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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Petri网和改进遗传算法的多资源调度问题

    高慕云李榜华马浩亮张福礼...
    1674-1682页
    查看更多>>摘要：针对混流装配线工序加工资源需求多样、工艺复杂、装配工期长等问题,采用Petri网和改进遗传算法对该问题进行优化求解.建立混流装配线赋时库所Petri网(timed place Petri net,TPPN)调度模型,基于模型激发序列,采用基于工序的编码方式进行染色体编码;采用精英保留策略选择优异个体,改进遗传算法的交叉、变异操作,用改进后的遗传算法求解混流装配线调度问题.通过对比案例及实例数据计算结果验证了方案的有效性.

    混流装配线多资源调度赋时库所佩特里网改进遗传算法交叉策略变异策略调度规则

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    基于改进证据理论的冲突证据融合方法

    张斌侯紫霞张建锋
    1683-1690页
    查看更多>>摘要：为解决证据理论中Dempster组合规则融合高度冲突证据效果不佳的问题,提出一种同时考虑证据重要性与可靠性的综合权重生成方法和基于加权复数基本概率分配函数的证据融合方法.以提高证据融合结果的收敛性能和诊断精度为目标,建立相应的优化证据融合模型.实验结果表明,所提方法能够有效识别并处理证据冲突,克服证据加权融合过程中剩余信度被完全抛弃的问题,获得更好的融合结果和更快的收敛速度,提高诊断精度.

    信息融合多准则决策证据理论冲突证据融合证据融合规则证据综合权重置信分布

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    基于原型融合的小样本点云语义分割算法

    冯站银方立艾国
    1691-1697页
    查看更多>>摘要：针对点云分割任务中标记样本不足的问题,提出一种基于原型融合的小样本点云语义分割算法.在骨干网络中,引入自适应权重用于捕获中心和相邻点之间的局部信息,选择性获取邻域特征;利用原型融合方法双向提取支持集和查询集的原型,对其进行融合、筛选获得融合后的原型用以分割.实验结果表明,与原型网络相比,该方法在数据集S3DIS和ScanNet上都表现出良好性能,验证了该方法具有良好的泛化能力.

    点云小样本点云分割权重邻域特征原型融合泛化能力

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    融合额外实体信息的层级联合抽取

    姚爽徐佳美连向伟马建红...
    1698-1704页
    查看更多>>摘要：目前,基于长文本的实体关系抽取研究倾向于对实体和关系隐式建模,未能有效利用实体间、实体与关系间的隐含联系,无法获取两个相距较远实体之间的依赖关系.为此,提出一种融合额外实体信息的层级联合抽取模型J-AH,基于注意力建模实体间依赖特征,通过拼接融合实体类型和依赖特征得到实体聚合表示,计算文本聚合表示与关系信息的中间差异因子进行信息层级融合,形成实体间、实体与关系间相互促进、相互增强的正向互动.在英文公开数据集DialogueRE上的实验数据表明,模型的F1值相较于对比模型提升了 1.3个百分点,验证了模型的优势.

    联合抽取编码器-解码器额外实体信息依赖信息注意力机制层级融合BERT

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    基于改进YOLOv5车辆检测方法

    吕宏泽李继财杨乔楠陈学永...
    1705-1712页
    查看更多>>摘要：针对现有目标检测在智能交通系统和自动驾驶等领域存在车辆目标检测精度低、鲁棒性较差等问题,提出一种基于YOLOv5的车辆目标检测算法.在YOLOv5s网络模型框架中,添加注意力机制增强特征,提取重要特征;添加小目标检测层提升对遮挡重叠弱小目标识别的准确率;引入金字塔池化(SPPFCSPC),提高网络空间特征提取能力;引入损失函数(SIoU_Loss)加快边界框回归速率,提高定位精度,消除重叠检测.基于自制车辆检测数据集进行实验,其结果表明,改进网络模型与原YOLOv5s网络模型相比,不同目标类的平均准确率均有明显提高,平均准确率均值提升3.25％,查准率提高4.14％,召回率提高3.05％,检测速度满足实时性要求.

    车辆检测深度学习损失函数特征增强图像处理神经网络智能交通

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    改进的A2C算法在交通信号控制中的应用

    曹桐黄德启赵军
    1713-1719页
    查看更多>>摘要：针对目前以数据为驱动的交通控制算法在处理交通数据时容易忽略道路本身的空间信息的问题,提出一种结合道路拓扑结构信息的A2C(advantage actor-critic,A2C)算法.以A2C算法为基础,提取路网中车流量的信息,经过MLP(multilayer perceptron,MLP)对路口观测到的交通状态特征进行编码;结合图卷积神经网络提取道路之间的空间信息,引入多头注意力机制关注智能体之间的影响,在SUMO仿真环境中进行仿真验证.实验结果表明,改进的A2C算法相较于基线算法在等待时间、平均行驶速度上性能分别提升9.84％、7.57％,可以更好提高车辆通行效率.

    强化学习图卷积神经网络优势行动者-评论家多层感知机多头注意力机制交通信号控制多智能体

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    基于改进Fi-GNN模型的点击率预测方法

    夏义春李汪根李豆豆高坤...
    1720-1727页
    查看更多>>摘要：为解决基线模型(Fi-GNN)特征交互模块设计不合理的问题,提出一种基于改进Fi-GNN模型的点击率预测方法(Fi-GNN-V2).针对特征交互模块的邻接矩阵没有考虑到异构节点间的多元关系,在计算异构节点间相互作用的权重时增加边类型的嵌入向量,得到更合理的邻接矩阵;通过多头聚合多个子空间的邻居信息学习不同方式的特征交互;融合二阶以及三阶特征组合解决特征交互模块造成特征域的语义信息丢失问题,设计注意力模块抑制无用特征组合对模型学习的干扰;为进一步提升模型的性能,结合深度神经网络隐式捕捉高阶非线性的特征组合进行联合预测.实验结果表明,该方法优于其它主流点击率预测模型.

    点击率预测邻接矩阵异构节点多空间聚合语义信息注意力模块深度神经网络

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    面向稀疏数据的协同过滤算法相似度

    赵文涛冯婷婷
    1728-1734页
    查看更多>>摘要：针对数据稀疏加剧导致传统相似度模型的推荐准确性低的问题,提出一种混合的协同过滤相似度模型.引入Jensen-Shannon(JS)散度作为基函数,利用全局评级概率分布衡量用户间评级偏好相似度.定义融合评级值的结构型相似度作为权重因子,针对用户的共同评级项目设计差异化的相似度计算方式,提高相似用户的区分度,得到基于相对区间跨度的相似度.在不同稀疏度数据集上与7种具有代表性的相似度方法进行对比实验,其结果表明了所提方法在预测和推荐准确性指标上均有良好性能.

    稀疏数据协同过滤相似度散度用户评级偏好全局结构相对区间跨度

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    基于单目SLAM稀疏特征的避障方法

    江明曾碧刘建圻彭泽鑫...
    1735-1742页
    查看更多>>摘要：为在使用单目相机的低成本移动机器人上实现避障,提出一种基于现有单目SLAM系统生成的稀疏特征的可通行区域检测方法.通过使用单目SLAM生成的稀疏地标点标识障碍物,根据环境信息恢复构建三维体素地图,生成二维栅格代价地图.为解决单目SLAM中尺度不明确的问题,提出一种基于视觉-轮式编码器的尺度求解器.通过直接使用机器人已有的SLAM框架生成的地标点,在降低系统整合成本同时降低计算量.实验结果表明,在KITTI和DRE数据集上构图的耗时在10 ms～20 ms,可以很好满足在性能受限的设备上的实时避障需求.

    单目视觉同步定位与地图构建代价地图可通行区域避障稀疏特征尺度恢复

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    融合项目特征级信息的稀疏兴趣网络序列推荐

    胡胜利武静雯林凯
    1743-1749页
    查看更多>>摘要：在以往提取多兴趣嵌入的序列推荐模型中仅能通过聚类的方法发现少量兴趣概念,忽视项目交互序列中特征级信息对最终推荐结果的影响.针对此问题,对传统的多兴趣序列推荐模型进行改进,提出一种融合项目特征级信息的稀疏兴趣网络序列推荐模型.实验结果表明,相比其它模型,该模型可以更好捕捉用户的多样化偏好并缓解冷启动问题.在给定数据集上,该模型比传统的序列推荐模型在命中率上平均提高了 6.4％,归一化折损累计增益平均提高了 8.7％.

    深度学习序列推荐多兴趣稀疏兴趣网络嵌入表征特征级信息特征融合

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