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期刊信息/Journal information
计算机工程与科学
国防科学技术大学计算机学院
计算机工程与科学

国防科学技术大学计算机学院

王志英

月刊

1007-130X

jsjgcykx@163.net

0731-84576405

410073

湖南省长沙市开福区德雅路109号国防科技大学计算机学院

计算机工程与科学/Journal Computer Engineering and ScienceCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊系国防科技大学计算机学院主办的计算机类综合性学术刊物，属中国计算机学会会刊，已先后被列为中文核心期刊、中国科技核心期刊、中国学术期刊（光盘版）全文入编期刊、中国科学引文数据库来源期刊（CSCD核心）、中国学术期刊综合评价数据库来源期刊。
正式出版
收录年代

    基于影响力地图的计算机兵棋推演路径规划

    吕倩茹杨翔瑞蔡志平
    1041-1049页
    查看更多>>摘要：兵棋推演是一种描述战争行动的作战模拟工具，兵力机动是作战行动的基础，而路径规划则是作战行动的核心内容。路径规划简化为图论中的最短路径求解。然而，战术路径不等价于最短路径。考虑到战场推演的复杂性、信息多样性和动态性等特点，战术路径采用战场态势与路径规划分离的决策方法导致作战行动失败。提出了一种能将战场态势与地图信息有效融合的战术路径规划算法，该算法在传统A*算法的基础上，结合影响力地图对战场态势因子进行数值化，并采用数值化态势因子结合地形因子作为改进A*算法目标函数，从而在相同算法复杂度条件下使A*算法向战术最优路径收敛。通过仿真实验表明，相较于传统A*算法，该算法能够支持更复杂多样的战术路径规划，战场态势信息指导路径规划能够有效降低机动时一方所受战损并提高我方进攻能力，塑造整体有利态势。

    兵棋推演影响力地图A*算法路径规划

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    《计算机工程与科学》征文通知

    1049页
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    基于YOLOv8改进的密集行人检测算法:MER-YOLO

    王泽宇徐慧英朱信忠李琛...
    1050-1062页
    查看更多>>摘要：在大型人员密集的场所中，人群异常聚集情况时有发生，对自动驾驶和大型公共场所人流量监控系统等应用场景中涉及到的密集行人检测技术带来了一定挑战，新一代的密集行人检测技术要求精确度更高、计算开销更小、检测速度更快以及部署更加方便等。针对上述需求，提出了一种基于YOLOv8改进的轻量级密集行人检测算法MER-YOLO，首先采用MobileViT作为主干网络，提升模型在总体上对行人聚集区域的特征提取能力;引入EMA注意力机制模块，对全局信息进行编码，通过维度交互来进一步聚合像素级特征，并结合160×160尺度的检测头加强小目标检测能力;使用排斥损失(Repulsion Loss)作为边界框损失函数，减少了人群密集情况下小目标行人的漏检误检的情况。实验结果表明，相较于YOLOv8n，MER-YOLO行人检测算法在Crowd Human数据集上mAP@0。5提升了4。5%，在 Wider-Person数据集上mAP@0。5提升了2。1%，同时只有3。1×106 的参数量和9。8 GFLOPs，满足低算力兼顾高精度的部署需求。

    目标检测行人检测轻量化注意力机制

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    改进Faster R-CNN的遥感图像小目标检测算法

    胡昭华王长富
    1063-1071页
    查看更多>>摘要：遥感图像目标检测是目标检测领域的一个关键问题，目前利用深度学习检测目标的算法大多在单向特征融合过程中添加注意力机制，一视同仁地去增强各类型的目标，并不能突出小目标。为了取得更好的检测效果，通过引入非对称高低层调制机制，构造兼顾低层细节信息和高层语义信息的特征图，以达到增强小目标特征检测的目的;同时使用DIoU损失函数代替原算法SmoothL1损失函数以提升算法检测精度与收敛速度;并且在感兴趣区域分类任务中引入灵活上下文信息以提高小目标分类准确性。实验结果表明，该算法在DIOR和NWPU VHR-10数据集上均取得了良好的表现。

    深度学习小目标检测遥感图像非对称高低层调制上下文信息

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    基于网络融合的改进MobileViT人脸表情识别

    邓翔宇裴浩媛盛迎
    1072-1080页
    查看更多>>摘要：从轻量化模型的角度提出一种基于网络融合的改进 MobileViT人脸表情识别网络。该网络将多尺度卷积PSConv和注意力机制通过残差结构进行融合，形成RAPSConv特征重构模块，该模块能从细粒度角度更高效地提取多尺度特征，加强关键特征表达，进而提高网络的表达能力，构建出一个端到端的表情识别网络。同时，为了进一步缩小同类表情间差距，提出联合使用Softmax Loss和Center Loss损失函数，有效减少了表情识别的误判率。实验结果表明，改进后的网络在3个自然场景表情数据集FER2013、FER+和RAF-DB上的准确率均优于基础网络MobileViT，准确率分别提高了1。73%，2。18%和1。64%，改进后的网络参数量较少，鲁棒性较强，便于实现轻量化和集成，适合人脸表情识别在现实场景中的应用。

    人脸表情识别MobileViT多尺度卷积PSConv注意力机制网络融合轻量化网络

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    2024 CCF全国高性能计算学术年会征文通知

    1080页
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    对抗环境中基于种群多样性的鲁棒策略生成方法

    庄述鑫陈永红郝一行吴巍炜...
    1081-1091页
    查看更多>>摘要：在对抗博弈环境中，目标智能体希望生成具有高鲁棒性的博弈策略，使得目标智能体在面对不同对手策略时，始终具有较高的收益。现有的基于自我博弈的策略生成方法通常会过拟合到针对对手某个特定策略进行学习，所学习到的策略鲁棒性低且容易受到其他对手策略的攻击。此外，现有的结合深度强化学习和博弈论方法迭代生成对手策略的方法在复杂且具有庞大决策空间的对抗场景下收敛效率低。鉴于此，提出一种基于种群多样性的鲁棒策略生成方法，其中对抗双方各自维护一个种群策略池，并且需要保证种群中的策略是具有多样性的，以此生成鲁棒的目标策略。为了保证种群多样性，将从策略的行为和质量2个视角度量策略的多样性，其中行为多样性是指不同策略状态-动作轨迹的差异性，质量多样性是指不同策略面对相同对手时最终获得的收益的差异性。最后，在典型的具有连续状态、连续动作的对抗环境中验证了所提出的基于种群多样性所生成的策略的鲁棒性。

    对抗环境深度强化学习种群多样性Shapleyvalue行为表征

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    Corrective-Net:面向多标签文本分类的标签关联学习模块

    肖新正黄瑞章陈艳平秦永彬...
    1092-1100页
    查看更多>>摘要：在目前的多标签文本分类任务中，主要面临以下2个问题:(1)侧重文本表示学习，对标签之间的关联信息建模不充分;(2)尽管使用了标签关联信息来改善多标签分类任务，但对标签关联的建模过于依赖人工预定义的外部知识，而外部知识的获取成本高昂，限制了其实际应用。针对以上问题，提出了一种面向多标签文本分类的标签关联学习模块Corrective-Net。该模块可以在不依赖外部知识的前提下，自动学习数据中的标签关联信息;同时，它还可以利用标签关联信息，对基础分类模块的初始预测结果进行修正，使得最终预测兼顾语义信息和标签关联信息，以获得更精准的多标签预测结果。在AAPD和SO数据集上的大量实验表明，Corrective-Net具有通用性和有效性，通过分析标签修正对各个标签性能的影响，得到了显式的标签关联信息，并进行了可视化。

    标签关联标签修正多标签文本分类可视化

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    基于新图模糊距离的EDAS决策方法及其应用

    王磊柳然然
    1101-1111页
    查看更多>>摘要：研究决策信息为图模糊集的多属性决策问题。首先，针对现有图模糊距离的不足，定义了含参数的弃权度的分配，同时结合一致性概念提出了反映决策者风险偏好的图模糊距离，通过数值算例将新图模糊距离与现有图模糊距离进行比较分析，验证其优越性。其次，针对属性权重，采用博弈论组合赋权法对熵权法确定的客观权重和决策者给出的主观权重进行组合优化。在此基础上，将新图模糊距离拓展到一种离平均方案距离的决策方法(EDAS)，并运用新图模糊距离计算各方案与平均方案的正、负距离加权和，进而得到综合得分。最后，通过算例来验证所提决策方法的适用性和有效性。灵敏度与对比分析结果表明:决策者可以依据自身风险偏好调整参数的取值来满足不同的决策需求;所提方法相较于其他现有决策方法更具一般性与灵活性，所得排序结果更加合理。

    图模糊集图模糊距离博弈论组合赋权法EDAS方法多属性决策

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    基于情感增强和语义依存的金融隐式情感分析模型

    张玉莹朱广丽谈光璞
    1112-1120页
    查看更多>>摘要：金融情感分析是一种判断金融文本的情感倾向性的技术，广泛应用于舆情分析和监管协调等方面。由于金融领域文本中包含隐式情感信息，难以根据情感特征直接判定情感极性。针对这一问题，提出一种基于情感增强和语义依存的金融隐式情感分析模型(FSED)，以期提高分类的准确率。首先，采用FinBERT生成词向量，并输入到Bi-GRU提取上下文语义信息，通过嵌入积极和消极情感词向量构建两极注意力机制，用于分别提取2种语境下的情感特征向量;然后，根据文本的语义依存图建立依存关系和关系类型矩阵，结合2种矩阵和top-k策略构建选择注意力矩阵，再输入到图卷积网络来提取文本的语义依存特征;最后，融合情感增强和语义依存的特征，并使用平均池化和最大池化层对特征进行压缩，经全连接层和Softmax获得分类结果。实验结果表明，相较于A-GCN，FSED可以提升金融领域隐式情感分析的准确率。

    金融隐式情感分析FinBERT两极注意力机制语义依存图选择注意力矩阵

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