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期刊信息/Journal information
计算机工程与设计
计算机工程与设计

刘恩德

月刊

1000-7024

ced@china-ced.com

010-68389884

100039

北京142信箱37分箱

计算机工程与设计/Journal Computer Engineering and DesignCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>《计算机工程与设计》创刊于1980年，是中国航天科工集团主管、中国航天科工集团二院706所主办的国内外公开发行的计算机专业技术类刊物。该刊是中国计算机学会会刊、北京计算机学会会刊、中国宇航学会会刊，是全国中文核心期刊、中国科技核心期刊。办刊宗旨：努力提高计算机技术水平，为我国航天和国防科技服务，实现广泛的科研成果汇聚和知识传播，促进学术交流和科技成果的商品化、产业化和国际化，引导和推动我国计算机技术和国防科技的发展。刊载内容：覆盖计算机工程与设计领域的各个层面，主要刊登各型计算机及其系统的研究、研制、设计、开发应用等各方面的学术论文、技术报告和专题综述，主要刊登博士论文、基金项目论文、学术会议优秀论文和获奖课题论文。征稿范围：计算机网络与通信、CAD/CAM、计算机图形学、多媒体技术、数据库、并行处理、人工智能、计算机软件工程、计算机硬件体系结构及其他计算机相关领域。读者对象：大专院校师生、计算机专业科研人员、工程项目决策、设计开发和应用人员等。
正式出版
收录年代

    编译型嵌入式Python的设计与实现

    李春亭王宜怀施连敏张露...
    79-87页
    查看更多>>摘要：针对面向微控制器的解释型MicroPython具有实时性弱、占用存储空间大和可移植性较差等问题,提出一种将Python语言转化为C++语言并将构件层与应用层分离的编译型嵌入式Python方案,设计基于抽象语法树及类型注释的源码映射机制.在此基础上,设计嵌入式Python编译器,实现集成开发环境AHL-GEC-IDE(for Python版),完成Py-thon 源文件的编辑、编译、链接和下载.实践结果表明,该编译型Python方案可行,为嵌入式人工智能领域提供了一种实时性较高、编辑编译方便、可移植性较强的编译型Python集成开发环境.

    编译型嵌入式Python微型Python解释器微控制器抽象语法树类型注释混合编程可移植性

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    基于变异和约束求解的程序缺陷自动修复方法

    董兰洪玫伍佳
    88-94页
    查看更多>>摘要：为能正确高效地生成修复补丁,针对Java程序中出现频率较高的条件语句相关缺陷修复问题,将启发式搜索方法与语义约束求解方法相结合,提出一个有针对性、更高效的解决方案.针对条件语句缺失错误,采用基于组件的程序合成技术,合成满足约束的候选条件语句;针对条件语句逻辑表达式错误,采用变异技术,生成候选逻辑表达式;针对条件语句逻辑表达式错误中,不能用变异技术修复的缺陷,使用基于组件的约束求解方法生成候选补丁.实验结果表明,所提方法有更高的补丁召回率和准确率.

    程序自动修复变异分析约束求解程序合成条件语句缺陷补丁生成软件调试

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    引入Transformer的道路小目标检测

    李丽芬黄如
    95-101页
    查看更多>>摘要：针对道路场景中检测小目标时漏检率较高、检测精度低的问题,提出一种引入Transformer的道路小目标检测算法.在原YOLOv4算法基础上,对多尺度检测进行改进,把浅层特征信息充分利用起来;设计ICvT(improved convolu-tional vision transformer)模块捕获特征内部的相关性,获得上下文信息,提取更加全面丰富的特征;在网络特征融合部分嵌入改进后的空间金字塔池化模块,在保持较小计算量的同时增加特征图的感受野.实验结果表明,在KITTI数据集上,算法检测精度达到91.97％,与YOLOv4算法相比,mAP提高了 2.53％,降低了小目标的漏检率.

    小目标检测深度学习YOLOv4算法多尺度检测Transformer空间金字塔池化特征融合

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    基于改进SegNet的鸡只检测算法

    吉训生孙贝贝夏圣奎
    102-109页
    查看更多>>摘要：为实现智能化检测出鸡场中死亡鸡只,提出一种基于改进语义分割模型AT-SegNet的鸡只检测算法.基于对称编码解码结构SegNet,利用空洞卷积在解码前聚合不同感受野的上下文信息,设计一种三尺度注意力级联融合模块,以并联方式嵌入编、解码器间,丰富解码器信息.利用多层深度可分离卷积替代标准卷积,提取深层次语义信息,减少计算量提高实时性.将鸡群图像分割结果交并比与阈值对比判别鸡只状态.实验结果表明,改进的AT-SegNet较原算法的检测精度提高了 25.17％,能够在复杂鸡群环境中准确、高效地发现死亡鸡只.

    深度学习鸡只检测语义分割编码解码结构注意力机制软池化深度可分离卷积

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    基于人工鱼群的自适应密度峰值聚类算法

    何凯琳张正军位雅唐莉...
    110-119页
    查看更多>>摘要：针对密度峰值聚类算法中截断距离dc和聚类中心缺乏选取依据,以及对簇中存在多密度峰值的数据无法准确聚类问题,提出一种基于人工鱼群的 自适应密度峰值聚类算法(AFSADPC).选择簇中心权值γ大于幂律分布上分位数的样本点作为聚类中心,根据两个相邻簇的簇间边界区域密度与簇平均密度构造簇间合并规则,利用人工鱼群算法寻找使改进轮廓系数指标达到最大值时的最优截断距离dc.在合成数据集和真实数据集上的实验结果表明,AFSADPC算法具有较好的聚类效果.

    密度峰值聚类算法人工鱼群算法截断距离幂律分布簇合并策略轮廓系数

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    基于DFT-MARTE模型的时序分析算法

    徐嘉周晴杜家昊王一华...
    120-129页
    查看更多>>摘要：针对航天嵌入式软件(aerospace embedded software,AES)时序需求复杂带来的时序需求定义不准确问题,提出一种基于 MARTE(modeling and analysis of real-time and embedded systems)模型的数据流时序(data flow timing based on MARTE,DFT-MARTE)模型,设计基于该模型的处理点缓存计算算法、时序偏离概率检测算法和时序序列分析算法.处理点缓存计算算法动态更新缓存空间,使后续时序检测正常执行;时序偏离概率检测算法利用多线程并发模拟时序特性,检测需求中时序偏离问题;时序序列分析算法是基于梯度下降算法,拟合时序序列,指导用户优化需求.该模型相比传统数据流模型更适用航天嵌入式软件,利于后续开发和维护,具有极高的应用价值.

    数据流时序模型数据流图嵌入式软件时序偏离检测多线程时序分析梯度下降算法

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    基于改进密度峰值算法的轨迹聚类

    钟超刘漫丹贺帆
    130-138页
    查看更多>>摘要：为解决用户群体移动轨迹划分和密度峰值聚类算法自身局限性的问题,以校园轨迹为对象,考虑时间和位置语义信息层面的信息,建立网络用户间的相似性度量模型,提出一种基于共享近邻贡献度的密度峰值聚类算法(density peak clustering based on shared nearest neighbor contribution,SNNC-DPC),结合信息熵理论,通过最小化局部密度熵自适应选择截断距离;在局部密度计算上,利用共享近邻贡献度重新计算局部密度,更加全面地反映数据分布的特性;采用非线性变换方法选取决策值,解决聚类中心选取困难且方法单一的问题.在真实校园轨迹数据集上实验,验证了改进算法的有效性.

    无线网络密度峰值聚类语义信息相似性度量信息熵聚类中心共享近邻贡献度

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    基于网格的多点在多边形内高效判定方法

    谢少菲高铁军魏恋欢
    139-145页
    查看更多>>摘要：提出一种基于网格的点(多点)在多边形内高效判定方法.预处理阶段使用数值微分法(DDA)结合边界代数法,快速识别边界网格并分割出多边形边片段,同时标记网格左下角点位置属性;当待判定点位于非边界网格内时,根据预处理结果直接判定;位于边界网格时,对边界网格分块后再判定.实验结果表明,该预处理方法高效快速且边界网格分块法有效缩减了判定时间.此方法适用于凹凸多边形、自相交多边形以及环状多边形,相较现有算法优势明显,100万个点在28 012条边的多边形中判定用时约0.04 s.

    网格点多边形点在多边形数值微分法边界代数法网格分块

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    篇章级文本的事件图谱构建与事件抽取方法

    张源奔赵一斐赵志浩韩众和...
    146-152页
    查看更多>>摘要：针对篇章级事件抽取任务主要存在的以下3个挑战:模型复杂、事件论元分散以及多事件抽取,提出一种基于异质交互图和有序树的篇章级事件抽取方法DTHIGN.支持以解耦实体抽取部分的方式精简模型的参数;构建面向触发词的篇章级异质交互图,更全面地对语义进行建模;支持使用基于统一事件模板的树形事件论元抽取方式获得事件论元结果.实验结果表明,该方法能够获得较好的效果并显著降低模型的训练难度.

    深度学习自然语言处理事件图谱事件抽取事件论元抽取异质图图卷积网络

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    基于深度学习模型的智能化科室导诊

    顾君杰王蓓李晓禹邹俊忠...
    153-158页
    查看更多>>摘要：为减轻科室导诊人员的工作负荷,对智能化科室导诊的实现方法进行研究.区别于现有的导诊方式,提出一种少参数轻量化的多级科室导诊模型.结合ALBERT预训练解决现有算法参数量过大的问题,并关联多个相关科室,建立ALBERT预训练与Bi-GRU结合的多标签分类模型.通过在互联网医院问诊数据集上的测试,与单科室分类模型对比,验证了该多科室分类模型的预测结果具备可靠性和有效性,能够较好辅助科室导诊工作.

    科室导诊多标签文本预训练双向门控循环单元文本分类深度学习自然语言处理

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