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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

    基于密集连接任务对齐的小目标检测算法

    田春欣陈绪君郑有凯
    1032-1038页
    查看更多>>摘要：针对当前基于卷积神经网络的单阶段目标检测算法(YOLO系列、TOOD等)对高空拍摄场景下的小目标检测存在精度低、漏检、误检等问题,在TOOD算法基础上,提出一种基于密集连接任务对齐的小目标检测算法DATNet.为提升网络的检测能力,采用CSPDarkNet网络提取输入图像特征,通过密集连接的方式融入空洞卷积,添加注意力模块捕捉感兴趣的目标区域,引入DIoU回归损失函数通过任务对齐的检测头来训练模型.实验结果表明,DATNet在VisDrone-DET数据集上相对于TOOD算法平均准确率提升1.7％,为小目标检测场景提供了一种技术方案.

    密集连接空洞卷积任务对齐目标检测小目标上下文信息特征提取

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    三维环境中机器人路径规划算法改进

    杨小月李宏伟秦雨露姜懿芮...
    1039-1046页
    查看更多>>摘要：为解决快速扩展随机树算法(rapid-exploration random tree,RRT*)在三维环境中盲目搜索路径以及缺乏节点扩展记忆性等问题,提出一种融合蚁群算法的双向搜索算法ACO-RRT*.为适应精细化三维建模环境和解决地面起伏不平坦等问题,对RRT*算法进行改进优化.采用双向搜索策略,在起点和终点同时运行改进后的RRT*算法和蚁群算法,相向而行,对路径长度和运行时间进行优化.针对生成路径不够平滑等问题,引入B样条曲线平滑策略优化路径.仿真结果表明,所提算法能够有效用于机器人三维路径规划.

    快速扩展随机树蚁群算法B样条曲线算法融合双向搜索机器人路径规划三维环境

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    适应度反向学习的平衡灰狼算法及其应用

    杨宸张玮许鑫张振喜...
    1047-1055页
    查看更多>>摘要：针对传统灰狼优化算法位置更新时勘探与开发失衡,收敛速度慢且陷入局部最优的问题,提出一种改进的灰狼算法(balanced grey wolf algorithm based on fitness back learning,BGWO),引入非线性控制参数,增强算法前期勘探能力,加速收敛;在种群迭代阶段采用重心反向学习的最优适应度权重更新策略,平衡算法的勘探与开发.16组基准函数测试结果表明,改进后算法能自适应跳出局部最优,在加快算法收敛速度的同时提高全局收敛能力与精度.将BGWO应用于PV型旋风分离器粒级效率GBDT(gradient boosting decision tree)的建模,提高了 GBDT的精度,模型相关系数0.980,均方误差0.000 79,BGWO-GBDT与GBDT、PSO-GBDT和GWO-GBDT相对比,建模精度和稳定性明显提高,验证了 BGWO的有效性.

    灰狼优化算法勘探与开发非线性控制适应度反向学习基准函数测试梯度提升决策树旋风分离器效率模型

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    基于语义聚类的遗传规划算法比较

    王菁徐赐文吕林旺
    1056-1061页
    查看更多>>摘要：针对遗传规划算法容易陷入局部最优解与局部搜索过慢的问题,提出一种基于语义聚类的遗传规划算法(genetic programming algorithm based on semantic clustering,SCGP),比较不同聚类算法对SCGP表现的影响.同时提出一种基于子种群规模的自适应适应度函数,提高局部搜索能力.在多个基准问题上对比标准遗传规划、几何语义遗传规划、K均值聚类遗传规划与SCGP,实验结果表明,SCGP算法在拟合能力和泛化能力上都有较大改善.在诸多聚类方法中,层次聚类嵌入的SCGP算法在基准问题上的泛化能力最优,与标准遗传规划、几何语义遗传规划、K均值聚类遗传规划相比,分别提高了 32.36％、61.29％、20.53％.

    遗传规划聚类算法进化算法语义自适应子种群算法比较

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    基于自组织聚类和JS散度的RBF神经网络

    董镇林伍世虔叶健银开州...
    1062-1068页
    查看更多>>摘要：针对如何确定径向基函数(RBF)神经网络隐层结构这一问题进行研究,提出一种基于自组织聚类和JS散度的RBF神经网络.为解决K-means算法对初始值敏感的问题,提出基于距离的自组织初始聚类,将戴维森堡丁(DBI)指数作为准则函数,进一步提高聚类精度,得到代表数据集分布特性的隐节点;为解决隐节点冗余和相似的问题,提出一种基于敏感度分析的隐节点删除方法和基于詹森-香农(JS)散度的隐节点合并方法.仿真结果验证了该算法的有效性.

    RBF神经网络隐层结构自组织聚类K-means算法戴维森堡丁指数敏感度分析詹森-香农散度

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    基于拉丁超立方体的改进白骨顶鸡算法

    何星月张靖覃涛何必涛...
    1069-1078页
    查看更多>>摘要：针对白骨顶鸡算法求解工程问题时收敛速度慢,易陷入局部最优等不足,提出一种基于拉丁超立方体的改进白骨顶鸡算法.使用拉丁超立方体抽样增强初始种群的均匀性和多样性;引入非线性决策因子和自适应动态边界机制,提高算法全局搜索和局部开发能力;利用柯西变异对最优解进行扰动,帮助算法跳出局部最优.在16个基准函数、高维函数和工程问题进行仿真,其结果验证,该算法收敛速度和寻优精度良好,在工程问题上具有可行性和有效性.

    白骨顶鸡算法拉丁超立方体抽样混合策略非线性决策因子自适应动态边界柯西变异工程优化

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    基于深度字词融合的小麦种质信息实体关系联合抽取

    刘合兵贾笑笑时雷熊蜀峰...
    1079-1086页
    查看更多>>摘要：为获得结构化的小麦品种表型和遗传描述,针对非结构化小麦种质数据中存在的实体边界模糊以及关系重叠问题,提出一种基于深度字词融合的小麦种质信息实体关系联合抽取模型 WGIE-DCWF(wheat germplasm information ex-traction model based on deep character and word fusion).模型编码层通过深度字词融合和上下文语义特征融合,提高密集实体特征识别能力;模型三元组抽取层建立层叠指针网络,提高重叠关系的提取能力.在小麦种质数据集和公开数据集上的一系列对比实验结果表明,WGIE-DCWF模型能够有效提高小麦种质数据实体关系联合抽取效果,同时拥有较好的泛化性,可以为小麦种质信息知识库构建提供技术支撑.

    小麦种质信息字词融合实体关系抽取联合抽取层叠指针网络实体识别关系抽取

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    融合原子交换特征信息的代谢路径预测

    黄毅然万志远钟诚
    1087-1092页
    查看更多>>摘要：为获取从任意起始代谢物到目标代谢物的生化相关性较好的代谢路径,提出一种融合原子交换特征信息的基于约束的代谢路径预测算法PVA.结合代谢网络中具有的原子交换特征信息,建立一种基于约束的混合整数线性规划(MILP)代谢路径预测模型,以搜索从任意起始代谢物到目标代谢物并包含特定原子交换信息的代谢路径.实验结果表明,与同类方法相比,PVA能够有效地发现生化相关性更好的代谢路径.

    代谢网络代谢路径预测原子交换混合整数线性规划化学计量路径优化代谢工程

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    基于点云的自动驾驶下三维目标检测

    杨咏嘉钟良琪闫胜业
    1093-1099页
    查看更多>>摘要：针对当前三维目标检测算法对行人、骑行人等小目标检测效果不佳的缺点,提出一种改进PV-RCNN的三维目标检测算法.改进关键点下采样方式,通过滤除背景及离群点提高关键点在目标上的命中率;设计多尺度区域建议网络,尺度匹配的特征图提高边界框的生成质量;使用加入方向感知的DIoU损失函数优化边界框的回归.实验结果表明,与基准网络相比,算法在KITTI测试集的车辆、行人和骑行人的mAP分别提高了 0.77％、6.33％和2.05％,有效提高了网络性能.

    深度学习三维目标检测特征金字塔原始点云交并比损失函数特征融合点云下采样

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    最近对寻址的专利实体关系抽取方法

    李成奇雷海卫李帆呼文秀...
    1100-1108页
    查看更多>>摘要：针对专利领域没有公开数据集的问题,标注一个中文专利实体关系抽取数据集PERD(patent entity relation data-set).为完成实体关系抽取任务,提出最近对寻址的实体关系抽取模型NPAM(nearest pair addressing entity relationship extraction model),实体位置信息获取方法的改进、注意力机制建模矩阵和实体抽取方法的创新,使该模型在PERD上F1值达到72.74％,相比模型PRGC提升12.64个百分点.实验结果验证了该模型的有效性.

    实体关系抽取专利领域数据集最近对寻址注意力机制关联性矩阵全词标记

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