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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

    全尺度密集卷积U型网络的视网膜血管分割算法

    夏平何志豪雷帮军彭程...
    866-873页
    查看更多>>摘要：针对视网膜图像中血管尺度跨度大、细小血管与背景高度相似导致误分割和未分割等问题,提出一种全尺度密集卷积U型网络的视网膜血管分割方法.为提取更复杂的特征信息,构建级联卷积融合密集块(cascade convolutional fusion dense blocks,CCF-DB)作为U型网络的编解码器用以提取视网膜血管的特征信息;在网络最底端嵌入混合注意力级联卷积密集块(mixed attention cascaded convolutional dense block,MACC-DB),进一步提升感受野,获取更高维的语义特征信息;在模型的解码部分采用全尺度的跳跃连接,捕获不同尺度下的血管特征信息,提升模型的分割精度.实验结果表明,在DRIVE数据集上,相比于U-Net、U-Net3+、SA-Unet、FR-Unet等算法,此算法的AUC值达到了 98.26％,准确率为95.82％;在CHASE-DB1数据集上,此算法的AUC值达98.84％,准确率达96.66％.采用此算法进行视网膜血管分割,分割的精度和鲁棒性均有不同程度的提升,对细小血管分割达到了优良的效果.

    医学图像分割深度学习视网膜血管分割全尺度密集卷积编解码结构混合注意力级联卷积

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    基于共形几何的面部模型插值构建算法

    庞敏张元熊风光焦世超...
    874-881页
    查看更多>>摘要：针对传统三维模型构建方法难以获取连续维度的高质量面部模型问题,提出一种以不同表情的多面部模型为数据源基于共形几何的面部模型插值构建技术.利用准共形映射算法将面部模型降维到二维平面;提出一种插值算法对多模型形状特征进行线性插值,为构建过渡模型定义几何约束,同时提出一种自适应模型选择算法在数据源中自适应选择基础模型;通过几何约束引导准共形迭代改变基础模型形状;将变化后的二维模型转化到三维空间,构建具有过渡表情的三维面部模型.实验结果表明,该算法的有效性和运行效率都得到大幅提高.

    三维面部模型建模插值降维几何约束共形几何准共形迭代

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    基于三支特征表示的抽象画情感聚类分析

    赵婧琦李宇蕊杜明晶刘静玮...
    882-888页
    查看更多>>摘要：针对绘画图像情感标注所需资源巨大的问题,设计一种针对抽象画图像的情感聚类方法.提出一种基于三支决策的颜色特征表示方法和纹理特征表示方法,结合改进的深度学习模型,从抽象画图像中提取颜色特征、纹理特征和高层语义特征;使用多核k均值算法,自适应地融合3种特征,实现图像的情感聚类分析.实验结果表明,在MART和Deviant-Art数据集上,与4种基准方法相比,提出方法在准确度、Fowlkes-Mallows指数和标准化互信息上分别平均提高了 30、23和49个百分点.提出方法在抽象画图像的情感聚类分析应用中表现出色,这也为其它绘画作品的无监督情感分析研究提供了参考.

    三支决策抽象画多核聚类情感分析特征融合多视图聚类卷积神经网络

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    基于多检查结果融合的MCI进展预测方法

    董浩然王顺芳
    889-895页
    查看更多>>摘要：为提高轻度认知障碍(MCI)患者向阿尔茨海默症(AD)阶段病情进展的预测性能,提出一种融合病人多项检查数据进行学习的半监督神经网络新型模型MVIDG.通过mRMR算法对高维特征进行降维,对病人单项检查数据使用Dual-GCN进行基础模型训练,利用改进后的MVCDN网络对各项检查数据训练出的模型进行融合,以对未来一年内病人从MCI阶段向AD阶段的病情进展进行预测.实验结果表明,所提模型可有效整合病人多项检查结果以提高预测性能,效果优于其它数据融合方法.

    多维数据融合深度学习神经网络疾病预测阿尔茨海默症轻度认知障碍图卷积网络

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    基于深度测距的移动机器人自适应跟随

    杨彪王狄沈绍博杨长春...
    896-903页
    查看更多>>摘要：为提高移动机器人的跟随精度,对深度相机(RGB-D相机)测距进行研究,提出一种基于MRSD(Mask R-CNN and S2R-DepthNet)的移动机器人跟随系统.引入实例分割算法(Mask R-CNN)获取行人的前景掩膜;以掩膜为指导从深度图像中获取准确的行人区域深度像素,引入深度估计算法(S2R-DepthNet)从彩色图像中推理深度图像以替换深度传感器引起的无效深度像素,提高测距的精度;建立基于Sage-Husa自适应滤波(SHAKF)的测距模型,提高量测信息异常情况下的测距鲁棒性,实现稳定跟随.实验结果表明,该方法能以设定距离准确跟随前方行人.

    环境理解机器人跟随行人检测视觉测距深度融合深度估计自适应滤波

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    基于维度融合注意力的行人重识别

    陈海明王进张琳钰万杰...
    904-910页
    查看更多>>摘要：对于行人重识别,注意力机制具有增强显著特征和抑制不相关特征的优点,而先前基于注意力的方法大多独立关注通道域和空间域而忽略了通道与空间的对应关系.针对这一问题,提出一种维度融合注意力的行人重识别方法.在提取特征期间,采用滑动窗口的方法融合通道维度和空间维度,使用超大一维卷积核不断学习通道与空间之间的关系;在网络的最后阶段引入ECA注意力,ECA注意力具有局部跨通道交互的作用,与维度融合注意力相配合使用能够显著提高重识别率.实验结果表明,该方法在计算成本有限的情况下优于当前大多数方法.

    行人重识别维度交互维度融合深度学习卷积神经网络注意力机制轻量级

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    基于协同信号的知识图注意力网络推荐算法

    郭伟裴帅华
    911-917页
    查看更多>>摘要：针对现有基于知识图谱的推荐算法大多采用随机采样的方法构建感受野导致部分重要信息丢失的问题,提出一种基于协同信号的知识图注意力网络推荐算法(CKGAN).设计协作传播层,将用户的历史项目和待推荐项目在知识图谱中进行传播;为区分不同关系下的实体对中心节点的重要性不同,在聚合邻域信息时引入图注意力网络;为解决用户的不同兴趣,在预测层中,面对不同的候选集动态建模用户的向量表示.通过在Last.FM、Book-Cross、MovieLens-1M这3个真实的公共数据集上与主流的推荐算法进行对比实验,其结果表明,CKGAN在CTR预测和top-K推荐中都有显著提升.

    知识图谱随机采样感受野图注意力网络异构网络隐式反馈推荐系统

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    基于SVDD与VGG的纽扣表面缺陷检测

    樊鑫江佟强杨大利侯凌燕...
    918-924页
    查看更多>>摘要：为解决纽扣表面缺陷检测中人工效率低下,且无需对纽扣表面瑕疵进行分类的问题,提出一种基于DEEP SVDD与改进VGG16的纽扣表面缺陷检测模型.在VGG16中增加BN层加快网络收敛;为提升网络特征提取能力引入SE注意力模块;使用全局平局池化替代全连接层,减少模型参数量,使模型更加健壮.实验结果表明,改进后的模型在DEEP SVDD中的两种方法软边界及一类方法的AUC值分别提升7.7％、5.9％,均高于96％,单张检测时间仅4.5 ms,模型性能满足实际要求.

    纽扣表面检测深度支持向量数据描述VGG16网络模型注意力机制全局平均池化层批量归一化深度学习

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    基于局部-邻域图信息与注意力机制的会话推荐

    党伟超吴非凡高改梅刘春霞...
    925-931页
    查看更多>>摘要：针对基于匿名用户的会话推荐忽略了不同会话之间可能存在的协作信息,以及未考虑所预测的目标项与历史行为的相关性问题,提出一种基于局部-邻域图信息与注意力机制的会话推荐模型(SR-LNG-AM).从当前会话和邻域会话构建的图结构中分别学习两种类型的项目转换信息,将其融合得到项目嵌入.使用软注意力机制生成全局嵌入,使用目标注意力机制针对不同的目标项自适应生成不同的目标嵌入.结合局部嵌入,进行预测.在两个真实数据集上与多个基线方法进行实验对比,实验指标均有提高,验证了该方法的有效性.

    会话推荐注意力机制图信息邻域会话协作信息目标注意力目标嵌入

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    基于标签挖掘的个性化推荐算法

    时光洋于万钧陈颖
    932-939页
    查看更多>>摘要：基于标签的推荐算法中存在两个主要缺陷,缺乏用户对于标签偏好值的量化,以及不同标签在用户使用中所占权重.为此提出一种从标签角度出发的个性化推荐算法.分析用户历史行为中使用过的标签,根据用户历史行为建立用户的标签兴趣模型,利用标签兴趣模型计算用户对不同标签的偏好值;统计用户的历史评分记录,计算不同标签所占权重;将两者进行线性组合,得出用户对标签的兴趣度.利用余弦相似度,计算用户偏好相似度,将用户偏好相似度引入到矩阵分解模型中,进行项目评分预测和推荐.实验结果表明,在MovieLens数据集上,该算法相比于传统算法LFM和SVD++在RMSE上分别降低了 5.00％和1.41％,在MAE上分别降低了 5.07％和1.00％.

    推荐系统标签偏好相似度矩阵分解用户个性化推荐协同过滤推荐算法兴趣相似度

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