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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K-means++时间聚类的飞行航迹预测

    郭宪超李廷元
    54-57页
    查看更多>>摘要：针对传统航迹聚类预测算法对时间数据预测不准确的问题,本文提出了一种基于K-means++时间聚类的航迹预测算法.该算法使用ADS-B数据作为数据源,通过K-means++算法对时间数据进行聚类,使用修正欧式距离算法进行航迹相似度的计算,分别根据直线阶段和转弯阶段的特征分配不同的聚类方法得出聚类航迹,最后对聚类航迹进行当前位置修正得到预测航迹.通过实际航迹数据进行算例试验,结果显示该预测算法具有较高的准确性.

    聚类算法K-means++航迹预测

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    基于Catboost算法的航班延误预测研究

    李任坤何元清
    58-61页
    查看更多>>摘要：近年来国家民航行业正处于高速发展期,航班延误带来的影响不断显现,为此航空公司及乘客对航班延误的时间预测有着更迫切的需求.本文采用Catboost算法来预测航班延误,使用美国交通统计局(BST)发布的以亚特兰哈兹菲尔德-杰克逊机场(ATL)为预测点的航班数据,通过数据预处理进行数据清洗,提取出关键类别型特征,并利用网格搜索及交叉验证实现模型参数优化.通过对R-Squared、MAE、训练时间等回归指标进行实验,Catboost算法与LightGBM、XGBoost算法相比,具有更高的预测精度和更短的训练时间.

    航班延误预测CatboostLightGBMXGBoost

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    基于滤波反投影的非视域图像重建质量研究

    王雪峰陈兴稣
    62-65页
    查看更多>>摘要：非视域成像技术是对拐角处或可透射中介面对隐藏目标进行成像的新型光学成像技术.本文采用滤波反投影算法对非视域图像进行重建,利用峰值信噪比PSNR和结构相似度SSIM对滤波反投影算法的重建结果进行质量分析,研究不同噪声和滤波算子对图像重建结果质量的影响.实验结果表明滤波能够提高重建结果的质量;通过对不同噪声比(5 dB、10 dB和20 dB)及不同隐藏目标进行重建结果质量分析,表明噪声比与重建结果质量成正比.

    非视域成像滤波反投影重建质量分析滤波算子噪声

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    一种基于任务计算密度优先的改进EDF实时调度算法研究

    李赞黄燕挺
    66-69页
    查看更多>>摘要：实时系统为了保证系统中多个任务的稳定执行,会根据任务的优先级、空闲时长以及截止时间等属性选择任务运行,实现系统资源的合理分配,达到系统实时性和可调度性要求.EDF和LLF是较常提及的调度算法,然而LLF算法的设计逻辑存在缺陷,EDF算法的实现细节不够完善,本文提出了一种基于任务需求计算密度优先的改进EDF算法,是一种价值较高的实时调度算法.

    实时系统EDFLLF需求计算密度

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    基于改进DeepLabV3+的图像篡改检测技术

    刘旭
    70-75页
    查看更多>>摘要：现有的图像篡改检测算法在面对未知篡改时,模型的鲁棒性较差,并且篡改区域定位精度较低,小尺度篡改区域检测效果较差,导致模型漏报率较高.针对上述问题,提出了基于改进DeepLabV3+的图像篡改检测模型.模型利用可学习的特征提取器从篡改图像中学习统一的篡改特征;引入注意力模块,强化对篡改特征学习能力,使用ASPP模块提取多尺度特征提高小尺度篡改区域检测率;利用空洞卷积和特征融合模块提高篡改区域定位精度.实验结果表明,提出的方法优于现有的主流方法.

    图像篡改检测DeepLabV3+空洞卷积注意力模块ASPP模块

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    基于滑窗方差和形态学的多聚焦图像融合

    罗回彬林梓鑫怀国威温焕锦...
    76-81页
    查看更多>>摘要：本文提出了一种基于图像滑窗方差和形态学的多聚焦融合方法.首先,对多聚焦图像进行窗口滑动并计算每个滑动窗口的图像方差.其次,通过比较滑窗方差的大小来计算每个像素在源图像的选取次数.通过比较每个像素在不同源图像相应选取次数,进行融合像素选定的判定,实现初步图像融合.针对难以区分的像素,本文还采用欧式距离进一步分析.运用形态学对初步融合的图像进行去噪处理.最后,还对融合图像的聚焦边缘进行平均加权处理.本文采用定性和定量分析,对比了五种不同的融合方法.实验结果表明,我们提出的融合方法能实现很好的融合效果.

    多聚焦图像滑窗方差形态学图像融合

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    基于疫情防控下人脸识别在宿舍管理系统中的应用

    韦大欢
    82-86页
    查看更多>>摘要：当前,新冠肺炎席卷全世界,给高校学生管理工作带来了新的挑战.人脸识别是人工智能与计算机范畴中具备较强创新性与挑战性的核心内容之一,在相应的环境条件与用户配合下,人脸识别可以实现良好的识别效果.但是人脸识别经常会受到光照因素产生的不良影响,不能显示出非常明显的面部特点,不能对人脸成功识别.鉴于此,本文提出了人脸识别在学生宿舍管理系统中的具体应用方案,经过采用光照补偿、模板匹配等有关方法,可以使图像的精准度与清晰度得到提升,提高了人脸识别的成功率.

    疫情防控人脸识别宿舍管理系统

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    一种面向NTFS的海量小文件高速读写方法

    彭涵钧黄传波涂磊胡晓勤...
    87-92页
    查看更多>>摘要：为了解决NTFS(new technology file system)环境下海量小文件读写性能低下的问题,提出了一种高速读写方法.该方法通过解析NTFS系统结构,提取文件记录、目录项等关键元数据,模拟文件系统读取磁盘数据,并通过元数据与用户数据的双预读机制,提升数据读取效率,从而实现了NTFS上海量小文件的高速读写.实验结果证明,该方法能够大幅提升NTFS环境下海量小文件的读写速率.

    海量小文件文件读写文件系统元数据

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    基于SSM框架的学生综合测评系统的设计与实现

    张倩陈嘉濠廖秀秀
    93-97,120页
    查看更多>>摘要：高校综合测评工作是评价在校学生德智体等综合素质的一项重要工作,目前多数高校在此项工作中采用传统的纸质材料或电子表格进行管理,缺乏一套现代化的计算机系统.本文采用SSM、Bootstrap等技术设计并实现了一套高校学生综合测评管理系统,该系统实现了对学生综合测评成绩的排名与奖学金申请的审核,大大提高了工作效率.系统测试结果良好,极大便利了高校综合测评工作.

    高校综合测评SSM管理系统

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    基于改进的HOG算法结合CNN-SVM的疲劳检测

    王爽
    98-102页
    查看更多>>摘要：为了预防驾驶员因疲劳驾驶引发交通事故,提出一种基于改进的HOG(histogram of oriented gra?dients)算法与CNN-SVM结合的人脸疲劳检测方法.首先,针对传统HOG特征提取过程中的不足,对HOG特征提取时加入了对角线像素的灰度信息,使得提取到的灰度边缘信息更加丰富,从而提升对人脸检测的准确度.其次,使用级联回归(ensemble of regression trees,ERT)算法对脸部68个关键点标定并裁剪眼部区域.最后,使用CNN结合SVM对人眼状态识别,并结合PERCLOS等参数进行疲劳判断.

    改进的HOGCNN-SVM疲劳检测

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