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期刊信息/Journal information
计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所
计算机与数字工程

中国船舶重工集团公司第七0九研究所

马中

月刊

1672-9722

jssg@chinajournal.net.cn;jsjyszgc@periodicals.net.cn

027-87534308;87534205

430074

湖北省武汉市74223信箱《计算机与数字工程》编辑部

计算机与数字工程/Journal Computer and Digital EngineeringCSTPCD
查看更多>>《计算机与数字工程》杂志是中国科技核心期刊，目前已被中国期刊网，中国学术期刊（光盘版）全文收录，成为中国学术期刊综合评价数据库来源期刊和科学引文数据库（SCD）来源期刊；同时还被《中文科技期刊数据库》全文收录，并在"万方数据—数字化期刊群"全文上网。 
正式出版
收录年代

    基于严格解析谱的多接收子阵合成孔径声呐CZT算法

    姜涛马梦博钟何平
    1-5,195页
    查看更多>>摘要：针对多接收子阵合成孔径声呐(SAS)精确二维谱表达式复杂,从而只能应用于RD算法的问题,提出将严格解析谱的距离徙动近似为斜距变量的线性函数,然后利用Chirp-z变换校正距离徙动,并给出基于严格解析谱的多接收子阵SAS CZT算法.提出的基于严格解析谱的算法避免了插值操作,提高了算法效率与相位保真度,仿真实验表明,提出算法的成像精度在近距离处优于传统基于等效相位中心近似(DPC)的CZT算法.

    合成孔径声呐Chirp-z变换距离徙动校正严格解析谱

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    存在视觉盲区的小型无人机群自主控制

    赵虎李晓丽尹德斌
    6-11,125页
    查看更多>>摘要：小型无人机自身负载小,所能携带的通信设备比较有限,可以安装鱼眼镜头作为相互之间的视觉通信设备以扩大无人机的可视范围,但鱼眼镜头仍然存在视觉盲区.为了解决这一问题,论文提出了存在视觉盲区的小型无人机群自主控制算法.论文的主要思想是,首先,对无人机的飞行时的运动状态进行分析,进而建立其飞行时的运动学方程;其次,针对无人机飞行时所存在的视觉盲区,设计了代价函数对其进行刻画;然后利用一致性的方法,解决了无人机群飞行时的速度一致性问题.最后通过仿真验证了该算法能够使无人机逃离彼此的视觉盲区并且按照相同的速度飞行.

    无人机视觉盲区二阶积分器模型代价函数

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    基于SVD++与改进Slope One混合推荐算法研究

    叶飞边琳杨林楠
    12-16,45页
    查看更多>>摘要：协同过滤算法广泛应用于推荐系统中,论文针对传统协同过滤算法中数据稀疏性及推荐准确率不高的问题,提出了一种改进的协同过滤算法.首先通过SVD++算法对用户-项目评分矩阵进行填充,初步缓解数据的稀疏性问题,然后通过计算相似度引入项目属性,最后通过改进Slope One算法对评分矩阵进行二次预测计算,提高推荐算法的准确度.在数据集MovieLens100K数据集上对论文提出的混合推荐算法作五折交叉实验,结果表明混合算法提高了推荐系统的预测准确度.

    SVD++算法SlopeOne算法相似度算法数据稀疏性协同过滤

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    基于改进决策树的电力通信设备状态预测算法研究

    吴海洋缪巍巍郭波丁士长...
    17-20,74页
    查看更多>>摘要：电力通信网络的快速增长,传统被动响应的事后运维模式迫切需要向分析预测的事前运维模式转型.论文在深入研究典型决策树理论的基础上,针对电力通信设备运行状态的关联特性,提出了一种改进的决策树学习算法,通过借鉴粗糙集理论对决策表属性的约简、求核与泛化过程,最终构造出一种多变量的决策树.通过算法仿真,该方法构建的决策树结构更为简化和合理,大大降低了计算量,提高了预测分析效率,为电力通信的运维提供了一种快速、简捷的通信设备状态预测方法,克服了经典决策树算法的不足,具有一定的实用性.

    电力系统状态预测决策树

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    基于聚类的文本分类算法框架研究

    黄细凤
    21-25,93页
    查看更多>>摘要：KNN算法因其易于理解、理论成熟等优点而被广泛应用于文本分类.由于KNN需遍历样本空间计算距离,当训练集样本规模较大或维数较高时,计算开销是巨大的.针对此问题,首先将遗传算法适应度函数设计部分与K-medoids算法思想相融合形成K-GA-medoids,其次将其与KNN相结合形成用于文本分类的算法框架,在分类过程中,采取先聚类,再分类的步骤,以实现对训练集样本的缩减,从而降低计算开销.实验表明,K-GA-medoids相较于传统K-medoids而言在聚类效果上有较为明显的提升,且将其与KNN相结合形成的文本分类算法框架与传统KNN算法相比在保证分类精确率的前提下,有效提升了文本分类的效率.

    KNNK-medoids文本分类聚类分析遗传算法

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    基于可变向卷积网络的语义分割算法

    胡朝阳汪国有
    26-30页
    查看更多>>摘要：随着深度学习方法的不断发展,基于深度卷积网络特征的语义分割已经成为自动驾驶、室内导航、遥感制图等领域视觉感知应用的一项重要技术.然而对于多样性变化背景中的目标图像,现有基于局部上下文卷积特征的语义分割方法仍然存在分类精度低的问题.为此,提出了基于可变向卷积网络的语义分割算法.首先,在特征图每一个像素点上预测对象主要观测方向,然后在这个主要的方向上通过卷积运算来预测对象的类别.考虑到对象的尺度的变化,算法在预测像素点类别时,使用空洞卷积在多个尺度下进行预测.相比于一般的语义分割网络,算法在多个方向选择性地利用显著的语义特征,融入更可分的上下文,提高了网络的识别能力.算法在PASCAL VOC2012公开数据集上取得了更优的结果.

    语义分割上下文可变向卷积多尺度

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    基于混沌遗传算法的测试用例自动生成研究

    黄陈辉吴海涛阮江涛钱程...
    31-35页
    查看更多>>摘要：测试用例自动生成是提高软件测试效率的重要手段.针对传统遗传算法的测试用例自动生成方法存在早熟收敛、迭代后期种群多样性降低等问题,提出了一种基于混沌遗传算法的测试用例自动生成模型,运用反向学习策略初始化种群,结合层接近度改进个体适应度的评价方法,并利用混沌序列优化遗传算法的交叉、变异操作.实验结果表明,与已有测试用例自动生成方法做对比,该方法提高了目标路径覆盖率、算法的效率,同时提升了测试用例生成上的全局寻优能力.

    测试用例自动生成遗传算法混沌优化算法适应度函数

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    基于深度学习的液压缸寿命预测方法研究

    高谦肖维
    36-40页
    查看更多>>摘要：液压缸的工况错综复杂,为了确保液压缸的正常运行,寿命预测系统采集了大量数据以获悉液压缸的寿命状况.针对液压缸监测信号噪声大、单一分类器分类性能不佳的问题,提出了一种基于深度学习的液压缸寿命预测方法.利用DAE算法对噪声数据进行重构,以完成数据的特征提取;利用BP神经网络对数据中各特征子集进行分别训练构成弱分类器,然后采用Adaboost算法对弱分类器进行加权合并成强分类器以实现数据的特征选择.通过实验验证,提出方法可有效提高液压缸的寿命预测精度.

    液压缸数据降噪分类器寿命预测

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    基于ABAQUS的高磷铸铁激光淬火温度场分析

    张胜文夏子凡
    41-45页
    查看更多>>摘要：论文利用Abaqus有限元分析软件模拟仿真高磷铸铁激光淬火过程.模拟激光淬火温度场主要包括三维模型的建立、高磷铸铁热物性参数的计算、模型网格的划分、载荷的施加方法、移动热源的程序设计、淬硬层深度确定等.激光淬火试验选取激光扫描功率P=1100W和扫描速度v=25mm/s验证模拟仿真结果,结果显示仿真淬硬层层深与激光淬火试验结果基本相符.

    高磷铸铁激光淬火光源模型硬化层层深

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    新型动态矩阵控制与先进PID控制的对比研究

    李仁辉
    46-49页
    查看更多>>摘要：由于预测控制对模型的选择比较宽泛,可以选择非参数模型,如阶跃响应模型为预测模型.利用预测控制的该优点,论文基于多变量动态矩阵控制思想,建立了一种新型单元机组负荷控制系统.利用该控制系统对负荷控制进行控制仿真,将控制结果与优化的先进PID控制进行对比.对比结果表明,该控制系统负荷响应速度较快,压力波动较小,控制效果良好.

    预测控制动态矩阵控制负荷控制仿真

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