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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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    基于改进ISODATA聚类的Wi-Fi室内定位算法

    曹祥红童硕杜薇
    141-147页
    查看更多>>摘要：为解决传统聚类算法在Wi-Fi室内定位中易陷入局部最优影响定位精度的问题，提出一种改进迭代自组织数据分析聚类Wi-Fi室内定位算法。离线阶段通过计算指纹数据库中各点欧氏距离标准差，优化初始参数阈值，动态选择聚类中心，减少定位误差;在线阶段将自适应加权K近邻与聚类算法结合，避免固定K值对定位结果影响，有效提高定位精度;将改进算法用于工程实例进行验证。结果表明，提出的算法在定位精度1 m范围内时概率为63。33％，定位精度2 m范围内时概率为90。00％，验证了该算法的有效性。

    室内定位迭代自组织数据分析指纹数据库自适应加权K近邻

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    基于认知行为模型的启发加速深度Q网络

    李嘉祥陈浩黄健张中杰...
    148-155页
    查看更多>>摘要：由于状态-动作空间的扩大或奖励回报稀疏，强化学习智能体在复杂环境下从零开始学习最优策略将更为困难。由此提出基于智能体认知行为模型的启发加速深度Q网络，将符号化的规则表示融入学习网络，动态引导智能体策略学习，解决有效加速智能体学习的问题。该算法将启发知识建模为基于BDI(Belief-Desire-Inten-tion)的认知行为模型，用于产生认知行为知识引导智能体策略学习，设计启发策略网络在线引导智能体的动作选择。GYM典型环境与星际争霸2环境下实验表明，该算法可以根据环境变化动态提取有效的认知行为知识，并借助启发策略网络加速智能体策略收敛。

    强化学习认知行为模型启发加速深度Q网络

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    深层图注意力对抗变分自动编码器

    翁自强张维玉孙旭
    156-165页
    查看更多>>摘要：现有的图自动编码器忽视了图邻居节点的差异和图潜在的数据分布。为了提高图自动编码器嵌入能力，提出图注意力对抗变分自动编码器(AAVGA-d)，该方法将注意力引入编码器，并在嵌入训练中使用对抗机制。图注意力编码器实现了对邻居节点权重的自适应分配，对抗正则化使编码器生成的嵌入向量分布接近数据的真实分布。为了加深图注意力层数，设计一种针对注意力网络的随机边删除技术(RDEdge)，减少了层数过深引起的过平滑信息丢失。实验结果表明，AAVGA-d的图嵌入能力与 目前流行的图 自动编码器相比具有竞争优势。

    图注意力过平滑自动编码器对抗

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    基于改进卷积神经网络的小目标检测算法

    张明余志强
    166-174页
    查看更多>>摘要：对于在检测时存在小尺度检测目标漏检、不精确等问题，提出一种改进的YOLO v4算法模型(F-YOLO v4)。利用改进的K均值聚类算法对数据集进行聚类，使得锚点框的大小更适用于目标检测;采用深度卷积和逐点卷积相结合的方法对通道内和通道间的卷积进行分离，从而改善了原有的残差块;采用通道注意力机制对骨干网络进行改进的同时在PANet网络中添加RFB模块，增强特征提取能力，从而提高了对小目标的检测效果。实验结果表明，F-YOLO v4算法在KITTI数据集上平均精度均值达到了93。67％，与原算法对比提高了1。52百分点，并且比较目前其他主流网络有着较高的精确度。

    改进的YOLOv4算法深度可分离卷积注意力机制RFB模块小目标检测

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    基于深层动态特征双流网络的高效行为识别算法

    高庆吉徐达罗其俊邢志伟...
    175-181,189页
    查看更多>>摘要：为了更高效地获得视频中的行为信息，提出一种结合时域卷积与双流卷积网络的人体行为识别算法。利用多层时域卷积从视频获取动态信息，得到二维的深层动态特征;构建双流卷积网络并采用深层动态特征代替光流特征作为运动信息流的输入;加权融合双流结果，获得对行为的判定。在公开数据集UCF101、HMDB51与NTU-RGBD-6 0测试，最高准确率为94。2％、70。9％与89。1％(跨对象实验)。当与经典算法ECO(E fficient Convo-lutional Network)和TSM(Temporal Shift Module)准确率相近时，平均并行速度分别提高2。1倍和3。6倍。所研究算法提高了计算效率，更具有实用性。

    计算机视觉行为识别双流卷积网络三维卷积

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    基于小样本学习和多尺度残差网络的特纳综合征预测研究

    刘璐
    182-189页
    查看更多>>摘要：为了提高特纳综合征(Turner Syndrome，TS)的诊断效率，提出一种基于小样本学习和多尺度残差网络的TS预测模型。对TS人脸图像进行预处理获取人脸主要区域，提出具有多级注意力机制的多尺度残差模块，其中，多尺度残差模块以集成多尺寸卷积核的残差结构实现，多级注意力机制用来学习特征通道关系和不同卷积核的重要性，利用该模块构建多尺度残差网络。使用小样本学习进行模型训练。实验结果表明，该模型能够提升TS的诊断准确率。

    特纳综合征注意力机制残差网络小样本学习

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    基于自然标注的跨平台虚拟账号关联方法研究

    季铎敬少杰彭如香孔华锋...
    190-194页
    查看更多>>摘要：随着大数据时代的到来，跨平台虚拟账号的关联成为网络监管领域亟待解决的问题。该文以微博、微信等用户文本数据为研究对象，通过对数据的抽样和人工标注，开展开放式社交平台中跨平台账号自然标注行为的量化分析，并由此提出基于用户 自然标注的跨平台虚拟账号的关联方法。该方法针对自然标注特点，构建基于上下字词特征的虚拟账号识别的模型，并利用二分类的深度学习模型进行昵称和用户的同一认证，最终实现对跨平台虚拟账号的识别，识别准确率达到85％以上。

    虚拟账号自然标注账号关联

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    改进型MobileNetV3轻量级人脸活体检测算法

    李俣彤宋伟南新元
    195-200页
    查看更多>>摘要：为了解决人脸识别系统中的欺诈攻击问题，以及目前基于深度学习的活体检测方法大多以大型卷积网络作为主干网络，导致模型结构复杂、计算量大等问题，提出一种改进型MobileNetV3的轻量级人脸活体检测算法。对MobileNetV3中利用全局平均池化计算通道注意力权重和使用双非线性全连接层存在的不足进行讨论，提出新的注意力机制EFCANet，并利用EFCANet网络对MobileNetV3轻量级卷积神经网络进行改进。实验结果表明，改进后轻量型活体检测算法，在检测精度、网络模型大小、损失值和等错误率等方面有着不错的表现。

    活体检测深度学习注意力机制轻量级网络

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    基于深度学习的结直肠腺体自动分割算法研究

    杨佐鹏丁秋阳丁偕王瑜...
    201-206,264页
    查看更多>>摘要：为实现腺体自动化分割，减轻病理学医生的工作量，帮助医生做出更加准确的临床决策，提出一种基于注意力机制和可变形卷积的适合腺体分割的深度神经网络模型(Adaptive-Gland-Segmentation-Net，AGS-Net)。该模型使用分组卷积和注意力机制使模型具有更强的表征能力，增加可变形卷积层以适应不同分化程度的腺体形状。在GlaS数据集上，加入染色标准化预处理的AGS-Net在检测结果、分割性能和形状相似性等三方面与竞争方法相比，具有很大的优势。

    结直肠癌腺体语义分割染色标准化注意力机制可变形卷积

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    一种使用CGAN的人脸图像重构下年龄估计算法

    杜一平李香林张彩琴
    207-216页
    查看更多>>摘要：提出一种基于条件生成对抗网络(Conditional Generative Adversarial Nets，CGAN)的人脸图像重构下年龄估计方法。对输入的低分辨人脸图像进行重构，再采用不同的深度学习方法进行年龄估计。实验结果证明了提出方法在图像重构与年龄估计两方面的有效性。此外，还对该方法的鲁棒性与时间复杂度进行分析。

    年龄估计图像重构鲁棒性时间复杂度

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