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(guó)家工程研究中心主辦，月刊，大16開(kāi)本，全國(guó)發(fā)行。國(guó)內(nèi)出版物號(hào)... 展開(kāi)

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基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的多智能體防竊聽(tīng)波束成形 摘要：針對(duì)多智能體通過(guò)無(wú)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(wèn)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(guò)動(dòng)態(tài)調(diào)整智能體的分布及傳輸信號(hào)狀態(tài)，確保接收器能收到高質(zhì)量的信號(hào)，最大限度地避免被潛在的竊聽(tīng)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(píng)估方法研究 摘要：針對(duì)膝關(guān)節(jié)置換術(shù)患者的術(shù)后康復(fù)過(guò)程中需要由康復(fù)醫(yī)師完成定量評(píng)估，但這種傳統(tǒng)方法的診療效率低的問(wèn)題，提出一種基于麻雀搜索算法＼|長(zhǎng)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(cè) 摘要：針對(duì)傳統(tǒng)電動(dòng)汽車充電負(fù)荷預(yù)測(cè)研究未充分考慮季節(jié)性因素和預(yù)測(cè)精度低等問(wèn)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(cè)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(guò)程，因此資源被閑置浪費(fèi)的情況比較常見(jiàn)。為解決此問(wèn)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(guò)程中對(duì)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(shì)。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(shí)蒸餾的骨科影像診斷分類研究 摘要：針對(duì)醫(yī)療設(shè)備存儲(chǔ)資源有限的問(wèn)題，提出一種基于復(fù)合知識(shí)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(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行增強(qiáng)；其次引入知識(shí)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(shí)別提取 摘要：為提升合同中數(shù)據(jù)項(xiàng)識(shí)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(shí)別 摘要：針對(duì)傳統(tǒng)中藥材檢測(cè)任務(wù)中識(shí)別效率低、受主觀因素影響較大的問(wèn)題，文章選取77種中藥材作為研究對(duì)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(wàn)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(duì)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(guò)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(shù)（RRT）算法存在收斂速度慢、生成路徑質(zhì)量差等問(wèn)題，提出一種融合算法，即將人工勢(shì)場(chǎng)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(duì)基于神經(jīng)輻射場(chǎng)的渲染方法雖然具備低人工參與度下的照片級(jí)別圖像生成能力，但是生成圖像的時(shí)間過(guò)長(zhǎng)、難以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)渲染的問(wèn)題，文章聚焦于提升神經(jīng)輻射場(chǎng)的實(shí)時(shí)渲染性能，從神經(jīng)輻射場(chǎng)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(duì)利用八叉樹(shù)保存...
基于多頭注意力機(jī)制的文本檢測(cè)識(shí)別方法 摘要：針對(duì)自然場(chǎng)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(chǎng)景文本圖像檢測(cè)魯棒性低的問(wèn)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(duì)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(wèn)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(duì)生成對(duì)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(wèn)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(guò)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(jí)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(guò)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(duì)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)...