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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

    基于深度学习的微生物高阶逻辑关系分析方法

    刘芃兰孙硕男
    1-9页
    查看更多>>摘要：微生物群体是所有生物体和生态系统保持健康稳定的核心组分,分析生态系统中微生物的互作用,挖掘微生物群落共现模块,可以加深对微生物群落的认知,提高利用和改造微生物群落的能力,为生态修复、疾病治疗和药物研发提供新的手段.传统的微生物交互关系研究是以"成对关系"为基础的,然而,越来越多的研究发现髙阶交互关系对于解释群落的多样性、复杂性具有重要作用.本文提出了一种基于深度学习的超图聚类模型(DeepHC),用来挖掘微生物之间的高阶逻辑关系.DeepHC利用信息熵挖掘微生物间普遍存在的高阶逻辑关系,通过深度神经网络获取样本的低维非线性表示,通过基于最大模块度的K均值聚类来自适应地执行聚类分析.实验结果表明,相对于其他模型,DeepHC具有更好的聚类效果,可以作为高阶逻辑关系挖掘的有效工具.

    高阶逻辑关系超图聚类深度神经网络最大模块度

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    基于《本草纲目》的多模态知识图谱的构建研究

    李荣耀徐倩吴雨璐刘秀峰...
    10-17,24页
    查看更多>>摘要：本文在大数据背景下,对篇目庞大的《本草纲目》运用知识图谱技术,通过实体抽取、关系抽取、人工修注等方法,得到其中的关键知识、联系与特点,通过模糊查询、人工审核的方式获得相关实体图片.以多模态数据融合的方式将《本草纲目》可视化展示,构建了多模态、结构化的《本草纲目》知识图谱,包含了4676张图片、10799个实体和14686条关系.对其中的中医学、中药学知识重新构建检索思路,试图发现其新的规律,为《本草纲目》的研究提供一种思路.

    本草纲目多模态知识图谱中医

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    保持装配模型外观的轻量化方法研究

    邓灿灿盛步云付高财
    18-24页
    查看更多>>摘要：针对复杂装配模型在web端进行渲染时,加载速度缓慢、模型特征丢失的问题,提出一种保持装配模型外观的轻量化方法.在分析了装配体模型结构关系的基础上,使用光线追踪算法从多个视点对隐藏面片进行识别,判断零件特征之间的依赖关系,借用CAD系统提供的接口对不具有依赖关系的隐藏零件进行剔除;给不同等级的零件特征进行编号并分配一种颜色,观察不同零件特征所包含的颜色,实现可见零件不重要特征的抑制.最后通过实例模型验证了该方法的有效性.

    模型轻量化特征抑制装配网格模型光线追踪技术

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    一种融合软注意力机制的DenseNet-SSD检测算法

    吴松林张国伟卢秋红黄威...
    25-31页
    查看更多>>摘要：为了提高无人车在大型场景下对周围环境信息的感知,改善其在任务场景中的识别效率,文章从以下方面改进ssd算法:首先,引入DenseNet网络,进行特征图的重利用,降低计算复杂度,提高其收敛性;其次,融合软注意力机制,保证目标特征提取在空间上的聚焦;最后,采用反卷积操作增大感受野,提高检测效率.用VOC数据集进行验证,结果表明该算法平均准确率(mAP)为86.4％,比传统SSD算法提高7.8％,在测试集上的漏检率和误检率明显减少,提高了检测目标的准确性以及鲁棒性.

    SSD模型DenseNet网络注意力机制目标检测识别反卷积

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    干扰条件下的雷达组网包络三维融合方法

    蒋志强刘思成
    32-38页
    查看更多>>摘要：为了解决在干扰条件下雷达网探测范围的信息冗余问题,提出了一种干扰条件下雷达组网包络三维融合方法.为降低时间复杂度,该算法首先对采样后的雷达包络数据点集合进行融合区域判定,然后再对融合区域内的采样数据点进行包络内外判断,并将位于包络内部的点以消隐的方式进行处理,最后对融合后的雷达网包络进行绘制.经过实验验证,该算法能够实时有效地对雷达组网包络进行融合处理.

    雷达组网包络融合三维可视化

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    改进粒子群算法求解车间作业调度问题

    葛晶高广宇王虔翔
    39-44,50页
    查看更多>>摘要：车间作业调度问题给出了一组作业和一组机器,每台机器一次最多只能处理一项工作,每个作业由一系列操作组成,每个操作都需要在给定机器上以给定长度的不间断时间段内进行处理,目的是求解最优的加工顺序,使调度的总完工时间最小.本文使用的方法是粒子群优化算法,思想来源于鸟类的群体觅食行为,属于群智能算法的一种,但是该算法存在局部搜索能力差,易陷入局部极值的问题.本文借鉴交叉变异的思想对其进行改进,实验证明本文方法明显优于标准粒子群算法,在给定用例取得了最优测试结果.

    车间作业调度粒子群优化算法群智能算法交叉变异

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    基于深度学习的网页违规图片检测

    余聪李柏岩刘晓强
    45-50页
    查看更多>>摘要：网页内容监测是维护网络安全的重要技术手段,针对网站中存在的大量违规图片,如色情、暴力、垃圾广告图片,文章提出一种基于深度学习的网页违规图片检测方法.通过自建多类违规图片数据集,并提出一个基于MobileNet的轻量级网络模型,同时实现色情、暴力和广告三类违规图片的检测.该违规图片检测模型支持一次检测多类违规图片,检测速度快,准确率较高,可以为中小型网站提供违规图片的实时监测服务.

    违规图片多分类深度学习MobileNet

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    基于SNA的恐怖组织合作特征研究

    崔东浩刘润普张志华
    51-56页
    查看更多>>摘要：本文基于社会网络分析方法(SNA)建立2001—2018年全球恐怖组织合作网络,并且从网络结构特征、网络指标与组织结构三个方面对全球恐怖组织合作网络进行系统分析,并针对合作特征分析结论提出打击恐怖组织合作的对策建议.研究发现,合作已经成为恐怖组织间的发展趋势,恐怖组织合作网络具有无标度网络特征以及"核心-边缘"结构特征;恐怖组织往往基于自身实力选择强弱合作;恐怖组织结构演化有3种类型.

    计算社会科学合作特征社会网络分析恐怖组织无标度网络

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    图像去雾技术研究综述

    李博文刘进锋
    57-61页
    查看更多>>摘要：图像去雾是计算机视觉领域一个重要的研究方向,旨在从有雾图像中获取原有场景的细节和纹理特征等信息,进而得到清晰无雾的图像.作为一项基础的图像处理任务,图像去雾技术有着广泛的应用.为了探究图像去雾算法的发展历程与研究现状,现将去雾算法按照所使用图像数量的不同分为多幅图像去雾算法和单幅图像去雾算法两大类.首先梳理了图像去雾算法的发展历程与研究现状,然后对比总结了各类算法的异同点,最后讨论了图像去雾算法的研究所面临的潜在问题,并对未来的研究方向做出了全新的展望.

    深度学习图像去雾图像增强计算机视觉

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    入侵检测在机器学习和深度学习中的发展

    赵辉
    62-66页
    查看更多>>摘要：随着互联网技术的不断发展,入侵检测引起了越来越多的关注.由于人工智能技术的不断发展和对入侵检测系统性能的高要求,机器学习和深度学习算法已经成为入侵检测系统中的主要研究方向.本文主要对入侵检测在机器学习和深度学习中的发展作以总结,主要工作如下:首先,对2012—2021年的漏洞数量和入侵检测相关论文进行了统计;其次,对入侵检测中使用的数据集以及相关数据处理和传统入侵检测方法的分类进行概述;然后,对入侵检测中常用的机器学习方法包括支持向量机、随机森林和K-means等算法的应用进行了描述;再次,对入侵检测中常用深度学习算法包括卷积神经网络、循环神经网络和无监督学习方法进行了描述.最后,对在入侵检测中使用的机器学习和深度学习算法的表现进行了总结,并对未来入侵检测可能的发展方向进行了分析.

    人工智能入侵检测机器学习深度学习

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