首页期刊导航|现代计算机
期刊信息/Journal information
现代计算机
现代计算机

林楚昭

半月刊

1007-1423

lnzss@mail.sysu.edu.cn

020-84110804

510275

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

    基于多分支退出的自蒸馏方法研究

    邹美霞
    1-8页
    查看更多>>摘要：随着卷积神经网络的快速发展,研究者不断加深或加宽网络的结构以追求更高精度,但这种方式会带来延迟和计算成本的增加.在带有多分支结构的自蒸馏方法中存在浅层网络不能充分学习深层网络性能的问题.因此,提出一种基于多分支的自蒸馏方法(SDA),将网络中所有分支的集成结果作为教师指导最后分支的输出,同时用最后分支输出指导其他分支,使得模型更好更早地退出网络.实验结果表明,该方法在ResNet一系列模型上取得了0.46％～1.51％的精度提升.

    卷积神经网络多分支结构自蒸馏方法模型早退

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据
    • 维普

    基于意象的诗词情感分析研究

    付朝帅李攀吴亚东张贵宇...
    9-16页
    查看更多>>摘要：针对诗词中意象与情感的关系,传统的研究方法过度依赖专家知识且未见大规模语料自动处理.为此提出将方面级情感分析技术应用到诗词情感分析领域,并通过对比实验选取出自动分析意象与诗词情感效果最好的方面级情感分析模型.首先采用BERT预训练模型得到诗词的初始化向量表示,再分别输入到BERT-Single、AOA(Attention-Over-Attention)、IAN(Interactive Attention Networks)、MemNet(Memory Network)、ATAE-LSTM(Attention-based LSTM with Aspect Embedding)五个主流方面级情感分类模型中获取与诗词意象相关的情感分类特征向量,最后将其输入到Softmax分类器进行情感判定.实验结果表明,IAN的效果最好,Macro_F1值达到了68.16％.

    方面级情感分类BERT注意力机制诗词意象

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据
    • 维普

    一种基于Spike Camera的彩色脉冲相机仿真

    马雪山刘斌杨静田娟...
    17-23页
    查看更多>>摘要：受到生物视觉机制的启发,一种新型的仿视网膜中央凹的视觉传感器Spike Camera被研制出来.相比传统基于帧的相机和其他事件相机,Spike Camera更适合处理超高速场景的视觉任务.目前物理设备推广受到限制,此类视觉类传感器的发展和应用也受到影响.在本文中,我们实现了一种基于Spike Camera的仿真建模方法,将连续的视频帧转化成脉冲数据,再根据脉冲数据重构成图像帧.通过仿真程序,探索了在Spike Camera传感器上的彩色信息脉冲编码的方式.实验结果表明,相比其他彩色编码方式,使用单通道的RGB彩色脉冲编码能在损失很少的图像信息的情况下,极大地压缩脉冲数据,减少传输带宽.本文的研究结果对设计彩色脉冲相机具有重要参考意义.

    脉冲相机彩色脉冲传感器仿真

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据
    • 维普

    基于图像配准的无人飞行器视觉定位

    毛明洋韩松臣梁斌斌
    24-29页
    查看更多>>摘要：提出了一种基于图像配准的无人飞行器定位方法,借助卫星地图来估计无人飞行器的位置和姿态,在出现噪声或不可靠的卫星导航系统信号时,帮助无人飞行器进行定位导航.基于空中无人飞行器拍摄的连续图像和一张基准卫星图像,输入无人飞行器相机拍摄的实时图像和卫星图像,由卷积神经网络来提取相关特征并进行位姿推断,输出无人飞行器的位姿估计.使用多条模拟无人飞行器飞行轨迹视角图像和卫星基准图像的数据集,来训练和测试网络.结果显示,该方法能够稳定实现无人飞行器的视觉定位,仅需要一张容易获取和存储的地理参考卫星地图.

    图像配准无人飞行器视觉定位神经网络

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据
    • 维普

    基于1D-CNN-LSTM的特定辐射源识别方法

    许全谭守标孙翔樊进...
    30-34,55页
    查看更多>>摘要：特定辐射源识别(Specific Emitter Identification,SEI)是指利用雷达指纹特征确定产生信号的辐射源个体.通过对雷达辐射源的识别,可以有效区分出敌我雷达,保证雷达信息的安全性,这在电子战中具有重要的军事意义.目前传统分类识别方法存在指纹特征提取困难,指纹识别正确率低等问题.本文提出了一种基于1D-CNN-LSTM(One Dimensional Convolutional Neural Network Long Short Term Memory)特定辐射源识别方法.该方法直接使用采集到的信号的同向相交分量(Inphase/Quadrature.I/Q)数据进行信号的特征提取,并实现了对于来自不同辐射源个体信号的识别与区分.该模型兼具卷积神经网络与长短时记忆网络的优点,它可以在提取抽象特征的同时进行时序分析.实验结果表明,1D-CNN-LSTM网络能够在复杂的电磁环境下实现对特定辐射源个体的更好识别.

    脉内无意调制特定辐射源识别卷积神经网络长短时记忆网络

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据
    • 维普

    基于Faster R-CNN的高速公路拥堵场景车辆目标检测研究

    谭舒月
    35-40页
    查看更多>>摘要：为解决通用目标检测算法对于密集车辆检测的误检和漏检等问题,本文提出了一种基于Faster R-CNN的高速公路拥堵场景车辆目标检测方法.实验提出多变化处理模块和排斥力损失,在补充数据多样性的同时提高模型的泛化能力,并针对密集场景车辆遮挡等情况,提高密集车辆的检测精度.实验结果表明,该网络模型相比现有检测方法达到了更好的检测效果.

    目标检测密集目标FasterR-CNN排斥力损失

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据
    • 维普

    融合多信息的跨域推荐算法

    钟俊伟张立臣
    41-45,60页
    查看更多>>摘要：针对目前跨域协同过滤算法仅通过评分矩阵相似性进行信息提取推荐,并未利用数据中含有的更多信息,从而导致推荐结果不理想的情况.提出一种融合多信息的改进跨域协同过滤算法.算法通过改进传统跨域协同过滤中的信息提取方式,融入了数据源中的时间与类型信息,提高了信息提取的精度与推荐的准确性.通过在MovieLens数据集与豆瓣数据集上进行对比实验,结果表明,跨域推荐算法能够在多域间进行信息传递,融入了多信息的跨域推荐算法能更为有效地提升推荐的准确性.

    跨域推荐数据稀疏冷启动推荐算法

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据
    • 维普

    基于Stacking集成学习的车货匹配模型研究与实证分析

    梁紫堃
    46-50页
    查看更多>>摘要：车货匹配是提高车主和货主信息流通和促进货运交易的关键途径,然而,在实际应用当中,车货匹配需要考虑司机和货主的行为习惯,并且需要根据不平衡数据进行预测.为解决此问题,本文考虑数据不平衡性,结合RUS重抽样方法,整合Logistic Regression、朴素贝叶斯以及LightGBM模型,最终得到Stacking集成学习的车货匹配模型RLBL-Stacking.以运满满数据为例,对数据进行预处理,筛选合适特征进行模型训练.结果表明,相较于其他单一的分类模型,集成算法能在不平衡数据中取得更好的预测结果.

    车货匹配不平衡数据集成学习Stacking算法

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据
    • 维普

    基于ViT的高速公路车辆细分类研究

    杜显君
    51-55页
    查看更多>>摘要：对外观相似但类别不同的车辆进行识别,一直都是车辆细分类问题的主要研究内容.为了有效地识别相似车辆之间具有细微差距的特征,提出了基于ViT的车辆细分类模型,模型中的车辆部件选择模块可以较好地选择车辆图片中重要的特征,从而排除图片中无关区域对分类的影响.实验表明,与传统的分类方法相比,该方法在高速公路车辆细分类问题上取得不错的效果.

    车辆分类ViT深度学习

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据
    • 维普

    基于机器学习的上市公司违约概率估计模型构建

    陈蓉蓉
    56-60页
    查看更多>>摘要：运用机器学习方法,从上市公司财务指标中筛选出最具违约判别能力的7个财务指标,结合Logistic回归方法构建上市公司违约概率估计模型,并对该模型进行评估.为信用风险计量的核心——违约概率的估计提供了新思路,丰富了违约概率测度的理论研究,为股票的投资提供信用风险参考价值.

    机器学习Logistic回归违约概率信用风险

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据
    • 维普