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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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    一种处理严重不均衡数据的BERT-BiGRU-WCELoss短文本警情分类模型

    刘冬翁海光陈一民
    217-223,229页
    查看更多>>摘要：针对110报警类警情文本数据存在着文本长度极短且样本类别分布严重不均衡的问题，提出一种BERT-BiGRU-WCELoss 警情分类模型。该模型通过中文预训练 BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型抽取文本的语义;使用BiGRU(Bidirectional Gated Recurrent Unit)综合提炼文本的语义特征;通过优化自适应权重损失函数WCELoss(Weight Cross Entropy Loss function)给少数类样本赋予更大的损失权重。实验结果表明:该模型在某市2015年某一自然月的110报警数据集上取得了95。83％的分类准确率，精准率、召回率、F1值和G_mean均高于传统深度学习模型和交叉熵损失训练的模型。

    BERTBiGRU警情分类非均衡数据短文本样本加权

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    基于改进K均值聚类的语音情感识别深度学习方法

    李巧君郭彍
    224-229页
    查看更多>>摘要：针对当前语音情感识别(Speech Emotion Recognition，SER)方法中准确性低和时间复杂度高的问题，提出一种基于改进K均值聚类的语音情感识别深度学习方法。采用改进的K-均值聚类算法从整个音频信号中选取反映情感特征的关键片段;使用短时傅里叶变换将所选序列转化为一个谱图;利用深度残差模型ResNet和深度双向长短时记忆Bi-LSTM网络从空间和时间上学习表征谱图中与情感相关的隐藏特征，基于Softmax分类器获得最终的情感分类。实验结果表明，所提方法比其他识别方法具有明显的优势，在改善情感识别率的同时，降低了模型的处理时间。

    语音情感识别深度双向长短时记忆K-均值聚类短时傅里叶变换

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    基于视觉点线特征自适应融合的VINS定位方法

    周亚洲朱昊宇
    230-235,249页
    查看更多>>摘要：由于Vins-mono算法在弱纹理环境中的定位精度不高，直接引入线特征的PL-Vinsmono算法的实时性能较差，故提出一种基于视觉点线特征自适应融合的VINS定位方法。首先在前端评估点特征质量，然后根据点特征质量判断是否引入线特征，最后在后端构建不同的损失函数进行迭代，提高了算法在弱纹理环境中的定位精度，也提高了在丰富纹理环境中的实时性。实验结果表明:在弱纹理环境下，该算法比Vins-mono算法的平均定位精度提高了16。7％;在丰富纹理环境下，该算法比PL-vinsmono算法的平均耗时减少了41。7％。

    机器视觉机器人视觉定位后端优化实时性精度

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    基于支持向量机的强噪声颗粒物图像识别

    李冬冬赵彦君倪国华
    236-240,338页
    查看更多>>摘要：在观测等离子体中的颗粒物飞行轨迹时，等离子体的辐射光受到颗粒物的散射而产生较强的噪声干扰。针对这种情况，提出一种在强噪声干扰下对颗粒物图像进行识别的算法。利用 自适应滤波器和边缘检测对强噪声颗粒物图像进行预处理之后，进行霍夫圆变换提取颗粒物候选区域，支持向量机分类器以候选区域的灰度对比度和边缘强度为特征进行训练和测试。结果表明基于支持向量机的目标识别算法在强噪声干扰下对颗粒物图像进行识别是可行的，识别的准确率高达95％。

    强噪声颗粒物识别霍夫圆变换支持向量机

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    通道加权下的双判别GAN超分辨率网络

    张港陈东方王晓峰
    241-249页
    查看更多>>摘要：针对现有基于生成对抗网络的单图超分辨率重构方法特征利用率不足，生成图像包含少量无意义噪声的问题，提出一种基于通道注意力机制的双判别生成对抗网络。通过对生成网络中密集残差块进行通道加权，优化网络的特征利用率。同时在对抗网络中对生成图像进行像素域和特征域的双重判别，促使生成网络产生更丰富的结构特征和高频信息。实验结果表明，与现有的SRGAN、ESRGAN两种算法相比，该算法能够重构出感官质量更高的图像。

    图像超分辨率重建生成对抗网络通道注意力特征判别器视觉质量

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    一种多尺度图像融合的冷冻电镜颗粒挑选方法

    何睦钮焱李军
    250-256页
    查看更多>>摘要：当前主流的冷冻电镜颗粒挑选方法往往需要大量人工生成的训练集或者优质颗粒模板，或者颗粒挑选过程极为复杂。为了提高冷冻电镜颗粒挑选的效率，简化颗粒挑选流程，提出一种自动挑选颗粒方法，在图像预处理阶段使用基于Lanczos采样图像融合方法提高图像质量，随后使用基于最大类间方差的图像阈值分割方法分离颗粒与背景，实现颗粒挑选。在EMPAIR公共数据集的实验结果表明，该方法与其他方法相比，具有更高的召回率与精确率。

    冷冻电镜颗粒挑选Lanczos采样图像融合阈值分割

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    基于改进差异算子和Gabor_ELM的SAR图像变化检测算法

    金琴逄博徐欣
    257-264页
    查看更多>>摘要：针对差异图构造单一、抗噪性差及纹理特征不足等问题，提出一种基于改进差异算子和Gabor_ELM的SAR图像变化检测算法。该方法结合改进对数比的高效性和邻域比的鲁棒性，提出一种改进差异算子，再通过对差异图提取Gabor纹理信息结合层次模糊聚类和极限学习机(ELM)来实现Gabor_ELM变化检测算法。实验表明，与FLICM、MRFFCM、ELM及PCANet算法相比，提出的算法能较好地保留变化细节信息且具有较高检测精度。实验数据正确率达到98％以上，Ottawa数据的Kappa系数达到0。94。

    变化检测改进对数比层次模糊聚类极限学习机

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    伪对立学习与差分进化的改进鲸鱼优化算法及图像分割应用

    孙超
    265-272,287页
    查看更多>>摘要：针对多阈值图像分割计算代价高、分割精度差的不足，提出伪对立学习与差分进化的改进鲸鱼优化最大熵多阈值图像分割算法。为了提升传统鲸鱼算法的寻优精度和收敛速率，引入伪对立学习和混沌Tent映射进行种群初始化，提升种群多样性和初始解质量，扩大精英个体对种群进化的引领作用;引入差分进化增强种群全局搜索能力，避免迭代后期陷入局部最优，进而实现改进算法O LDWOA。以最大熵函数评估适应度，利用O LD WOA对图像分割多阈值组合寻优，确定最优阈值。利用经典图像做图像分割实验，在计算效率、峰值信噪比、结构相似度和特征相似度指标上对比，证实该方法分割精度和分割效率优于同类算法。

    图像分割鲸鱼优化算法最大熵差分进化伪对立学习

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    图像去运动物体模糊算法

    刘旭王维东
    273-278,328页
    查看更多>>摘要：该文提出一种去运动物体模糊算法，将模糊图像分成运动模糊层和非运动模糊层，降低非运动物体区域对去模糊的影响，对运动模糊层使用局部线性运动进行建模并估计各图像块的模糊核，最后利用非盲解卷积方法求解清晰图像。实验结果表明在合成图像上相对于其他传统算法，平均峰值信噪比提高12。11 dB，在自然图像上同样获得更好的效果。

    图像处理解卷积去模糊运动物体

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    基于带抑制弧的Petri网描述的嵌入式系统模型组合与性质分析

    夏传良王壮壮郭脉波
    279-287页
    查看更多>>摘要：为了有效满足嵌入式系统的建模需求，提出基于带抑制弧的Petri网描述的嵌入式系统模型(PIRES+网)。当采用PIRES+网对大规模复杂嵌入式系统进行建模时，会遇到"状态空间爆炸"问题，为了有效缓解该问题，提出PIRES+网的两种组合方法;就组合网对活性和有界性的保持问题进行研究，最后以移动终端网络通信系统的建模和分析为例，表明了所提组合方法的有效性。

    Petri网系统建模抑制弧组合活性

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