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软件导刊
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高建平

月刊

1672-7800

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027-87821070

430071

湖北武汉洪山路2号湖北科教大厦D座5楼

软件导刊/Journal SoftWare Guide
查看更多>>《软件导刊》杂志是2002年经国家科技部和国家新闻出版总署批准，由湖北省科技厅主管、湖北省信息学会主办的全国性计算机软件类学术期刊。《软件导刊》杂志以服务计算机软件事业为使命，以“引领软件学科发展方向，响应软件产业发展潮流”为办刊宗旨，积极反映软件学科的新理论、新方法、新技术，把握学科发展趋势，促进学术交流，推动产业发展。
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    面向手写体识别的DCNN抗噪性能研究

    蔡际杰陈德旺张璜
    1-6页
    查看更多>>摘要：深度卷积神经网络(DCNN)是人工智能研究领域前沿方向.DCNN结构复杂、参数非常多、可解释性与鲁棒性不强,对图像数据集的清晰度要求很高,而目前关于DCNN抗噪性能研究还较欠缺.通过给手写体数据集DigitDataset的测试集添加4种不同幅度噪声,深入研究DCNN在手写体识别上的抗噪性能.研究结果表明:①噪声对DCNN性能影响很大,噪声幅度越大,精度下降越快;②指数噪声对精度影响最大,伽马噪声、瑞利噪声次之,高斯白噪声影响最小;③随着噪声参数a和参数b的增大,识别精度大幅度下降.该结果对DCNN的改进和高鲁棒性的深度学习系统(如深度模糊系统等)研究具有一定参考价值.

    深度卷积神经网络抗噪性能手写体识别鲁棒性可解释性

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    基于Tiny-yolov3的行人目标检测研究

    宋祥龙李心慧
    7-11页
    查看更多>>摘要：为了改善传统行人检测算法鲁棒性差、检测精度不高、实时性差、训练环境对硬件依赖性强的缺点,基于Darknet框架,使用Tiny-yolov3目标检测模型,在原有模型基础上,通过强化行人特征、改进算法网络结构,并不断调整学习率、动量、权重衰减系数等超参数,将模型放在混合数据集上进行实验.实验结果表明,基于Ti⁃ny-yolov3的改进行人目标检测模型准确率、召回率、平均交并比和FPS值较高,分别达81.13％、76％、83.76％和62帧/s.基于Tiny-yolov3的改进行人目标检测模型不仅能对实际场景进行更实时的检测,而且有效降低了模型对硬件的依赖,同时也能提高行人目标检测准确度,提升识别效率.

    行人检测深度学习卷积神经网络Tiny-yolov3

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    大规模定制下生产组织智慧决策模型研究

    贾万达彭艳石宝东
    12-15页
    查看更多>>摘要：为了解决多品种、多规格的大规模定制下生产组织调度及插单、退单问题,基于多Agent技术动态调度强化学习模型,采用分布式处理体系,通过控制Agent、任务Agent、算法Agent和调度Agent互换进行信息加工,实现生产流程智能化调度.采用人工神经网络算法与人工蚁群算法的协商策略,引入加工任务奖励规则,解决插单、退单问题,实现排产智能化.实验模拟2台生产机器、8个待加工工件的工作状态.结果表明,模型算法45代左右基本收敛,调度成功率均在95％以上.基于多Agent技术的动态调度强化学习模型不仅能实现大规模定制下生产组织智能调度,而且计算结果准确可靠,可用于实际生产.

    大规模定制多Agent技术系统协商策略智能调度

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    一种德州扑克博弈的决策模型

    李轶彭丽蓉杜松伍帆...
    16-19页
    查看更多>>摘要：为解决传统方法难以处理德州扑克巨大的状态空间,以及强化学习中人工神经网络收敛性差等问题,以强化学习框架为基础,采用AC算法,引入专家先验知识预训练网络参数,以加速收敛.然后通过自博弈的方式让模型开始自我对战,不断更新模型中的神经网络参数,以提高模型的决策准确度.实验数据表明,模型的损失函数值在先验知识的影响下,收敛性得到了提升.在与其它版本智能体的对弈中,最终版本模型每局平均收益都在1个大盲注筹码以上.因此,应用该决策模型可构建具有一定实力的德州扑克智能体.

    非完备信息机器博弈强化学习德州扑克决策模型

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    智能物流下货到人模式的货位分配优化

    徐铨何利力
    20-24页
    查看更多>>摘要：为了求解智能物流环境下货到人模式的智能仓库货位分配问题,首先根据货物出入库频率、货物质量和货位信息,从提货架稳定性、提高出入库效率、相关货物靠近存放角度建立多目标货位分配模型,然后运用权重法将多目标问题求解转为单目标问题求解,最后提出一种基于改进的遗传算法求解数学模型.该算法通过优化种群初始化方式、选择合理的适应度函数、基于精英策略的选择算子、模拟细胞分裂产生下一代等方式改进遗传算法.实验结果表明,相对于传统遗传算法,改进的遗传算法收敛速度提高了约15％,并能得到有效稳定的解.

    遗传算法货位分配智能物流货到人模式

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    基于用户历史序列的点击率预估

    包晓安陈昀张瑞林张娜...
    25-28页
    查看更多>>摘要：点击率(CTR)预估在广告系统中至关重要,决定了广告收益大小.为提高广告点击率预估准确率,提出一种基于用户历史序列的点击率预估模型CANN.通过结合协同过滤和自注意力机制计算用户历史序列和目标物品的相关性,赋予历史序列中的物品不同的权重,并通过卷积神经网络对加权后的历史序列进行特征提取,从而有效利用用户历史序列信息.在MovieLens-1M和UserBehavior两大公共数据集上进行实验,结果证明,相比其它模型,CANN具有更高的AUC和更低的LogLoss.CANN的AUC分别提高0.4％和1.4％,LogLoss分别降低2％和9.7％.

    点击率预估协同过滤自注意力机制卷积神经网络

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    基于深度学习的面部动作检测

    杜虓龙余华平
    29-33页
    查看更多>>摘要：对汽车驾驶员进行疲劳检测,需首先利用面部检测技术对驾驶员的面部动作进行识别,可以使用MTCNN与CNN相结合的深度学习方法完成面部动作检测.先利用MTCNN的3个模块将面部特征与关键点进行提取,再利用CNN对网络进行训练,以准确识别特定的面部动作.利用MTCNN与CNN相结合的方法,模型准确率达99％,并且实时检测的FPS平均在19帧左右.研究表明,使用MTCNN与CNN相结合的深度学习方法,可以及时、准确地对驾驶人进行面部动作识别,为下一步疲劳检测打下良好基础.

    机器学习面部识别神经网络行为检测卷积神经网络

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    一种多头注意力提高神经网络泛化的方法

    陈曦姜黎
    34-38页
    查看更多>>摘要：针对目前许多神经网络模型存在泛化能力较差现象,提出一种多头注意力方法以缓解神经网络泛化问题.该方法利用多头注意力从并行的长短期记忆网络(LSTM)中选择性激活并进行信息交流.在信息交流过程中既保留了普遍性信息,又加强了鲁棒性,从而提高神经网络的泛化能力.在对比传统并行LSTM实验中,该方法在4种数据集的平均测试误差比传统方法约低1.39％.另外与3种相关研究进行对比,该方法在4种数据集的平均测试误差比次优算法约低0.21％,并且在加噪情况下平均测试误差也比次优算法约低0.73％.理论分析和实验证明该方法能够有效提高神经网络泛化能力.

    神经网络多头注意力泛化能力

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    基于多数据源与机器学习的药物副作用预测

    杜瑶
    39-43页
    查看更多>>摘要：药物不良反应是疾病治疗过程中一个非常重要的考虑因素,为了指导医生有效避免或减少药物不良反应,提出一种基于多数据源与机器学习的药物副作用预测方法,将患病前后和用药前后基因的表达量变化情况作为解释变量,利用随机森林算法对药物副作用进行预测,发现使用随机森林算法针对5种副作用的测试结果都优于传统的K近邻算法,其中副作用皮疹的测试准确率达到90.24％,相比K近邻算法提升了31.70％.结果表明,利用基因表达量变化情况这一特征可以很好地预测药物副作用,同时也说明副作用的发生和基因表达量变化情况具有很强的相关性.

    副作用预测基因表达机器学习多数据源

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    两相位信号控制交叉口交通冲突数估计模型

    刘威董洁霜王嘉文刘学刚...
    44-49页
    查看更多>>摘要：为定量分析两相位信号控制交叉口的安全程度,以慢行交通与机动车以及机动车之间的冲突为研究对象,建立交叉口冲突数计算模型.首先,依据概率论、交通流理论推导出绿灯初期和绿灯后期两个时间段的慢行交通与机动车,以及直行与对向左转车辆之间的冲突数计算模型;其次,基于交叉口录像视频采集慢行交通流量、绿灯初期在直行车队前通过的左转车辆数和形成队列的左转车辆数冲突影响因素数据,并运用最小二乘法标定冲突影响系数;最后,以上海市杨浦区4个两相位信号控制交叉口为例,验证模型的有效性.结果表明,在慢行交通与机动车冲突模型中,直行与对向左转车辆冲突数和慢行交通流量对慢行交通及机动车的冲突数有显著影响,决定系数R2为0.89,1h内平均冲突数相对误差为12％;在直行与对向左转车辆冲突模型中,绿灯初期在直行车队前通过的左转车辆数和形成队列的左转车辆数与车辆冲突数相关性较强,决定系数R2分别为0.80、0.88,1h内平均冲突数相对误差为16％.

    智能交通慢行交通安全交通流理论概率论两相位交叉口

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