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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

    优化预训练模型的小语料中文文本分类方法

    陈蓝杨帆曾桢
    1-8,15页
    查看更多>>摘要：针对GloVe、BERT模型生成的字向量在小语料库中表义不足的问题,提出融合向量预训练模型,对小语料中文短文本分类的精确度进行提升.本文以今日头条新闻公开数据集为实验对象,使用GloVe、BERT模型通过领域预训练,对GloVe与BERT生成的预训练字向量进行向量融合,实现语义增强,从而提升短文本分类效果.结果表明,当语料库中的数据量为500时,融合字向量的准确度相较于BERT字向量的准确度提升了5个百分点,相较于GloVe字向量的准确度提升了3个百分点.词义选取的维度待进一步加强.本文所提方法能够对小语料库的短文本数据实现精准分类,对后续文本挖掘工作具有重要意义.

    BERTGloVe向量融合小语料短文本

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    异常数据实时检测方法研究综述

    吴琼李永飞李铭洋
    9-15页
    查看更多>>摘要：随着数据价值的不断凸显,数据可信性日益重要,异常数据检测逐渐成为数据挖掘领域的研究热点之一.物联网监测所产生的海量数据,对传统异常检测方法带来了新的挑战.本文分别介绍了传统异常检测方法和针对海量动态数据的实时异常检测方法,指出结合大数据技术的流处理框架可以加快数据处理速度,并实时反馈检测结果;同时一些基于机器学习和神经网络新进展的新型异常数据实时检测算法,在实现实时异常检测的同时,还可以提高异常检测准确率.通过结合新的数据处理技术可以更好地实现异常数据的实时检测.

    异常检测分类方法实时性检测算法

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    基于藏传佛教纹饰符号构造纹理的信息隐藏方法

    吴秀琪张春玉丁泽威郭晨飞...
    16-21页
    查看更多>>摘要：利用藏传佛教纹饰符号生成具有藏文化特征纹理的含密纹理图像,进而实现信息隐藏.信息隐藏者首先构造一个包含不同特征的纹饰符号库,对其特征选择或构造特征值进行编码,以实现二进制数据与纹饰符号之间的映射关系;根据秘密信息从纹饰符号库中选择对应的纹饰符号,并确定合适的坐标值进行摆放,对源含密纹理图像进行可逆形变操作,生成初步的含密纹理图像,然后随机选择干扰符号和相近的背景颜色进行填充,最终生成一副藏文化特色的具备良好视觉美学效果的含密纹理图像.信息提取者对生成的含密纹理图像去除背景颜色和干扰符号,然后进行逆变换操作,根据特征解码得到秘密信息.实验证明该方法比其他方法生成类似加密数据的含密纹理图像更具民族特色,因而不易引起攻击者怀疑,视觉上更具隐蔽性.

    信息隐藏藏传佛教纹饰符号可逆形变生成纹理

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    基于注意力机制BiLSTM-CharCNN的药物不良反应监测方法

    葸娟霞徐鹏叶思维
    22-27页
    查看更多>>摘要：推特等社交媒体为药物不良反应监测提供了新的信息源.本文结合深度学习技术从海量的社交媒体用户评论中监测出其是否有关药物不良反应推文.为了提高精度,丰富推文的信息特征,提出一种端到端的基于注意力机制BiLSTM-CharCNN神经网络模型.首先,使用CharCNN模型提取字符级特征:对文本进行字符数字化,再做卷积池化和全连接操作,得到字符级特征向量;然后,使用Attention-BiLSTM模型提取特征向量:通过调整权重参数,去除掉冗余信息,提取关键部分的信息,对文本进行优化;最后,将两种方法提取到的特征信息进行连接,再到包含一个全连接和一个softmax的输出层进行分类操作.实验结果证明,该方法可以显著提高分类的准确性,且效果优于现有的基准方法.

    药物不良反应社交媒体深度学习AttentionBiLSTM-CharCNN

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    云端马拉松图像的号牌识别研究

    黎蕴玉丁小波蔡茂贞钟地秀...
    28-31,37页
    查看更多>>摘要：对于马拉松赛事举办方而言,如何将赛事期间为运动员们拍摄的海量照片进行云端的精准分类、推送和管理是一项具有挑战性的服务工作.为了实现云端海量马拉松图片的智能分类,本文提出了一种基于目标检测的两阶段号牌识别算法框架,利用号牌编号的识别实现高效的图像分类功能.本文首先利用RetinaNet算法实现号牌检测,然后通过DenseNet-CTC进行端到端的号牌识别,在保证精度的前提下有效减少冗余信息,提升推理速度.在RBNR、FUNNR和TEST数据集上进行了对比实验,结果证明了本方法的有效性和良好的泛化性.

    马拉松图片号牌检测号牌识别图像分类

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    基于电气标准模型的移动端配网图数一体化建模工具设计与应用

    张旭东陈星明
    32-37页
    查看更多>>摘要：随着国家电网深入数字化改革,移动化作业场景越来越普及,传统的PC客户端软件已经不能满足现有的作业需求,不仅工作效率降低,而且数据一致性得不到保证.针对这类问题,本文基于配网PMS2.5系统的PC客户端设计了一个移动端图形数据一体化建模工具,该工具提供在移动端图形拓扑建模并实时预览成图效果、设备台账信息现场采集、设备地理坐标获取等一系列功能,简化PC客户端建模流程,保证了模型及数据的一致性,提高建模及工作效率,并在实际应用中取得不错效果.

    电气标准模型图数一体化移动建模

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    基于集成学习的有害垃圾自动识别方法研究

    孟德尧吴荣海杨邓奇
    38-42页
    查看更多>>摘要：深度学习是机器学习提供自动识别图像的工具,广泛应用于自动识别垃圾图像.受限于数据集,现有的垃圾分类研究中都是平等对待所有垃圾类别,没有考虑有害垃圾误分类的危害.本文首先基于网络爬虫和人工拍摄的方式构建了包含有害垃圾的垃圾图像数据集(DTrash),并基于保守的集成学习策略,提出了基于集成学习的有害垃圾自动识别方法.集成学习方法在DTrash上的漏判误差、误判误差和总体误差分别为0％,11.63％和4.57％.

    有害垃圾深度神经网络垃圾分类深度学习集成策略

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    机器学习在心肌梗塞并发症中的预测研究

    王蔚程君李先杰彭雷...
    43-47页
    查看更多>>摘要：为了降低心肌梗塞患者伴有并发症的发生率,利用机器学习方法构建心肌梗塞并发症预测模型,以心肌梗塞患者的医疗数据作为输入,以心肌梗塞患者的并发症类型作为输出,辅助临床医务人员早期判断,提前采取必要的干预措施.研究结果表明,Linear_SVM模型的整体预测性能优于MLP模型和RBF_SVM模型,其预测准确率为76.28％,特别是在心房纤颤、三度房室传导阻滞、心肌破裂和心肌梗死后综合征上表现出较好的预测效果.

    机器学习多层感知机支持向量机心肌梗塞并发症

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    基于边缘提取与多项式拟合的三维位姿解算方法

    朱腾郭晓莹阎汉生梁剑斌...
    48-52页
    查看更多>>摘要：现代智能装配环境对装配指引的要求不断提高,新型的AR装配指引系统以其独有的三维模型叠加显示能力而受到生产单位及研究人员的关注.其中快速鲁棒的目标位姿检测是增强现实(augmented reality,AR)智能装配指引系统的关键步骤之一.为了解决单目图像中复杂纹理物体的注册配准问题,本文提出一种基于边缘提取与多项式回归拟合的三维物体配准方法.该方法主要采用长板工件的边缘轮廓特征,通过构建三维模型与二维特征的匹配关系增强算法鲁棒性.同时为提高算法响应速度,本文通过引入多模板匹配,减少了位姿求解的拟合时间.最后,实验结果部分展示了本文算法在实际天线板AR布线辅助系统中的工作效果.

    增强现实装配指引位姿解算边缘特征

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    基于改进的YOLOv3算法研究

    刘博李艳武
    53-56页
    查看更多>>摘要：在目标检测实际应用领域中,要求算法能够实现高精度的检测.针对YOLOv3算法检测精度不够高的问题,本文改变激活函数为Mish、Swish,同时将Focal loss和Giou、Ciou损失函数融入到损失计算方式中,并且采用K-means对数据集进行重新聚类得到新的锚框,在训练时采用数据增强和冻结网络参数的训练方式进行训练.最终在PascalVOC数据集上有2％的提升.

    目标检测YOLOv3激活函数损失函数K-means

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