期刊,现代计算机 2022年卷1期_国家学术搜索

期刊信息/Journal information

现代计算机

主　　编：林楚昭

出版周期：半月刊

国际刊号：1007-1423

电子邮箱：lnzss@mail.sysu.edu.cn

电　　话：020-84110804

邮政编码：510275

地　　址：广州市海珠区新港西路135号中山大学园东区106栋西座1楼

现代计算机/Journal Modern Computer

查看更多>>《现代计算机》于1985年创刊，由中山大学主管主办，是一本面向计算机全行业的综合性学术刊物，一直以来致力于营造一个融洽的学术交流平台，帮助读者对象在学业、事业上更上一层楼。现为中国学术期刊综合评价数据库统计源期刊，中国期刊全文数据库全文收录期刊，中国核心期刊（遴选）数据库收录期刊，中国学术期刊（光盘版）收录期刊，全文入编中国学术期刊（光盘版）、中国期刊网、中华期刊网和中文科技期刊数据库、万方－数字化期刊数据库。

正式出版

收录年代

新型双极化桌形天线阵设计

孔德珍陈星

64-69页

查看更多>>摘要：诸多场景都需要采用定向高增益的双极化天线.采用加载三角寄生单元增加表面电流路径以提高增益,设计了一款新型正交双线极化角馈桌形天线,并以对称反相馈电组成阵列.设计和加工一只2×2天线阵列样品为例,两组端口分别馈电.测试结果表明,该阵列谐振频率在5.8 GHz,平均阻抗带宽达到6.5％,增益约为15.5 dBi,口径效率约为76％,测试与仿真结果吻合良好.对应于中心工作频率的电尺寸为1.93λ×1.93λ×0.077λ(λ为中心频率为5.8 GHz时对应自由空间中的波长).

关键词：

桌形天线双极化对称反相

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基于改进贝叶斯深度学习的光伏功率概率预测

韩坤

70-74页

查看更多>>摘要：光伏功率点预测方法无法对功率波动进行预测,当功率出现短时波动时预测结果将会产生较大偏差.本文基于贝叶斯深度学习网络,通过堆叠自动编码器对复杂气象因素进行特征提取和自动降维,利用一维卷积神经网络学习历史运行数据的趋势特征,以此对光伏功率两类输入特性参数进行预处理,改进贝叶斯深度网络结构.最终在某光伏电厂数据上,进行了不同置信度区间的概率预测,并与其他概率预测算法进行对比验证,从仿真结果可知本文所提方法可对功率波动做出较为准确的响应,预测效果更好.

关键词：

贝叶斯神经网络结构改进光伏功率概率预测

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一种低复杂度的仿射投影算法

杨海斌

75-78页

查看更多>>摘要：本文利用回声信道的稀疏性和集员滤波技术提出了一种适用于回声消除的低复杂度仿射投影算法.所提算法通过定义一个丢弃函数忽略接近零的系数自适应更新,以降低计算代价,当系数更新误差小于预定门限时,利用集员滤波策略避免了新的更新,从而进一步降低了计算量.仿真结果表明,新算法与仿射投影算法相比具有相似的性能,但所提出的算法计算代价更低,与最新的低复杂度回声消除算法相比具有更快的收敛速度.

关键词：

回声消除仿射投影算法丢弃函数集员滤波

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基于doc2vec的主观题自动评分应用

肖灵云刘军库李春红

79-82,95页

查看更多>>摘要：针对中文主观题自动评分准确率低的问题,提出一种基于doc2vec算法的主观题自动评分方法.利用doc2vec算法计算出参考答案文本和考生答案文本的文本向量,计算出两文本向量之间的相似度,然后根据相似度计算考生得分.将主观题试题作为实验数据集,用doc2vec算法进行评分,并采用方差及偏差率作为衡量标准,对基于doc2vec算法的评分结果进行验证,并与基于TextRank算法的主观题自动评分结果及人工评分进行对比,实验表明基于doc2vec算法的评分结果的方差及偏差率都较小,稳定性较好,为后期研究主观题评分有一定的参考意义.

关键词：

自动评分doc2vec算法文本相似度主观题

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基于多尺度特征解码网络的RGB显著性目标检测

李颖宋甜王静

83-89页

查看更多>>摘要：近年来,基于深度学习的显著性目标检测(SOD)取得了很大进展.目前主流的基于深度学习方法的RGB显著性目标检测,忽略了编码器和解码器之间信息交换,以及不同层级编码器对最终预测图的贡献差异.本文设计了一种基于多尺度特征解码的RGB显著性目标检测网络,通过在编码和解码模块之间增加精炼过渡层和注意力机制,对编码器输出特征进行打磨,以还原更详细的显著性信息.此外,在网络的顶部增加感受野增强模块,以定位不同尺度信息,增强深层特征的全局语义信息,使预测结果更准确.在主流的6个数据集上的测试结果显示,本文的方法优于其他同类算法.

关键词：

图像处理RGB显著性目标检测注意力机制多尺度特征

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基于组合图和多尺度时间建模的交通流量预测

黄怡王彤彤王睿

90-95页

查看更多>>摘要：交通流量预测作为现代智能速度管理系统的重要组成部分,是一项具有挑战性的任务.现有的方法主要是采用深度神经网络和图神经网络.然而,这些方法存在以下缺点:①大多数方法都是基于局部空间邻居来捕获空间相关性的.然而现实的交通道路情况复杂多变,捕获道路上下文的信息也至关重要.②现有的应用于交通流量预测的时间卷积网络感受野有限,不能捕捉到长时间的流量关联.基于以上问题,提出了一种组合自适应空间图和自适应语义邻居图的图卷积方案,并引入了多尺度时间卷积模块来扩大感受野.通过METR-LR和PEMS-BAY两个数据集验证的结果显示,该方法提高了模型预测的准确性.

关键词：

交通流量深度学习图卷积网络时间卷积网络

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基于非对称融合和关联上下文的RGBD语义分割算法研究

张静怡

96-100页

查看更多>>摘要：相比于传统的二维RGB图像的语义分割,使用具有三维信息的RGBD图像,可以提高算法的精度.于是,研究深度图信息如何引入至关重要.采用非对称融合模块,在融入深度图信息时降低其噪声带来的负面影响,并在融合前使用通道注意力模块对深度图信息以及RGB信息进行处理,使通道信息得到有效过滤.另外,针对像素之间的关联性不易利用的问题,利用自注意力机制的思想设计了关联上下文模块,用来联合感知并编码多模态深层特征.通过将模块集成到一个双通路的编码解码结构的基本网络模型中,并在NYU-Depth v2室内语义分割数据集上做了测试,取得了不错的分割效果.

关键词：

RGBD语义分割卷积神经网络注意力机制

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基于CaffeNet的工业瓶口缺陷检测

张良张卫华周激流

101-105,120页

查看更多>>摘要：在陶瓷药瓶生产过程中,容易出现瓶口破碎或不完整等情况.为解决陶瓷瓶口的缺陷检测问题,本文提出了一种基于卷积神经网络CaffeNet模型的陶瓷瓶口分类方法.该方法利用工业生产的瓶口残次品和正品建立样本数据集,利用卷积神经网络的卷积层和池化层对残次品、正品的图像特征进行提取,通过求得最小的交叉熵损失来获取适配本样本数据集的最佳权重,已达到较好的分类效果.此外,在给定相同数量测试数据集的情况下,使用CPU、GTX 1060 Mobile、GTX Titan X Pascal和华为Atlas200DK对给定数据集进行分类所需要的功耗进行对比.实验结果表明,在使用相同的权重文件的情况下,对一定数量的测试数据集进行分类,华为Atlas200DK在达到97％以上准确率的同时,所需时间与GTX Titan X Pascal持平,功耗达到最低,可为工业化检测药瓶缺口提供一种高效的、低能耗的方案.

关键词：

深度学习瓶口检测低功耗

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Photoshop CS 6中选区的方法及应用

闫俊辉

106-108页

查看更多>>摘要：Photoshop CS 6是目前使用比较广泛的一款图像处理软作,也是我校文科类学生的必修课之一.在设计图片、图像修改等方面发挥着重要作用.进行图像处理时,选区抠图是一个重要的知识点,直接关系到我们处理图像水平的高低.那么选择Photoshop中的哪一种工具去进行选区抠图,就显得至关重要.因此对于图像处理人员来说,掌握好选区抠图的方法与应用具有重大意义.

关键词：

Photoshop选区工具图像抠图方法应用

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一种综合管廊智慧运维管理平台体系架构的研究

汪小波暴雨李开华

109-116页

查看更多>>摘要：智能化是综合管廊运维管理的发展方向,但多地先后建设的综合管廊运维管理平台都缺乏体系架构的统一标准.本文在分析综合管廊运维管理平台体系架构的研究现状的基础上,提出了一种5层智慧运维管理平台体系架构的建议标准.在物理层分析了综合管廊的功能需求.在数据层梳理并分析了运维数据来源的不同生命期和所处位置,提出了一种基于情景分类的高性能数据服务方法.在服务层提出了一种分段分舱的位置服务方法.对应用层功能进行了梳理、总结和分析,把核心运维工作分成了运营、维护、安全和施工四大子系统.最终实现了一个基于Web的综合管廊运维管理原型系统.

关键词：

综合管廊智慧运维运维管理平台体系架构管廊位置服务

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