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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

    基于小波去噪和长短期记忆网络的聚丙烯价格预测

    陈孝文苏攀王欣宇张新香...
    67-72页
    查看更多>>摘要：为帮助烟草企业更好地控制生产成本,科学制定采购价格,利用小波去噪和长短期记忆网络(LSTM)模型预测烟用薄膜上游主要原材料聚丙烯的价格.首先,借助小波分析对聚丙烯期货数据实施去噪;然后,构建LSTM模型,并与ARIMA、MLP以及RNN模型展开对比;最后,选取多组特征组合,利用预测精度最高的LSTM模型开展预测.结果表明,小波分析去噪法处理金融数据噪音的可靠性强,基于小波分析去噪后的收盘价、最大值及最小值特征组合的LSTM模型预测效果最优.

    长短期记忆网络价格预测小波分析聚丙烯期货

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    融合结构和语义特征的跨语言实体对齐方法

    罗燕姜长三曾桢
    73-78页
    查看更多>>摘要：跨语言实体对齐在多语言环境中面临诸多挑战,尤其是在长尾实体邻居稀缺和结构信息有限的情况下,单一结构特征的使用限制了对齐的准确性.为解决这一问题,设计了一种融合结构和语义特征的跨语言实体对齐方法.具体而言,利用多语言预训练模型生成语义嵌入作为初始实体特征;随后,通过图神经网络提取实体的结构特征,并运用高速门控机制整合语义与结构信息,以提升实体表示的区分能力.实验结果表明,在跨语言数据集ZH-EN、JA-EN和FR-EN上,Hits@1评价指标分别达到了0.858、0.918和0.941,显著优于传统基线模型,所提方法展现出更高的对齐性能.

    实体对齐知识图谱图神经网络语义学习

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    基于VAE-LSTM的水质多变量时序数据异常检测研究

    曹可欣李永飞韩博龙
    79-83,94页
    查看更多>>摘要：随着物联网的普及,各个应用领域对多变量时序数据处理需求增加.水质监测涉及多种参数(如温度、pH值、溶解氧、电导率),需要实时监测并记录其变化.这些数据具有高维度和复杂的时间依赖性.针对这样的数据特征,提出了一种基于变分自编码器和长短期记忆的多变量时间序列异常检测方法,通过训练VAE和LSTM捕捉数据的分布特征和时间依赖性.实验结果显示,在物联网水质监测数据集上,该方法达到了88%的F1分数,表现出优异的异常检测性能.

    多变量时序数据异常检测变分自编码器长短期记忆网络无监督学习

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    基于无监督域自适应的行人重识别改进算法

    陈金良周卫曾沛杰杨益民...
    84-89页
    查看更多>>摘要：近年来,行人重识别的应用越来越广泛,为了更好地解决跨域自适应识别中由于分辨率、光照等造成的较大差异性和大量数据集难以标注的问题,提出了一种基于伪标签生成的无监督自适应行人重识别网络(PU-Net),采用DBSCAN聚类算法生成伪标签,利用改进的残差网络提取特征,并添加了通道注意力机制提升特征提取能力.实验结果表明,在DukeMTMC-ReID、Market-1501和MSMT17数据集上,mAP分别提升了2.8、0.7、0.3个百分点;Rank-1分别提升了2.7、0.3、0.9个百分点.与大部分模型相比,该方法取得了显著的提升,并且接近于全监督训练的结果.

    行人重识别无监督自适应伪标签通道注意力机制

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    基于灰狼感知优化算法的危险因素分析

    郑恒杰
    90-94页
    查看更多>>摘要：危险因素分析是计算机领域重点研究的问题之一,针对危险因素的复杂性以及搜索算法容易陷入局部最优的问题,提出一种灰狼感知优化算法(GWSOA),该算法使用带感知和变异的灰狼优化算法对初始危险因素集合进行筛选,以确定最终危险因素集合.最后在12个数据集上进行了实验,GWSOA在其中11个数据集上取得了最佳的平均适应度值,优于所有基线方法.

    危险因素分析搜索算法灰狼感知优化算法

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    基于暗通道先验的井下图像复原方法

    严正国樊杰
    95-98页
    查看更多>>摘要：井下图像为解决石油资源在开采的过程中出现的各种问题提供了有力帮助.由于光在传播的过程中会受到水中颗粒物散射影响,从而出现对比度下降、颜色失真等现象.为了提高井下图像的清晰度,从而获取更多的有用信息.采用暗通道先验算法、限制对比度直方图均衡算法处理原始图像,将得到的处理后图像进行像素级图像融合,最后对得到的图像进行白平衡颜色校正处理,从而实现井下图像复原.通过对比实验验证,该方法能够有效提高井下图像的清晰度.

    图像复原暗通道先验限制对比度直方图均衡白平衡

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    面向地震场景的多无人机任务规划设计

    郝泽林叶勉余莎莎
    99-104,111页
    查看更多>>摘要：低空经济的发展推动了无人机在应急救援领域的应用.为解决地震后交通中断导致的信息获取难题,提出了多无人机系统的任务规划方法.通过构建模拟环境,分析多无人机的规划需求,采用K-means聚类算法进行任务分配,利用RRT*生成安全的三维路径,并结合蚁群算法优化执行顺序.仿真实验表明,该方法在求解时间上缩短了19.7%,路径长度减少了4.6公里,有效提升了地震后信息获取的效率,为应急救援中的无人机应用提供了参考.

    低空经济多无人机任务规划地震场景

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    使用D3.js绑定多层数据的算法设计

    曾志成
    105-111页
    查看更多>>摘要：数据可视化是当前数据分析的重要研究领域,在科学研究、商业决策、信息传播、日常生活等场景已广泛应用.大数据和计算机图像处理促进了可视化技术的发展,目前市面上可视化工具、技术种类繁多.选用当前较为流行的可视化工具D3.js,探讨加载多层数据时的处理思路.对比常规重复加载绑定数据完成遍历的方式,提出通过递归调用D3.js内置的关键函数实现绑定对象数组数据生成可嵌套标签的方法,加大代码的复用性,提高程序的健壮度,优化图元层次结构.

    数据可视化D3.js算法

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    基于LDA主题模型的京东用户评论情感分析平台的设计与实现

    吴宪传王铂鑫
    112-117页
    查看更多>>摘要：采用B/S体系结构,运用Python语言和Django框架构建和开发网站.核心是对京东用户评论进行词法分析,包括分词、词性标注及停用词过滤等文本预处理步骤.接着,基于预处理后的数据进行情感分析,并运用LDA主题建模技术抽取出评论的核心信息,以揭示消费者的偏好、需求、购买动机以及产品优势和不足.经过测试,系统运行流畅,实现了既定目标.

    LDA数据分析情感分析Python

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    基于用户-物品二部图条件游走的差异化成员偏好群组推荐方法

    王晟桐曾国荪
    118-123页
    查看更多>>摘要：较之个体推荐,群组推荐面临着成员偏好以及群组偏好表达不准确的问题.在数据有限的情况下,为了精确地表达成员及群组偏好,提出了一种基于二部图条件游走的差异化成员偏好群组推荐方法.首先,在用户-物品二部图上展开条件游走形成条件路径,聚合节点信息形成成员偏好.并针对不同的物品,采用差异化注意力机制为群组内成员赋予不同的权重,聚合整体偏好,计算群组对待推荐物品的打分并完成推荐.该实验在真实数据集上进行,验证了所提出方法的有效性.

    群组推荐用户-物品二部图条件游走偏好差异动态聚合

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