期刊,计算机与数字工程 2021年卷11期_国家学术搜索

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

主办单位：中国船舶重工集团公司第七0九研究所

主　　编：马中

出版周期：月刊

国际刊号：1672-9722

电子邮箱：jssg@chinajournal.net.cn;jsjyszgc@periodicals.net.cn

电　　话：027-87534308;87534205

邮政编码：430074

地　　址：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

基于谱聚类和L2,1范数的多视图聚类算法

贺娜马盈仓张丹续秋霞...

2335-2341页

查看更多>>摘要：为了获得结构更加合理的相似矩阵,提出了基于谱聚类和L2,1范数的多视图聚类算法.该算法首先将改进的多视图亲和矩阵利用L2,1范数正则项合理地构造出相似矩阵S,使S在整体稀疏的情况下保证局部的强线性关系;然后同时进行相似矩阵的学习和谱聚类过程,将相似矩阵S和标签矩阵F交替迭代,加强数据集与降维后的F的几何结构的紧密联系;最后对所提出的算法进行了实验,结果表明该算法是有效的.

关键词：

谱聚类多视图聚类相似矩阵L2,1范数

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查看更多>>摘要：针对目前彩色纹理图像检索系统结构复杂且时间成本较高的问题,提出一种融合图像颜色与纹理特征的彩色纹理图像检索方法.首先,在HSV空间中分别量化H、S、V三个通道的数据并提取组合直方图的颜色特征.然后,提取V通道数据子带系数的幅值与相位两种分布参数特征作为全局纹理特征;同时,使用局部邻域差分模式(Local Neighborhood Dif-ference Pattern)算子提取V通道数据的局部纹理特征,并将所得到的颜色特征、全局纹理特征和局部纹理特征进行有机融合.最后,通过合适的相似性测度完成彩色纹理图像的检索.在VisTex和STex两个流行的彩色纹理图像数据库上进行的检索实验表明,由论文方法所得到的平均检索率较目前典型方法的最优结果分别高出0.96％和0.78％,且检索时间成本更低.因此,论文所提出的彩色纹理图像检索方法是有效的和可行的.

关键词：

彩色纹理图像检索HSV颜色空间局部邻域差分模式纹理特征相似性测度

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基于分层四叉树的多分辨率数字岩心的表示与生成

陈国军裴利强李胜姜朕...

2348-2352,2369页

查看更多>>摘要：传统的数字岩心建模方法建立的数字岩心模型尺寸单一,分辨率固定,导致存储空间过大,难以维护等问题.因此,提出了一种分层四叉树模型,给出了模型的构建及扩展方法,基于此模型,建立多分辨率数字岩心体素模型,同时在分层四叉树模型基础上,结合Marching Cubes移动立方体算法生成数字岩心面模型.通过实例检验证明,该方法建立的数字岩心模型极大地节省了存储空间,耗时较少,同时具有易于维护管理等优点.

关键词：

数字岩心多分辨率分层四叉树MarchingCubes算法

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基于深度学习的乳腺癌预测

袁梦绚

2353-2357页

查看更多>>摘要：随着人民生活水平的不断进步与对美好生活的向往,人们对于个人的健康越来越重视.乳腺癌是对女性健康威胁最大的恶性肿瘤之一,对乳腺癌进行快速、精准诊断并提供个性化治疗方案已成为目前社会的迫切需求.论文使用深度学习TensorFlow框架构建前馈神经网络,根据从乳房块细针抽吸(FNA)数字化图像数据描述的细胞核特征中,分析不同维度的病理特点,预测乳腺癌是良性还是恶性.为医疗行业提供一种高效乳腺癌预测手段,具有一定的实际意义.

关键词：

深度学习TensorFlow前馈神经网络乳腺癌预测

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基于USM的改进Retinex算法安检图像增强

孙星星郑俊褒曹志玲

2358-2361页

查看更多>>摘要：为了提高安检图像质量,提出用Retinex算法对其进行增强处理,并对Retinex算法做了改进.改进算法首先结合反锐化掩模(Unsharp Masking,USM)算法中提高高频成分的思想,增强了安检图像的轮廓部分;然后用限制对比度自适应直方图均衡化(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization,CLAHE)算法增强图像对比度.实验结果和数据表明,相比传统Retinex算法增强后的安检图像,论文算法能在有效增强安检图像的同时保留图像局部信息.

关键词：

X射线图像Retinex图像增强USMCLAHE

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基于FEMM的工业机器人关节用磁通反向电机的设计与优化

钟一鸣赵世伟杨向宇

2362-2369页

查看更多>>摘要：工业机器人是我国制造业转型升级的核心技术,作为其关键组成部分之一的关节电机需要解决机器人运行中的高精度、平稳性等问题.为保证关节电机输出转矩的稳定性,合理的电机本体设计及参数优化显得尤为重要.根据关节电机的设计需求,提出了12/29极磁通反向电机的初步设计方案,确定了样机的主要尺寸.在此基础上,使用Matlab语言编写电机仿真和优化程序,基于FEMM有限元计算工具,对样机的电磁性能进行了有限元验证,并以负载转矩波动率为优化目标,采用随机探索法对电机尺寸进行了多参数优化.优化后的样机达到了设计指标,能够较好地满足工业机器人用关节电机的要求.

关键词：

磁通反向电机优化设计有限元分析

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基于迭代学习控制的PMSM周期性转矩脉动抑制

季鹏鹏潘丰

2370-2375页

查看更多>>摘要：由于受逆变器固有非线性特性和气隙磁通谐波等因素影响,永磁同步电机定子电流中含有5、7次等高次谐波分量,与转子永磁体磁场作用下,使得电机产生6、12次周期性转矩脉动.针对这一问题,提出一种基于迭代学习控制的转矩脉动抑制方法,通过在线迭代学习补偿电机的控制电流来抑制周期性转矩脉动,同时采用改进的粒子群算法对迭代学习控制器中的关键参数进行寻优整定.仿真实验结果表明:系统转矩脉动系数由0.1240减小为0.0636.在实验平台上进一步验证了该方法可有效抑制转矩脉动.

关键词：

迭代学习控制永磁同步电机转矩脉动抑制粒子群算法参数优化

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生成对抗神经网络在心电异常识别中的应用研究

杨坤杨小童陈月明

2376-2382页

查看更多>>摘要：针地在使用深度学习方法构建心电异常识别模型,常常由于心电异常事件样本分布不平衡,造成机器识别心电异常事件模型性能表现差的问题,论文提出一种基于生成对抗网络的数据增强方法来获取均匀分布的训练数据集,其主要过程如下:首先使用小波变换消除心电信号中噪声,然后使用压缩感知模型压缩心电信号来减少网络中的参数,利用生成对抗神经网络模型扩充数据集,最后使用卷积神经网络建立分类模型.实验结果表明,使用对抗神经网络能够显著改善数据集中样本分布不均衡的问题,平均F1达到了98.73％.引入压缩感知模型后,在不影响模型性能表现的情况下,将模型参数量减少了28.30％.基于对抗神经网络的数据增强方法可以有效地解决心电异常分类过程样本分布不均衡,利用压缩感知模型方法不仅可以保证模型性能,同时降低了模型的复杂程度.

关键词：

生成对抗网络ECG压缩感知数据增强卷积神经网络

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基于状态空间MPC的无人机无人车联合运动控制

周锐森冯友兵

2383-2390页

查看更多>>摘要：针对四旋翼无人机无人车联合运动缺乏对系统成员姿态约束的问题,研究了一种基于模型预测控制(MPC)的分布式联合运动控制方法.基于虚拟结构法,使用虚拟领航者策略,以虚拟领航者提供参考轨迹及参考速度,分别在各无人器平台上转换成各自所需的预测时域信息,结合推导的各无人器的状态空间模型滚动优化实现预测控制.限定四旋翼高度方向运动状态与偏航角,构造以俯仰角、横滚角与重力加速度乘积为位置运动输入的状态空间模型,将无人机内环姿态控制约束加入位置运动,增强飞行稳定性.改良无人车状态空间模型,增加速度信息得到可提供位置速度追踪的增广状态空间模型,增强运动追踪能力.仿真表明在满足无人器姿态约束条件下,能够保证联合运动的位置速度精度.

关键词：

无人机无人车联合运动模型预测控制虚拟领航者

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征稿启事

2390页

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