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计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心
计算机应用研究

四川省电子计算机应用研究中心

刘营

月刊

1001-3695

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028-85249567

610041

成都市成科西路3号

计算机应用研究/Journal Application Research of ComputersCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊创刊于1981年，以其新颖性、技术性、实用性、工具性、知识性于一身，设置众多栏目，信息量极大，反映并涵盖了当今国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势，是一份极具收藏价值的技术刊物。本刊读者对象为从事计算机应用、开发、研究的科技人员，大中专院校师生，各企事业单位技术人员，计算机业余爱好者及相关管理、情报工作者订阅、收藏。本刊现为中国计算机学会会刊，中国科技论文统计源核心期刊，全国中文核心期刊，中国科学引文数据库来源期刊， 中国学术期刊综合评价数据库来源期刊，并为多个检索数据库收录，在国内科技期刊评比中多次荣获优秀科技期刊奖。
正式出版
收录年代

    基于上下文感知的方面类别情感分类

    王晶晶姜明张旻
    1770-1774页
    查看更多>>摘要：由于一个评论往往会涉及多种方面类别及情感倾向,而传统注意力机制难以区分方面词和情感词的对应关系,从而影响评论同时存在多种方面类别时的情感极性分析.为了解决上述问题,提出了一种基于上下文感知的方面类别情感分类模型(MA-DSA).该模型通过重构方面向量捕获句子中更多样且有效的语义特征,并将其融入上下文向量,然后将上下文向量通过DiSA模块进一步捕捉句子内部情感特征,确定方面词与情感词的关系,进而对指定方面类别进行情感分类.在SemEval的三个数据集上的实验结果表明,MA-DSA模型在Restaurant-2014数据集上的三个指标值均优于基准模型,证明了该模型的有效性.

    自然语言处理方面类别情感分类上下文信息语义特征多维注意力机制

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    短文本分类模型的优化及应用

    雷明珠邵新慧
    1775-1779页
    查看更多>>摘要：不同于长文本,短文本信息量缺乏,在研究中通常难以获得丰富的语义特征并且难以提取完整的句法特征,因此短文本分类模型的分类效果有待提升.针对这个问题进行了研究,基于ResLCNN模型进行改进,引入神经主题模型,并融合多个神经网络输出特征进行分类.首先,通过神经主题模型提取主题来丰富短文本的信息;其次,将主题信息储存在记忆网络中,并与序列信息进行融合,丰富文本的表示;最后,将其输入具有残差结构的卷积神经网络以及双向GRU中,提取局部以及全局的语义特征,在特征融合之后进行分类.该模型在Google网页搜索公开数据集中取得了较高的准确率和F1值,表明了改进模型在短文本分类任务中的有效性.

    短文本神经主题模型特征融合

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    基于防退化策略的多通道闭环BiLSTM在文本分类中的应用研究

    孙中宇龚红仿狄俊珂
    1780-1784页
    查看更多>>摘要：双向长短时记忆(BiLSTM)及其变体能够处理可变长度序列,由于文本的复杂语义信息和文本数据嵌入维度的高维性,BiLSTM表现出低层次网络学习能力较弱,通过叠加网络层学习高层次的特征表示,容易出现网络退化问题.为解决这些问题,提出一种闭环BiLSTM模块用于丰富每一层网络结构隐状态的语义信息表示,同时采用残差连接和增强稀疏表示策略来优化模块,稀疏化隐状态特征向量减缓网络退化问题;最后利用加权融合的多通道词嵌入,将语义信息和情感信息在低维张量下实现融合来丰富输入层的文本表示.对情感分类和问题分类的数据集进行了实验验证,实验表明,提出模型在捕捉文本的情感信息表达上具有出色的性能,具有较好的分类精度和鲁棒性.

    文本分类闭环BiLSTM优化策略多通道词嵌入

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    基于多粒度联合孤立森林的机器人实时异常监控方法

    于振中洪辉武徐斌江瀚澄...
    1785-1789页
    查看更多>>摘要：针对机器人实时异常监控问题,提出了基于多粒度联合孤立森林的实时异常监控方法.该方法对机器人的历史数据进行多粒度参数重组得到一系列具有不同参数组合的数据集,每一个数据集都可以训练一个孤立森林,最终产生了一个孤立森林集合.多个孤立森林联合投票策略是使用一个异常数据集对各个森林进行测试,求出异常数据集在每个孤立森林上的平均异常分数,并由此确定每个孤立森林在联合孤立森林模型总体决策中的话语权.以机器人的碰撞异常作为监控对象对该方法进行评价,监控准确率达99.8％,且报警平均延迟仅为26.72 ms,说明该方法能够有效地实现机器人实时异常监控.

    孤立森林机器人异常监测多粒度联合

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    3元n立方体网络的t/k可诊断度研究

    殷文梁家荣
    1790-1793页
    查看更多>>摘要：可诊断度是评估多处理器系统可靠性的一个关键指标.t/k诊断策略通过允许至多k个无故障处理器被误诊为故障处理器,从而极大提高了系统的可诊断度.与t可诊断度和t1/t1可诊断度相比,t/k可诊断度可以更好地反映实际系统的故障模式.3元n立方是一种性质优良并且应用广泛的网络拓扑,在许多分布式多处理器的构建中被用做底层网络.根据一些引理以及确定系统为t/k可诊断的充分条件,研究得出当n≥3及0≤k≤n,3元n立方是tk,n/k-可诊断的,其中tk,n=2(k+1)n-(k+1)(k+2).这个结果显示,在选择恰当的k值时,3元n立方的t/k可诊断度tk,n远大于其t可诊断度2n和t1/t1可诊断度4n-3.

    可诊断度多处理器系统t/k可诊断度3元n立方

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    遥感视频实时云检测的FPGA高效实现方法

    闫小盼夏玉立赵军锁张玉凤...
    1794-1799页
    查看更多>>摘要：针对目前遥感图像云检测算法及算法运行所需硬件平台复杂度高,无法进行在轨实时检测的问题,提出了一种基于FPGA的面向卫星在轨实时运行的遥感视频云检测方法.首先根据不同的遥感视频输入格式对其自适应降采样处理;其次对顺序流入的图像自适应阈值分割,然后对分割后的图像进行聚类获取云区域,进而提取每一块云区域的特征向量;最后计算整幅图像的云覆盖率和可用度,以此判断是否将图像下传.实验结果表明,在60 MHz的时钟下,且Camera Link接口每个时钟周期同时输入两个像素时,822×1096大小的遥感视频云检测速度可达132 fps,相对于传统的嵌入式双核CPU,速度提升了6～7倍.该方法可实现卫星在轨实时云检测,极大地缓解了有限的星地数传带宽和巨大的遥感数据量之间的矛盾,大幅提升遥感卫星系统应用效能,具有很强的实用价值.

    实时云检测FPGA云覆盖率图像可用度

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    面向室内退化环境的多传感器建图方法

    胡丹丹于沛然岳凤发
    1800-1803,1808页
    查看更多>>摘要：在室内同时定位与建图(SLAM)的实际应用中,对称单一结构环境易造成激光SLAM错误建图,低质量光照或低纹理环境易造成视觉SLAM失效.针对上述室内退化环境,提出一种将激光、视觉、惯性测量单元(IMU)进行紧耦合的LVI-SLAM方法.在该方法前端,设计视觉评价环节对视觉信息置信度进行自适应调整;在该方法后端,进行位姿图优化以及多传感器回环抑制累积误差.视觉评价实验、单走廊实验以及大场景建图实验的结果证明了该方法的鲁棒性和精确性.在面积为1050 m2的复杂室内环境下,采用该方法建图误差为0.9％.

    同时定位与建图多传感器融合图优化室内自主导航机器人

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    基于力觉引导的机械臂自适应开门旋拧方法

    蒋元陈刘宏伟刘满禄张俊俊...
    1804-1808页
    查看更多>>摘要：针对核应急环境中,环境模型未知、人工开门危险性较大的问题,提出了一种基于力觉引导的机械臂自适应开门旋拧方法.该方法通过机械臂末端的六维力传感器获得力和力矩信息,将实际力或力矩与期望力或力矩之间的差值作为深度确定性策略梯度算法的状态输入,同时输出动作;利用机械臂末端所受两个方向力的函数关系,设置基础奖励函数,通过机械臂的期望运动方向,设置引导性奖励函数,使机械臂自动适应力与力矩的变化,完成旋拧门把手任务.仿真数据结果表明,在有引导性奖励的情况下,基于力觉引导的机械臂自适应旋拧方法能够在更短的时间内达到收敛,完成机械臂旋拧门把手的任务.

    深度强化学习力觉引导自适应方法奖励函数

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    基于深度学习的PM2.5浓度长期预测

    黄伟建李丹阳黄远
    1809-1814页
    查看更多>>摘要：为提高PM2.5长期预测精度,以空气污染物与气象因素作为影响因子,提出一种基于深度学习的TSMN(time series memory network)预测模型.该模型由两个组件构成,本地记忆组件利用外部记忆方式提高模型长程记忆能力,并与多站点空间关系建模的邻域组件协同从时空角度完成PM2.5长期预测.通过使用不同评价指标将TSMN模型与多种模型进行对比,其中与性能较优的CNN-LSTM模型相比,该模型的RMSE、MAE分别下降5.2％、5.7％,R2提升7.5％.实验结果表明TSMN模型能够有效提高PM2.5浓度的长期预测精度.

    PM2.5浓度预测深度学习门控循环单元时间序列预测

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    ORESP:基于有序回归的软件缺陷严重程度预测方法

    贾焱鑫陈翔葛骅杨光...
    1815-1818页
    查看更多>>摘要：为提高软件缺陷严重程度的预测性能,通过充分考虑软件缺陷严重程度标签间的次序性,提出一种基于有序回归的软件缺陷严重程度预测方法ORESP.该方法首先使用基于Spearman的特征选择方法来识别并移除数据集内的冗余特征,随后使用基于比例优势模型的神经网络来构建预测模型.通过与五种经典分类方法的比较,所提的ORESP方法在四种不同类型的度量下均可取得更高的预测性能,其中基于平均0-1误差(MZE)评测指标,预测模型性能最大可提升10.3％;基于平均绝对误差(MAE)评测指标,预测模型性能最大可提升12.3％.除此之外,发现使用基于Spearman的特征选择方法可以有效提升ORESP方法的预测性能.

    软件质量保障缺陷严重程度预测有序回归特征选择分类

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