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期刊信息/Journal information
微电子学与计算机
微电子学与计算机

李新龙

月刊

1000-7180

MC771@163.com

029-82262687

710054

西安市81号信箱

微电子学与计算机/Journal Microelectronics & ComputerCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊创办于1972年，是我国微电子技术与计算机技术相结合的唯一专业性国家中文核心期刊，同时也是中国计算机学会会刊。本刊的宗旨是，严谨认真，求实创新；以人为本，研以致用；弘扬科学，追求真理。本刊国内公开发行，面向科研院所，厂矿技术人员、院校师生和管理人员，及时提供国内微电子与计算机行业最新科研成果、学术与工程技术动态，是较为实用的参考资料和科学决策的准确依据。
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    具有间隔分布优化的最小二乘支持向量机

    刘玲巩荣芬储茂祥刘历铭...
    1-9页
    查看更多>>摘要：最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)通过求解一个线性等式方程组来提高支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的运算速度.但是,LSSVM没有考虑间隔分布对于LSSVM模型的影响,导致其精度较低.为了增强LSSVM模型的泛化性能,提高其分类能力,提出一种具有间隔分布优化的最小二乘支持向量机(LSSVM with margin distribution optimization,MLSSVM).首先,重新定义间隔均值和间隔方差,深入挖掘数据的间隔分布信息,增强模型的泛化性能;其次,引入权重线性损失,进一步优化了间隔均值,提升模型的分类精度;然后,分析目标函数,剔除冗余项,进一步优化间隔方差;最后,保留LSSVM的求解机制,保障模型的计算效率.实验表明,新提出的分类模型具有良好的泛化性能和运行时间.

    最小二乘支持向量机大间隔分布机间隔分布优化权重线性损失

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    基于分层注意力图神经网络的点击率预测模型

    王志格李汪根夏义春杨航...
    10-21页
    查看更多>>摘要：点击率预测是推荐系统和在线广告中的一项基本任务,大多主流模型主要通过高阶特征和低阶特征交互建模以提高模型性能和泛化能力,然而很多模型只学习了每个特征的固定表示而没有考虑在不同上下文中每个特征的重要性.针对基线模型(Feature Refinement Network,FRNet)在不同上下文无法灵活处理重要特征选择,并且缺乏良好解释性的问题,提出了一种特征细化分层注意力图神经网络(Feature Refinement Graph Neural Network and Hierarchical Attention,FRGNN-HA)模型.首先,在基线模型中融合图神经网络结构,利用图神经网络聚合邻节点和自身节点特征以实现在非欧式空间新节点的表示向量的更新,从而提升在不同上下文的重要特征选择能力和良好的解释性.其次,在图神经网络的基础上设计分层注意力网络,让模型可以更好地自适应关注重要上下文信息,并且可以在噪声和复杂场景下依然保持较好的性能.最后,FRGNN-HA通过在Criteo、Frappe和MovieLens这 3个数据集上对比实验结果表明,与基线FRNet模型相比,曲线下的面积(Area Under Curve,AUC,记为AUC)指标分别提升了 0.07%、0.29%和 0.06%,交叉熵损失函数Logloss(记为Lloss)分别降低了 0.08%、0.81%和 1.09%.

    点击率预测特征细化图神经网络分层注意力网络

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    基于多尺度特征融合与位置关注网络的人群计数研究

    谢劭卓李建微
    22-30页
    查看更多>>摘要：人群分布不均、遮挡和背景干扰等问题使得人群计数成为了一项复杂且具有挑战性的任务.针对这些问题,提出了一种多尺度特征融合的位置关注网络(Position-Aware Network based on Multi-Scale Feature Fusion,MSF-PANet).首先,设计了一种多尺度特征融合模块,以在不同感受野下提取并融合人群密度图的多尺度特征,同时提取出前景信息,来应对人群计数中的遮挡和背景干扰问题;然后,通过位置注意力分配网络提高模型对人群区域的关注度,有效地应对人群分布不均的问题;最后,为了辅助模型训练,减小背景噪声带来的干扰,引入了一种结构交叉损失用于强化模型对人群结构的学习.实验结果表明:MSF-PANet在Shanghai Tech Part A、Shanghai Tech Part B、UCF-QNRF和UCF_CC_50 上平均绝对误差分别为 59.5、7.8、103、182.7,均方误差分别为 96.7、13.6、177、237.7,验证了所提模块在提高人群计数准确率上的有效性.

    人群计数注意力机制多尺度特征背景分割人群密度估计

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    基于部位感知的驾驶场景行人检测方法

    詹智祺程艳云
    31-39页
    查看更多>>摘要：针对驾驶场景下的行人检测面临的环境复杂、行人密集和尺度跨越大等问题,提出一种智能驾驶场景下的端到端行人检测方法.为减少特征金字塔直接对特征相加造成的信息损失,引入双向特征增强模块(Bidirectional Feature Enhancement Module,BFEM),在双向通道上使用级联融合增强各层特征包含的信息.针对检测器在行人遮挡场景下感知力不足的问题,提出一种注意力部位感知模块(Embedding-based Attention Part-aware Module,EAPM),模块使用任务感知注意力增强特征前景特性,同时为人体部位添加了可见性损失,以此来增强模型对人体结构的感知经验.此外,改进任务感知注意力结合空间分组思想,增强子特征信息,减少噪声干扰,以此增强检测器的分类能力.在CrowdHuman和Citypersons数据集上对模型进行评估,实验证明了方法的有效性,在CrowdHuman中与基线相比提升了 2.39%的 AP值、2.21%的 Recall和 3.08%的R-2M值,取得了 91.55%AP,89.88%Recall和 43.90%R-2M的结果,在Citypersons中取得了 44.4R-2M的结果.

    行人检测特征融合端到端目标检测部位感知任务感知注意力

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    一种改进YOLOv7的轻量化二次虹膜定位算法

    于青禾张田刘怀钦
    40-52页
    查看更多>>摘要：传统虹膜定位算法存在定位精度差、受噪声干扰敏感、鲁棒性差、定位速度缓慢等问题,极大限制了虹膜识别的发展.随着深度学习发展,结合卷积的虹膜定位算法性能有了大幅提高,但是仍有很大的进步空间和进步需要.基于YOLOv7 算法,针对虹膜定位需求进行改进,提出了一种轻量化的二次虹膜定位算法.在JLU4.0 和CASIA-irisV4-Lamp数据集进行实验,在IoU阈值取 0.9 情况下,定位准确率分别达到了 0.983 和 0.935,mAP分别为 95.41 和 89.07,对比原始框架分别提升了 4.14 和 3.18 指标,同时模型大小仅为原始网络框架的 11.5%.结果表明,改进后的模型小,定位速度优异且定位准确,具有较高鲁棒性.

    目标检测虹膜定位轻量级

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    基于注意力机制改进的DeepLabV3+遥感图像分割算法

    侯艳丽盖锡林
    53-61页
    查看更多>>摘要：DeepLabV3+分割算法具有高效的编解码结构,常用在图像分割任务中.针对DeepLabV3+高分辨率遥感图像语义分割中存在的分割目标边缘不精确和孔洞缺陷问题,提出了一种基于注意力机制改进的DeepLabV3+遥感图像分割算法.构建 ECBA(Efficient Convolutional Block Attention Module)注意力机制,将 ECBA添加至DeepLabV3+主干网络Xception,增强其特征提取能力,得到注意力加权的高层特征.同时,将ECBA添加至编码器和解码器的连接支路,得到注意力加权后的低层特征.解码器将两种特征进行特征融合,以增强网络对不同分割目标的边缘以及同一目标内部的感知.实验结果表明,改进后的算法在ISPRS Potsdam数据集上的平均交并比(mean Intersection over Union,mIoU)和F1 指数分别达到了 79.80%和 75.88%,比DeepLabV3+算法提高了 11.06%和 6.32%.

    遥感图像分割DeepLabV3+注意力机制神经网络深度学习

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    融合高斯过程的自支持小样本语义分割

    罗余特宣士斌张慧刘成星...
    62-72页
    查看更多>>摘要：针对小样本语义分割中同类别支持图像与查询图像存在外观差异较大的问题,提出融合高斯过程的自支持匹配小样本语义分割模型.提出的模型在自支持匹配小样本语义分割模型的基础上,首先融入高斯过程,对分布在深层特征空间上的复杂外观进行建模,捕获更多空间细节信息来表示数据分布;随后设计特征增强模块,在空间层对支持特征与查询特征进行信息交互,在通道层进行注意力加权,进一步增强相同类之间的全局相似性,捕获更多目标类别信息;最后利用Gram矩阵量化支持图像和查询图像之间外观差异的大小,从而融合原型匹配的结果,产生更准确的分割图像.实验结果表明:与现有方法相比,所提模型在更强的主干网络下具有较好的分割结果和更少的参数量,在 5-shot的设定下,所提模型在PASCAL-5i数据集上平均交并比(mean Intersection over Union,mIoU)达到最优值,提升了 0.4%;在COCO-20i数据集上的子集mIoU取得最优值,分别提升了 2.2%和 1.0%,表明该模型的有效性和先进性.

    小样本语义分割原型结构自支持匹配高斯过程信息交互

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    联合视觉分组的图像中文描述

    郝子娴汪兴建杨有
    73-80页
    查看更多>>摘要：针对图像描述任务中使用的编码器提取图像细粒度语义特征不充分,导致模型生成的描述内容粗糙而文本细腻度不足的问题,提出了一种联合视觉分组的图像中文描述模型.模型采用编解码结构,编码阶段,使用两种方式实现图像全局语义和局部细节两类特征的提取.首先,使用对比语言图像预训练编码器提取图像的潜在语义信息;其次,结合视觉分组的思想将图像中各物体类别划分为不同规则大小的视觉片段,以此提取图像细节特征.最后.对编码器得到的两类特征进行融合,并通过映射网络转换为描述文本的前缀信息,再嵌入到语言模型中.解码阶段,使用语言模型GPT-2 生成图像描述.与相关文献的模型相比,所提模型在BLEU-1 到BLEU-4 评价指标上分别获得了 0.815、0.711、0.616 和 0.532,达到了最佳性能.在AIC-ICC数据集上进行仿真实验,结果表明所提出模型生成的描述文本更准确、更流畅.

    图像中文描述视觉分组特征融合图像语义编解码器

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    基于多策略优化的三维无线传感器网络定位算法

    彭铎吴海涛曹坚张倩...
    81-90页
    查看更多>>摘要：在经典三维无线传感器网络定位算法中,极大似然估计法定位存在矩阵无法求逆的问题.针对此情况,提出了一种基于多策略优化的三维无线传感器网络定位算法.首先,引入Sine映射对金枪鱼群初始种群进行混沌映射,增强了初始种群的多样性及均匀性.其次,结合非线性收敛因子和自适应权重策略对金枪鱼每次位置迭代更新进行优化,避免算法陷入局部最优,进一步提升算法的搜索速度和寻优的准确性.最后,采用多策略增强金枪鱼群优化算法在三维空间中对每个未知节点位置进行计算,解决了矩阵无法求逆的情况,有效降低了待定位节点位置的计算误差.实验结果表明:新提出的定位算法、经典三维定位算法、三维加权DV-Hop定位算法与灰狼优化的三维定位算法平均定位误差分别为 13%、73%、30%和 17%.

    三维DV-Hop金枪鱼群算法Sine混沌映射非线性收敛因子自适应权重

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    基于改进麻雀算法的无线传感器网络覆盖优化研究

    高志翔庞菲菲温宗周宋培坤...
    91-100页
    查看更多>>摘要：针对基本麻雀搜索算法在无线传感器网络覆盖问题中收敛速度较慢、容易陷入局部最优等问题,提出了一个基于改进麻雀算法的优化方案.首先,利用Sobol序列和无限次折叠的ICMIC混沌映射对种群进行初始化,增加了种群遍历性和多样性,为算法的全局寻优奠定了基础.其次,引入混沌映射因子的正余弦算法策略,增强了探索者探索未知区域的能力,提高了算法的全局搜索性能.再次,利用混合变异策略加快算法收敛速度,并改善算法跳出局部最优的能力.最后,将提出的改进麻雀算法应用到无线传感器网络覆盖优化问题中进行仿真实验.仿真结果表明,提出的改进算法相比基本麻雀算法将网络节点的覆盖率提高了 7%,同时增强了网络的整体性能,并具有实用性、稳定性和鲁棒性.

    麻雀搜索算法无线传感器网络覆盖混沌映射正余弦算法策略混合变异

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