计算机应用研究

2022年03期

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肝脏及肿瘤图像分割方法综述 摘要：肝脏肿瘤是一种发病率高且恶化概率高的疾病，为了快速地诊断肝脏疾病，需要从计算机断层扫描（CT）中准确地分割出肝脏及肿瘤。为了分析肝脏及肿瘤图像分割领域的现状及发展趋势，针对肝脏及肿瘤图像的分割方法进行了研究，总结了近些年肝脏及肿瘤图...
人体行为识别方法研究综述 摘要：随着计算机视觉不断发展，人体行为识别在视频监控、视频检索和人机交互等诸多领域中展现出其广泛的应用前景和研究价值。人体行为识别涉及到对图像内容的理解，由于人体姿势复杂多样和背景遮挡的因素导致实际应用的进展缓慢。全面回顾了人体行为识别的...

基于对数欧氏度量学习的概率黎曼空间量化方法 摘要：在许多机器学习应用中，需要分析的数据可能由对称正定矩阵构成，而经典的欧氏机器学习算法处理这种数据的性能较差。针对此问题，提出一种新的基于对数欧氏度量学习的概率黎曼空间量化方法。该方法将对称正定矩阵看做对数欧氏度量下黎曼流形上的点，采...
基于特征和结构信息增强的图神经网络集成学习框架 摘要：近年来，图神经网络由于其丰富的表征和推理能力受到广泛的关注，然而，目前的研究聚焦于卷积策略和网络结构的调整以获得更高的性能，不可避免地面临单一模型局限性的约束。受到集成学习思想的启发，面向图神经网络创新性地提出一套集成学习框架（EL...
基于动态区域剔除的RGB-D视觉SLAM算法 摘要：针对动态场景下视觉SLAM（simultaneous localization and mapping）算法易受运动特征点影响，从而导致位姿估计准确度低、鲁棒性差的问题，提出了一种基于动态区域剔除的RGB-D视觉SLAM算法。首先借...
基于改进DDPG算法的复杂环境下AGV路径规划方法研究 摘要：为了提高AGV（automatic guided vehicle）在复杂未知环境下的搜索能力，提出了一种改进的深度确定性策略梯度（deep deterministic policy gradient，DDPG）算法。该算法通过构建经...
基于声纹嵌入的语音增强算法 摘要：频域语音增强算法在高信噪比的条件下有明显的降噪效果，而在低信噪比条件下频域语音增强算法的性能会大幅下降。针对这个问题，将基于声纹的掩码应用到频域语音增强网络，利用声纹的先验信息，提升网络对说话人和噪声的区分度。另外，为了进一步改善频...
基于双二流卷积和多特征融合的D-S声音分类 摘要：针对现有模型声音分类精度不足的问题，提出了一种基于多特征双二流网络的D-S融合模型。首先，提出了四种组合特征来更全面有效地表征声音。其次，提出双二流网络结构来更好地训练模型。第一和二流网络采用多分辨率多通道特征送入二阶密集卷积网络（...
TCN-Transformer-CTC的端到端语音识别 摘要：基于Transformer的端到端语音识别系统获得广泛的普及，但Transformer中的多头自注意力机制对输入序列的位置信息不敏感，同时它灵活的对齐方式在面对带噪语音时泛化性能较差。针对以上问题，首先提出使用时序卷积神经网络（TC...
基于双层词性感知和多头交互注意机制的方面级情感分析 摘要：在方面级情感分析研究中，现有工作往往忽略不同类型词性贡献程度以及局部特征和全局特征的交互作用会影响分类准确率的问题。为此，提出了一种基于双层词性感知和多头交互注意机制的方面级情感分析模型DPMHA。首先，使用BERT预训练模型获取包...
稀疏数据下结合词向量的短文本分类模型研究 摘要：针对短文本缺乏足够共现信息所产生的词与词之间弱连接，且难以获取主题词的情况，导致面向短文本分类工作需要人工标注大量的训练样本，以及产生特征稀疏和维度爆炸的问题，提出了一种基于注意力机制和标签图的单词共生短文本分类模型（WGA-BER...
基于注意力的多层次混合融合的多任务多模态情感分析 摘要：针对多模态情感分析中的模态内部特征表示和模态间的特征融合问题，结合注意力机制和多任务学习，提出了一种基于注意力的多层次混合融合的多任务多模态情感分析模型MAM（multi-level attention and multi-task...
说话人身份识别深度网络中的聚合模型研究 摘要：说话人身份识别是一项重要的生物识别技术，多种基于深度卷积神经网络（DNN）的模型结构表现出越来越强的特征表达能力，并形成了统一的端到端说话人识别系统，取得了优于传统识别模型的性能。其中聚合模型聚合的话语级特征是影响说话人识别系统准确...
基于阅读理解智能问答的RPR融合模型研究 摘要：基于阅读理解的智能问答是指同人类一样首先让模型阅读理解相关文本，然后根据模型获取的文本信息来回答对应问题。预训练模型RoBERTa-wwm-ext使用抽取原文片段作为问题的回答，但这种方法遇到原文中不存在的答案片段或需要对原文总结后...
基于自注意力机制和双向GRU神经网络的深度知识追踪优化模型 摘要：针对现有深度知识追踪模型存在输入习题间复杂关系捕获能力弱、无法有效处理长序列输入数据等问题，提出了基于自注意力机制和双向GRU神经网络的深度知识追踪优化模型（KTSA-BiGRU）。首先，将学习者的历史学习交互序列数据映射为实值向量...
基于深度强化学习种群优化的演化式分拣调度算法 摘要：机械制造中的产线分拣作业具有问题与数据的双重复杂性，为了对分拣操作进行优化以提高生产效率，设计了一套分拣作业的数据表示方法与一种基于种群优化的演化式算法，同时整理并公开了一个真实的工业数据集。数据表示方法通过借鉴词袋模型对原始作业数...
基于组选择的近似无偏稀疏脑功能超网络模型构建与分类研究 摘要：针对LASSO方法构建脑功能超网络模型缺乏组效应解释能力和网络有偏性问题，提出了两种基于组变量选择的近似无偏稀疏脑功能超网络模型来改善超网络的构建，分别为组最小最大凹惩罚方法和组平滑剪裁的绝对值偏差方法，并将其分别应用于抑郁症的分类...
基于改进郊狼优化算法的充电站选址定容规划 摘要：针对郊狼优化算法全局搜索能力不足、易陷入局部最优的缺陷进行了研究，在郊狼优化算法寻优进程中引入变形的精英保留策略，并在郊狼成长过程中加入环境影响因子，再将成长后的郊狼代入Kent映射遍历搜索空间，强化算法的开采能力和搜索性能，提出了...
多策略融合算术优化算法及其工程优化 摘要：针对算术优化算法（AOA）在搜索过程中容易陷入局部极值点、收敛速度慢以及求解精度低等缺陷，提出一种多策略集成的算术优化算法（MFAOA）。首先，采用Sobol序列初始化AOA种群，增加初始个体的多样性，为算法全局寻优奠定基础；然后，...
基于引力模型及相对路径数的节点重要度评估算法 摘要：准确度量复杂网络中节点的重要度对于研究网络结构和功能等方面具有重要的指导意义。现有多数节点重要度评估算法考虑了节点及其邻居节点的相关信息，却忽略了节点间的拓扑结构对节点重要度的影响。针对此问题，提出了基于引力模型及相对路径数的节点重...
基于时间图注意力的交通流量预测模型 摘要：交通状况预测是智能交通系统的一个重要组成部分，而车流量是交通状况最直接的体现，因而对交通流量进行预测具有重要的应用价值。一方面，城市中的道路本身带有空间拓扑性质，另一方面车流量随时间动态变化。因此交通流量预测问题的关键在于对数据中存...
基于生成对抗网络和变分自编码器的离群点检测算法 摘要：针对传统离群点检测算法在类极度不平衡的高维数据集中难以学习离群点的分布模式，导致检测率低的问题，提出了一种生成对抗网络（generative adversarial network，GAN）与变分自编码器（variational a...
基于多时空图卷积网络的交通流预测 摘要：交通流预测在交通管理和城市规划的应用中具有重要意义，然而现有的预测方法无法充分挖掘其潜在的复杂时空相关性，为进一步挖掘路网道路网络数据的时空特性以提高预测精度，提出一种多时空图卷积网络（multi-spatial-temporal ...
融合认知心理学理论的新型教与学优化算法及应用 摘要：针对教与学优化算法（teaching-learning-based optimization，TLBO）寻优精度低、易陷入局部最优的问题，提出了一种融合认知心理学理论的新型教与学优化算法（cognitive psychology t...
基于UWB的密集行人三维协同定位算法 摘要：针对复杂室内环境中密集行人定位精度低、超宽带（UWB）基站密度要求高的问题，提出一种基于UWB的密集行人三维协同定位算法。首先使用聚类算法抑制测距数据中较大非视距（NLOS）误差，并使用高斯均值混合滤波抑制标准测量误差；然后提出双层...
基于改进量子旋转门人工鱼群算法的K-means聚类算法及其应用 摘要：为改进传统K-means聚类算法中存在因随机选择初始质心而导致聚类结果不稳定且准确度低的缺点，提出基于改进量子旋转门人工鱼群算法的K-means聚类（IQAFSA）算法，通过动态更新量子旋转门的旋转角提高下一代更新方向准确度及更新速...
基于组合训练的规则嵌入多智能体强化学习方法 摘要：多智能体强化学习方法在仿真模拟、游戏对抗、推荐系统等许多方面取得了突出的进展。然而，现实世界的复杂问题使得强化学习方法存在无效探索多、训练速度慢、学习能力难以持续提升等问题。该研究嵌入规则的多智能体强化学习技术，提出基于组合训练的规...

基于网络结构搜索的工业过程自动故障诊断方法 摘要：针对现有基于深度神经网络的工业过程故障诊断方法存在网络结构设计烦琐及参数寻优耗时等问题，提出了一种基于网络结构搜索的工业过程自动故障诊断方法（automatic fault diagnosis，AutoFD），该方法采用AutoFD...
考虑偏好不确定的合作性单元制造优化研究 摘要：企业为加速产品的迭代更新，可采取合作生产及研发制造一体化的战略。该研究在产品设计方面考虑顾客偏好的动态变化和竞争产品的影响，在生产方面引入单元化制造资源合作共享思想。通过建立考虑顾客偏好不确定的合作性单元制造模型，以最大化单位成本所...
工业互联网端边云协同数据同步方案设计与实现 摘要：传统的数据更新同步往往每次直接更新整个文件或不加选择地更新局部改动部分。后者虽然节约了一部分通信带宽，但是每次文件变化，不管变化多少都立即更新，增加了通信负荷，这两种方法均不能很好地满足工业互联网实时性要求。针对此问题，提出了一种工...
基于视觉惯性里程计与语义信息的无人机SLAM方法研究 摘要：室内环境中存在丰富的语义信息，可以使机器人更好地理解环境，提高机器人位姿估计的准确性。虽然语义信息在机器人同时定位与地图构建（SLAM）领域得到了深入研究和广泛应用，但是在环境准确感知、语义特征提取和语义信息利用等方面还存在着很多困...
基于频繁序列挖掘的文件系统缓存算法设计 摘要：传统缓存算法存在命中率低、交换率高等问题，且现有缓存算法在分布式大数据存储系统中并不适用，为此提出了一种基于频繁序列挖掘的自适应缓存策略。该方法使用数据挖掘算法挖掘历史访问窗口内的频繁序列，将频繁序列模糊合并后构建匹配模式集合以供查...
人群疏散平移矩阵算法 摘要：建筑物的通行能力研究近年来受到广泛关注，安全高效地流通人群是专家学者研究的重点。首先，通过一组节点和边的定义将建筑物表示为网络，进而利用Dijkstra最短路算法生成最短路径集合，最后在该集合的基础上提出平移矩阵算法，利用0-1矩阵...

基于QDP的蝶形量子网络编码方案 摘要：当前已有的蝶形量子网络方案多数只能完成量子态经公共信道进行交叉传输，并且为实现蝶形网络的量子态无损传输，通常需要消耗纠缠资源。结合量子直接传态方案中态传输的方法，提出一种在蝶形网络中传输任意已知单量子态的网络编码方案。利用处于基态的...
基于多样性的微服务韧性部署机制 摘要：针对微服务架构软件系统的共享漏洞问题，面向微服务下的部署工作进行了研究，提出了一种面向韧性抗毁的多样性微服务动态部署策略，能够利用多样性部署特点，根据资源约束情况部署多样化的微服务组件，兼顾集中式部署与负载均衡的优势，有效缓解了同构...
基于行人航迹推算的蓝牙峰值检测方法 摘要：室内定位中行人航迹推算（PDR）方法是最便捷的定位方法之一，其缺点是随着移动距离的增加累积误差会越来越大。利用蓝牙峰值纠正算法能有效降低PDR的累积误差，但蓝牙信号在多蓝牙基站中存在伪峰、错峰的问题，针对上述问题提出了基于PDR的蓝...
基于模糊满意度的软件定义网络交换机迁移策略 摘要：针对软件定义网络中多控制器间负载均衡的迁移代价和迁移效率问题，提出一种基于模糊满意度的交换机迁移策略。首先，构建均衡判断矩阵，监测控制器负载状态，且提出交换机组选择度，划分交换机组以选取迁移交换机；其次，考虑迁移代价和负载均衡率，构...

基于区块链的智能家居认证与访问控制方案 摘要：智能家居运用物联网技术为用户提供自动化的智能服务，但传统的集中式架构存在机密性和完整性等安全性问题，而现有的分布式架构又存在重复认证、高延迟等问题。针对这些问题，基于区块链和椭圆曲线集成加密技术提出了一种智能家居认证与访问控制方案，...
基于中间人的区块链混币机制 摘要：混币机制是区块链隐私保护技术之一，目前面临效率低下、安全性不足、容易遭受拒绝服务攻击等问题，因此提出了一种基于中间人的区块链混币机制，称为IMShuffle。该混币机制首先对混币交易的参与者随机分组，每个小组成员都需要从小组中选择一...
基于原语的通用起源过滤框架 摘要：现有起源过滤机制的通用性差，一个过滤机制仅能过滤某一特定类型的敏感元素，处理包含多种类型敏感元素的综合性起源过滤需求仍然非常困难，为此提出了一种基于原语的通用起源过滤框架。首先，介绍了起源过滤涉及的敏感元素类型以及过滤约束；其次，深...

基于任务感知机制的行人属性识别 摘要：为了提高基于深度学习的行人属性识别的能力，提出了一种基于任务感知机制的行人属性识别网络模型。考虑到不同行人属性之间存在较强的语义相关性，提出了任务感知机制，充分挖掘不同任务中属性和属性之间的关联性；针对行人属性样本的不平衡性，利用加...
基于特征融合和注意力机制的图像超分辨率模型 摘要：现有的基于深度学习的单张图像超分辨率（single image super-resolution，SISR）模型通常是通过加深网络层数来提升模型的拟合能力，没有充分提取和复用特征，导致重建图像的质量较低。针对该问题，提出了基于特征融...
融合局部特征与两阶段注意力权重学习的面部表情识别 摘要：面部的局部细节信息在面部表情识别中扮演重要角色，然而现有的方法大多只关注面部表情的高层语义信息而忽略了局部面部区域的细粒度信息。针对这一问题，提出一种融合局部特征与两阶段注意力权重学习的深度卷积神经网络FLF-TAWL（deep c...
基于WU-Net网络的肺结节图像分割算法 摘要：深度卷积神经网络在医学图像分割领域运用广泛，目前的网络改进普遍是引入多尺度融合结构，增加了模型的复杂度，在提升精度的同时降低了训练效率。针对上述问题，提出一种新型的WU-Net肺结节图像分割方法。该方法对U-Net网络进行改进，在原...
基于姿态校正与姿态融合的2D/3D骨架动作识别方法 摘要：针对现有的人体骨架动作识别方法对肢体信息挖掘不足以及时间特征提取不足的问题，提出了一种基于姿态校正模块与姿态融合模块的模型PTF-SGN，实现了对骨架图关键时空信息的充分利用。首先，对骨架图数据进行预处理，挖掘肢体和关节点的位移信息...
自适应多维特征减少的模糊C-均值遥感图像分割算法 摘要：针对传统分割算法难以对遥感图像进行有效分割的问题，提出了一种自适应特征减少的图像分割算法。首先对源图像进行超像素分割，将获得的超像素作为算法的基本操作对象。其次，提取图像的颜色、纹理、边缘以及空间等多维特征，并使用加权像素值来表示超...
基于演化深度学习的图像描述自动生成技术研究 摘要：针对现有基于视觉注意力和基于文本注意力的图像描述自动生成模型无法同时兼顾描述图像细节和整体图像的问题，提出了一种基于演化深度学习的图像描述生成模型（evolutionary deep learning model for image...
基于仿射变换与模板匹配的车位识别与计数算法研究 摘要：针对道路停车位识别与计数的问题，对基于仿射变换与模板匹配的方法进行了研究。首先对采集的视频图像进行预处理，并采用基于PPHT与直线聚类的方法检测停车位候选区并计算出车位标线的倾斜角；然后采用基于仿射变换与模板匹配的算法检测停车位入口...
基于三级神经网络的鲁棒3D手姿估计 摘要：人类在认识事物时往往是从粗到细再到精，受认识过程的启发，根据手的拓扑结构设计了一种新的手势估计网络。该方法首先从手的角度提取全局特征，然后从手指角度提取局部特征，最后从关节点的角度提取点的细化特征，并融合三个不同阶段特征回归出每一关...
基于多级深度网络架构的群体行为分析模型研究 摘要：群体行为的多层次深度分析是行为识别领域亟待解决的重要问题。在深度神经网络研究的基础上，提出了群体行为识别的层级性分析模型。基于调控网络的迁移学习，实现了行为群体中多人体的时序一致性检测；通过融合时空特征学习，完成了群体行为中时长无约...
基于可重叠混淆树的卷积神经网络 摘要：卷积神经网络（convolutional neural network，CNN）被广泛用于图像分类任务中。大多数现有的CNN模型都按照N路分类器的形式训练。然而，不同类别之间总存在差异性限制了N路分类器的分类能力。为了解决上述问题，...
基于语义分割不确定性的特征点选择算法 摘要：针对基于特征点法的视觉里程计中的特征点提取问题，提出一种基于互信息和语义分割不确定性的特征点选择算法。算法依据特征点的语义信息和几何信息，保留提取于潜在静态物体的特征点。算法根据语义上下文信息对特征点的语义不确定性进行修正，并根据特...
基于QBFM矩和三维结构的图像哈希算法 摘要：为了增强图像哈希算法的分类性能并提高拷贝检测的准确率和效率，提出基于QBFM矩和三维结构的图像哈希算法。首先对彩色图像进行规格化处理，并通过多尺度融合得到高斯融合图像和拉普拉斯融合图像，再对两种融合图像分别提取QBFM特征。同时直接...
点线融合双目定位与建图多维提升方法 摘要：针对现有点线融合视觉SLAM（simultaneous localization and mapping）方法中线提取和线匹配准确度低导致定位精度下降的问题，从多维度对现有点线融合双目视觉SLAM方法进行了改进研究。通过内部参数调整...