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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

    基于注意力机制和残差网络的OFDM系统信道估计

    申滔朱正发刘受清
    3600-3606页
    查看更多>>摘要：为解决正交频分复用(OFDM)系统中由噪声干扰引发的导频污染问题,设计一个基于深度学习的信道估计模型CE-SERNet.将导频位置处最小二乘信道估计值当作低分辨率带噪声图像,作为网络模型输入,利用注意力机制和残差网络进行去噪和恢复高分辨率图像,实现OFDM系统的信道估计.仿真结果表明,所提网络在低导频和高导频条件下都优于现有基于深度学习的方法,相比传统的LS算法和MMSE算法,在估计精度上有较大提升,在不同的信道场景下,拥有较强的鲁棒性能.

    正交频分复用噪声干扰导频污染深度学习信道估计注意力机制残差网络

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    基于斯蒂芬森价值迭代的改进DDPG算法

    张秋娟宋文广李博文
    3607-3614页
    查看更多>>摘要：针对DDPG算法的值函数迭代学习收敛缓慢以及经验利用率低的问题,提出一种基于Steffensen价值迭代和注意力经验回放的DDPG算法.将Steffensen迭代法应用于价值迭代过程,提高其收敛速度;采用基于注意力的经验回放机制,计算智能体当前所处状态与经验中状态的相似性,优先采样相似度高的经验,使智能体专注学习包含当前策略频繁访问的状态的经验.在PyBullet环境的6个连续动作控制任务中进行实验,其结果表明,相比DDPG算法、TD3算法、CDLR-DDPG算法和EER-DDPG算法,所提算法收敛更快,性能更好.

    深度强化学习深度确定性策略梯度连续控制任务价值迭代经验回放累积奖励注意力经验回放

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    可解释性分层神经模糊网络的股票价格预测算法

    廖宏昊胡峰邓维斌
    3615-3621页
    查看更多>>摘要：针对现有的股票价格预测模型难以兼顾精度与可解释性的问题,提出一种基于分层神经模糊网络的股票价格预测模型.提出一种结合注意力机制的自适应神经模糊网络单元(ANFIS-A),以此单元构建分层自适应神经模糊网络;结合二进制灰狼优化算法(BGWO),提出一种特征子集选择算法;提出一种规则消除的递归算法,进一步减少规则数量,提高规则的可解释性.实验结果表明,该模型在预测股票价格方面具有较高的准确性和可解释性.

    灰狼优化算法层次自适应模糊神经网络注意力机制股票价格预测可解释性金融时间序列规则消除

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    基于同构化角度的离群检测方法

    裴正中赵旭俊
    3622-3630页
    查看更多>>摘要：针对基于角度的离群检测方法普遍存在的计算成本高昂,且对超参数选择依赖性强的问题,提出一种基于角度的快速非参数方法HAOD.对数据集进行中心化处理并使用极坐标描;在此基础上,提出一种向量夹角计算函数的近似表示方法,采用该方法将向量夹角用一维顺序结构表示,提升检测效率;引入经验累积分布函数分别计算向量夹角及向量模长的尾部概率,将其作为单维度尾部得分;改进单维度尾部得分的聚合方式,对原始向量及其反转向量的尾部得分进行聚合,获取最终离群得分.在ODDS和UCI高维数据集上进行实验,其结果表明,HAOD在检测效率上优于5种对比方法,分别平均提高了28.74％至84.71％.

    高维数据离群检测基于角度数据同构化极坐标表示经验累积分布函数偏度

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    基于改进的秃鹰搜索算法的虚拟机调度优化方法

    常岩王勇
    3631-3638页
    查看更多>>摘要：针对OpenStack云计算平台默认调度算法存在资源利用率低和负载不均衡的问题,提出一种基于改进的秃鹰搜索的调度算法(PieceWise bald and t-distribution eagle search,PBES),旨在最大化云数据中心的资源利用率和负载均衡.采用PieceWise混沌映射提高搜索算法的收敛速度和精度,引入t分布避免算法陷入局部最优解.综合考虑CPU、内存、磁盘和带宽等4种资源指标,采集真实环境下的数据并进行实验,其结果表明,相较OpenStack默认调度算法和粒子群算法,PBES算法在资源利用率和负载均衡方面都有显著提升.

    OpenStack资源利用率负载不均衡优化调度秃鹰搜索算法混沌映射t分布

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    改进YOLOv5的小目标交通标志检测方法

    高翊轩李昕刘婧彤
    3639-3647页
    查看更多>>摘要：针对真实场景中小目标交通标志检测精度低的问题,提出一种改进YOLOv5的小目标交通标志检测方法.对原主干网络进行简化,降低网络的复杂度;使用高分辨率特征融合网络以减少特征融合时分辨率的损失;在保持三尺度检测的前提下引入大尺寸检测头,提升对小目标的检测能力;引入CBAM注意力机制,挖掘有关小目标的特征信息;引入SPD-Conv取代网络中的跨步卷积,提升特征学习的效果.在TT100K数据集上的实验结果表明,所提方法在小目标交通标志上的检测精度为79.3％,相较于原YOLOv5算法提升了6.1％,整体检测效果优于YOLOX等主流目标检测算法,算法的检测速率为39.4 f/s,满足实时检测的需求.

    交通标志检测YOLOv5小目标检测特征融合SPD-Conv注意力机制数据增强

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    自动驾驶场景下的多任务交通感知网络

    宋元韦建军葛动元
    3648-3656页
    查看更多>>摘要：针对现阶段环境感知网络模型检测精度低、检测速度慢等问题,提出一种多任务交通感知网络,以更加有效的方式同时进行交通目标、车道线和可行驶区域这3个任务的检测.采用一个更强大、更高效的网络进行特征提取,有利于更丰富的特征信息融合,使检测头和分割头有更好的表达效果;提出一个更加有效的损失函数,在边界框损失中充分考虑真实框和预测框之间的方向匹配,提高模型的训练速度和推理准确性;在分割分支采用坐标注意力机制,通过在通道注意力中添加位置信息,增强网络对特征图浅层信息的感知能力,有助于分割头更好识别目标.模型在BDD100K数据集上进行实验,其结果表明,模型的检测精度和推理速度都达到了更佳效果.

    自动驾驶多任务交通感知交通目标车道线可行驶区域边界框损失坐标注意力机制

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    基于分数阶调整动态边界的蜣螂优化算法

    夏煌智陈丽敏许宏文常云鹏...
    3657-3666页
    查看更多>>摘要：针对蜣螂优化算法在全局优化问题中易陷入局部最优与收敛精度低的问题,提出一种改进的蜣螂优化算法.采用佳点集序列取代原始算法中随机产生的初始种群提升种群的多样性;引入分数阶微积分方法调整区域动态边界,分离重叠的种群个体,提升算法的局部开采性能;提出探路蜣螂更新机制对全局最佳位置进行更新,防止其陷入局部最优.通过24个基准测试函数的全局优化实验与5个经典数据集的特征选择实验验证了改进算法相比同类型算法具有更好的寻优性能.

    蜣螂优化算法全局优化佳点集分数阶微积分动态边界探路者算法特征选择

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    基于改进遗传算法的广度架构搜索算法

    林东凤黄汉明沈俏
    3667-3673页
    查看更多>>摘要：为扩大遗传算法产生的子代种群和亲代种群间的差异,提出一种搜索算法,即广度单路径架构搜索算法.该方法将搜索过程分为两个阶段,第一阶段为扩张,使用一种新的交叉算子以及停滞检测算法增大子代种群和亲代种群间的差距,扩大搜索范围;第二阶段为收缩,使用前一阶段获得的若干个体,采用单点交叉做搜索,保证搜索的稳定性,得到最终的结果.在4个数据集上的实验结果表明,该算法搜索出的最优网络与手工设计的神经网络和基于传统遗传算法的神经架构搜索方法相比,能获得有竞争力的结果.

    神经架构搜索遗传算法进化计算均匀训练卷积神经网络停滞检测图像分类

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    基于自适应跨域距离一致的有限数据图像修复

    厉嘉琦肖婷杨孟平王喆...
    3674-3680页
    查看更多>>摘要：针对现有深度学习图像修复方法在有限数据场景下存在的修复质量差、多样性弱等问题,在预训练基础上提出一种域自适应的方法,迁移源域中可学习的知识,补充训练中所需的信息.对源域和目标域中的特征信息进行探究,发现特征中的结构信息可作为公共表征,为域自适应提供学习的来源;为更有针对性地完成域自适应过程,提出一种自适应跨域距离一致性损失,自适应地调节损失权重,保留更多与目标域接近的源域相对距离,完成对源域知识的学习.实验结果表明,所提方法能有效提升修复质量和真实性,并且具有良好的泛化性.

    图像修复深度学习有限数据预训练域自适应公共表征相对距离

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