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期刊信息/Journal information
计算机应用与软件
上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心
计算机应用与软件

上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心

朱三元

月刊

1000-386X

cas@sict.stc.sh.cn

021-62520070-505/112，62524515

200040

上海市愚园路546号

计算机应用与软件/Journal Computer Applications and SoftwareCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊面向从事计算机应用软件技术开发的科研人员、高等院校师生、科技管理专业人员等。主要报道计算机在各个领域中的应用技术成果。内容翔实，富有创新性、科学性、实用性，是一本颇具参考价值的刊物。
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    无人机航拍视频码率控制算法优化

    刘子函安军社魏本杰
    134-140,146页
    查看更多>>摘要：高效率视频编码(HEVC)在实际应用中很难满足无人机航拍领域的需求。针对此问题，提出一种基于缓冲区状态及视频显著性的码率控制算法。对预处理后的帧进行颜色、纹理特征提取，并采用log-Gabor滤波器对其进行特征滤波，得到当前帧的显著图;计算每帧和每个最小单元(CTU)的显著性权重;以帧的显著性权重和缓冲区状态指导帧层比特分配，以CTU的显著性权重指导CTU层比特分配。实验结果表明，提出的算法可以在缓冲区维持在一个平稳状态的前提下，提高0。61 dB视频显著区域的峰值信噪比，更适用于无人机航拍的场景。

    高效率视频编码无人机航拍缓冲区状态视频显著性码率控制比特分配

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    基于补偿标准差的DQN风险调控交易策略

    符甲鑫刘磊
    141-146页
    查看更多>>摘要：针对传统交易策略无法在复杂的市场条件下取得稳定收益的问题，提出基于补偿标准差的DQN风险调控交易策略。通过融合历史行情和技术指标数据，采用卷积神经网络提取数据特征，判断交易信号，并利用累积补偿标准差计算具有风险调控作用的奖励函数，有效地提升策略的自适应能力。该策略对沪深300指数2015年至2019年进行交易实验，在2019年测试阶段，策略年收益达到16。13％，胜率为54。62％，夏普比率为15。91％。

    智能体DQN累计补偿定量交易期货市场

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    基于动作发现与边界预测的时序动作定位

    陈乐聪李平曹佳晨
    147-155,181页
    查看更多>>摘要：时序动作定位指寻找视频中不同动作实例的开始与结束时间，即时序边界。现有强化学习方法存在重复搜索视频相同内容以及帧级别输入造成语义信息不足的问题，为此提出基于动作发现与边界预测的时序动作定位方法。将动作发现看作强化学习问题，训练视频被重编码为含多个视频单元的序列作为环境(Environ-ment)，含记忆模块的智能体(Agent)与具有动作实例移除机制的环境进行交互，进而学会观察视频单元跳过背景而找到动作实例所在单元;将边界预测转化为回归问题，边界预测网络根据智能体发现的视频单元预测对应动作实例的时序边界。实验结果表明，该方法在THUMOS-14上的mAP@0。5相比最新强化学习方法提高6。6％，证实了该方法的优越性能。

    时序动作定位动作发现边界预测智能体强化学习

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    基于注意力机制和CNN的多标签文本分类模型

    杨春霞吴佳君瞿涛姚思诚...
    156-162页
    查看更多>>摘要：针对目前多标签文本分类模型存在无法充分提取文本语义与标签的相互关系，提出一种基于注意力机制和卷积神经网络(CNN)的多标签文本分类模型。通过多头注意力机制和CNN对文本进行建模表示，充分挖掘文本全局和局部的语义特征;结合标签与文本信息进行交互注意力计算，捕捉结合文本内容后标签间的相互关系;使用一种自适应融合策略进一步提取两者语义信息。实验结果表明，该模型相比于其他主流模型能有效提升多标签文本分类效果。

    多标签文本分类注意力机制卷积神经网络文本表示

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    基于多视角匹配的中文问答对自动生成框架

    尹文峰黄莉顾进广
    163-168页
    查看更多>>摘要：针对目前问答对生成方法中问题与答案不完全匹配的问题，提出一种基于神经网络自动从中文生成问答对的方法。使用命名实体识别和规则的方法从文本中抽取关键词，确定问题的主题;使用多视角匹配的神经网络模型从文本中生成问题，避免对手工模板强依赖;使用阅读理解模型根据问题生成置信度更高的答案。实验结果分析表明，生成问题的质量高于基于模板的方法，并且能够过滤80％的不匹配问答对。

    中文问题生成神经网络

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    基于Transformer的短时交通流时空预测

    杨国亮习浩龚家仁温钧林...
    169-173,225页
    查看更多>>摘要：现有的交通流预测模型未能全面获取路网的空间依赖，忽略了周期性对交通流量的影响，且缺乏对全局时间依赖的建模能力。针对以上问题，提出一种结合Transformer的动态扩散卷积门控循环单元预测模型。该模型利用动态扩散卷积网络和门控循环单元对交通流的近期、日周期和周周期三个时间进行时空建模;使用Transformer层获取全局时间依赖关系;将各组件输出进行加权融合，生成预测结果。实验结果表明，该方法相较基准模型能有效降低预测误差，准确预测交通演化态势。

    短时交通流预测扩散卷积门控循环单元Transformer

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    注意力机制和多元损失改进的行人重识别模型

    柯健宇王晓峰
    174-181页
    查看更多>>摘要：行人重识别(Pedestrian Re-identification，Re-ID)侧重在跨域摄像机照片中判断特定行人，目前的行人重识别算法大多研究使得特征提取能力增强的方法，出现了各种不同的模型，但其都存在模型复杂度较高或识别能力弱等问题。针对这些问题，将BagTricks这一简洁的Re-ID基准模型与通道注意机制相结合，提高了模型对显著特征的提取能力，同时加入了环形损失Circle loss，改进了损失函数。实验结果表明，在主流图片行人重识别Market1501数据集上，所提模型达到了 95。6％的rank-1准确率和88。5％的mAP精度，在DukeMTMC数据集和CUHK03数据集中，rank-1则分别达到了 89。1％和76。7％。该方法提高了模型精度，且易于实现，取得了有竞争力的性能，优于大部分现有方法。

    行人重识别深度神经网络注意力机制多元损失函数

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    联合图随机游走和跳跃连接的动态超图神经网络

    牛雪琼农丽萍梁海王俊义...
    182-187页
    查看更多>>摘要：针对传统超图神经网络难以提取节点直接邻域外关联度高的节点特征，导致全局特征信息不完整的问题，对动态超图神经网络(DHGNN)进行改进，提出联合图随机游走和跳跃连接的动态超图神经网络(RWS-DHGNN)，用于非欧几里得数据的分类。该网络在DHGNN的基础上，引入了图随机游走，从而有效地获取直接邻域外关联度高的节点特征。同时，引入残差网络的思想在超图的顶点卷积处增加跳跃连接构成残差结构。所提网络模型充分发挥图结构和超图结构的优势。在Cora数据集的标准分割和随机分割上将所提网络与GCN、HGNN、GAT和DHGNN进行对比实验，实验结果表明，该模型可以有效提高分类准确率。

    超图神经网络随机游走跳跃连接节点分类

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    基于生成对抗网络的文本转图像研究

    李校林高雨薇付国庆
    188-193,219页
    查看更多>>摘要：近几年，生成对抗网络(Generative Adversarial Network，GAN)在文本转图像中已经取得了显著成果，但是当生成复杂图像时，一些重要的细粒度信息常常会丢失，包括图像边缘模糊、局部纹理不清晰等问题。为了解决上述问题，在堆叠式生成对抗网络(Stack GAN)基础上，该文提出一种基于深度注意力的堆叠式生成对抗网络模型(Deep Attention Stack GAN，DAS-GAN)，模型第一个阶段生成图像的基本轮廓和颜色，第二个阶段部分外观和颜色的补充和校正，最后一个阶段细化图像的纹理细节。通过在CUB数据集上实验的初始得分发现，DAS-GAN相比StackGAN++和AttnGAN分别提高了 0。296和0。078，从而证明了该模型的有效性。

    生成对抗网络深度学习文本转图像深度注意力DAS-GAN

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    基于特征点配准的真伪卷烟商标纸鉴别

    冯伟华王锐宗国浩赵志成...
    194-201页
    查看更多>>摘要：为提高真伪卷烟商标纸鉴别的准确性和效率，降低鉴别的经验要求和主观性，提出一种基于特征点配准的真伪卷烟商标纸鉴别方法。使用一致的标准扫描采集卷烟样品图像，基于尺度不变特征转换算法提取图像特征点，通过特征匹配和基于单应性变换的图像配准获取判别预测变量。采用逻辑回归、梯度提升分类决策树算法构建二元分类模型对图像样本进行训练和评估。在64个卷烟规格、2 918个样本数据集上进行实验，该方法准确率高于95％。通过对比实验验证了该方法的稳定性和有效性。

    卷烟商标纸真伪鉴别特征点图像配准模型算法机器学习

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