首页期刊导航|计算机与数字工程
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NOMA的超密集网络中资源分配与计算卸载

    孙欢欢
    1433-1436,1494页
    查看更多>>摘要：针对移动边缘计算(MEC)中计算卸载的通信资源有限和任务完成时间难以保证的问题。在论文中，将非正交多址接入技术(NOMA)应用到超密集网络中，并提出了一个联合计算卸载和资源分配方案，以最大限度地降低任务完成时间，提高系统卸载收益。首先，用匹配联盟方法和二分法解决资源分配问题。然后，基于资源分配的结果，提出了一种计算卸载决策算法，以获取最优的任务卸载方案。通过与其他方案相比，论文所提出的方案能够显著地提高系统地卸载收益。

    移动边缘计算(MEC)非正交多址接入技术(NOMA)超密集网络计算卸载

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于BP神经网络的储层渗透率预测方法研究

    高雅田张鹏
    1437-1441页
    查看更多>>摘要：传统的间接解释法预测主要采用线性回归方法进行渗透率预测，但此方法存在一个极大的缺点，因为所有数据不一定都是线性关系故采用线性回归方式预测精确度差别较大。针对此问题论文提出基于BP神经网络的储层渗透率预测方法对储层存在的大多数非线性关系数据进行预测。我们首先对选取的原始测井数据进行数据清洗，数据归一化处理;然后，采用BP神经网络算法进行数据特征分析计算，最后使用岩性剖面解释数据验证预测结果。论文采用基于BP神经网络利用测井曲线对储层渗透率预测的方法对松辽盆地构造区某井进行实验，达到了渗透率平均相对预测误差减小、精度大大提高，并且满足测井解释储层参数精度要求。

    BP神经网络储层参数人工智能

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    面向计算机编曲的领域特定语言及其开发环境

    任崇浩张继军
    1442-1448页
    查看更多>>摘要：针对计算机编曲受限于专业设备和演奏能力导致的高成本、低效率的问题，基于Mish文本作曲语言，采用Aar-dio编程语言及Scintilla编辑器控件，设计了面向计算机编曲的领域特定语言及其开发环境。首先分析了Mish的短板、领域特定语言及其开发环境的设计思想与主要构成;然后设计了乐曲语法规则，并以此为基础设计了以编译器和代码编辑器为核心的开发环境;最后以经典的卡农和弦进行为例进行了演示。经测试，该领域特定语言能够根据编写好的代码，自动生成可用于导入数字音频工作站进行二次编辑的通用MIDI文件，提高编曲效率和灵活性。

    音乐编程计算机编曲音乐制作自动伴奏领域特定语言

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于加权组合模型的二手车价格预测方法

    周远贺波涛
    1449-1452,1458页
    查看更多>>摘要：为了提高二手车价格预测的精度与可靠性，提出了一种基于神经网络与贝叶斯优化LightGBM算法的加权组合方法，对具有多个影响因素的二手车价格进行预测。首先对原始数据进行数据预处理，其次对预处理后的数据集进行特征工程以获得适合神经网络与树模型训练的数据集，然后分别使用神经网络与贝叶斯优化的若干机器学习算法进行训练获得网络模型，最后将各模型进行组合并与单一模型进行对比。预测结果显示，提出的神经网络与改进LightGBM算法的加权组合模型比单一模型以及其他组合方式的模型预测能力更强。

    LightGBM算法神经网络贝叶斯优化机器学习组合模型预测

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    数字产品供应链的最优版权保护决策

    邓旭东李儒博
    1453-1458页
    查看更多>>摘要：随着互联网技术的进步以及数字产品的普及，数字产业得到了极速发展，同时数字盗版问题也愈发严重。针对数字产品市场中的盗版问题，构建单一供应商和单一零售商的供应链模型，研究供应商作为博弈领导者的最优版权保护决策。研究发现，当政府执法水平较小时，供应商需要制定较高的版权保护水平来限制盗版，并且版权保护水平与政府执法水平具有替代性关系，同时盗版的直接竞争或影子竞争的威胁可以部分缓解供应商和零售商之间的双重边际效应，从而让供应商和零售商实现双赢。然而当政府执法水平较高时，供应商会直接选择零版权保护策略，并且从中受益，而这会让零售商的利益受损，此时版权保护水平与政府执法水平并不存在替代关系。

    数字盗版供应链版权保护政府执法

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    结合领域知识的标签生成方法研究

    景道月
    1459-1462,1501页
    查看更多>>摘要：传统文本资源的标签生成算法忽略了与领域有关的语义属性，不适用于针对特定领域的标签生成任务。论文提出了一种适应于军事领域特征的标签生成算法，首先使用适合该领域的分词方法，进而基于文本资源的主题信息和词语的统计特征进行标签的自动生成。实验结果显示，所提方法在准确率、召回率及F值上较传统的TF-IDF算法有一定的提升。

    关键词抽取标签生成分词LDA主题模型统计特征

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于BiGRU-多头注意力的电商评论情感分类

    张华琛于威威
    1463-1469页
    查看更多>>摘要：针对电商评论情感分类存在的模型参数多、受参数随机初始化影响等问题，论文提出双向门控循环神经网络(BiGRU)与多头注意力结合的模型用于电商评论情感分类。首先使用BiGRU模型从正反双向提取更全面的语义信息;而后在多个注意力头上并行计算提取出注意力信息;最后将融合两方面信息的特征向量输入到分类器中，完成该模型的构建。对模型进行参数调试，并以准确率和交叉熵为评价标准，对比双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)、BiGRU、BiLSTM-单头注意力、BiGRU-单头注意力、BiLSTM-多头注意力及BiGRU-多头注意力6种同系列的主流深度学习模型在电商评论数据上的情感分类效果。结果表明，在相同数据集上，论文构建的模型准确率达到89。91%，相较于其他模型有更好的准确率表现。

    双向门控循环神经网络多头注意力情感分类电商评论数据

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于四方向交叠组合稀疏全变分的图像复原

    周先春王博文范梦佳昝明远...
    1470-1476,1551页
    查看更多>>摘要：传统全变分具有保存图像特征(边缘、纹理等)优点，但同时也伴随产生阶梯效应。针对此问题，论文提出一种四方向交叠组合稀疏全变分的新模型。首先将每个像素点在四个方向上的梯度信息加以组合，形成组合梯度，充分挖掘图像上四个方向的梯度信息，进一步抑制阶梯效应，全面消除噪声，提高复原后图像的质量，然后利用交替方向乘子算法(AD-MM)将复杂的优化问题分裂为较容易求解的子问题，并使用二维快速傅里叶变换(FFT)和优化最小化算法(MM)交替迭代求解子问题，提高了图像复原的运算速度。

    图像复原交叠组合稀疏四方向全变分交替方向乘子算法

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于快速聚合和预配准的三维人脸重建

    刘建斌马燕黄慧
    1477-1481,1509页
    查看更多>>摘要：为提高三维人脸重建的时间效率，提出一种基于快速聚合和预配准的三维重建方法。首先，使用两个普通摄像头构建双目立体视觉系统，通过标定双目摄像头获取相机参数和人脸图像对，并进行图像对校正、人脸特征点检测和前景提取。其次，根据人脸特征点计算合适的视差搜索范围，从而避免手动设置;在不影响精度的前提下，使用快速代价聚合方法提升聚合的时间效率;采用多角度孔洞填充方法对孔洞进行填充，从而得到较平滑的视差图。接着，利用基于人脸特征的点云配准从恢复的三维点云中提取标记的人脸特征点并进行配准，从而提高配准的精度和效率。最后，使用Possion重建方法进行人脸表面恢复。实验结果表明，改进后方法的平均时间效率提高了26。45%，时间效率高并且重建出的三维人脸轮廓真实、结构清晰。

    双目立体视觉三维重建人脸特征点点云配准Possion重建

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于对抗擦除的细粒度图像数据增强方法

    蒋海浪刘建明王明文
    1482-1487,1545页
    查看更多>>摘要：不同于常规图像识别，细粒度图像识别中不同类别的视觉差异往往只取决对象的细微部件，因此对于细粒度图像识别任务而言，发现对象具有判别力的细微部件发挥了重要作用。为此，文中提出了基于对抗擦除的数据增强方法(AEDA)，在训练阶段首先通过特征图定位对象最具有判别力的细微部件作为增强的部件图像，然后擦除对象最具有判别力的细微部件作为增强的互补图像。通过输入部件图像可以使网络学习对象最具有判别力的细微部件，通过输入互补图像可以迫使网络发现对象其他具有判别力的细微部件。在细粒度图像识别领域的三个经典公开数据集上的实验结果表明文中所提数据增强方法可以大幅提升模型性能且全面优于基于擦除的经典数据增强方法Cutout。此外引入定位模块(AOLM)，使文中所提方法识别性能进一步提升，在CUB、Aircraft、Car数据集上分别达到了88。7%、94。2%、95。3%的识别精度。同时该方法还大幅度提升了定位性能，表明其在弱监督目标定位视觉任务的潜力。

    细粒度图像识别数据增强弱监督目标定位对抗擦除

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据