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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

    混合策略改进的野马优化算法

    李姗鸿靳储蔚张达敏张琳娜...
    405-413页
    查看更多>>摘要：针对野马优化算法存在种群多样性低、收敛速度慢和易陷入局部最优等问题,提出一种混合策略改进的野马优化算法(IWHO).在马驹位置公式中引入基于饥饿游戏的Tent惯性权重,更好平衡算法的全局搜索与局部搜索能力;在放牧阶段引入折射镜像学习策略,利用折射镜像学习生成可行解的反向解,加快算法的求解速度;利用混合黄金正弦与飞蛾扑火算子,使算法跳出局部最优.将改进后的算法(IWHO)和其它算法在10个基准函数上对比测试,并通过Wilcoxon秩和检验和拉/压弹簧设计问题验证算法性能.仿真结果表明,IWHO在收敛速度和寻优精度上有明显改进.

    野马优化算法饥饿游戏搜索算法混沌映射惯性权重折射镜像学习函数优化收敛曲线

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    基于FAVOR+和增强损失的蛋白溶解预测

    杨子航王顺芳
    414-419页
    查看更多>>摘要：针对蛋白质溶解性预测中长序列计算复杂度高以及传统模型忽略数据间差异性等问题,提出一种多输入深度学习模型FESOL.利用线性复杂度的注意力机制FAVOR+高效提取蛋白质长序列的特征信息;结合交叉熵和余弦相似度设计增强损失函数,使模型能够关注到不同输入数据间的差异性.在独立测试集上与多种先进的预测方法进行对比实验,其结果表明,FESOL在多个评价指标上均优于其它方法,验证了模型在蛋白溶解预测中的有效性.

    蛋白质溶解性预测注意力机制损失函数深度学习特征融合长序列神经网络

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    改进的YoloV3轻量化多目标检测算法

    苏擎凯童莹何睿清曹雪虹...
    420-427页
    查看更多>>摘要：为有效解决轻量化目标检测网络降低参数量导致的检测精度损失问题,设计一种轻量化多 目标检测网络MSPF-YoloV3,可以通过低分组数、低内存占用的通道混洗结构,达到与高分组数同样的信息交流的效果;将位置信息丰富的浅层特征与深层特征进行融合,提高对不同大小目标的检测精度.经过实验验证了该方法的有效性与实时检测的能力.该网络在PASCAL VOC07+12数据集上的mAP达到86.31％;在COCO2014数据集中提取出与PASCAL VOC07+12数据集相同的20个类别,mAP达到67.71％;权重文件大小为46.8 MB,相较于YoloV3降低了 198.2 MB;检测速度达到44 FPS.

    目标检测轻量化低分组数低内存占用通道混洗特征融合实时检测

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    基于非对称卷积的多车道线检测方法

    郭心悦韩星宇习超王辉...
    428-435页
    查看更多>>摘要：针对车道检测的准确性和实时性之间不平衡的问题,构建一个基于Lanenet算法和图像增强技术的多车道线检测网络,旨在更全面地利用图像中的特征信息,提高检测精度和速度.使用多尺度Retinex算法对输入图像进行色彩增强、降噪等;设计采用一种双边多尺度融合网络实现浅层特征与深层特征之间的信息交互,获取上下文语义.提出一个新的非对称卷积金字塔模块,将非对称卷积融合到不同扩张率的空洞卷积层中,提高网络的特征提取能力,减少计算量.实验结果表明,该方法与现有的深度学习算法相比,能够在遮挡和阴影条件下更有效地检测车道线,具有更高的精度,更低的误检率和漏检率.

    车道线检测语义分割图像增强信息融合池化金字塔深度学习非对称卷积

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    面向移动端图像分类的轻量级CNN优化

    张晓青刘小舟陈登
    436-442页
    查看更多>>摘要：为解决图像分类算法由于计算量大和参数冗余难以应用在存储空间与计算能力受限的移动设备上的问题,提出一种轻量的卷积计算模块Extremely Lightweight Block(ELBlock),采用逐点卷积叠加深度可分离卷积的方法,对逐点卷积进行分组,增加相邻层过滤器之间的对角相关性,进一步降低卷积操作的计算复杂度;利用通道混洗关联输入和输出通道,提高特征的信息表达能力;基于ELBlock设计一个极其轻量的小型神经网络架构ELNet,结构更加简洁、高效.在Android手机上的实验结果表明,所提ELNet在保证分类精度的同时,具有计算量小、参数少和推理时间短的优点.

    深度学习图像分类轻量级神经网络模型优化模型压缩模型部署移动终端

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    基于上下文方面记忆网络的方面级情感分析

    王亚新王亮王军
    443-451页
    查看更多>>摘要：基于深度记忆网络在方面级情感分析中的优势及针对相关工作中忽略上下文词与方面之间位置信息的不足,提出一种基于上下文方面记忆网络的方面级情感分析方法.不同记忆网络层关注上下文记忆不同部分,获取丰富方面感知上下文信息.为充分利用方面间信息,设计方面记忆网络更新模块,为所需方面生成邻近方面的语义和关系信息,在多计算层中的多头注意力机制输入采用两种策略计算上下文和方面词的相关性.在3个基准数据集上的实验结果表明,所提模型在性能评价指标的准确率和Macro-F1-score上与相关工作比较有一定提升.

    细粒度方面级情感分析深度记忆网络双向长短期记忆网络多注意力机制上下文方面记忆网络

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    基于覆盖树的自适应均值漂移聚类算法

    温柳英庞柯
    452-458页
    查看更多>>摘要：为解决均值漂移聚类算法聚类效果依赖于带宽参数的主观选取,以及处理密度变化大的数据集时聚类结果精确度问题,提出一种基于覆盖树的自适应均值漂移聚类算法MSCT(MeanShift based on Cover-Tree).构建一个覆盖树数据集,在计算漂移向量过程中结合覆盖树数据集获得新的漂移向量结果KnnShift,在不同数据密度分布的数据集上都能自适应产生带宽参数,所有数据点完成漂移过程后获得聚类结果.实验结果表明,MSCT算法的聚类效果整体上优于MS、DB-SCAN等算法.

    聚类均值漂移覆盖树滑动窗口最近邻密度聚类机器学习

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    多视图专家组区域建议预测的视觉跟踪

    单彬丁昕苗王铭淏郭文...
    459-466页
    查看更多>>摘要：为解决大多数最新的目标跟踪器都面临着判别特征表示缺乏多样性、目标定位过于模糊以及正样本的数量要求问题,提出一种基于多视图的顶层特征的区域建议网络的跟踪预测学习算法.融合多种视图的特征表示方式,利用丰富多样的语义信息,有效解决判别特征过于单一的问题.在扩展的边界框上构建多个支持向量机模型并加入区域建议网络模块,精确优化边界框,预测最优的目标位置,缓解目标定位过于模糊和正样本的数量有限的问题.通过大量视频基准序列对方法的综合评价,其结果表明,提出方法融合了轻量化的深度学习模型和多视图专家组的优点,使跟踪性能有了显著提升.

    区域建议预测特征判别机制多专家组模型多视图模型特征融合视觉跟踪深度学习

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    针对恶意软件检测的特征选择与SVM协同优化

    张新英李彬吴媛媛
    467-476页
    查看更多>>摘要：提出一种基于改进哈里斯鹰优化SVM和特征选择的恶意软件检测模型.为改进特征子集选取和SVM分类准确率,引入混沌映射、能量因子调节、最优解变异扰动和互利共生对HHO算法的初始种群结构、全局搜索与局部开采切换性能及跳离局部最优能力进行改进;利用改进算法优化SVM参数和特征子集选取,构建恶意软件检测模型.实验结果表明,改进算法在降低特征维度的同时可以有效提升分类准确率,利用高质量特征子集提升恶意软件检测模型的分类能力.

    哈里斯鹰算法支持向量机特征选择恶意软件检测网络流量特征互利共生柯西变异

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    基于Transformer的飞机状态预测

    王经纬高艳鹍宋澣兴刘一非...
    477-483页
    查看更多>>摘要：在非定常气动力下,为防止飞机进入危险状态,通过建模进行状态预测,是保障飞行安全的重要手段,传统方法建模过程复杂、工程化难度大且普适性不强.为更好解决大迎角下飞行状态预测,使用基于深度学习的时序序列预测方法,推测飞机的飞行状态,达到最大限度发掘飞机性能、保障飞行安全的目的.提出一种多任务Transformer模型,同时完成飞行状态参数回归和飞行状态分类.实验结果表明,相比于同类模型,该模型的预测性能有大幅提升.

    多任务深度学习时序预测状态分类气动力建模大迎角非定常气动力

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