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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

    基于改进MobileNet的指静脉识别算法

    孙俐高尚
    1966-1968页
    查看更多>>摘要：指静脉处于手指皮肤里层不易改变，利用指静脉进行身份识别与验证已经成为生物识别领域的一个研究热点。基于CNN的指静脉识别参数量大、计算量大、运行时间长。针对这些问题，论文提出一种基于改进轻量级网络(Mo-bileNet)的指静脉识别算法。改进后的网络融入粒子群算法(PSO)对MobileNet参数进行优化。实验结果表明，该识别算法在保持高精度的前提下，减少了参数量和运算时间。

    深度学习指静脉识别轻量级网络粒子群算法

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    基于BERT的文本相似算法改进

    林志墅匡立伟
    1969-1973页
    查看更多>>摘要：随着深度神经网络的发展，越来越多的模型由注重自然语言的字面意思开始转向重视自然语言文本语义信息。模型为了获取文本的语义信息需要大量的本文进行训练。2018 年BERT的横空出世，提出了自然语言的预训练模型，基于BERT预训练模型的文本相似算法也受到了广泛的关注。由于BERT的attention机制并不注重文本的时序信息，而且在文本相似比较中，文本的时序信息是一个比较重要的特征，所以论文针对于BERT所缺少的这一部分时序信息对BERT模型进行了改进，最终在LCQMC数据集的验证集和测试集上分别得到了 2。07%和 0。87%的提升，分别达到了 89。39%和87。41%的准确率。

    深度神经网络BERT语义信息时序信息

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    基于OBL-SAMPSO算法的机器人零力控制摩擦力项辨识方法

    王思源张秋菊
    1974-1980页
    查看更多>>摘要：针对机器人零力控制中摩擦模型参数辨识，提出一种基于反向学习(OBL)策略的改进模拟退火(SA)寻优算法(OBL-SAMPSO算法)进行LuGre摩擦模型参数辨识。仿真结果表明:相较于传统的PSO算法，OBL-SAMPSO算法使参数辨识的绝对误差平均下降了85。86%;基于单关节实验平台进行LuGre摩擦辨识，并应用到其关节零力控制策略中，实现了具有良好柔顺性的拖曳操作。

    OBL-SAMPSO算法零力控制LuGre摩擦参数辨识

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    一种凸多面体的背部元素消隐算法

    王秋娇谢志杰
    1981-1985,2029页
    查看更多>>摘要：为了在图形显示时，不渲染凸面体被隐藏的点线面等元素，论文从顶点着手，提出一种更直观的背部元素判定方法，首先对顶点编号，然后分别对边线和面与顶点建立索引关系，计算所有不可见顶点，然后根据索引关系即可直接得到背部边线和背部面。使用Python语言和OpenGL库实现了该算法，实验及分析表明，该算法以凸面体顶点数量为基，具有O(n2/2)的算法复杂度，执行效率较高。该算法程序及验证程序开源于https://github。com/wanzhuxie/GraphicBlanking/tree/Com-puter-&-Digital-Engineering。

    凸多面体消隐OpenGL开源

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    基于Unity和Leap Motion的虚拟课堂系统

    胡发丽王西汉高全力李庆敏...
    1986-1992页
    查看更多>>摘要：针对现有虚拟课堂交互性不足的问题，设计并实现了基于Unity和Leap Motion的虚拟课堂系统。基于Unity构建不同的虚拟场景，实现了场景漫游和交互功能;设计了合理的UI交互界面，引导学生自主学习，从而极大地调动了学生学习的主动性;基于Leap Motion和深度学习算法开发手势交互功能，将手势识别加入到虚拟课堂当中，丰富了交互体验，有效提高了课堂沉浸感和参与感。经调研，系统能够有效解决现有虚拟课堂存在的问题，从而提高学习效率和学习趣味性，同时具有较好的交互体验感。

    虚拟课堂虚拟现实手势交互LeapMotion沉浸感

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    基于卷积神经网络的微地震事件识别方法研究

    李思远訾乾龙
    1993-1997页
    查看更多>>摘要：近些年来，科学技术的发展为社会带来了可观的收益。利用深度学习进行微地震事件识别也成为了一个研究热点。非常规油气勘探开发成为当前油气资源的主要途径，非常规勘探开发又需要微地震事件识别，针对微地震事件识别，主要解决的是快速、准确地检测微地震事件，这对石油勘探工作有着重大意义。为解决提取特征引入不确定性等缺点，论文利用雷克子波正演生成微地震信号数据再添加高斯嗓声进行模型研究。通过对构建数据集、搭建网络模型、评价模型输出结果等步骤，实现识别方法。经过反复试验与仿真实验，用卷积神经网络的方法可以对微地震有效信号快速准确地检测以及去掉冗余信息，提高微地震有效数据传输。

    卷积神经网络空间金字塔池化微地震正演模拟

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    基于北斗短报文的无线定位系统设计

    祝清华张会新孟凡轶姜思如...
    1998-2002,2024页
    查看更多>>摘要：针对飞行器回收效率低的问题，提出了一种运用全球卫星定位技术和北斗短报文通信技术设计的定位系统。系统利用北斗和GPS双模混合定位，定位信息通过北斗短报文传送至地面接收端，地面按照协议解算得到落点位置，完成落点搜寻工作。该设计以北斗模块和双SIM卡切换通信为核心，包括主控模块、电源管理模块、北斗模块及信息处理模块等，保证系统可靠性的同时，降低了系统功耗。测试结果表明，该定位系统通信成功率在95%以上，定位精度优于10 m，满足设计要求，具有良好的应用前景。

    北斗导航双模定位短报文通信双卡切换

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    基于改进SPA的舰船保障性评估

    王冬剑杨奕飞柏祥华
    2003-2008页
    查看更多>>摘要：论文构建了舰船保障性评估指标体系，引入评分标度改进属性层次模型(AHM)，运用熵权法和MEREC(Meth-od Based on the Removal Effects of Criteria)改进CRITIC赋权法，运用CM-TOPSIS综合主客观权重。结合改进集对分析法，建立了舰船保障性评估模型，并通过实例验证了该模型的合理性和有效性。

    保障性评估综合赋权集对分析

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    混合储能系统平抑光伏功率波动控制策略

    侯旭刚王嘉梅
    2009-2014页
    查看更多>>摘要：论文提出了一种新的混合储能(HESS)功率分配控制策略，当光伏输出功率波动或者负载变化时，基于超级电容响应速度快、功率密度大的特点，优先让超级电容来平抑功率波动，然后将蓄电池作为后备储能装置，将超级电容的荷电状态(SOC)作为下垂(Droop)控制的输入，来保证超级电容工作在合理的荷电状态(SOC)区间内，论文通过与基于低通滤波算法的分频控制策略进行了对比，结果验证了论文的方法既降低了蓄电池的放电功率和充放电次数，也提高了蓄电池的循环使用寿命。

    混合储能系统荷电状态Droop控制

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    考虑行人影响的时延Petri网交叉口信号控制研究

    陆丹
    2015-2024页
    查看更多>>摘要：论文基于时延Petri网(Timed Petri Net，TdPN)建立了一种考虑行人影响的可变相序信号控制模型，以有效缓解城市交叉口交通拥堵、车辆通行效率低下的问题。首先使用时延Petri网描述行人过街行为及其与车流冲突的过程，并对可变相序下车流受行人影响的配时进行决策，提出了一种滚动优化算法。该算法结合每个信号周期的车流与行人信息，按照先决策相序后决策配时的步骤对系统进行滚动优化，最终获得当前周期的最佳信号控制方案。通过将此模型与其他未虑行人影响的可变相序模型[12]和固定相序时延Petri网模型综合对比验证发现，该模型能有效缓解交通拥堵、提高交叉口的通行效率。

    时延Petri网滚动优化算法行人

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