軟件工程

2024年11期

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《軟件工程師》雜志創(chuàng)刊于1985年，由東北大學(xué)、計(jì)算機(jī)軟件國家工程研究中心主辦，月刊，大16開本，全國發(fā)行。國內(nèi)出版物號... 展開

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基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多智能體防竊聽波束成形 摘要：針對多智能體通過無線傳感器網(wǎng)絡(luò)與目標(biāo)接收器通信時(shí)可能遭遇的信息竊取問題，提出了一種創(chuàng)新的多智能體波束成形方法。該方法旨在通過動(dòng)態(tài)調(diào)整智能體的分布及傳輸信號狀態(tài)，確保接收器能收到高質(zhì)量的信號，最大限度地避免被潛在的竊聽者竊取信息。首先...
基于SSA\|LSTM的膝關(guān)節(jié)置換術(shù)后步態(tài)機(jī)能評估方法研究 摘要：針對膝關(guān)節(jié)置換術(shù)患者的術(shù)后康復(fù)過程中需要由康復(fù)醫(yī)師完成定量評估，但這種傳統(tǒng)方法的診療效率低的問題，提出一種基于麻雀搜索算法＼|長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Sparrow Search Algorithm＼|Long Short＼|Term ...
基于隨機(jī)森林的季節(jié)性電動(dòng)汽車充電負(fù)荷預(yù)測 摘要：針對傳統(tǒng)電動(dòng)汽車充電負(fù)荷預(yù)測研究未充分考慮季節(jié)性因素和預(yù)測精度低等問題，提出了一種基于隨機(jī)森林的季節(jié)性電動(dòng)汽車充電負(fù)荷預(yù)測模型。首先，使用某市整個(gè)公共充電站匯總負(fù)荷的公共數(shù)據(jù)集，構(gòu)建了包含天氣狀況、溫度等季節(jié)性因素以及歷史充電負(fù)荷數(shù)...
基于時(shí)延Petri網(wǎng)的大型工程機(jī)械裝備排產(chǎn)模型與收斂算法 摘要：在大型工程機(jī)械裝備的柔性制造系統(tǒng)中，由于涉及多個(gè)車間且存在大量的并行加工過程，因此資源被閑置浪費(fèi)的情況比較常見。為解決此問題，提出一種基于時(shí)延Petri網(wǎng)的大型工程機(jī)械裝備排產(chǎn)模型與收斂算法。首先，在建模過程中對各種存在并行加工的情...
基于隱式神經(jīng)表示的圖像超分辨率 摘要：基于連續(xù)表示的圖像超分辨可以實(shí)現(xiàn)任意倍數(shù)的圖像分辨率縮放，目前已成為當(dāng)前該領(lǐng)域研究的主流趨勢。隱式神經(jīng)表示方法將坐標(biāo)信息與深度特征信息作為輸入，給定坐標(biāo)下的RGB值（紅綠藍(lán)值）作為輸出，提供了構(gòu)建局部連續(xù)表示的基本框架，是典型的連續(xù)...
基于復(fù)合知識蒸餾的骨科影像診斷分類研究 摘要：針對醫(yī)療設(shè)備存儲(chǔ)資源有限的問題，提出一種基于復(fù)合知識蒸餾的診斷分類方法，旨在確保骨科影像診斷模型的高精度性能。該方法首先采用自適應(yīng)直方圖均衡化對數(shù)據(jù)集進(jìn)行增強(qiáng)；其次引入知識蒸餾，選用EfficientNet＼|B7作為教師網(wǎng)絡(luò)、Ef...
基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和殘差結(jié)構(gòu)單元的合同數(shù)據(jù)識別提取 摘要：為提升合同中數(shù)據(jù)項(xiàng)識別和提取的準(zhǔn)確率，提出一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network， CNN）和殘差結(jié)構(gòu)單元（Residual Building Unit，RBU）結(jié)合優(yōu)化的CNN＼|RECR（...
基于改進(jìn)YOLOv8的中藥材圖像識別 摘要：針對傳統(tǒng)中藥材檢測任務(wù)中識別效率低、受主觀因素影響較大的問題，文章選取77種中藥材作為研究對象。采用自行拍攝圖像和在互聯(lián)網(wǎng)獲取圖像的方式，并結(jié)合旋轉(zhuǎn)平移、高斯噪聲等數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)，最終構(gòu)建了一個(gè)包含4萬多張圖像的數(shù)據(jù)集。在模型改進(jìn)方面...

融合翻筋斗覓食和正余弦策略的白骨頂雞優(yōu)化算法 摘要：針對白骨頂雞優(yōu)化算法（COOT）全局搜索能力差、優(yōu)化精度低和易陷入局部最優(yōu)等缺陷，提出了一種融合翻筋斗覓食和正余弦策略的白骨頂雞優(yōu)化算法，引入一種翻筋斗覓食策略，增加了白骨頂雞個(gè)體的多樣性。此外，在領(lǐng)導(dǎo)者位置更新過程中采用正余弦策略...
基于優(yōu)化RRT算法的智能車輛路徑規(guī)劃策略 摘要：為了解決快速搜索隨機(jī)樹（RRT）算法存在收斂速度慢、生成路徑質(zhì)量差等問題，提出一種融合算法，即將人工勢場法以及A*算法的代價(jià)函數(shù)融合到RRT算法中。使用改進(jìn)后的RRT算法生成路徑，并將其所搜尋到的路徑作為初始解傳遞給A*算法，進(jìn)而重...
一種加速渲染NeRF烘焙數(shù)據(jù)的方法 摘要：針對基于神經(jīng)輻射場的渲染方法雖然具備低人工參與度下的照片級別圖像生成能力，但是生成圖像的時(shí)間過長、難以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)渲染的問題，文章聚焦于提升神經(jīng)輻射場的實(shí)時(shí)渲染性能，從神經(jīng)輻射場體渲染環(huán)節(jié)處著手，以烘焙數(shù)據(jù)為渲染資產(chǎn)，針對利用八叉樹保存...
基于多頭注意力機(jī)制的文本檢測識別方法 摘要：針對自然場景中的文本圖像存在信息、背景復(fù)雜，以及基于CNN（Convolutional Neural Networks）的自然場景文本圖像檢測魯棒性低的問題，提出一種改進(jìn)的Faster RCNN（Region based Convo...
融合混沌映射和自適應(yīng)T分布的蜣螂優(yōu)化算法 摘要：針對原始蜣螂優(yōu)化算法（DBO）存在的收斂精度低、易陷入局部最優(yōu)等問題，提出一種改進(jìn)的蜣螂優(yōu)化算法。該算法采用混沌映射初始化蜣螂種群以提高種群的多樣性，引入北方蒼鷹優(yōu)化算法的勘探策略以增強(qiáng)算法的全局勘探能力，并改進(jìn)一種非線性邊界收斂因...

基于少量數(shù)據(jù)集的三維點(diǎn)云生成模型 摘要：針對生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）需要大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)及點(diǎn)云數(shù)據(jù)稀缺且獲取難度大的問題，提出一種基于少量數(shù)據(jù)集的三維點(diǎn)云生成模型。該模型首先通過重采樣和水平旋轉(zhuǎn)的方法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)增強(qiáng)，使第一級網(wǎng)絡(luò)能夠生成具有多樣性的低分辨率點(diǎn)云；其次通過確保低分辨...
基于高斯混合模型的分布式強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法魯棒性優(yōu)化 摘要：當(dāng)前，分布式強(qiáng)化學(xué)習(xí)假設(shè)所有智能體均能正常工作，但在實(shí)際情況中可能存在異常智能體。為此，提出了一種基于高斯混合模型的聚類方法，用于優(yōu)化分布式強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法。首先，計(jì)算智能體上傳梯度對應(yīng)的高斯分布概率。其次，根據(jù)高斯分布更新聚類模型參數(shù)...