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《计算机技术与发展》

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本刊始终坚持“开门办刊，面向全国，面向社会需求，坚持质量，保证水平，学术为经济建设服务”的办刊宗旨，立足计算（机）技术领域，探讨学科发展方向；介绍科技创新成果；交流学术研究经验；普及科学知识；培训应用...查看详情>>
  • 曾用名 微机发展
  • 主办单位陕西省计算机学会
  • 国际标准连续出版物号1673-629X
  • 国内统一连续出版物号61-1450/TP
  • 出版周期月刊
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《计算机技术与发展》编委会
1
《计算机技术与发展》 2024年第4期F0002-F0002,共1页
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基于U形多尺度注意力方法的真实图像去噪
2
作者 王新武 陈春雨 《计算机技术与发展》 2024年第4期48-54,共7页
针对真实世界图像去噪算法存在对上下文信息和全局信息利用不足导致的去噪效果不佳问题,提出一种U形金字塔注意力网络(UPCA)。U形结构由多尺度特征模块与长距离通道注意力模块融合形成的金字塔注意力模块组成,U形结构通过拼接操作可以... 针对真实世界图像去噪算法存在对上下文信息和全局信息利用不足导致的去噪效果不佳问题,提出一种U形金字塔注意力网络(UPCA)。U形结构由多尺度特征模块与长距离通道注意力模块融合形成的金字塔注意力模块组成,U形结构通过拼接操作可以将每一层的输出特征图融合,减少卷积过程以及下采样过程中图像细节特征的丢失。多尺度特征金字塔模块可以更好地利用上下文信息从而更好地恢复出干净的图像,而建立长距离依赖的通道注意力模块可以更好地利用全局信息,提高网络的去噪效果。同时在损失函数部分加入噪声项来加快训练时收敛的速度以及提高去噪效果。UPCA网络在数据集SIDD和DND进行对比实验,验证了UPCA网络的可行性和先进性,同时与同样使用通道注意力的RIDNet相比UPCA网络的PSNR/SSIM指标提升了0.81 dB/0.044,去噪后的效果图直观表现也更好,而且同等参数下训练所需的算力更小。 展开更多
关键词 图像去噪 计算机视觉 真实噪声 多尺度特征 长距离通道注意力
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融合注意力的轻量型垃圾分类研究
3
作者 张国有 高希 《计算机技术与发展》 2023年第3期49-56,共8页
针对轻量化网络在图像分类任务中无法直接部署在小型计算机,如:树莓派开发板,且存在检测速度慢、对硬件资源要求较高的问题,提出了一种基于ShuffleNet的改进算法。首先,将传统卷积替换为最大公约数分组卷积,以减少网络所需的参数量和计... 针对轻量化网络在图像分类任务中无法直接部署在小型计算机,如:树莓派开发板,且存在检测速度慢、对硬件资源要求较高的问题,提出了一种基于ShuffleNet的改进算法。首先,将传统卷积替换为最大公约数分组卷积,以减少网络所需的参数量和计算量,降低网络对于硬件算计资源的需求;其次,通过引入SE模块,融合通道注意力信息,提升网络在分类任务的检测精度;最后,针对多级分类的垃圾分类问题,分别连接不同节点数量的全连接层以及对标准类别和细分类别分别引入不同的损失和准确率权重,提升网络在多级垃圾分类任务的能力。将改进的ShuffleNet网络和ShuffleNet网络中具有不同网络层数的版本,进行准确率和速率方面的对比。实验结果表明,改进后的网络在基本的分类任务准确率达到80%以上,且其中的0.5版本能够直接部署在树莓派开发板,平均单张图像处理时间1.28 s,降低了网络对于硬件资源的需求。 展开更多
关键词 卷积神经网络 垃圾分类 轻量化 特征融合 迁移学习
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水果分类的多模板匹配算法及其FPGA实现
4
作者 陈钧 周井泉 +1 位作者 程家文 谷文成 《计算机技术与发展》 2023年第4期34-39,共6页
为了能够达到实时、高效,并且同时对多种水果进行识别与分类,设计了一种多模板匹配算法。该算法的设计主要包括了形状特征提取、特征与模板数据库的匹配、识别与分类。特征提取的过程包括了图像处理的灰度化、均值滤波、Sobel边缘检测... 为了能够达到实时、高效,并且同时对多种水果进行识别与分类,设计了一种多模板匹配算法。该算法的设计主要包括了形状特征提取、特征与模板数据库的匹配、识别与分类。特征提取的过程包括了图像处理的灰度化、均值滤波、Sobel边缘检测、梯度统计、归一化等一系列模块。以水果的形状特征来构建一个多模板数据库,将所需识别的水果与模板数据库进行匹配与分类。以紫光同创的PGL22G-6MBG324产品搭建的实时图像处理平台,利用现场可编程逻辑门阵列(field programmable gate array,FPGA)的流水线以及并行处理结构的优点,实现了多模板匹配算法。对FPGA实现的算法选取了芒果、香蕉、苹果、猕猴桃四种水果进行了测试。识别与分类的时间在12.10 ms内,在固定位置的识别准确率可达98%以上。与一些神经网络的算法进行对比,具有较高的实时性。并且测试了该算法受光照、平移、缩放、微旋的影响较小。结果表明该算法具有实时性、有效性、稳定性。 展开更多
关键词 实时 识别与分类 多模板匹配算法 流水线 稳定性
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基于改进人工蜂群算法的多阈值图像分割 被引量：2
5
作者 李鑫鑫 刘群锋 《计算机技术与发展》 2023年第5期75-80,137,共7页
图像分割在模式识别以及机器视觉方面起着至关重要的作用,是图像分析和识别的首要任务。但若分割后图像质量损失严重,就会导致图像后续分析的误差增加。为了能够弥补这一缺陷,在分析了DIRECT算法和人工蜂群算法的特性后,利用DIRECT算法... 图像分割在模式识别以及机器视觉方面起着至关重要的作用,是图像分析和识别的首要任务。但若分割后图像质量损失严重,就会导致图像后续分析的误差增加。为了能够弥补这一缺陷,在分析了DIRECT算法和人工蜂群算法的特性后,利用DIRECT算法全局收敛并可以快速定位到最优值所在区域的特点来改善人工蜂群算法的过早收敛以及局部搜索能力差的缺点,提出了一种基于改进的人工蜂群算法的多阈值图像分割技术。首先,DIRECT算法为人工蜂群算法提供一种良好的初始种群,种群在演化数代后得到的当前最优解加入到DIRECT算法分割区域中,再进行初始种群的筛选,重复这个过程进而获得最佳阈值并对图像进行分割。为了验证该算法的优劣性,使用峰值信噪比、结构相似性以及特征相似性作为图像质量评价指标并与前人得到的结果进行比较。实验数据表明,提出的阈值分割方法优于前人的阈值分割方法。 展开更多
关键词 多阈值分割 人工蜂群算法 DIRECT算法 最大类间方差 最小交叉熵
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用LSTM对市级周交通事故量预测方法研究
6
作者 孙振华 王转转 肖鑫 《计算机技术与发展》 2023年第2期195-202,共8页
市级交通事故量时间序列的波动是影响对其准确预测的关键因素。提出的预测方法针对市级日交通事故量时间序列,采用长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)捕捉序列当前观测值与前序观测值的时序依赖关系,通过寻找最优窗口长度... 市级交通事故量时间序列的波动是影响对其准确预测的关键因素。提出的预测方法针对市级日交通事故量时间序列,采用长短期记忆神经网络(Long Short-Term Memory,LSTM)捕捉序列当前观测值与前序观测值的时序依赖关系,通过寻找最优窗口长度的LSTM市级日粒度交通事故量预测模型使拟合数据对训练集误差最小,对验证集的预测结果在转为周粒度时取得了较为准确的预测效果。提出的预测方法解决了影响市级周交通事故量准确预测的问题,该方法发现基于交通事故量训练的用于捕获观测值时序依赖关系的LSTM模型对数据基本趋势准确性的表达远好于对数据波动性的表达。为此,提出最优窗口算法来确定LSTM模型最优窗口长度,以确保对训练集基本趋势表达的准确性,再根据所发现的细粒度下的预测结果对交通事故量基本趋势的准确描述可转化为粗粒度下对波动性准确描述的事实,将日粒度预测结果转为周粒度后就取得了较为准确的预测效果。 展开更多
关键词 交通事故 神经网络 长短期记忆 时间序列 最优窗口
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基于CNN和多注意力机制的XSS检测模型 被引量：1
7
作者 关慧 曹同洲 《计算机技术与发展》 2023年第4期175-181,共7页
为了解决普通深度学习模型存在的难以区分信息重要性差异,以及单一注意力机制存在的关注维度单一的问题,文中提出了一种基于卷积神经网络和多注意力机制的模型对XSS攻击进行检测。首先,将经过word2vec转换后的数据输入到卷积神经网络提... 为了解决普通深度学习模型存在的难以区分信息重要性差异,以及单一注意力机制存在的关注维度单一的问题,文中提出了一种基于卷积神经网络和多注意力机制的模型对XSS攻击进行检测。首先,将经过word2vec转换后的数据输入到卷积神经网络提取局部特征;然后,使用自注意力模块学习数据的长距离依赖关系,并加强模型对序列维度上重要特征的关注;接着,经过通道注意力模块从通道维度对不同的通道特征图加权;之后,将经注意力模块处理过的特征输入到池化层进行下采样处理,并使用Dropout层提高模型的泛化能力;最后,利用提取到的特征对样本进行分类。使用测试数据集对文中提出的模型进行实验,结果显示,该模型对XSS攻击的检测效果良好,准确率与F1值相比其他深度学习模型有一定程度提升。 展开更多
关键词 卷积神经网络 多注意力机制 XSS攻击 word2vec 自注意力 通道注意力
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基于动态图卷积的混合注意力点云特征学习网络
8
作者 陈奔 谢晓尧 刘嵩 《计算机技术与发展》 2023年第10期157-162,共6页
当前针对点云模型的形状分类、部件分割等工作的深度学习网络缺乏从全局和局部两个角度综合利用上下文信息的能力,从而阻碍了点云对象在细节部分的准确度性能。因此,该文提出了一种通道注意力与局部区域注意力相结合的混合注意力机制,... 当前针对点云模型的形状分类、部件分割等工作的深度学习网络缺乏从全局和局部两个角度综合利用上下文信息的能力,从而阻碍了点云对象在细节部分的准确度性能。因此,该文提出了一种通道注意力与局部区域注意力相结合的混合注意力机制,并基于动态图卷积构建了新的三维点云特征学习网络EDANet。通过通道注意力优化边卷积的处理过程,充分挖掘点云的局部特征信息,同时使用局部区域注意力从全局视角提取上下文特征,并将两部分信息相结合并逐层传递,从而提高特征提取效果网络的能力。在ModelNet40与ShareNet数据集上分别进行了点云形状分类、部件分割实验,实验结果表明在ModelNet40数据集上,EDANet网络的总体精度OA达到了92.9%,相较于PointNet、PointNet++、DGCNN分别高出了3.7%、2.3%、0.7%。在ShareNet数据集上平均并交比(mIoU)达到了86%,相较于PointNet、PointNet++、DGCNN分别高出了2.3%、0.9%、0.8%。相比其他深度学习网络也具有不同程度的性能提高。验证了该方法在点云处理任务中的优越性能。 展开更多
关键词 点云分类 点云分割 动态图卷积 自注意力 深度学习 特征提取
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基于双注意力机制的零样本建筑图像分类方法
9
作者 宁园园 张素兰 陈飞 《计算机技术与发展》 2023年第10期35-41,共7页
零样本建筑图像分类是在标记训练样本不足以涵盖所有类的情况下,利用已知建筑类别与未知建筑类别之间的知识迁移对未知类样本进行分类。针对建筑风格分类中标记数据少及局部判别性特征定位不准确的问题,提出一种基于双注意力机制的零样... 零样本建筑图像分类是在标记训练样本不足以涵盖所有类的情况下,利用已知建筑类别与未知建筑类别之间的知识迁移对未知类样本进行分类。针对建筑风格分类中标记数据少及局部判别性特征定位不准确的问题,提出一种基于双注意力机制的零样本图像分类方法。该方法首先引入通道注意和空间注意两种模型以增强图像特定区域的表示。其中,通道注意网络学习不同通道权重以定位图像中的建筑物;空间注意网络将位置信息嵌入通道注意图捕获目标中的细节特征,获取具有通道和空间双层维度的特征表示。其次,为减少空间映射过程中出现的信息损失,使用生成器重建视觉特征。最后,设计公共空间嵌入的零样本建筑图像分类模型,在子空间对齐视觉特征和语义特征,通过最近邻匹配实现分类任务。实验结果表明,所提方法较当前零样本学习方法而言,在零样本数据集CUB及建筑风格数据集Architecture Style Dataset上的平均分类准确率分别提高1.3和0.7百分点。 展开更多
关键词 建筑风格分类 零样本学习 双注意力机制 通道注意力 空间注意力 空间映射
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基于多种群协同进化的多逃逸者围捕任务分配
10
作者 高子璇 张国富 +1 位作者 苏兆品 李磊 《计算机技术与发展》 2023年第12期185-192,共8页
群机器人逃逸围捕一直是人工智能和机器人领域的研究热点之一。在面向多逃逸者时,如何为每个逃逸者高效地分配合适的机器人以完成协同围捕是一个难点问题。已有研究大都采用距离优先分配的策略,为每个逃逸者选择离它最近的一组机器人进... 群机器人逃逸围捕一直是人工智能和机器人领域的研究热点之一。在面向多逃逸者时,如何为每个逃逸者高效地分配合适的机器人以完成协同围捕是一个难点问题。已有研究大都采用距离优先分配的策略,为每个逃逸者选择离它最近的一组机器人进行围捕,在逃逸者数量较多的情况下,难以实现围捕任务的均衡分配,降低了系统围捕的效率。为此,提出了一种基于多种群协同进化的多逃逸者围捕任务分配算法。首先,构建了一种全方向的群机器人逃逸围捕任务分配数学模型;然后,基于遗传算法和多种群协同进化提出了一种多逃逸者围捕任务分配算法,设计了相应的编码方式、交叉和变异策略;最后,在开发的群机器人逃逸围捕仿真平台上测试了算法的有效性。对比实验结果表明,所提算法在完成围捕任务所耗费的步数上最多降低了20%,围捕效率最大提高了25%。 展开更多
关键词 群机器人逃逸围捕 多逃逸者任务分配 遗传算法 多种群协同进化 静态障碍物避障
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基于鉴别注意力融合的仪表细粒度分类方法
11
作者 孙荣艳 李晓明 《计算机技术与发展》 2023年第7期167-172,180,共7页
基于视觉的仪表自动巡检读数是一项重要的研究内容;仪表的读数通常通过检测指针的位置来确定;不同规格型号的仪表,指针指向相同位置所代表的具体读数不同,因此,预先识别仪表的详细类别是进行自动读数的重要前提。为提升仪表自动读数的... 基于视觉的仪表自动巡检读数是一项重要的研究内容;仪表的读数通常通过检测指针的位置来确定;不同规格型号的仪表,指针指向相同位置所代表的具体读数不同,因此,预先识别仪表的详细类别是进行自动读数的重要前提。为提升仪表自动读数的便捷性和准确率,提出了一种基于鉴别注意力融合的仪表细粒度分类方法。首先利用YOLOv5对仪表表盘进行粗提取,随后使用提出的模型对表盘进行细粒度识别;无需标注显著特征,在特征提取器上添加鉴别注意力模块,补充浅层空间和位置信息对仪表细粒度分类的引导作用;生成的鉴别粒度注意力图和骨干网络最后一层输出的特征图进行双线性融合,生成特征矩阵;引入正交损失,对生成的特征矩阵进行约束处理;构建仪表细粒度分类数据集。理论分析和实验结果表明,所提仪表细粒度分类方法提高了网络对表盘鉴别粒度区域的识别能力,有效改善了仪表细粒度分类的性能,为后续仪表智能准确的读数提供了保证。 展开更多
关键词 双线性融合 正交损失 类激活热力图 YOLOv5 工业仪表
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注意力机制在情感分析中的应用研究 被引量：6
12
作者 王宇欣 方浩宇 +1 位作者 张伟 韩普 《计算机技术与发展》 2022年第4期193-199,共7页
情感分析作为自然语言处理的一个重要研究领域,近年来一直是国内外研究的热点。注意力机制是计算机科学与认知神经科学的交叉研究方向,通过赋予权重的方式突出重要词汇,提高目标检测精准度,并增强神经网络模型的可解释性。在近年来的研... 情感分析作为自然语言处理的一个重要研究领域,近年来一直是国内外研究的热点。注意力机制是计算机科学与认知神经科学的交叉研究方向,通过赋予权重的方式突出重要词汇,提高目标检测精准度,并增强神经网络模型的可解释性。在近年来的研究中,注意力机制在情感分析中的重要作用越来越明显,受到了国内外学界的关注。该文首先介绍了注意力机制的概念和内涵,并从不同角度对注意力机制进行分类;其次系统地阐述了注意力机制结合各类神经网络模型在情感分析中的应用;然后梳理了基于注意力机制的特征融合情感分析模型;接着对结合注意力机制的多模态情感分析进行整理;最后给出了注意力机制在情感分析中的研究趋势,该研究为注意力机制在情感分析中的进一步研究提供参考。 展开更多
关键词 注意力机制 情感分析 神经网络 多模态 深度学习
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基于改进ACO的WSN感知数据传输策略研究 被引量：1
13
作者 张雅琼 张慧 郑欢欢 《计算机技术与发展》 2022年第2期114-118,136,共6页
无线传感器网络(WSN)能够利用传感器节点快速准确地获取物理世界的信息从而作为物联网的感知层在监控领域得到了广泛的应用,而能量利用率是能量受限无线传感器网络的一个关键属性,直接影响网络的生命周期。经典的分层路由LEACH(及其变种... 无线传感器网络(WSN)能够利用传感器节点快速准确地获取物理世界的信息从而作为物联网的感知层在监控领域得到了广泛的应用,而能量利用率是能量受限无线传感器网络的一个关键属性,直接影响网络的生命周期。经典的分层路由LEACH(及其变种)算法是无线传感器网络中最常见的节能路由协议。该文提出了一种改进的LEACH算法,由sink节点集中计算并选择剩余能量较高的节点作为簇头并根据距离计算最优簇边界进行分簇,将网络划分为多个簇,然后利用改进蚁群优化(ACO)算法实现簇头节点到sink节点的多跳通信。簇内节点将感知数据发送给簇头,再由簇头转发给sink节点,从而实现数据的簇内和簇间的二级传输策略。将该算法与LEACH进行了仿真比较,结果表明,改进后的无线传感器网络的感知数据传输策略在网络生命周期和吞吐量方面明显优于LEACH算法,在延长网络生命周期的同时提高了网络的数据传输量。 展开更多
关键词 无线传感器网络 蚁群优化 路由策略 LEACH算法 分簇
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基于克里金算法的井田煤层三维建模方法研究
14
作者 张小艳 王萌娟 《计算机技术与发展》 2022年第4期164-169,共6页
为了增加实现井田煤层三维模型的数据点,得到更为真实的井田煤层图形,提出了基于改进的克里金插值算法的煤层高程估算模型。利用钻孔数据和高程数据计算实验变差函数值和步长,根据步长分组计算得到组内平均半方差,采用支持向量回归对变... 为了增加实现井田煤层三维模型的数据点,得到更为真实的井田煤层图形,提出了基于改进的克里金插值算法的煤层高程估算模型。利用钻孔数据和高程数据计算实验变差函数值和步长,根据步长分组计算得到组内平均半方差,采用支持向量回归对变差函数进行拟合,避免了常规克里金对变差函数选择的局限性;在支持向量回归参数的求解中,采用可修改变异方向的差分进化算法对其进行优化,求出支持向量回归最优参数,得出最优理论变差函数;构建了基于支持向量回归的克里金高程估算模型,并与其他优化算法构建的克里金估算模型在同一数据集上进行实验对比,实验结果表明,基于改进支持向量回归优化的克里金估算模型的估算精度更高,建立的某井田煤层三维图形能够更为真实地反映井田煤层的分布情况。 展开更多
关键词 三维建模 克里金法 井田 支持向量回归 自适应差分进化算法
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双目视觉风洞测量系统实现的关键技术研究
15
作者 曹文伦 陈蓓 +1 位作者 宋程 贺昱曜 《计算机技术与发展》 2022年第7期128-132,共5页
为了实现高温风洞内防热材料动态烧蚀变形的高精度测量,设计了由主动投射线结构激光、移动高速相机平台和同步控制系统组成的双目同步采集测量软硬件系统。重点研究了对双目视觉测量系统精度和速度影响重大的相机标定、相机同步、图像... 为了实现高温风洞内防热材料动态烧蚀变形的高精度测量,设计了由主动投射线结构激光、移动高速相机平台和同步控制系统组成的双目同步采集测量软硬件系统。重点研究了对双目视觉测量系统精度和速度影响重大的相机标定、相机同步、图像纹理特征匹配等一系列关键问题。提出了工程上实用的标定方法和准则;基于线结构光主动投射和高速相机,将传统图像幅面特征匹配约束到特征线匹配上来,降低了匹配难度;使用局部搜索改进了传统灰度重心法,不仅加快了线结构光光条中心线的提取速度,同时过滤了部分杂光干扰,提升了图像质量。基于上述方法实现的高速同步触发的双目测量系统目前实现了对常温物体的精确测量,在工况为:待测物距为1200 mm-1500 mm,扫描幅面为200 mm×200 mm,扫描间隔精度为1 mm时,完成一次扫描用时1 s,距离精度为±1 mm,且残差呈正态分布。 展开更多
关键词 三维重建 双目视觉 风洞测量 非接触测量 立体视觉 线激光 无损检测
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基于伪随机数发生器的双向认证协议 被引量：1
16
作者 谢海宝 吕磊 《计算机技术与发展》 2022年第1期128-133,共6页
射频识别系统中电子标签与读写器间基于无线链路交互数据信息,因无线链路自身具有的开放性,使得两者间交互的数据信息易被第三方人员获取,存在一定的安全隐患。为解决该安全问题,文中给出了一种基于伪随机数发生器的认证协议。协议摒弃... 射频识别系统中电子标签与读写器间基于无线链路交互数据信息,因无线链路自身具有的开放性,使得两者间交互的数据信息易被第三方人员获取,存在一定的安全隐患。为解决该安全问题,文中给出了一种基于伪随机数发生器的认证协议。协议摒弃经典加密算法对信息加密,而是采用伪随机数发生器实现对信息的加密,伪随机数发生器的实现具备时钟周期数少、门电路总数少等优势,能够降低射频识别系统的整体成本;协议为能够有效保持交互数据信息的新鲜性,在数据加密过程中均混入随机数,随机数由随机数产生器产生,具有互异性、不可预测性等优势,在保持信息新鲜性的同时,亦可抵抗第三方人员发起的诸如定位攻击、重放攻击等攻击。将该协议与其他经典协议进行安全及性能对比,表明该协议在可抵抗假冒攻击、异步攻击等常见类型攻击时,还具备较低的成本开销。 展开更多
关键词 物联网 射频识别系统 双向认证 伪随机数发生器 时钟周期数
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基于TOPSIS权重的社会网络影响力最大化
17
作者 郭茂林 孔兵 《计算机技术与发展》 2022年第7期15-21,共7页
识别有影响力的用户和邮件是社会网络分析中最重要的主题之一,如何寻找具有最小重叠和最大网络覆盖范围的种子节点集是社会网络研究中的一个重点问题。针对该问题已经提出了很多算法,如贪心算法、CELF算法、K-shell算法和各种中心性度... 识别有影响力的用户和邮件是社会网络分析中最重要的主题之一,如何寻找具有最小重叠和最大网络覆盖范围的种子节点集是社会网络研究中的一个重点问题。针对该问题已经提出了很多算法,如贪心算法、CELF算法、K-shell算法和各种中心性度量排序算法等。种子节点之间的距离越近,则节点之间的共同邻居节点越多,造成覆盖范围的重叠。目前的算法往往不考虑种子节点间的距离和其覆盖范围的重叠,导致最终的种子节点集质量不高。该文提出了一种新方法,通过计算节点间的距离和重叠范围的综合权重,以加权的“优劣解距离”(TOPSIS)方法来选择有影响力的用户节点。与传统方法相比,所选择的种子节点集合有更大的影响力散布。 展开更多
关键词 社会网络 信息扩散 影响力最大化 客观权重 TOPSIS方法
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基于小波降噪的深度极限学习机交通流量预测 被引量：1
18
作者 范馨月 《计算机技术与发展》 2021年第11期41-45,共5页
为了克服非线性和强噪声特征对交通流短时预测准确度的影响,应用交通流预测模型获得更为准确的交通流信息是智能交通建设的关键环节。文中构建了小波降噪的深度极限学习机对城市道路的交通流量进行预测,并与原极限学习机和小波BP神经网... 为了克服非线性和强噪声特征对交通流短时预测准确度的影响,应用交通流预测模型获得更为准确的交通流信息是智能交通建设的关键环节。文中构建了小波降噪的深度极限学习机对城市道路的交通流量进行预测,并与原极限学习机和小波BP神经网络模型的预测效果进行比较。将实验城市一年中电子警察采集到的各路口五分钟车流量作为训练集,构建了极限学习机、基于小波降噪的深度极限学习机和小波BP神经网络模型,分别对各路口高峰时段车流量进行预测,采用三类误差分析指标刻画三种模型的预测效果。实验结果表明,小波降噪的深度极限学习机预测误差评价值MAPE为0.234%,MRE为0.0029,RSE为0.6999,其值均小于原极限学习机和小波BP神经网络的误差指标,有较好的预测效果,从而说明小波降噪的深度极限学习机对短时交通流预测的合理性和可行性,为短时交通流的预测提供了一种新的解决思路。 展开更多
关键词 短时交通流预测 极限学习机 小波降噪 深度极限学习机 小波BP神经网络
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微震震源定位算法优化研究及应用 被引量：2
19
作者 赵德明 庞锐 王海波 《计算机技术与发展》 2021年第7期209-214,共6页
微地震监测过程中,如何精准、实时地反演出微地震源的位置对生产应用起到了重要作用。国内外学者通过对微地震震源反演原理的研究提出很多反演方法,如纵横波时差法、模拟退火法、多个参数联合反演等,其中震源扫描叠加算法(source-scanni... 微地震监测过程中,如何精准、实时地反演出微地震源的位置对生产应用起到了重要作用。国内外学者通过对微地震震源反演原理的研究提出很多反演方法,如纵横波时差法、模拟退火法、多个参数联合反演等,其中震源扫描叠加算法(source-scanning algorithm, SSA)由于其客观性和易用性得到广泛应用。通过研究微地震定位算法,发现震源扫描算法的计算速度有较大提升空间。以提升算法效率和现场应用的实时性需要为主要目的,提出利用二次插值方法减少算法计算量,利用MapReduce编程模型的并行化编程方法对变网格震源扫描算法进行了优化。实验结果对比发现,在一个八核CPU的移动工作站上定位一段压裂的拾取事件剖面的时间可以控制在半个小时以内,速度相比原来的方法提高约7倍,达到了现场生产实时监测的要求。 展开更多
关键词 微地震 震源定位 震源扫描算法 二次插值 并行优化
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基于VxLAN的网络分组策略研究与分析 被引量：2
20
作者 孙兵 《计算机技术与发展》 2021年第1期126-130,共5页
IP网络接入的终端数量和种类越来越多(如企业员工PC或TC接入、访客手机接入、IP Phone/打印机/物联终端等接入)、承载的业务类型日益丰富,例如企业办公网、生产网、视频监控网、智能楼宇物联网等统一到IP网络上承载,员工接入方式也多种... IP网络接入的终端数量和种类越来越多(如企业员工PC或TC接入、访客手机接入、IP Phone/打印机/物联终端等接入)、承载的业务类型日益丰富,例如企业办公网、生产网、视频监控网、智能楼宇物联网等统一到IP网络上承载,员工接入方式也多种多样,如公司分支机构或总部接入、出差远程VPN接入等,传统基于ACL的网络策略无法应对企业IP网络业务场景的变化,面临管理维护复杂度的重要挑战。该文给出一种基于用户逻辑分组(安全组)的策略模型,并全面分析企业应用场景,给出基于VxLAN网络的安全组全网同步方案,实现网络策略与网络属性(IP/VLAN/MAC)等无关,大大降低企业IP网络策略数量和变更频率,并在实际大型企业的IT网络进行应用评估,可以将数以万计的策略数量降低到百计,应用价值高、效果明显,指明了企业IP网络策略的演进方向。 展开更多
关键词 企业网络 网络分组策略 安全组 访问控制列表(ACL) 软件定义网络(SDN)
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