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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

    新冠疫情影响下航线网络时序鲁棒性分析

    程擎王德超李怡恒
    2710-2714,2814页
    查看更多>>摘要：新冠疫情发生对民航业产生了巨大冲击,国内航空公司的航线网络结构与性能都遭受了不同程度的破坏,为达到积极应对突发事件、维持航线网络性能的目的,运用时序网络理论,构建航线网络时序模型,通过时序网络特征指标评估航线网络拓扑结构,并采用蓄意攻击、随机攻击两种类型攻击策略评价时序网络鲁棒性.研究结果表明,时序指标较静态指标更能反映航线网络的动态变化过程.此外成都、拉萨始终是某航空公司航线网络的枢纽节点,航线网络面对随机攻击鲁棒性较好,面对蓄意攻击鲁棒性较差.其次对比攻击策略发现,二氧化碳排序攻击较其他两种蓄意攻击策略对网络攻击更具针对性,能识别出网络的重要边.

    突发事件时序网络理论鲁棒性航线网络碳排放

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    综合个人兴趣和平均偏好的矩阵分解推荐算法

    张潇艺高尚邹海涛
    2715-2719,2745页
    查看更多>>摘要：传统的兴趣推荐模型提升用户推荐精度的同时增加了计算耗时,没有考虑商品本身的平均偏好特性,导致推荐系统的表现不够理想.为解决上述问题,文中提出采用预分解方法快速计算得出用户的兴趣向量,可以加快模型运算速度,同时提升预测结果精度;并且论文进一步提出在模型中引入物品的平均偏好来改进top-N推荐算法,可以提升推荐结果的质量和效果.运用Netflix以及MovieLens数据集验证,实验结果表明,改进后的模型在推荐结果的质量方面优于原有模型,可以有效提高推荐效率,改善推荐准确度.

    推荐系统隐因子模型矩阵分解用户兴趣平均偏好

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    基于BERT-DeepCAN-CRF的中文命名实体识别方法

    谢斌红张露露赵红燕
    2720-2726页
    查看更多>>摘要：命名实体识别作为实现自然语言理解的关键步骤被广泛研究.传统机器算法需要大量特征工程而且领域自适应能力弱,准确率低.针对该问题,提出一种基于BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)模型和深度卷积注意力网络DeepCAN(Deep Convolutional Attention Network)进行中文实体识别.该模型首先通过BERT预训练语言模型得到字的动态嵌入表示;然后,将得到的向量序列输入DeepCAN来获取序列化文本的上下文抽象特征;最后,通过CRF(Conditional Random Field)进行命名实体标注.实验表明,该模型在SIGHAN2006数据集上能够达到93.37％F1值,对比当前在该数据集上最好的实验结果提高了2.73％.

    命名实体识别BERT深度卷积注意力网络(DeepCAN)

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    基于AFSA优化的灰色模型的车流量预测方法

    吴鹏翟嘉伊汪健张凤荔...
    2727-2730,2751页
    查看更多>>摘要：随着互联网和大数据技术的发展,利用采集的各种数据进行预测和分析也越来越重要.例如,在交通领域用先进技术来对车流量进行预测,为用户提供方便的出行指导以防患于未然.论文提出将人工鱼群(AFSA)与带卷积积分的多变量灰色模型(GMC)结合的算法模型(AFSA-GMC)应用于指定时间段的高速公路车流量预测上,以提高收敛速度及预测精度.人工鱼群算法的优势在于对初值不敏感,鲁棒性强,能快速收敛,并很好地进行全局寻优,将其应用在带卷积积分的多变量灰色模型中,对其通过最小二乘法得到的参数向量进行优化后能有效提高预测精度,是多变量灰色模型在车流量预测领域应用中的新的尝试.

    高速公路车流量预测GMC(1,n)AFSA-GMC(1,n)

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    油气领域科技信息查重技术研究与应用

    陈泽段友祥
    2731-2736页
    查看更多>>摘要：论文针对油气管道领域科技信息管理中科技项目重复立项的突出问题,研究和分析管道科技项目信息相似的特性指标和要素,通过信息化技术手段,实现相似度检测,为科技立项的高质量提供保障.论文利用领域专业性特点,通过创建领域同义词词林对现有词林进行针对性的补充扩展;通过分析获取句子依存结构信息,并利用依存路径更准确刻画整体语义;在基于知网与词林结合方式计算词汇相似度的基础上,融合句子依存结构信息计算文本相似度.分别在通用文本数据集和专业领域文本数据集上进行了实验,结果表明论文方法在通用文本数据集上达到了78.64％正确率,在专业领域文本数据集上的正确率为71％.该方法应用于油气管道领域科技信息相似度检测,较好地满足了应用要求.

    科技信息相似度知网词林依存结构

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    基于PointConv改进的点云分类网络

    国玉恩任明武
    2737-2740,2764页
    查看更多>>摘要：近年来,点云数据在自动驾驶和机器人等领域广泛应用.随着相关数据集的完善,以原始点云作为输入的深度学习方法接连涌现.针对点云的排列不变性和平移不变性特点,PointConv[1]使用逆密度加权的非线性卷积核提取局部特征.基于此,论文充分聚合上下文语义信息,用多层次、多尺度的密集特征对PointConv进行改进,实现了对多级局部邻域特征的综合利用,从而增强了网络的泛化能力.在数据集ModelNet40上的对比测试表明,改进后网络的整体准确率和类平均准确率均显著提高,进一步证明了该网络的有效性.

    点云分类PointConv密集特征上下文语义

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    基于MEMS的推移质卵石运动轨迹研究

    马斌谢世博
    2741-2745页
    查看更多>>摘要：基于MEMS传感器的推移质卵石轨迹的研究方法是通过对数据集进行物理学分析找出每个运动时刻的加速度特征,以此作为识别轨迹的特征值.论文通过传感器获取数据传送到电脑端,再通过数据分析,使数据转变为空间中的坐标点,以此来记录推移质石块的运动.最后结果表明,该方法可以成功记录推移质石块的运动轨迹,可以为后续推移质卵石运动的深度研究提供有力支撑.

    传感器推移质卵石运动轨迹

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    基于DNA甲基化数据的扰动算法评估网络构建稳定性

    寇传华张媛媛
    2746-2751页
    查看更多>>摘要：复杂疾病的发生和发展往往是多种因素共同作用的结果.因此,采用网络模型探索疾病相关生物标志物的研究具有重要意义,但目前还没有一个统一规范的标准去衡量一个网络的构建是否符合真实的生物学特征.基于在较小干扰下的真实生物系统应具有鲁棒性这一生物学假设,论文介绍了一种基于DNA甲基化数据的扰动算法来评估网络稳定性的方法(Evaluation of Network-Construction based on Perturbation,ENCPer),该方法通过对真实数据加入扰动,并比较真实网络和扰动网络的稳定性来评估不同方法构建网络的稳定性.文章从平均值,总体值和差异得分这三种CpG位点融合的角度来构建基因加权网络,使用ENCPer来评估不同方法构建网络的稳定性.通过分析稳定网络的富集结果,发现了潜在的生物学意义.ENCPer还可以帮助研究人员找到更符合真实生物系统的网络,在该网络模型上进行生物分析得出的结果更加真实可信.

    复杂疾病DNA甲基化基因网络扰动算法网络稳定性

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    DCFL:基于深度卷积神经网络的软件故障定位方法

    郭峰徐建
    2752-2757,2790页
    查看更多>>摘要：故障定位旨在利用程序信息以及测试用例找到程序中导致运行出错的语句,以提高程序的健壮性与安全性.论文提出了一种基于深度卷积神经网络的故障定位方法,具体而言,首先将测试用例在待检测程序上运行并收集执行覆盖信息及执行结果.然后构建一个定制的深度卷积神经网络,将收集到的信息作为训练集对神经网络进行训练.最后将事先生成的虚拟用例集作为测试集输入到神经网络模型,根据模型的输出结果来评估程序语句的错误可疑性.实验结果表明,基于深度卷积神经网络的故障定位方法显著地提高了软件故障定位的准确性.

    故障定位深度卷积神经网络可疑性

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    轻量化改进的YOLOv5s电厂人员行为检测方法

    孙宏伟王彦生焦良葆刘子恒...
    2758-2764页
    查看更多>>摘要：针对现阶段实时监测发电厂内人员存在违规行为活动较为困难的问题,提出基于改进YOLOv5s网络的枪球联动行为边缘计算系统.该系统利用枪球联动提高监控画面中小目标的成像质量,降低检测算法对小目标的检测难度,提高检测能力;同时针对检测网络计算复杂的问题,对YOLOv5s检测模型进行轻量化改进,提出YOLOv5s-light轻量型检测网络,修改预置检测anchors以及BottleNeck模块,提出BN-SiLU-weight特征提取结构,降低模型计算难度,提高模型检测速度,优化边缘计算部署能力.实验结果表明,YOLOv5s-light模型在mAP仅下降0.5％的前提下,实现了模型参数下降30％,推理时间缩短21.4％,结合枪球联动可以实现mAP提高1.5％,满足实时快速的边缘检测需求.

    YOLOv5s算法枪球联动小目标人员检测BottleNeck

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