎屑小目标定位困难的问题.基于自建的真实水下环境垃圾数据集MarineTrash对改进的算法进行充分实验,结果表明,改进的方法具有良好的表现,其中精度提高了4.3个百分点,mAP提高了3.5个百分点,GFLOPs降低了0.3,模型权重仅为13.9 MB,比基线降低了0.6 MB.基于YOLOv5改进的水下垃圾检测算法的研究对于在自主式水下机器人(AUVs)中部署安装探测器,以实现对海洋水下垃圾的检测和自动清除,维护海洋生态系统提供了充分的技术支撑.

    目标检测水下垃圾多尺度特征融合YOLOv5GSConvSimAM

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    征稿启事

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