軟件工程

2025年03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開本，全國(guó)發(fā)行。國(guó)內(nèi)出版物號(hào)... 展開

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基于聚類集合的EMD-CNN-BiLSTM自注意力機(jī)制短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè) 為了提高短期電力負(fù)荷預(yù)測(cè)的精度和運(yùn)算效率，提出了一種基于聚類集合的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解法(Empirical Mode Decomposition，EMD)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks，CNN)、自注意...
基于改進(jìn)YOLOv8n的玉米地雜草檢測(cè) 為了有效應(yīng)對(duì)玉米地雜草對(duì)玉米產(chǎn)量和品質(zhì)的影響，實(shí)現(xiàn)玉米與雜草的快速、準(zhǔn)確檢測(cè)，提出了一種基于改進(jìn)YOLOv8n(You Only Look Once Version 8 nano)的玉米與雜草檢測(cè)模型。首先，提出了ACMConv(Accur...
基于場(chǎng)景先驗(yàn)學(xué)習(xí)的視頻超分辨率重建算法 現(xiàn)有的大多數(shù)視頻超分辨率(Video Super-Resolution，VSR)方法只關(guān)注臨近幾幀間的信息，忽視了長(zhǎng)時(shí)間段內(nèi)場(chǎng)景中包含的先驗(yàn)信息。針對(duì)這一問(wèn)題，提出了一種場(chǎng)景先驗(yàn)學(xué)習(xí)(Scene Prior Learning，SPL)模塊。...
基于特征融合算法的絲巾花型藝術(shù)風(fēng)格分類 絲巾作為傳統(tǒng)配飾享譽(yù)世界。對(duì)絲巾花型圖案的風(fēng)格進(jìn)行分類，可以揭示絲巾花型之間的共性或差異，幫助企業(yè)和設(shè)計(jì)師有針對(duì)性地生產(chǎn)和設(shè)計(jì)產(chǎn)品。文章以絲巾為研究對(duì)象，提出了一種基于特征融合的絲巾花型藝術(shù)風(fēng)格分類算法。首先，該算法使用風(fēng)格遷移模型提取絲巾...
基于改進(jìn)YOLOv8模型的百合地雜草檢測(cè)方法 雜草是百合生長(zhǎng)過(guò)程中的一大危害，會(huì)干擾百合生長(zhǎng)并吸收其營(yíng)養(yǎng)，導(dǎo)致產(chǎn)量下降。文章以百合及其伴生雜草為主要研究對(duì)象，將YOLOv8模型引入百合與雜草的檢測(cè)中，并進(jìn)行了針對(duì)性的改進(jìn)。首先，構(gòu)建基于BiFormer雙層路由注意力機(jī)制的C2f_BF模...
基于彭羅斯鋪砌的數(shù)字藝術(shù)圖形生成算法 為豐富數(shù)字藝術(shù)圖形的空間結(jié)構(gòu)以及紋理細(xì)節(jié)的變化形式，提出了一種基于彭羅斯鋪砌的數(shù)字藝術(shù)圖形生成算法。該算法引入具有豐富紋理細(xì)節(jié)和藝術(shù)美感的準(zhǔn)規(guī)則斑圖作為紋理生成模型，將彭羅斯鋪砌結(jié)構(gòu)與準(zhǔn)規(guī)則斑圖的著色方法相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)了圖形空間結(jié)構(gòu)的構(gòu)建與精...
基于條件特征引導(dǎo)與特征對(duì)齊增強(qiáng)的骶骨模板生成研究 通過(guò)引入條件特征融合與特征對(duì)齊增強(qiáng)技術(shù)，開發(fā)出一種基于條件特征引導(dǎo)與特征對(duì)齊增強(qiáng)的骶骨模板生成方法，旨在生成可靠且準(zhǔn)確的骶骨模板。為驗(yàn)證其實(shí)際應(yīng)用效果，研究共收集了953例中國(guó)老年人的骶骨影像數(shù)據(jù)，并據(jù)此構(gòu)建了涵蓋不同年齡段和性別特征的骶骨...
基于多尺度特征的無(wú)參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)算法 真實(shí)失真圖像的無(wú)參考圖像質(zhì)量評(píng)價(jià)(NO Reference Image Quality Assessment，NRIQA)是圖像處理領(lǐng)域的一個(gè)具有挑戰(zhàn)性的問(wèn)題，現(xiàn)有的模型難以捕獲有效的質(zhì)量感知特征。為了學(xué)到更準(zhǔn)確的質(zhì)量感知特征表示，提出一種...
基于大模型的非均衡樣本文本分類優(yōu)化方法 針對(duì)文本分類數(shù)據(jù)非均衡問(wèn)題，在數(shù)據(jù)層面提出一種新的基于大模型的樣本平衡算法——LMSBA算法(Based on Large Model Sample Balancing Algorithm)。LMSBA算法是一種新型的樣本平衡方法，旨在解決...
基于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鐵路接觸線異物檢測(cè)研究 為避免鐵路接觸線異物影響火車的正常行駛，文章提出一種基于脈沖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型對(duì)接觸線異物進(jìn)行檢測(cè)。首先，基于正常和異常的接觸線圖像編碼得到的深度特征之間存在差距，實(shí)現(xiàn)對(duì)接觸線異物的有效檢測(cè)；其次，通過(guò)倒殘差結(jié)構(gòu)搭建脈沖序列生成模塊；最后，基于...

基于數(shù)字孿生和深度學(xué)習(xí)的風(fēng)力與光伏發(fā)電預(yù)測(cè)方法研究 近年來(lái)，隨著可再生能源發(fā)電逐步替代化石能源成為主流的發(fā)電方式，其發(fā)電過(guò)程中的不穩(wěn)定性為電力運(yùn)營(yíng)帶來(lái)了諸多挑戰(zhàn)。為了應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)，文章結(jié)合使用了數(shù)字孿生技術(shù)和深度學(xué)習(xí)模型，提出了一種新的可再生能源功率預(yù)測(cè)方法。通過(guò)構(gòu)建基于數(shù)字孿生的監(jiān)控平臺(tái)，實(shí)現(xiàn)...
基于多模態(tài)記憶庫(kù)的三維缺陷檢測(cè)方法 針對(duì)工業(yè)缺陷檢測(cè)中的缺陷樣本稀缺及受限于二維RGB圖像（即二維紅綠藍(lán)色彩圖像）無(wú)法表征幾何缺陷特征的問(wèn)題，提出了一種基于多模態(tài)記憶庫(kù)(Memory Bank)的三維缺陷檢測(cè)方法。該方法通過(guò)對(duì)比學(xué)習(xí)對(duì)齊匹配不同模態(tài)的特征；使用缺陷過(guò)濾器濾除缺...
面向工業(yè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的產(chǎn)線節(jié)拍邊緣存儲(chǔ)系統(tǒng)研究 文章分析了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)裝備運(yùn)行數(shù)據(jù)特點(diǎn)，提出了基于生產(chǎn)節(jié)拍的數(shù)據(jù)抽象，并基于此提出一種邊緣存儲(chǔ)解決方案——工業(yè)裝備數(shù)據(jù)庫(kù)。首先，探討了工業(yè)裝備數(shù)據(jù)庫(kù)部署場(chǎng)景和存儲(chǔ)原理，主要介紹存儲(chǔ)引擎、查詢引擎等模塊的設(shè)計(jì)。其次，針對(duì)生產(chǎn)節(jié)拍專門設(shè)計(jì)了緩沖和...
基于方差分析和粒子群算法的致密油藏三維裂縫參數(shù)反演方法 致密油藏壓裂裂縫參數(shù)的反演對(duì)提高油氣采收率具有重要意義。針對(duì)裂縫的三維表征參數(shù)，基于前期建立的三維離散裂縫模型，通過(guò)方差分析評(píng)估了致密油藏水平井衰竭式開采三維裂縫參數(shù)對(duì)產(chǎn)量影響，并明確了其中對(duì)產(chǎn)量起主導(dǎo)作用的主控因素，并基于粒子群算法對(duì)三維...