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软件导刊
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高建平

月刊

1672-7800

softwaerguide@163.com

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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    融合深度学习模型的时序网络重要节点识别方法研究

    黄娟郭强刘建国
    1-5页
    查看更多>>摘要：针对传统网络重要节点识别方法中数据获取成本高、数量和来源等具有局限性等问题,提出一种融合深度学习模型的时序网络重要节点识别方法.基于Workspace数据集,首先根据相关性系数选取合适的特征组合作为模型输入,构建基于深度学习的节点排序模型,再将其与传统基于层间相似度方法得到的节点排序共同作为输入,通过构建线性模型加权得到最终的节点重要性排名.通过对比序列间的肯德尔相关系数,证明相比单一使用基于层间相似度的方法,通过融合深度学习模型得到节点重要性排名,Kendall'sτ系数平均值能提升到52.01％,其不仅可更准确地挖掘出时序网络中的重要节点,而且能够有效改善传统层间相似度方法在时序网络序列中后期识别准确率大幅下降的问题.

    时序网络深度学习层间相似性模型融合

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    钢箱梁喷砂除锈并联机器人喷枪轨迹智能优化

    高仕琳高国琴方志明
    6-11页
    查看更多>>摘要：研究一种钢箱梁喷砂除锈并联机器人喷枪轨迹的智能优化方法.首先,针对并联机器人喷砂除锈作业建立表面粗糙度预测模型,基于该模型设定能保证表面粗糙度符合工艺要求的约束条件,建立以喷砂除锈效率为优化目标的喷枪轨迹参数优化模型,以完成各片面喷枪轨迹的优化;然后,采用遗传蚁群算法对各片面喷枪轨迹进行组合优化;最后,通过仿真实验验证该方法的有效性.通过建立表面粗糙度预测模型能有效解决目前钢箱梁表面粗糙度难以实时检测的问题,通过智能优化获得的喷枪轨迹既能保证表面粗糙度符合工艺要求,又能提高喷砂除锈效率.

    表面粗糙度预测模型喷砂除锈并联机器人轨迹参数优化组合优化

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    小波变换低频信息与Xception网络的静态手势识别

    王学慧赵跃鹏王嘉炜李振...
    12-19页
    查看更多>>摘要：轮廓对于提高手势识别的准确率与缩短响应时间具有重要作用.经过小波变换得到的低频信息能准确反映手势轮廓.Xception卷积神经网络能减少模型参数并获得更高的分类准确率.因此,提出一种小波变换低频信息与Xception网络的静态手势识别方法.首先,将原始ASL的8000张手势图像经二维小波变换批量处理后得到低频、水平高频、垂直高频和对角线高频共4种图像,然后将低频图像作为Xception的输入进行手势识别,并设计了原始、水平高频、垂直高频和对角线高频4种图像的对比实验.实验结果表明,Xception能对低频信息与原始信息进行有效的特征学习,低频图像内存是原始图像的2/13,运行时间是原始图像的88.5％,但低频图像的准确率只比原始图像低0.2％.该方法大大减少了训练图像所需的存储容量并提高了运行速度.最后比较Xception与VGG16、VGG19、ResNet和ResNetV2常用的手势识别网络,表明Xception在较短时间内能取得更好的识别效果.

    手势识别Xception网络小波变换卷积神经网络

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    基于ABiLSTM与XGBoost组合模型的交通时间预测

    宋瑞蓉路树华王斌君仝鑫...
    20-28页
    查看更多>>摘要：为了提高交通时间预测准确度,建立一种基于ABiLSTM与XGBoost的组合模型.首先,在BiLSTM模型上添加注意力机制,使模型能够对不同时间步赋予不同权重的关注,实验证明添加了注意力机制的ABiLSTM模型相较于BiLSTM模型具有更好的预测能力;其次,使用遗传算法和hyperopt对XGBoost中的参数进行调节,选用表现最好的参数作为组合模型的组成部分;最后,使用误差倒排法和最小绝对值法将ABiLSTM模型与经过调参之后的XGBoost模型进行组合.实验证明,使用了最小绝对值法的组合模型相较于任何单一模型均表现出更好的预测效果.

    交通时间双向长短期记忆网络注意力机制极端梯度提升树遗传算法

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    基于作息时空特征优化神经网络的出租车乘客候车时长预测

    雷永琪李娜陈智军何渡...
    29-37页
    查看更多>>摘要：候车时长是出租车乘客选择乘车点的重要判断依据,对实现人工智能趋势下的智慧交通具有重要意义.针对出租车乘客候车时间长、打车难等问题,提出一种利用作息时空特征优化神经网络的候车时间预测模型.该模型将出租车轨迹、城市兴趣点和时间作息片段等多源数据映射至50m*50m的精细地理网格中,以网格为单位,利用作息时空特征优化的神经网络对出租车行驶时空规律进行训练建模,从而预测在一定时空约束条件下空驶出租车的乘客候车时长.实验结果表明,精细的网格粒度和作息时空特征能帮助神经网络模型学习到更精确的运载规律知识,提高候车时长预测准确率.该方法为城市居民的智慧出行提供了科学合理的决策参考.

    时空大数据时空特征神经网络城市计算多源数据

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    人工智能促进常态化疫情防控的实践逻辑与实施路径

    季凯张志华赵波
    38-43页
    查看更多>>摘要：新冠肺炎疫情发生以来,人工智能在疫情防控中发挥了重要作用.当前疫情防控进入常态化阶段,我国面临统筹推进疫情防控和经济社会发展工作两手抓两不误的双重要求.人工智能具有的工具属性和产业属性与常态化疫情防控的双重要求相呼应,二者面向疫情防控的实践逻辑表现为驱动风险科学识别、精准评估、专业评价和高效管理,而面向经济社会发展的产业属性优势表现为驱动智能产业化和产业智能化.因此,应从战略层面重视人工智能作用,从制度层面引领统一标准和规范管理,从产业层面优化产业结构和布局,从应用层面发挥精准助力作用,提升人工智能在常态化疫情防控中的应用成效.

    人工智能公共卫生安全风险治理数字经济

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    滚动轴承故障的卷积神经网络诊断研究

    王丹金光灿邱志邢彦锋...
    44-48页
    查看更多>>摘要：随着大数据时代的到来与人工智能的发展,故障诊断也朝着智能化方向发展.针对滚动轴承的故障诊断,提出基于短时倒频谱变换与卷积神经网络的故障诊断方法.首先,对实验采集到的滚动轴承原始信号进行短时倒频谱变换,得到二维的倒频谱,按照故障尺寸划分为不同标签的训练集和测试集,且每组数据集包含3种转速;然后,采用正交实验选取卷积神经网络最优训练参数,建立卷积神经网络模型对训练集进行训练;最后,利用训练好的卷积神经网络对测试集进行测试.结果表明,短时倒频谱变换作为卷积神经网络的输入,能够保留原始信号特征信息并预提取故障特征;基于短时倒频谱变化的卷积神经网络对轴承故障的测试准确率在一种转速和多种转速混合情况下,均可达到100％.

    滚动轴承故障诊断短时倒频谱变换卷积神经网络

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    基于GMM的说话人识别系统研究及其MATLAB实现

    何建军
    49-57页
    查看更多>>摘要：为在嵌入式平台上实现说话人识别,分析研究说话人语音信号预处理、特征提取及GMM模型基本原理,并应用MATLAB实现基于GMM模型的说话人识别系统.基于TIMIT语料库,通过调整GMM阶数和语音时长,对系统性能进行验证分析.实验结果表明:①随着GMM模型阶数的增加,识别率随之提升,但计算量也急剧增加,当阶数达到16附近时,识别率则不再提升,反而出现了降低的趋势;②增加训练样本时长可从总体上提升识别率,但达到一定程度后便很难再继续提升.该结果对于在嵌入式平台上实现说话人识别具有较高参考价值.

    说话人识别语音识别美尔频率倒谱系数高斯混合模型MATLAB

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    Siamese-ELECTRA网络结合对抗训练的FAQ问答模型研究

    王仲林王卫民朱乐俊
    58-64页
    查看更多>>摘要：FAQ问答系统可基于用户提出的问题在标准问题集合中自动检索出一条或多条最相似的问题,并以该问题的标准答案作为解答.针对传统基于向量空间模型的方法只能表征文本浅层语义变化,以及BERT模型句对分类任务预测效率低等问题,提出一种基于Siamese-ELECTRA网络的FAQ检索式问答模型,将语义上相似问句的特征向量映射到相近的空间,基于向量距离公式快速计算语义相似性得分.同时,为了提升模型的鲁棒性和泛化能力,在训练模型时加入对抗训练算法FGM,对嵌入层参数矩阵进行梯度扰动;针对FAQ数据集通常只标注正样本导致负采样不充分、分类比例难平衡问题,引入无需在数据集中添加负样本即可训练的多重否定损失.实验表明,该模型相较于多种已有方法有较大提升,能够实现相似问题检索服务的毫秒级响应,具有一定的应用价值.

    Siamese网络ELECTRAFAQ对抗训练问答模型

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    双目视觉机械手对堆叠球体抓取方法研究

    马朝阳华云松
    65-69页
    查看更多>>摘要：堆叠物体的抓取在工件分拣等方面有着重要作用.为了实现对堆叠球体的抓取,对图像进行中值滤波后,采用霍夫变换检测图像中的圆,确定每个小球的圆心及半径.然后根据相机标定原理,通过异面直线的概念反解出圆心点对应的三维空间坐标,误差可控制在1％之内.最后控制机械手抓取目标物,利用视觉形成闭环.研究表明,系统可完成堆叠小球顺序抓取.

    堆叠球体图像处理相机标定霍夫变换机械手

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