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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。 
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    基于像素自适应特征融合的单目深度估计

    仵宇
    1263-1267页
    查看更多>>摘要：场景深度估计是场景理解的一项基本任务,其准确率反映了计算机对场景的理解程度.单目深度估计任务本身是一个不适定问题,因此在很大程度上依赖于场景的先验知识和其他辅助信息,语义信息能够有效地帮助深度估计更好地进行预测.针对单目深度估计任务的特有问题,提出了一种基于融合语义特征的深度神经网络模型,通过像素自适应卷积将目标图像的语义信息融合到深度网络,以提高深度估计的准确性.为了充分利用多尺度图像特征,引入DenseNet模型的基础模块,自适应融合各尺度的有效特征.在NYU-DepthV2室内场景数据集的实验结果显示,验证了模型和方法的有效性,提出的方法在定性和定量评价方面都取得了具有竞争力的结果.

    深度估计语义信息像素自适应卷积自适应特征融合

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    基于容量场景树的机场离进场流量动态模型研究

    何印标殷剑鹏
    1268-1273页
    查看更多>>摘要：为了尽可能减少航班延误,尽可能快速解决空中交通拥塞问题.借助容量场景树概念,探索一种动态随机的机场离进场流量分配模式与规则,为空中交通管制部门提供实时动态的优化解决方案,加快机场离进场效率,降低航班延误风险与成本.最后设计并实现了机场离进场流量动态模型,并与实例相结合验证规则的可行性.

    离进场场景树动态随机分配

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    基于单粒子的半量子投票协议

    张妍王明明
    1274-1277页
    查看更多>>摘要：投票是一种统计意见从而产生团体决策结果的方法.经典投票可以提供计算安全的投票,而量子投票利用量子通信,提供了不可破译、不可窃听的功能.量子投票协议对用户的硬件成本要求高,限制了量子通信网络的推广,而半量子投票协议对用户能力进行严格限制,用户只需做更少的操作,从而节约了资源.论文提出了一种基于单粒子用于问卷调查的半量子投票协议,安全地完成了半量子投票任务.该协议减少了量子资源的需求,为半量子投票协议的推广走向实用提供了更多的可行性.

    半量子问卷调查投票

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    基于数据质量评估的公平联邦学习方案

    杨秀清彭长根刘海丁红发...
    1278-1285页
    查看更多>>摘要：联邦学习中用户的数据数量不同得到的聚合权重不同,数据质量不同也会对参与联邦训练的用户聚合权重产生影响.针对传统联邦学习中因单一因素确定聚合权重导致的贡献不公平问题,并且基于用户的数据数量和用户的数据质量提出一种基于数据质量评估的公平联邦学习方案.首先,结合相对熵定义了评估公平标准.然后,运用熵权法定义用户数据质量计算方法,根据用户数据质量得分和数据数量得分计算用户的综合得分,并用综合得分作为用户的贡献.最后,根据用户的综合得分定义用户的聚合权重设计公平的隐私保护联邦学习方案.实验分析表明,所提出的方案比传统联邦学习方案更加具备公平性.

    联邦学习机器学习公平性数据质量评估熵权法

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    数据集压缩建模的研究

    王赫楠孙艳秋张柯欣
    1286-1291,1364页
    查看更多>>摘要：目前金融、医疗、农业等各行各业都处在大数据的背景下,数据集的处理问题已成为研究的热点.数据集的有效处理有利于从海量的数据中挖掘出有价值的信息,通过对数据序列变化趋势的分析和预测,揭示事物的内在规律和关联.论文在分析了已有模型的基础上,提出了两种新的模型.数据集的压缩模型以及奇异值的识别模型.经实验证明,使用论文提出的压缩模型进行数据集压缩,不仅考虑到数据集的时间特性,而且与已有模型相比,出错率最高能降低16.1％.同时,在奇异值识别研究中,所提出的模型,压缩率最高能达到92％,与原数据序列的差异值最小为0.03.

    大数据压缩模型奇异值压缩率数据序列

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    基于YOLOv4-Ghost交通标志检测

    罗相好李泽平朱红艳
    1292-1297页
    查看更多>>摘要：近年来,用于交通标志检测的模型通常需要高性能GPU设备才能做到实时性,而计算资源受限的设备很难满足实时性计算任务的需求.针对此问题,提出一种改进的目标检测网络YOLOv4-Ghost模型,实现对算力要求较低的交通标志实时检测模型.利用数据增强策略来模拟真实环境中出现过的天气情况;将GhostNet轻型网络作为检测模型的骨干网络降低模型参数量;优化Neck部分参数量占比最高的PANet模块中普通卷积为Ghost卷积块;Head部分只保留两个检测尺寸较小的预测器.实验结果表明,改进的YOLOv4-Ghost模型权重文件大小是原始YOLOv4模型的17.5％,帧数最快是YO?LOv4的2倍,平均精度(mAP)仅降低1.42％.YOLOv4-Ghost可用于实时性和检测精度要求较高的道路交通标志检测要求.

    机器视觉目标检测轻量化交通标志深度学习

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    基于大数据的砂土滞后性计算模型研究

    凌跃刘元雪赵久彬白云山...
    1298-1305页
    查看更多>>摘要：滞后性作为岩土材料动应力应变行为的四个基本特性之一,岩土动力本构模型关于滞后性的研究还需进一步探讨和分析.以往滞后性研究都是从阻尼比入手,不能很好反映其基本特性,所以通过粘性系数对滞后性进行研究.通过大数据平台的分布式自适应拟合方法,针对岩土材料在动力荷载(譬如交通荷载、地震荷载、海浪荷载等)作用下,建立了粘性系数与各参数之间的大数据特征函数.根据砂土的动力特性和滞后性大数据特征,构造了可反映砂土滞后性变化规律的计算模型.经检验,该模型对粘性系数的拟合度高达0.916,可较好地模拟砂土滞后性特征,为动力本构模型的建立提供新思路.

    砂土滞后性粘性系数大数据

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    基于自适应切换阈值的异构车载网络选择方法

    聂雷朱婵娟陈美君
    1306-1311页
    查看更多>>摘要：异构车载网络环境中的网络选择策略对于保障车辆的网络服务质量极为重要,目前基于多属性决策的网络选择方法通过多种网络属性综合评估候选网络的性能,从而实现最佳网络的接入.然而,该类方法在执行网络切换时通常存在盲目选择最佳网络或网络切换阈值相对固定的问题,容易导致"切换阻塞"现象的发生,也难以满足动态变化的车载环境和用户需求.针对上述问题,提出一种基于自适应切换阈值的异构车载网络选择方法AHT-NSM.首先基于车辆的网络驻留时间进行候选网络的预筛选,接着利用结合主客观权重的效用函数评估候选网络的性能,最后设计一种自适应切换阈值提高网络选择方法在动态车载网络中的适应性.对比实验结果表明所提出的AHT-NSM方法在降低网络切换阻塞概率和提高网络资源利用率方面表现更优.

    异构车载网络网络选择多属性决策效用函数自适应切换阈值

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    基于用户在线评论的情感分析及景点优选排序

    凌万云方升张晓如
    1312-1316页
    查看更多>>摘要：旅游互联网应用的快速发展,大量旅游相关评论对游客决策产生重要影响.如何减少游客搜索和筛选的时间显得尤为重要.对于景点选择来说,景区满意度是关键因素.以美团平台下游乐场主题景点为例,采集大量的评论数据,从评论中利用关键词提取技术获取景区满意度影响因素(即景区形象)进行相关度分析最终得出6个因素,再利用语义相似度方法来关联景点形象与评论数据,使用情感分析工具识别评论数据中的情感倾向,计算各景区形象的情感得分,设计基于景点满意度的排序方法,为游客提供一个可供选择的景点序列.基于景点在线评论数据的情感分析对于景点制定正确的方案以提升景点满意度具有重要的意义.实验结果显示,此基于评论的个性化景点分析方法有效.

    评论分析情感分析景点满意度景点排序

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    基于word2vec的程序编译错误信息特征提取方法

    何烨辛谷林孙晨
    1317-1322页
    查看更多>>摘要：输入表示为固定长度的特征向量是机器学习算法要求之一.针对编程中的编译错误信息特征,论文提出了基于word2vec模型对编译错误信息进行特征提取.利用滑动窗口取词的方式,建立one-hot字典,结合word2vec中的Skip-gram模型,构建Huffman树,从可变长度的文本中学习固定长度的特征表示.最后使用SVM分类算法进行实验结果的验证.结果表明,该特征提取方法在编译错误信息中有显著的效果.

    word2vec编译错误信息Skip-gram模型Huffman树SVM

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