首页期刊导航|软件导刊
期刊信息/Journal information
软件导刊
软件导刊

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。
正式出版
收录年代

    基于深度强化学习的改进移动边缘计算任务卸载算法研究

    蒋守花舒晖
    150-156页
    查看更多>>摘要：大数据时代下移动终端用户规模不断扩大,万物互联在给人们带来极大便利的同时,也存在大量数据地理位置分散的问题,给用户服务质量QoS带来了极大挑战.首先,搭建一个基于移动边缘计算平台三层服务架构的任务卸载模型.其次,结合MEC平台实际应用场景,利用同策略经验回放和熵正则改进深度强化学习算法,优化了MEC平台的任务卸载策略,并设计了实验对3种传统算法和改进算法的能耗、时延、网络使用量进行对比分析.实验结果表明,改进算法在降低能耗、时延和网络使用量方面具有更优越的性能.

    深度强化学习边缘计算任务卸载同策略经验回放熵正则

      原文链接:
    • 维普
    • 万方数据

    基于图注意力的烟草零售店监管路线优化研究

    钱漫陈杜勇钟培泉叶子健...
    157-162页
    查看更多>>摘要：由于城市烟草零售店较为密集,传统路径规划算法求解最优监管路径将耗费大量的运算时间,在规定时间内无法保证运算效果.并且,现有方法较少考虑求解问题的网络特性及候选子集的可解释性.鉴于此,提出一种基于图注意力的节点选择及路径优化算法(GA-SGPO),迭代选择最优坐标节点子集,在子集上进行求解以减少计算时间.此外,通过计算节点间的结构相似性,降低子集样本稀疏性.实验数据包括东莞市4万家零售店的地理坐标.实验结果显示,所提出的GA-SGPO模型在保证求解精度的同时,求解时间平均提升48%.GA-SGPO算法可显著节省计算时间,更贴近实际应用场景.而注意力机制和节点相似度计算,可为最优节点选择提供可视化依据.

    图注意力最短路径优化烟草监管节点结构相似度节点选择

      原文链接:
    • 维普
    • 万方数据

    基于改进主动生成式过采样的个人信用风险评估研究

    顾哲涵黄宝凤
    163-169页
    查看更多>>摘要：针对个人信用风险评估中的样本不均衡和类别重叠问题,提出一种改进的主动生成式过采样模型.首先,在辅助分类器生成对抗网络(ACGAN)框架的基础上引入Wasserstein距离改善真假判别损失函数,加入梯度惩罚以防止模式崩溃;其次,采用Focal loss代替传统交叉熵损失,以增强对困难样本的识别能力;最后,利用所提模型对不平衡数据进行过采样,以提升分类器性能.针对真实信贷数据的实验表明,该模型将分类器的分类性能指标F1、AUC及G-means分别提升11.2%、1.7%、12.8%,在增强样本多样性、减少类别重叠及提升分类器针对非平衡数据集的分类效能方面取得了显著成效.

    深度学习不平衡数据类重叠ACGANfocallossWasserstein距离

      原文链接:
    • 维普
    • 万方数据

    基于YOLOv5改进模型的办公室吸烟行为检测

    魏袁慧方睿石兴刘金智...
    170-175页
    查看更多>>摘要：为解决目前吸烟行为检测中小目标检测精度低、易误检的问题,提出一种改进YOLOv5的识别模型YO-LOv5s+.该模型将YOLOv5的主干网络与BoTNet相结合,以提高模型的特征提取能力,使其能够检测更小的目标物体;同时改进特征融合部分,在网络模型的颈部应用加权双向特征金字塔BiFPN,以高效融合浅层位置信息与深层高级语义信息,有效提高了检测精度.将网络公开数据集与自制数据集整合成办公室吸烟实验数据集,在该数据集上比较YOLOv5s+模型与原YOLOv5模型的检测性能.实验结果表明,改进模型YOLOv5s+的平均精度均值(mAP)为81.8%,精度为82.8%,召回率为83.9%,相较原模型分别提高了5.4%、4.1%和6.4%,较好地实现了办公室吸烟行为检测.

    深度学习YOLOv5吸烟检测特征融合

      原文链接:
    • 维普
    • 万方数据

    基于图注意与有向图神经网络的人体动作识别

    詹源明山水田元
    176-180页
    查看更多>>摘要：基于人体骨骼数据的图卷积神经网络不易受背景环境噪声影响且鲁棒性较强,已成为现阶段人体动作识别领域的研究重点,但该网络对同阶邻域中不同邻域赋予相同权值,限制了其捕捉空间信息相关性的能力.为此,引入图注意网络加权和求和相邻节点的特征,允许每个节点根据其相邻特征分配不同权重,以增强特征提取和学习能力.同时,为解决将骨架表示为无向图时只能确定相邻节点或边之间的关系,从而限制了捕获节点或边之间依赖关系能力这一问题.引入有向图卷积,利用一阶和二阶相邻节点的特征信息进行图卷积,既保留了有向图的方向性特征,又扩展了图卷积的感知域,从而能够提取更多特征.实验表明,所提方法能有效提升动作识别的精度.

    动作识别图神经网络图注意有向图

      原文链接:
    • 维普
    • 万方数据

    基于改进Marching Cubes算法的雷达气象数据三维重建

    魏敏李足镇李旭
    181-186页
    查看更多>>摘要：在气象领域中,多普勒天气雷达探测到的气象数据采用以雷达站点为原点的三维极坐标系进行存储,具有形状不规则、数据量大等特征.Marching Cubes(MC)算法是三维重建中的经典算法,但应用于气象领域时存在重建效率低下和不能直接处理气象数据的缺点.为了实现气象数据的三维重建,基于MC算法提出雷达数据归一化处理与状态标记判别算法NBV-MC.该算法根据雷达基数据文件的特点对其进行归一化预处理,使用雷达基数据构建拟梯形六面体体素,对每一个六面体体素进行状态标记,在遍历六面体体素时动态判别其是否需要处理.实验结果表明,NBV-MC算法不仅解决了由于气象数据具有不规则性而不能直接用于MC算法的问题,而且可以在保证数据真实性和重建效果的情况下有效减少绘制等值面所需要的三角面片数量,提高重建速度.与MC算法相比,NBV-MC算法的重建效率提升了77.70%以上,有利于实时场景交互,便于气象研究人员直接分析雷达数据.

    多普勒天气雷达数据三维重建MarchingCubes算法

      原文链接:
    • 万方数据

    提取多场景视频关键帧的复合HOG特征聚类方法

    魏英姿尹苏渝张宇恒
    187-192页
    查看更多>>摘要：由于直接利用帧差数据提取动态多场景视频关键帧往往会产生过多冗余帧,方向梯度直方图(HOG)特征对图像亮度、场景变化具有较好的稳定性.为此,提出了用于提取多场景视频关键帧的复合HOG特征聚类方法来提升关键帧提取效率.首先,通过提取视频帧的HOG特征引入图像信息熵构成复合特征矢量,以保持数据特征相关性.其次,根据复合特征矢量统计视频帧间差异数据确定视频分割镜头、关键帧提取个数;再次,分别考虑镜头内帧集合和完整视频帧集合,无重复地将信息熵较大的视频帧选为初始聚类中心以引导聚类算法搜索方向,并通过K均值聚类抽取视频关键帧.与传统K均值聚类方法比较后发现,所提算法冗余度降低0.003～0.015,查准率提高了0.14～0.21,聚类时间得到下降,精度和效率较优.

    关键帧提取视频分割HOG特征复合特征矢量K均值聚类图像熵

      原文链接:
    • 维普
    • 万方数据

    大田环境下青贮玉米枯叶病检测模型

    杨欢王钧李广吴江琪...
    193-199页
    查看更多>>摘要：为实现对青贮玉米枯叶病的精确检测,降低大田环境下的人工诊断成本,减少病害带来的影响,提出一种基于YOLOv7改进的智能检测与识别模型YOLOv7-MLD.首先,在YOLOv7网络的主干中添加DBB模块,增强主干的特征提取能力;其次,在3个输出特征层添加坐标注意力机制(CA)模块,增强对病害特征的提取能力;最后,将损失函数由CIoU替换为SIoU,以提高边界框的收敛速度和回归精度.在玉米枯叶病数据集的子集上进行实验,结果表明,YOLOv7-MLD模型的AP值达到84.2%,与原YOLOv7相比,F1值提高了5.9%,精确率和召回率分别提高了4.3%与7.3%.该模型实现了在田间复杂环境下对青贮玉米枯叶病病害的精准定位与识别,对于指导早期青贮玉米枯叶病病害防治具有十分重要的现实意义.

    青贮玉米枯叶病YOLOv7-MLD目标检测注意力机制智慧农业

      原文链接:
    • 维普
    • 万方数据

    基于Transformer的遥感影像弱监督语义分割

    魏梦菲袁和金
    200-208页
    查看更多>>摘要：针对遥感影像语义分割任务场景复杂、标注成本高的问题,提出一种基于Transformer的端到端图像级标签弱监督语义分割网络.首先,通过多类别标记编码模块,提高类别激活映射图的精确度和细粒度;其次,通过亲和伪标签生成模块进一步完成亲和关系表征的细化,生成高精度亲和伪标签作为分割监督信息,从而提高弱监督网络的能力;同时,设计混合标签数据增强模块强化遥感数据构成;最后,给出融合亲和损失的混合损失函数,强化网络的学习性能.在ISAID数据集上的实验结果表明,该模型在使用图像级标签下分割结果的mIoU达到38.836%,较对照网络表现出更好的鲁棒性和可靠性,在遥感影像弱监督语义分割领域具有较高的应用价值.

    遥感影像弱监督语义分割图像级标签Transformer

      原文链接:
    • 维普
    • 万方数据

    信息类专业数据结构课程思政建设教学探索与实践

    王兵书吴瑕李强马春燕...
    209-213页
    查看更多>>摘要：为解决信息类专业数据结构课程在思政建设方面存在的"硬融入""表面化"等问题,根据《高等学校课程思政建设指导纲要》中对工科学生培养的要求,从工程伦理教育、大国工匠精神、家国情怀和使命担当等角度深入挖掘数据结构相关的课程思政元素,并将其融入到专业课教学中.实践结果表明,课程思政改革后学生对专业知识点的把握更加清晰,学习兴趣更加浓厚,达到了润物无声的育人效果.所提思政元素亦可为信息类专业其他课程的思政教学提供参考.

    课程思政数据结构信息类专业教学案例

      原文链接:
    • 维普
    • 万方数据