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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

    物联网中一种无中心的密钥分发方案

    许帆张星
    3659-3665,3714页
    查看更多>>摘要：针对传统的有中心的密钥分发方案不适用于资源受限的物联网设备的问题，论文提出了一种无中心的密钥分发方案。该方案中所有节点使用轻量化的椭圆曲线加密算法生成自己的公私钥，并在节点群中广播其公钥;其次结合区块链的特点，提出了节点的信誉评估公式，以挑选优质节点作为主节点来领导共识和生成区块;在此基础上所有节点使用改进的PBFT共识算法进行节点间的共识，成功后主节点将所有节点的公钥信息存入区块链中;节点间进行通信时可通过区块链中的公钥信息来验证对方公钥的可信性。实验结果表明，该方法在生成公私钥速率和优质节点当选为主节点的次数上都平均提升了14。5%，在恶意节点当选为主节点的次数上平均降低了19。8%。

    无中心密钥分发椭圆曲线区块链实用拜占庭容错

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    多通道输入多尺度卷积神经网络脑电情绪识别

    梁椰舷李婷
    3666-3669,3702页
    查看更多>>摘要：针对传统方法提取出的脑电特征单一且不充分的问题，论文在经典卷积神经网络的基础上进行改进，提出了一种具有不同尺度卷积核的卷积神经网络(CNN)模型，并在DEAP数据集上进行了验证。论文实验首先结合每位被试的基线信号进行微分熵特征提取，预处理后的结果在频率维度组合为四通道形式，最后输入具有不同尺度卷积核的CNN模型中进行分类实验，该方法在唤醒度和效价上的分类准确率为97。77%和97。55%。相比于单一尺度CNN模型准确率有了明显的提升，证明了论文网络模型的有效性。

    微分熵(DE)脑电信号(EEG)卷积神经网络(CNN)情绪识别

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    基于几何结构损失的语义分割类别不平衡问题优化

    潘培文王先兵田乐张滔...
    3670-3674,3680页
    查看更多>>摘要：在语义分割任务中，类别不平衡一直是一个具有挑战性的问题。为了解决此类问题，论文提出了一种基于几何结构损失的优化方法。针对少像素类别分割效果不佳的问题提出了几何结构损失函数。该损失函数首先利用模型的标签图信息提取类别间的几何结构信息，其中相同类的轮廓的像素数量之和作为类的轮廓周长，相邻类的相邻轮廓的像素数量之和作为类别间的邻接面积。然后通过动态平衡归一化操作，以轮廓周长作为图的结点信息，邻接面积作为节点的连接关系，将几何结构信息转换为有向图结构。最后计算预测标签和真实标签有向图的差异性得到具体的损失函数值，用于优化模型的参数学习。论文提出的几何结构损失函数，能够动态调整少像素类别对整体损失的贡献，更好地利用上下文结构信息，从而有效地提高模型的整体分割性能。

    语义分割类别不平衡几何结构损失深度网络

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    面向个性化推荐领域的超图表示及应用

    秦攀攀潘文林张天军
    3675-3680页
    查看更多>>摘要：二分图刻画现实复杂系统中多元、多准则、多属性的关系时略显复杂。因此，论文提出用同构超图表示推荐系统中用户和项目的关系，用图形表示，集合表示和矩阵表示三种表示形式构建推荐系统超图模型，并根据超图的集合表示形式给出了同构超图的节点相似度的定义。从图形表示形式上看，相比较于用二分图描述推荐系统，超图的表示形式能够更形象、更直观地反映出用户和项目的交互关系。论文利用MovieLens数据集做了相应实验，将基于超图和二分图的推荐结果进行对比分析，结果验证了基于超图结构的推荐具备一定有效性，且提供了更好的推荐质量。

    同构超图节点相似度个性化推荐

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    基于Transformer-TextRank-PGN的文本摘要模型

    吴广硕樊重俊陶国庆
    3681-3685,3749页
    查看更多>>摘要：针对文本摘要任务中存在编码器端对文本语义信息理解不足，解码器端生成单词不可控的问题，提出了一种Transformer-TextRank-PGN文本摘要模型，该模型同时保留了生成式摘要和抽取式摘要的优点。在模型编码器端引入Tex-tRank算法增强编码器学习文本语义信息的能力，解码器端引入指针网络指向原文中抽取单词，使用抽取单词概率分布和解码器生成单词的概率分布共同影响最终生成词，使模型可以复现出原文细节和生成OOV词汇。经过在NLPCC文本摘要数据集上的实验结果表明，该模型所生成摘要的准确性和可读性更接近于数据集中所给出的标准摘要。

    生成式摘要抽取式摘要TransformerTextRank指针网络

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    基于改进Canopy的FCM聚类算法

    孙偲远马鑫海
    3686-3689页
    查看更多>>摘要：传统FCM聚类算法对初始聚类中心较为依赖，针对其随机选取初始聚类中心的特点很容易造成目标函数陷入局部最优解，且对于大规模数据集收敛速度较慢等问题，论文提出了基于密度的Canopy算法对原始的FCM算法加以改进实现对初始聚类中心自动选取，将选取好的聚类中心作为FCM算法输入，以此来加快算法收敛并降低随机选取对分类结果造成的精度不准确的问题。

    聚类算法聚类中心FCM算法密度Canopy算法

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    基于改进Transformer的长文本候选段落抽取

    任伟建徐明明康朝海霍凤财...
    3690-3696页
    查看更多>>摘要：为了提高抽取式机器阅读理解性能，在数据预处理部分，搭建长文本候选段落抽取模型提高候选答案质量。在模型词嵌入方面，将N元组笔画信息特征添加位置信息，消除cw2vec词向量模型在学习汉语笔画结构时存在的歧义问题;在模型深度特征提取方面，通过稀疏Transformer中的自注意力机制矩阵，解决矩阵计算复杂度高和特征提取时间过长的问题。在DuReader数据集上的实验表明，搭建的段落抽取模型平均准确率和平均排序倒数指数分别达到0。664 2和0。669 4。

    候选段落抽取位置信息Transformer自注意力机制稀疏矩阵

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    基于深度学习的纯铁晶粒显微图像分割方法

    卜树川程科
    3697-3702页
    查看更多>>摘要：金相分析是进行晶粒组织三维构建的重要手段，为精确、高效、快速实现晶粒的三维空间形貌计算测量与可视化，需要将其金相中的晶界提取出来。传统的机器学习与深度学习模型在提取过程中极其容易受到晶界模糊、消失与划痕等噪声干扰，导致无法精确提取晶界。论文提出了一种融合U-net和基于门循环单元(Conv Gate Recurrent Unit，convGRU)的卷积神经网络模型GAU-Net，目的在于解决传统卷积神经网络模型无法获取前后关联图片空间轨迹信息的问题。GAU-Net模型通过双模态映射输入，在保证原图片输入的同时又关联前图的时空特征。其利用模仿人脑思考的反馈机制，第二轮网络提取特征时会融合第一轮的高层次特征，并且基于特征图尺寸进行不同类型的多维度特征融合，在避免图像特征流失的情况下实现了模型轻量化。实验结果表明，对于纯铁晶粒切片数据集，相较于其他经典模型算法，论文方法能够在复杂的噪声背景下更为精确的分割晶界。

    晶界提取双模态映射时空特征多维度特征融合模型轻量化

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    基于柔性跨层连接和自注意力机制的道路检测方法

    金鑫陈雪云
    3703-3709页
    查看更多>>摘要：自注意力机制是当前提升道路检测精度的重要方法之一。自注意力机制相比注意力机制，减少了对外部信息的依赖，使其拥有更强的数据捕捉能力。Non-local网络在计算两个位置之间的响应时会考虑所有维度特征图的权重，但随之而来的就是计算量的增大。SENet通过挤压和激发操作获得了具有全局感受野的权重矩阵，但是SENet对道路边缘的拟合能力有限。论文设计了一个新的自注意力模块在不增加过多计算量的情况下，通过卷积和矩阵乘法来压缩不同维度上的信息，以获取更多全局信息。并在编码器和解码器之间引入了柔性跨层连接，提升了网络性能。损失函数方面，在常用交叉熵损失函数的基础上引入了BCD(Bray Curtis Distance)和Hinge loss。通过对道路边缘附近判定错误的点给与更高的惩罚，使网络具有更好的拟合道路边缘的能力。通过实验证明论文方法检测精度高于Non-local和SENet。

    自注意力道路检测特征图柔性跨层连接

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    基于改进Canny算法的浑浊菌液显微图像边缘检测

    于章清宋克纳薛云胡志刚...
    3710-3714页
    查看更多>>摘要：浑浊菌液的低识别度图像边缘检测是困扰显微图像的分割与识别的一大难题，而传统的Canny算法存在过度平滑图像、人为设定双阈值、误判率高和漏判等问题。论文提出了一种改进的Canny算法。采用双边滤波器替代高斯滤波器进行预处理，达到保边去噪的目的;增加了 45°与 135°方向的梯度模板计算梯度幅值和方向;使用线性插值改进非极大值抑制过程，增加定位精度;阈值选取由人工选取变为3×3窗口均值自动生成阈值，增强了算法的适应性;最后，采用递归边界跟踪法连接边缘。选取高、低对比度显微图像对论文算法进行验证。结果表明，改进的算法效果明显优于传统算法，实现了浑浊样本细胞显微图像的边缘准确提取，为后续细胞显微图像的分割与识别提供了保障。

    显微图像双边滤波自适应阈值局部均值

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