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期刊信息/Journal information
小型微型计算机系统
小型微型计算机系统

林浒

月刊

1000-1220

xwjxt@sict.ac.cn

024-24696120

110004

北京399信箱

小型微型计算机系统/Journal Journal of Chinese Computer SystemsCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊创办于1980年，主要刊登计算机领域研究、应用等方面具有较高水平的学术性文学，面向对象为从事计算机科学研究工作的科研院所的科研人员和大专院校的师生。本刊有编委29人，其中6人为中科院工程院院士，其余均为我国计算机行业的优秀科学家。
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    TDGCN:触发器增强的两阶段动态图卷积网络的对话关系抽取研究

    自彦丞李卫疆
    90-96页
    查看更多>>摘要：随着互联网中对话数据的不断增加,从中提取关系三元组对于自然语言处理的各个下游任务至关重要.为了改进对话关系抽取的性能,D.Yu等人在数据集中引入了"触发器"的概念,该概念为关系抽取提供了重要的线索.然而,目前对于触发器的应用还仅仅限于将其作为一个模型训练的附加任务,并未在关系三元组推理中充分利用.本文提出了一个两阶段的动态图模型,通过引入动态机制,有效地改进了现有静态构造的图注意力模型在处理关系重叠时的歧义问题.并且在动态图模型中引入了触发器节点,以便更充分地利用触发器来进行关系推理.整个模型在DialogRE数据集上进行了实验,相对于基线模型,该模型在验证集上的F1值提升了 2.2％,在测试集上提升了 2％.并且本文对所提出的机制进行了进一步分析,通过实验验证了其有效性.

    动态图注意力网络对话关系抽取触发器

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    深度时空混合图卷积的城市交通预测模型

    郭海锋许宏伟周子盛
    97-103页
    查看更多>>摘要：由于交通网络复杂的时空相关性和交通数据的非线性,给交通预测带来了很大的挑战.现有的方法主要关注路网的时空特征,分别对时间相关性和空间相关性进行建模来模拟时空依赖关系.随着城市道路网络的进一步扩大,导致模型对路网空间特征的挖掘能力不足.此外,交通运行状态受到外部环境因素的干扰,交通流在路段传递效应的影响下会出现较大波动.为解决上述问题,提出深度时空混合图卷积模型,利用图卷积网络和图注意力网络的残差连接分别汇聚路网全局和局部信息,扩展图卷积的感受野范围,从而增强路网空间特征的提取能力.受Transformer在长序列预测上的启发,同时为减少计算复杂度,通过引入Informer模型来处理路网数据潜在的时间依赖性,实现对交通流参数的长期预测能力,并对城市天气和POI(医院,学校,商场)等外部因素进行编码来增强路网信息的属性.为验证所提出模型的性能,在真实数据集上开展实验,对模型进行准确性和可行性分析.实验结果表明,深度时空混合图卷积模型预测精度最高达到75.1％,较Transformer和Informer分别提升了2.5％和2.3％,在不同预测范围下都超过了其他基线模型,具有长期的交通预测能力.

    交通预测时空依赖道路网络图神经网络长期预测

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    用于调节参数区间选择的交叉验证方法

    宁保斌王士同
    104-110页
    查看更多>>摘要：现有的交叉验证方法在选择模型的调节参数时,一般在给定的参数值中选出一个最优的调节参数,而为了应对数值的复杂性和提高选择便利性,现实应用中往往更希望选出一个参数区间,也利于观察算法的稳定性.针对这个问题,本文改进了块正则化mx2交叉验证方法,提出了一个新的模型调节参数区间选择方法,基本思想是给出多个调节参数区间,采用增量的方式,不断地增加m,进而不断地减少调节参数区间个数,最终选出一个最优的调节参数区间,在这个最优区间中任意选取调节参数,都可以作为模型的调节参数.通过大量实验,与基于交叉验证的模型调节参数选择方法(m×2交叉验证方法、2折、5折、10折交叉验证)做了对比,模型在选出的区间上的平均准确度与最优单个参数的准确度相差不大,而且在该区间上最高准确度和最低准确度的差值非常小,说明在该区间上选择参数作为调节参数性能相对稳定.

    交叉验证模型选择调节参数选择区间最优支持向量机

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    征稿简则

    110页
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    结合多模态数据和混合模型的情绪识别

    宗静熊馨周建华张琪...
    111-118页
    查看更多>>摘要：如何准确的识别人类情绪是一项颇具挑战性且十分有意义的任务,然而,由于情绪的复杂性,单一模态信号很难全面地描述情绪,而且基于生理信号的情绪识别准确率仍有可提升的空间.因此,本文提出了一种新颖的多模态轻量化情绪识别混合模型,名为FCAN-FFM-LightGBM,该模型主要由FCAN-FFM和LightGBM两部分构成,前者作为特征处理器,后者作为分类器.使用脑电信号(EEG)、眼电信号(EOG)和肌电信号(EMG)进行情绪识别.在DEAP公共数据集上进行广泛的实验验证,在四分类、唤醒维度和效价维度实验中分别取得了 95.92％、97.22％和97.16％的准确率.结果表明,混合模型有助于提升情绪识别准确率且多模态的情绪识别准确率明显优于单模态.与其它方法相比,本文方法在取得较高情绪分类精度的同时降低了计算成本.

    情绪识别多模态融合EEGEMGEOG

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    基于折射反向学习机制的樽海鞘群算法

    钱谦翟豪潘家文冯勇...
    119-127页
    查看更多>>摘要：由于樽海鞘群算法(SSA)容易陷入局部最优,导致算法收敛能力较差,为了提高算法的搜索性能,本文提出了一种基于折射反向学习的樽海鞘群算法rOSSA.算法根据折射反向学习在解空间中获得反向解,使搜索代理获得更多选择机会,增加算法找到更优解的可能性.此外,在折射反向学习中引入概率扰动机制,通过概率扰动机制使搜索代理在迭代后期能够跳出局部最优,从而增强算法的全局搜索能力.最后,通过9个单峰、多峰、复合测试函数和一个工程计算问题将rOSSA与近年提出的一些主流算法进行比较,实验结果有效证明了本文改进算法的有效性.

    樽海鞘群算法搜索性能折射反向学习概率扰动

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    一种改进的基于知识粒度的增量属性约简算法

    郑颖春郭玲
    128-134页
    查看更多>>摘要：不完备混合型决策系统的增量式属性约简问题是近年来研究的热点.针对属性值和属性同时发生变化的情形,给出了一种不完备的混合型决策系统的知识粒度的定义.在对基于知识粒度的增量机制完善的基础上,提出了一种改进的属性值变化且增加属性的增量式属性约简算法.并用UCI上的8个数据集进行仿真实验验证,结果表明,所提的增量式属性约简算法相对于非增量式属性约简算法以及同类型的属性约简算法,在保证分类精度良好的前提下具有较高的约简效率.

    不完备混合型决策系统属性约简知识粒度增量机制

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    面向汽车领域对象级知识增强情感分析模型研究

    骆仕杰韩抒真金日泽汪剑鸣...
    135-142页
    查看更多>>摘要：面对汽车评论中对各项指标情感分类分析的需求,本研究提出了两部分任务:一是识别汽车评价对象并抽取情感要素;二是进行基于情感知识增强的情感分类分析.本文借助点互信息方法(PMI),探究对象词语与情绪词语的联系,进一步运用文本情感要素分析方法,构建了一种基于情感知识增强的汽车评论对象级情感分析模型(OLSCA).该模型首先采用PMI方法确定汽车评价关键指标与情绪词语极性的关系,接着通过自动情感词语掩盖及情感对象预测分析,形成词语、词语极性、对象级情感关系三部分的预测目标,生成针对标记对象的情感分类结果.实验证明,OLSCA在汽车评价领域对短文本评论进行情感分类分析,相较于传统文本语义情感分析有更大实际价值,有助于根据用户评价意图,全面构建汽车综合评价体系.

    PMI对象级情感分析情感知识增强用户评价意图汽车评价体系

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    LW-YOLOv7SAR:轻量SAR图像目标检测方法

    邹珺淏任酉贵冷芳玲鲍玉斌...
    143-150页
    查看更多>>摘要：针对SAR场景的小目标、多噪声、复杂等特征,以及舰船目标场景的优化轻量检测模型需求,基于YOLOv7-tiny框架裁剪与优化,提出了可用于SAR舰船图像的轻量检测网络LW-YOLOv7SAR.它通过重参数化和Shuffle技巧,并结合Ghost-Conv模块去除冗余信息的思想和方法,轻量化了模型,同时增强了模型多尺度信息提取的效率;为了便干部署和移植,模型使用易部署的激活函数hard-Swish和ReLU6.此外,在主干层引入结合空间通道注意力的软阈值化模块,增加了模型的去噪和泛化能力;为了提高小目标的检测精度,在模型中引入了加权的多尺度特征融合.经过理论分析和实验验证发现,对比YOLOv7-tiny,LW-YOLOv7SAR模型减少89％计算量、90％参数量、90％权重文件大小,由于减小了运算量,实现了模型推理时的功耗降低,因此也更符合绿色计算要求;在SSDD数据集上的检测准确率可达97.6％.

    YOLOv7-tiny合成孔径雷达舰船检测小目标检测软阈值化轻量化

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    极谐波分数傅里叶矩及其零水印算法应用

    徐丽云张敏
    151-157页
    查看更多>>摘要：图像矩作为一种图像的全局特征描述符,已经成为模式识别和图像分析的一种有力工具.为了能够有效抵抗常见的图像处理攻击和几何攻击,本文提出了可用于描述图像特征的极谐波分数傅里叶矩和四元数极谐波分数傅里叶矩.首先,将极谐波多项式作为径向函数,分数傅里叶变换的核函数作为角向函数,得到了极谐波分数傅里叶矩,并分析了其相关性质.其次,将图像的极谐波分数傅里叶矩应用到零水印算法,计算和提取图像中极谐波分数傅里叶矩,随机选择合适的特征图像,并构造二值特征图像,将得到的二值特征图像与水印图像进行异或运算,构造作为零水印的特征图像.最后,针对提出的零水印算法,通过噪声、滤波、旋转、缩放进行鲁棒性和对比分析实验.实验结果表明,本文所提出的极谐波分数傅里叶矩,综合了极谐波多项式和分数傅里叶变换的优点,在零水印算法中能够有效抵抗图像处理攻击和几何攻击,与同类算法相比鲁棒性更优.

    正交矩分数傅里叶变换极谐波多项式四元数零水印

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