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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

    复杂环境下的红外路况检测识别研究

    袁子玄廖义奎
    1-9页
    查看更多>>摘要：针对红外场景下存在目标模糊,难以检测的问题,提出一种基于YOLOv5所改进的算法.首先,为提高目标的检测率,在YOLOv5算法中加入CBAM注意力机制,提取注意力信息,增强红外目标在检测网络中的特征表达能力.然后,改进Bottleneck模块,有效实现特征重用,提高了模型的计算效率.接着,优化了Backbone与Neck结构部分,降低了网络的计算量.最后,改进上采样函数.研究结果证明,改进的网络在红外图像检测与识别中有着更好的检测率,计算量也更少,mAP值为81.3％,比原始网络提升了3个百分点.

    红外检测YOLOv5CBAM注意力机制Bottleneck结构

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    基于梯度信息与差异图融合的土地变化检测

    程岩赵化启刘晓敏王宇春...
    10-17,48页
    查看更多>>摘要：针对遥感土地图像中来自异源图像轮廓纹理不明显及差异图特征表达不准确导致变化检测不准确问题,提出了基于梯度信息与差异图融合的变化检测算法.首先,梯度信息图像作为输入源,增强了图像的轮廓及纹理;其次,设计了一种基于区域特征融合与加权平均融合差异图融合方法,通过自编码网络将异源图像映射到同一空间进行差分及像素级融合.其中,自编码器网络的输入使用了形态学梯度、方向梯度的融合图像,实验结果表明性能良好.

    遥感图像变化检测梯度信息区域特征自编码器

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    基于姿态编码的数字逻辑电路设计

    李万益区济初黄靖敏邝芸...
    18-24页
    查看更多>>摘要：姿态识别在多数科研课题中通过算法和软件实现,但如何从硬件实现值得研究.姿态识别的硬件开发对于其算法和软件的成果转化起着至关重要的作用.因此,以姿态类型编码输入为例,设计出识别姿态编码的数字逻辑电路,其可以对人体姿态的编码进行识别并显示.根据姿态编码,按状态转移规律来画出卡诺图,接着推导出触发器对应的状态方程和逻辑门,然后通过触发器和逻辑门的接线组合,最终得到姿态编码识别电路.使用Multisim14软件对所设计的电路进行仿真,得到的模拟结果符合预期的设计目标.经过实验仿真,证实其可行有效,并在一定程度上准确识别了相应姿态类型.

    硬件数字逻辑电路Multisim姿态识别

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    改进级联卷积神经网络的预标注方法

    叶叶
    25-31页
    查看更多>>摘要：针对目标检测算法中需要人工标注数据,且存在人工成本高、时间成本高、标注效果一般的问题,提出一种基于级联卷积神经网络的图像预标注方法.级联卷积神经网络是目前最先进的目标检测算法之一,将级联卷积神经网络的输入层修改成多尺度方式以及将RPN层采用Anchor Free的方式来提出预检测框,并在公开数据集VOC2007及VOC2012上进行训练和测试,IoU为0.5,FPPI为0.3时,在VOC2007和VOC2012数据集上的recall分别达到了64.52％和65.71％.实验表明,改进后的级联卷积神经网络算法模型具有更高的检测召回率、更低的计算量,对于目标检测预标注来说可以降低人工操作的复杂度,提升标注效率.

    级联卷积神经网络预标注方法多尺度RPN层

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    流数据聚类方法

    张宝杰余涛王玉陈斯羽...
    32-37,54页
    查看更多>>摘要：聚类通常被用于对数据进行快速探索性数据分析,然而传统的聚类方法并不能及时有效对源源不断的数据进行快速分析.近年来,流数据聚类方法的出现解决了这一问题.基于当前对流数据聚类方法的研究,针对流数据聚类方法进行概述,首先介绍流数据聚类常用的窗口模型;其次,依据基础依赖的批处理方法从层次方法、分区方法、密度方法、网格方法和模型方面分别介绍了近几年相关的流数据聚类方法,并简要介绍流数据方法相关应用;最后,总结当前流数据聚类实验中常用的指标,以及当前论文中常用的数据集.

    流数据聚类无监督学习综述

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    双种群自适应遗传算法及其在知识挖掘中应用

    严太山王欣
    38-43页
    查看更多>>摘要：针对传统遗传算法的交叉率和变异率最优值难以确定及进化种群单一性等问题,提出一种双种群自适应遗传算法(DPAGA).算法引入主导种群和辅助种群,并将生物界有性繁殖特征应用于交叉操作,让主导种群和辅助种群在进化过程中执行不同的交叉和变异策略,极大地提高了算法的寻优效率.在实践教学质量评价工作中,知识规则是实现教学质量评价的依据,为获得更加优质的知识规则,将DPAGA算法应用于实践教学质量评价知识规则挖掘.实验结果表明,基于改进遗传算法的知识规则挖掘方法是有效的,能够快速挖掘出优秀的新知识规则,使实践教学质量评价知识规则库能得以更新和发展.

    双种群自适应遗传算法主导种群辅助种群知识规则挖掘实践教学质量评价

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    基于节点能量约束的无线传感器网络目标跟踪算法

    任腾飞周洁
    44-48页
    查看更多>>摘要：针对无线传感器网络中节点布放后能量无法得到补充,影响网络寿命等情况,基于能量约束提出一种新的节点规划算法.考虑规划过程中节点无法再次充电和传输数据能耗大的多重约束,导致无线传感器网络寿命受到多种限制.首先构建节点跟踪模型,提出簇结构的分布式连接网络,其中设有子节点与领导节点,提出节点规划策略降低能耗,延长网络生命周期.其次,针对误差矩阵中存在的复杂约束问题,通过能量约束函数限制与凸松弛等方法来求解.最后,在跟踪场景对所提算法进行仿真验证.结果表明,在同样能量消耗约束下合理规划出参与跟踪的节点,能达到更好的目标跟踪性能.

    无线传感器网络节点规划领导节点能量约束

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    高斯极大似然估计的新冠疫情周期性预测分析

    王莹
    49-54页
    查看更多>>摘要：新型冠状肺炎病毒自2019年末被发现以来,就已经被视为一场全面的大流行,并在全世界蔓延.许多研究正在使用独特的模型来预测与分析这种疾病在未来的趋势和可能的进展.通过评估极大似然估计求解高斯拟合参数,并利用高斯—牛顿迭代法优化求解参数的高斯模型来预测上海每日新增新冠肺炎病例与疫情病例周期的转折点.实验证明,算法的拟优度R2达到0.9286,表明该算法在新冠疫情病例数据分析与预测领域的有效性、可靠性和优越性.

    高斯拟合极大似然估计高斯—牛顿迭代法

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    基于聚类的血清质谱数据和体检数据关联规则分析

    王玉韩家新
    55-59页
    查看更多>>摘要：近年来,公众健康问题成为人们关注的热点,体检数据和血清质谱数据都是通过血液样本得到的,如何快速从血液数据中获得想要的信息成为一个问题.质谱数据具有维度高,且各组数据维度不一致的特点,单靠人工难以从中提取并分析信息.随着数据挖掘中关联规则分析方法的不断进步,可以通过对血清数据进行数据挖掘找到血清之间的关联信息,从而快速得到血清数据分析结果.提出一种改进K⁃means算法,并用对数据进行聚类,聚类后的数据具有簇内差异小,簇间差异大的特点,能更好地对连续数据进行离散化,Apriori算法和FP⁃Growth算法分析得到血清质谱数据和体检数据关联规则,此关联规则可以验证血液检测结果的准确性,对于医学血液检测的发展有重大意义.

    聚类关联分析Apriori算法质谱数据

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    一种仿生机器鱼的水平面路径跟踪控制研究

    刘锦豪宋晓茹
    60-64页
    查看更多>>摘要：仿生机器鱼具有高机动、高隐蔽、高效率、低噪音的特点,能在军事战略和水下探测中发挥重要作用.面对复杂多变的水下环境以及不确定因素的影响,自抗扰控制器(ADRC)可以自动补偿被控对象的内扰与外扰,提高机器鱼路径跟踪的控制精度和稳定性.首先建立多关节机器鱼数学模型,并通过机器鱼路径跟踪误差模型得到其误差方程,最后基于ADRC控制器实现相关参数的收敛,仿真成果证实所设计控制器具有较高的精确度和较强的鲁棒性.

    仿生机器鱼自抗扰控制器路径跟踪

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