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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。
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收录年代

    融合概率类别特征增强的短文本分类

    廖列法李奎姚秀
    2074-2081页
    查看更多>>摘要：对短文本所含信息量缺乏而导致分类准确度难以提升的问题进行研究,提出一种融合概率类别特征增强的短文本分类网络模型FT_BDCNN.将N-gram处理后产生的N元词典通过TF-IDF分离出具有概率类别区分度的特征信息(FT模块);将向量化表示后的文本信息输入到改进后的特征提取模块中;将两个模块的输出进行特征融合,完成文本分类.实验结果表明,所提模型在THUCNews数据集上的Fl值达到91.91％.FT模块可以与现有分类模型进行融合,提升模型的分类性能.

    类别特征增强短文本双池化特征融合统计算法快速分类深度学习

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    基于语义规则增强的蒙古语情感分布学习

    杨蕾苏依拉仁庆道尔吉吉亚图...
    2082-2089页
    查看更多>>摘要：为完善基于先验知识的标记增强方法对于情绪信息的捕捉,提出一种基于语义规则增强的蒙古语情感分布学习方法(semantic rule enhancement based Mongolian emotion distribution learning,SRE-MEDL).在情感轮和情感词典的基础上,引入程度词典和否定词典,得到各种情感词组合,以此制定相应的语义规则计算情感词权重,将其融入到标记增强中.在情感分布学习中融入从情感分布空间到实例特征空间的反向重构映射来弥补正向映射引起的原始信息丢失问题.对比实验结果显示,在蒙古语和中英文常用数据集上,SRE-MEDL方法在标记增强任务和情感分布学习中的表现均优于现有方法.

    标记增强语义规则程度词否定词情感轮蒙古语情感分布学习反向重构

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    融合TCN和BiLSTM的文本情感分析

    任楚岚仇全涛劣思敏
    2090-2096页
    查看更多>>摘要：为在短文本语义情感分析过程中对词嵌入对情感语义充分表达,挖掘深层次语义信息,提出一种融合TCN和改进BiLSTM的文本情感分析算法.通过混合词嵌入对短文本向量化;将训练后的词向量先输入时序卷积网络,后输入到改进的双向长短时记忆网络中提取情感特征;强制向前注意力机制对提取到的特征进行加权;通过softmax函数进行情感分类输出.通过在新冠疫情评论数据集建模,模型的各项指标均达到92％以上,相较于其它模型性能更优.

    情感分析短文本混合词嵌入深度学习时序卷积网络双向长短时记忆网络强制向前注意力机制

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    外部注意力增强语义交互的阅读理解模型

    吴迪马超段晓旋
    2097-2103页
    查看更多>>摘要：针对传统抽取式阅读理解模型未充分考虑问答样本之间潜在相关性的问题,通过RoBERTa对问题与段落进行编码,利用外部注意力Exatt增强语义交互层特征获取能力,提出外部注意力增强语义交互的阅读理解模型,捕获问题与段落中蕴涵的语义特征和不同问答样本之间的潜在相关性.实验结果表明,在CMRC2018和构建的电力安规问答数据集上,在评价指标EM和F1两方面,该方法较基线模型分别最高提高了 0.737％和2.556％.

    电力安规抽取式机器阅读理解预训练模型问答样本潜在相关性外部注意力语义交互

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    IMFs和改进GAN的两幅大曝光率比图像高动态融合

    吴宇方红萍伍世虔
    2104-2110页
    查看更多>>摘要：针对两幅大曝光率比图像高动态融合时颜色和明暗对比度失真的问题,提出一种IMFs和改进GAN的高动态融合算法.利用强度映射函数(IMFs)插值一张中间虚拟曝光图像;引入曝光感知补偿模块EACB提取可靠区域特征,设计改进GAN建模图像残差,定义渐进学习策略保证GAN稳定收敛,实现中间虚拟曝光图像增强;基于3张图像实现多尺度曝光融合.实验结果表明,针对曝光间隔4EV的高低曝光图像集,算法能有效抑制颜色和明暗度对比失真,保留纹理细节,客观指标MEF-SSIM优于经典MEF算法.

    两个大曝光比图像高动态融合曝光插值强度映射函数改进生成对抗网络曝光感知补偿块多尺度曝光融合

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    基于邻域表面特征的隐式神经表示方法

    于楚飞苏工兵王晶袁梦...
    2111-2118页
    查看更多>>摘要：隐式神经表示能够实现任意分辨率下的表面重建.现有方法仅使用了坐标信息,未考虑到其邻域表面上的特征对局部形状的贡献,因此难以精确恢复表面上复杂的纹理和拓扑.为此,提出一种采用编码-解码策略的改进模型,提高表面重建的精度.编码器获取坐标在邻域表面上的特征编码和其在高维空间下的映射编码.在解码器中应用损失自适应加权策略,提高编码信息的利用率.实验结果表明,较现有方法显著提高了重建结果的精度,其重叠度和F-score分别提高了1.458％和1.46％,平均倒角距离降低了 0.08.

    表面重建隐式神经表示符号距离函数点云多层感知机傅里叶变换编码器

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    CoT-YOLO水下目标检测算法

    苏佳冯康康梁奔侯卫民...
    2119-2126页
    查看更多>>摘要：水下检测由于背景复杂、光线暗淡、目标遮挡重叠等问题导致检测精度较低,提出一种CoT-YOLO水下目标检测算法提高检测精度.使用YOLOv5s作为基础模型,构建注重上下文信息的卷积神经网络,充分利用特征信息,增强全局特征表达能力,解决模型漏检、误检问题;改用解耦头,加快收敛速度;增添新的检测层并重获先验框,增强模型对小目标的检测能力,提高水下小目标检测效果;采用EIoU损失函数提高目标边界框的定位与回归.实验结果表明,改进后算法精确度达到77.9％,相较于基线提升了 3.7％,mAP提升了 5.2％,验证了该方法的有效性.

    目标检测YOLOv5卷积神经网络特征信息分类回归解耦头EIoU损失函数

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    基于特征金字塔网络的余弦四元组哈希图像检索方法

    盖枚岭张辉辉秦琦冰
    2127-2133页
    查看更多>>摘要：为提高哈希图像检索的准确性,设计并提出一种基于特征金字塔网络的余弦四元组哈希图像检索方法,增强生成哈希编码的区分性.提出一种基于特征金字塔网络的特征提取器,提取到包含多层视觉信息和语义信息的图像特征描述符.设计基于余弦度量的四元组排序损失,使哈希码能够保持相似近邻关系;引入分类损失和二进制约束损失,使离散编码包含更多语义信息.实验结果表明,所提模型具有更好的检索性能.

    深度哈希图像检索特征金字塔余弦度量四元组损失分类损失二进制约束损失

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    基于注意力机制的增强视觉追踪网络

    赵安张轶
    2134-2141页
    查看更多>>摘要：为提升传统Transformer结构追踪器的性能并解决与注意力机制结合的问题,提出一种具有注意力机制的Trans-former 结构视觉跟踪器(称为EVOTA).提出一个具有局部跨通道的交互策略的通道注意力模块,通过显式建模通道之间的相互依赖关系实现自适应校准通道方向的特征响应.受神经科学理论启发,提出一个能量函数分析神经网络中每个神经元的重要性,进一步推断其相应三维权重.在多个基准数据集上,EVOTA的性能优于多种优秀的追踪器.

    注意力机制视觉追踪Transformer结构卷积神经网络深度学习特征融合孪生网络

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    融合农村居民意图的健康知识推荐方法

    王馨悦吴华瑞陈雯柏韩笑...
    2142-2149页
    查看更多>>摘要：为提高农村居民健康认知水平,提出一种融合农村地区居民意图的健康知识推荐方法.考虑到村民对不同健康知识的偏好,建模用户层中村民与健康知识间的关系路径,捕获村民获取健康知识的潜在意图,利用图卷积与注意力机制传播聚合村民意图邻居节点信息,获得村民与健康知识的高阶邻域表示,通过双交叉聚合器将初始节点与邻域表示进行聚合,增强村民与健康知识的表示能力,实现村民健康知识精确推荐.基于农村健康知识数据集验证研究模型有效性,结果表明该模型在准确率、NDCG指标上均得到了一定程度的提高.

    农村知识推荐注意力机制知识图谱嵌入传播健康知识神经网络

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