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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

    面向高性能众核处理器的超频DDR4访存结构设计

    高剑刚李川郑浩王彦辉...
    715-722页
    查看更多>>摘要：从高性能众核处理器的多路DDR4嵌入式工程应用出发,设计一种高密度DDR4串推互连结构,提出一种基于不同激励码型的仿真分析方法.采用双面盲孔印制板工艺折叠串推访存结构设计,解决地址组信号概率性出错问题.在压力测试环境下实测读/写信号波形良好,支持信号超频可靠传输,标称2666 Mbps的DDR4存储颗粒可以在3000 Mbps速率下长时间稳定运行.已在神威E级原型机等多台套大型计算装备研发中得到规模化推广应用,产生了良好的技术效益.

    双倍数据速率同步动态随机存取存储器折叠串推码型仿真信号传输盲孔超频

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    基于FPGA的图像处理硬件加速系统的设计

    张灿宇封岸松张华良易星...
    723-731页
    查看更多>>摘要：为解决图像处理算法越来越复杂,普通的计算平台已满足不了当前需求的问题,根据现场可编程门阵列(field pro-grammable gate array,FPGA)的并行计算特点对FAST角点检测算法和Sobel边缘检测算法进行硬件加速,采用HLS(high-level synthesis,HLS)高层次综合技术对两种算法进行设计并进行相应的优化.为提升系统整体性能,在FPGA上实现全部视频输入输出接口和图像算法的完整通路,通过FPGA算法电路与OpenCV算法程序进行对比,前者的图像处理速度快于后者9～11倍,系统功耗也仅为1.9 W,图像检测可达56 fps,满足实时图像处理要求,为以后设计复杂的图像处理系统提供了参考.

    现场可编程门阵列硬件加速高层次综合技术图像处理PYNQ-Z2角点检测边缘检测

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    基于改进YOLOv5s的车脸检测算法

    余国豪贾玮迪余鹏飞李海燕...
    732-739页
    查看更多>>摘要：针对车检站中车辆检测的实际需求,提出一种改进YOLOv5s的轻量级车脸检测算法.使用ShuffleNetV2网络作为Backbone,在保证模型检测精度的同时实现模型的轻量化与实时性;将通道-空间注意力(SA-Net)与跨通道注意力(Triplet)相结合,提出一种跨通道-空间注意力模块(SA-Triplet attention,STA),提高模型的检测精度;提出一种基于STA注意力模块的跨层特征融合模块(SA-Triplet attention feature fusion,STA-FF),进一步提高模型的检测精度.在自建车脸检测数据集Car-Data上进行实验,所提模型的平均检测精度达到了 94.3％,检测速度达到了 105.60 FPS,模型参数量为12.36 M.

    车辆检测YOLOv5s轻量级车脸检测ShuffleNetV2注意力机制跨层特征融合

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    基于句法规则与情感词的隐式特征提取

    陈可嘉柯永诚林鸿熙
    740-747页
    查看更多>>摘要：针对当前句法关系研究存在过多考虑主谓关系、情感词识别能力有限、忽视隐式特征提取等方面的不足,提出一种基于句法规则与情感词的隐式特征提取方法.借助中文情感词典资源,基于外部语料与实验语料训练的词向量分别构建混合情感词典和产品特征词典,通过词典和定义的句法规则提取显式特征及情感词,根据其共现关系提取隐式特征.在相机评论语料集上进行实验并与现有方法进行对比,实验结果表明,该方法能有效提取显式及隐式特征,在获取全面特征信息上具有较好的性能.

    隐式特征显式特征句法规则情感词词向量共现分析产品评论

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    基于RRT*改进的移动机器人路径规划算法

    梁永豪陈秋莲王成栋
    748-754页
    查看更多>>摘要：针对RRT*算法在复杂环境路径规划中存在的盲目搜索、冗余节点及路径较长等问题,提出一种融合树扩展策略和采样策略的改进RRT*算法(AF-RRT*).通过创造父节点改进RRT*扩展树的结构,缩小路径长度;引入自适应探索,增加采样导向的选择性,减少路径搜索时间,同时不会陷入局部最优陷阱;通过动态步长,减少冗余节点.仿真结果表明,AF-RRT*算法在多种环境下,路径获取效率和路径质量均优于RRT*和F-RRT*.消融实验验证了 AF-RRT*算法和算法各功能模块的有效性.

    路径规划快速扩展随机树创造父节点自适应探索动态步长树扩展策略采样策略

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    基于评论文本和融入专业度评分的跨域混合推荐

    陈昊峰刘学军王步美
    755-761页
    查看更多>>摘要：为解决基于用户评论文本的跨域推荐方法产生的评论信息稀疏性问题,提出一种基于评论文本和融入专业度评分的跨域混合推荐方法.采用注意力机制和门控机制对评论文本进行方面特征抽取,构建全局跨域方面相关矩阵进行匹配,结合评论文本中的评分信息,生成一个跨域粗矩阵以降低原始评分矩阵的稀疏度.为强调不同用户对项目评分的重要性,引入用户专业度细化聚合后用户对项目的评分.实验结果表明,该方法可以提高推荐的准确性.

    深度学习冷启动评分推荐跨域推荐专业度注意力机制数据稀疏

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    基于改进生成对抗网络的时序数据异常检测

    王德文潘晓飞赵红博
    762-768页
    查看更多>>摘要：针对时序数据复杂的时间相关性,以及现有异常检测模型存在准确性低、训练不稳定等问题,提出一种结合BiL-STM和WGAN-GP的无监督时序数据异常检测模型.使用BiLSTM作为生成器和判别器的基础网络来捕获时序数据的时间相关性;为保证训练过程的稳定性,使用Wasserstein距离取代原有的衡量方法,在判别器损失中加入梯度惩罚项;将重构损失与判别损失相结合定义异常函数,采用局部自适应阈值方法判别异常,提高异常检测的准确性.为验证模型性能,在涉及多个领域的5类数据集上进行实验,其结果表明,该模型相比于Arima、LSTM等模型具有最高的平均F1分数.

    BiLSTMWGAN-GP时间相关性稳定性无监督时序数据异常检测

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    基于SDL-LightGBM集成学习的软件缺陷预测模型

    谢华祥高建华黄子杰
    769-776页
    查看更多>>摘要：为提高软件缺陷预测准确性和预测模型的可解释性,提出一种Spearman+DE+LIME+LightGBM(SDL-LightGBM)集成学习的软件缺陷预测模型.使用混合特征选择方法Spearman+LightGBM确定最佳特征子集,在保证模型预测性能的情况下降低模型复杂度;使用集成学习算法LightGBM(light gradient boosting machine)对特征子集建立预测模型,并使用差分进化(differential evolution,DE)算法优化模型的重要超参数;使用局部可解释的模型无关技术(local interpretable model-agnostic explanations,LIME)对模型进行局部可解释分析.实验通过12个项目的35个版本的结果表明,SDL-LightGBM 算法优于现有的软件缺陷预测方法,F1值平均提高8.97％,AUC值平均提高11.42％,模型训练时间缩短 43.6％.

    缺陷预测机器学习集成学习特征选择模型优化模型解释差分进化

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    基于UNet3+生成对抗网络的视频异常检测

    陈景霞林文涛龙旻翔张鹏伟...
    777-784页
    查看更多>>摘要：为解决传统视频异常检测方法在不同场景下多尺度特征提取不完全的问题,提出两种方法:一种是用于简单场景的基于UNet3+的生成对抗网络方法(简称U3P2),另一种是用于复杂场景的基于UNet++的生成对抗网络方法(简称UP3).两种方法分别对连续输入的视频帧生成预测,引入多种损失函数和光流模型学习其外观与运动信息,通过计算AUC进行性能评估.U3P2方法以6.3 M参数量在Ped2数据集的AUC提升约0.6％,而UP3方法在Avenue数据集的AUC提升约0.8％,验证其能够有效应对不同场景下的异常检测任务.

    生成对抗网络视频异常检测U型卷积网络全尺度跳跃连接密集跳跃连接光流模型多尺度特征提取

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    求解带容量约束车辆路径问题的改进遗传算法

    徐伟华邱龙龙张根瑞魏传祥...
    785-792页
    查看更多>>摘要：为解决传统遗传算法求解带容量约束的车辆路径问题时收敛速度慢和局部搜索能力差的问题,对传统遗传算法提出一种改进策略.使用基于贪婪策略的启发式交叉算子加强算法接近最优解的能力,加快算法收敛速度,在变异操作中,引入最近邻搜索算子,缩小基因变异范围,使用单点局部插入算子提高算法的局部优化能力.采用精英选择和轮盘赌法结合的选择策略,保持种群多样性以加强算法的全局搜索能力.实例计算测试表明,与传统遗传算法相比,所提算法求解平均偏差降低了 70.25％,求解时间减少了 87.41％;与ALNS和AGGWOA算法相比,有更高的求解质量和更好的稳定性.

    遗传算法车辆路径问题贪婪策略交叉算子最近邻搜索局部优化精英选择

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