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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

    基于复杂网络的跑道侵入风险因素研究

    牟奇锋郭花郝芮
    814-820页
    查看更多>>摘要：为有效预防跑道侵入事件的发生，首先，对收集到的国内外典型跑道侵入案例进行深入分析，从人为因素、设备因素以及环境因素三个方面出发，挖掘确定了54个风险因素，并由此确定节点及边，建立邻接矩阵;然后，采用Gephi软件构建跑道侵入风险因素复杂网络模型，通过对网络加权度、网络密度、平均路径长度、聚类系数以及介数中心性五个特征指标的分析，确定各风险因素间的联系以及网络的整体特性;最后，采用TOPSIS模型对节点贴近度进行评估以及对节点重要度进行排序，确定网络的关键风险因素。结果表明:机组未正确复诵指令以及机组人员培训不足是跑道侵入事件发生的关键风险因素。

    跑道侵入风险因素复杂网络TOPSIS模型

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    基于记忆模拟退火算法的扫地机器人遍历路径规划

    孟浩德吴征天吴闻笛施坤...
    821-826,857页
    查看更多>>摘要：论文聚焦于解决扫地机器人在执行作业时的路径规划问题，采用了一种新的遍历算法，将改进的模拟退火算法和蚁群算法结合。通过采用记忆模拟退火算法，确定了遍历分区的最佳顺序，并进一步利用蚁群算法将这些分区有效地连接在一起。研究结果表明，经过改进的算法在规划遍历子区域中心基点的路径时表现出显著的优越性，其路径长度相较于传统模拟退火算法减少了8。87%;扫地机器人对路径遍历的覆盖率能达到 100%，并将路径遍历的重复率降低至 8%左右。和传统模拟退火算法相比，改进模拟退火算法新增了记忆器，使其更容易跳出局部最优，改善了解的质量，大大提升了扫地机器人的作业效率。

    扫地机器人记忆模拟退火算法蚁群算法路径规划

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    基于渐进多尺度注意力残差网络的单幅图像去雨方法

    顾小豪王欢
    827-833,879页
    查看更多>>摘要：雨水会严重影响场景的能见度，降低成像质量，影响许多计算机视觉系统，如视频监控、自动驾驶等的正常工作。因此从退化的含雨图像中去除雨水是一项迫切的任务。论文提出了一种新的基于渐进式多尺度注意力残差网络模型(PMARnet)用于单幅图像去雨。首先考虑到复杂雨天场景一般包含多个不同特性的雨层，该网络将去雨过程分解为多个阶段，每个阶段使用残差网络预测不同的雨层，避免梯度消失。进一步采用了多尺度注意力残差模块(MAR)，以更好地利用多尺度信息提取各层雨带的语义和空间细节特征，有效地表征每个雨层。在Rain100H和Rain100L两个公开数据集中与十一种先进的模型和方法进行了实验对比，我们的模型得到了最好的结果。其中，在Rain100H中，峰值信噪比(PSNR)达到28。06，结构相似度(SSIM)为0。89，较第二好的方法分别提升2。41%和1。14%;在Rain100L中，PSNR达到37。25，SSIM为0。98，较第二好的方法分别提升3。16%和1。03%，证明了该方法的有效性。论文所提出的PMARnet可以有效地在雨条纹层和干净背景图像层之间传播信息。PMARnet网络很好地利用了雨条纹层和背景层，取得了良好的去雨效果。

    单幅图像去雨深度学习渐进式图像去雨多尺度融合注意力网络

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    基于ALBERT、Lattice IndyLSTM和Attention融合的用户意图分类

    吕海峰冀肖榆庞光垚涂井先...
    834-840页
    查看更多>>摘要：旨在对话式智能系统中的用户意图识别任务，论文提出了一种新型的用户意图分类模型。该模型结合了AL-BERT预训练模型、格形式的独立循环长短期记忆网络(Lattice IndyLSTM)以及词注意力融合机制。通过构造一个由字嵌入和词嵌入组成的Lattice，输入至IndyLSTM网络实现对用户输入语句编码，能够处理传统意图分类任务中无法同时利用字词信息、RNN中存在梯度爆炸或者消失，LSTM模型过拟合等问题。此外，利用能够提高对用户输入语句中领域特定词汇的编码贡献度的词注意力机制，大大提升了意图识别准确性。通过实验得出，论文提出的用户意图分类模型能够有效提升精确率、召回率和F1值等指标。

    注意力机制循环神经网络意图分类ALBERTLatticeIndyLSTM

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    基于AGPF的目标定位精度改善方法

    蔡明李国华季茜李培德...
    841-845,891页
    查看更多>>摘要：针对传统遗传算法粒子滤波容易因遗传操作参数恒定不变而陷入局部最优的问题，在遗传算法粒子滤波中引入自适应方法，提出自适应遗传算法粒子滤波。根据粒子适应度的大小，动态调节遗传操作的交叉、突变概率，从而在尽可能多地保留优势粒子的同时更有效地产生新的优势粒子，跳出局部最优。将自适应遗传算法粒子滤波应用于动态目标定位模型，并将其与遗传算法粒子滤波的性能进行比较。结果表明，自适应方法的引入可以增加算法有效粒子数，有效解决算法早熟问题，改善滤波精度，对于提高动态目标定位精度是有效的。

    动态状态空间模型自适应目标定位遗传算法粒子滤波

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    融合主动形状与局部二值模式的年龄估算方法

    乔雨圣文顺吴佳伟
    846-851页
    查看更多>>摘要：为了更好地利用人脸图像中所蕴含的生物信息来提升人脸年龄估算的精确度，提出了一种基于主动形状与局部二值模式的年龄估算方法(An Age Estimation Method Based on Active Shape Model and Local Binary Pattern，AEM-ASLB)。首先，提取人脸图像的特征集合，该特征集合由脸部几何特征点和纹理特征信息组成。利用主动形状模型来定位脸部关键位置的特征点，面部皮肤的纹理信息则采用局部二值模式进行抽样提取;然后，利用高斯过程回归模型对提取到的几何特征信息进行训练，得到特征的直方图，并进一步归一化为纹理特征向量。经过实验证明，该方案能够利用人脸图像对年龄进行精准地估算，实现上也可以减少分类器的使用，整个方法思路清晰且简单易实现。

    人脸图像年龄估计几何比例纹理特征高斯过程回归

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    有雾场景下的道路路面病害检测算法

    赵呈祥祁云嵩丁健宇
    852-857页
    查看更多>>摘要：针对有雾场景下的道路病害数据集较少，导致基于深度学习的目标检测模型在有雾场景下的道路病害检测过程中出现的过拟合、低鲁棒性和低准确率等问题，提出一种基于AECR-YOLOv5融合机制的雾天路面病害检测算法。首先，根据道路路面病害的特性，设计一种以病害类别为判别依据的数据集扩充方法，并以此方法获得扩充训练集;同时，使用大气散射模型将清晰图与双边滤波处理后的深度图进行合成，从而增强合成雾图的可信性。然后，根据任务依赖不定性对去雾网络和检测网络的损失函数进行加权融合，获得耦合损失函数，促进两者的有效融合;最后，通过改变输入和网络结构进行实验，结果表明，输入为扩充雾图训练集且网络结构为AECR-YOLOv5融合模型时，其在测试集上的mAP均高于其他组合方式。

    路面病害检测深度学习去雾YOLOv5对比学习

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    基于触觉的不同油分等级烤烟表面信息分析

    王楷雯吴长兵张富贵叶磊...
    858-863,914页
    查看更多>>摘要：在烟叶分级的过程中，烤烟的油分等级判定十分关键。目前，烤烟的主要分级方式仍然是人工分级，这种分级方式效率不高，分级模糊，对分级人员的分级技术水平要求很高。现阶段，也有利用机器视觉、高光谱等技术进行烤烟油分判定的研究，但这些方式设备昂贵，对检测环境要求较高。因此，论文以不同油分等级的烤烟为分析对象，研究设计了一款烤烟表面触觉信息采集装置，分析了不同初始正压力与不同滑动速度对不同油分等级烤烟正反两面触觉频谱信息的影响，为进一步使用触觉联合视觉进行烤烟等级分类提供参考。

    触觉信息采集油分等级初始正压力滑动速度

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    基于深度学习的油田在线视频目标检测

    张千梁鸿童彦淇李洋...
    864-872页
    查看更多>>摘要：油田背景复杂多变，摄像头悬挂较高，导致物体在监控画面中的比例较小，加大了检测难度。从油田实际场景出发，深入研究了SSD算法检测小目标准确率比较低的问题并对其改进，提出了RP-SSD算法，通过在特征金子塔中增加上采样模块和预测模块，更好地融合前后卷积层产生的特征图，并使用空洞卷积扩大了前面卷积层的感受野，提高了对小目标检测的准确率。采用Pascal VOC验证改进算法的有效性，同时选取了faster R-CNN、SSD300、DSSD321作为对照试验。试验结果表明，RP-SSD在小目标检测方面性能显著提高，可以达到实时检测的要求。

    小目标检测特征金字塔残差网络空洞卷积

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    基于高光谱技术的鲜烟叶叶绿素含量模型估算研究

    张珍吴雪梅刘红芸张富贵...
    873-879页
    查看更多>>摘要：运用高光谱成像仪采集自然光条件下的鲜烟叶高光谱图像，经过多元散射校正、归一化、SG卷积平滑法等六种预处理方法对光谱原始数据进行预处理后，再利用连续投影法(SPA)提取特征敏感波长，以选取的敏感波长对应的光谱反射率作为输入变量，利用BP神经网络算法对鲜烟叶叶绿素a、叶绿素b含量进行预测建模。结果表明:叶绿素a含量预测模型(SNV-SPA-BP)、叶绿素b含量预测模型(SG2-SPA-BP)效果最好，预测集的相关系数分别为0。897、0。936，可以结合高光谱成像技术对户外鲜烟叶叶绿素含量进行快速无损的预测。

    鲜烟叶高光谱叶绿素SPABP

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