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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

    EMD和CSP融合的情绪脑电特征提取方法

    王玫郑威杨双竹
    2082-2088,2114页
    查看更多>>摘要：脑电(EEG)是一种非线性、非平稳的时变信号。为提取有效的情绪脑电特征，论文提出了经验模态分解(EMD)和共空间模式算法(CSP)融合的方法，在公开数据集DEAP和SEED进行积极情绪和消极情绪的二分类实验。首先通过实验选取最优CSP特征参数;其次将IMFs作为CSP的输入，提取具有时-频-空三个维度特性的情绪特征，通过支持向量机(SVM)进行验证;最后进一步分析了不同脑区与情绪之间的关系。实验结果表明，m=5和m=4分别是DEAP和SEED的最优CSP特征参数;且低频的本征模态函数(IMF)分量更易区分消极和积极情绪，EMD-CSP方法在DEAP和SEED数据集上分类准确率分别达到了88。7%和99。2%。

    脑电信号情绪识别经验模态分解共空间模式算法

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    SGEU-Net:用于从高分遥感影像中提取道路的空间分组增强注意力网络

    刘作禹贾渊
    2089-2094页
    查看更多>>摘要：道路提取是现代路网规划的重要组成部分。近来，许多深度学习方法已被应用于该领域。然而，由于车辆以及树木和建筑物阴影的遮挡，在保持连续性的同时准确提取道路区域仍然是一个问题。论文提出了一种新型的道路提取网络-空间分组增强网络(SGEU-Net)，由两个部分构成:一个改进的U-Net编码器-解码器网络和空间分组增强(SGE)注意力模块。SGE模块可以明显改善不同语义子特征在组内的空间分布，产生更可观的统计差异，增强语义区域的特征学习。改进的算法在马萨诸塞州道路数据集上进行实验，结果表明，与当前先进算法相比，所提算法提高了从遥感图像中提取道路的效果。

    深度学习道路提取高分辨率图像空间分组增强

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    高速公路路基场景的动态建模

    陈国军王雯璇王乐康耿润田...
    2095-2100,2206页
    查看更多>>摘要：高速公路路基场景施工组织复杂，传统的路基三维建模需借助建模软件，无法实现动态建模。在路基场景实际融合的过程中可能出现地形场景覆盖填方路基表面，挖方路基浮于地形表面的情况。基于对上述问题的研究，论文提出了高速公路路基场景动态建模的方法，提出利用形式表达式的方式表示路基参数化模型，实现高速公路路基施工过程实例化。利用基于Shader的多边形裁剪算法实现了路基与涵洞的重合部分的裁剪，利用带约束的Delaunay算法进行三角化解决路基与地形、涵洞与地形的融合问题。实验结果表明，根据论文实现的高速公路建模方法更为直观地展示了路基施工过程，同时增加了路基场景的真实感。

    动态建模场景融合Shader算法CDT

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    基于跨设备信任链的无人机系统可信启动方案

    蹇奇芮陈泽茂武晓康
    2101-2107页
    查看更多>>摘要：为了保护无人机系统软件的秘密性和完整性，提出了一种基于跨设备信任链的无人机系统可信启动方案。该方案针对无人机和地面站设备的运行环境特点，将无人机设备的可信根分离为秘密性保护和完整性保护两部分，分别存放到无人机和地面站设备中，通过启动时两设备交互校验完成跨设备可信启动，保证系统安全性;通过对系统软件进行多重签名，避免开发商或者用户单方面篡改系统。实验结果表明，该方案能够满足无人机系统软件秘密性和完整性保护需求。

    无人机系统可信计算信任链系统安全软件保护

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    基于字符连接的场景文本检测

    王良君季宇航顾维杰
    2108-2114页
    查看更多>>摘要：近年来，场景文本检测的研究方向越发广泛，得益于深度卷积网络与图像分割技术的发展，场景文本检测器能够针对图像中任意形状的弯曲文本，生成多样的文本框。另外，场景图像中的文本时而表现出文字过小，长宽比过于极端等特点，这些实例在深度卷积和有限感受野的情况下，网络很容易丢失小文本的特征信息，获取不到长文本的完整特征。针对这两个难点，论文设计了基于字符连接的场景文本检测器，使用改进的AFF模块，将局部特征与全局特征融合起来，使网络对小文本目标更加敏感，避免小文本漏检的问题。网络输出字符区域与字符间隙得分，根据字符之间的连接属性连接文本行，使网络在有限感受野的情况下能够检测任意长文本。由于通用文本检测数据集缺少字符级的标注，论文使用弱监督学习策略来生成字符级伪标签，并制作了字符级的合成数据集来弥补弱监督学习的不足，使网络能够更好地学习场景文本的特征。实验结果表明，该方法在通用数据集ICDAR2015以及MSRA-TD500上均展现了优异的性能。

    场景文本注意力特征融合弱监督学习字符连接

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    电力领域命名实体识别研究综述

    梁宏涛郭超男刘红菊王莹...
    2115-2122页
    查看更多>>摘要：电力行业蓬勃发展，该行业各类数据也随之爆发式增长。对电力数据的科学统筹管理与综合分析，可为电力行业智能化、自动化发展开辟道路。知识图谱的大放异彩为此提供了新思路——知识管理。命名实体识别作为知识图谱构建的关键步骤，目的是识别文本数据中的实体并归类至对应的实体类型，为电力知识图谱的构建奠定基础。论文以电力领域角度论述，首先从命名实体识别的相关理论入手，剖析了国内外的研究方法;然后对电力领域命名实体识别的实现难点和技术框架进行阐述，归纳了电力领域命名实体识别取得的进展等;最后对电力领域命名实体识别研究工作进行了总结与展望。

    命名实体识别电力领域自然语言处理知识图谱

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    改进的小波神经网络在智能运维中的预测研究

    周紫祥周湘辉王梦真
    2123-2128,2160页
    查看更多>>摘要：随着大数据时代的到来，神经网络算法目前已经得到了很好的发展和应用，但在应用时，固定的学习率太大或太小都将面临收敛速度缓慢甚至发散的问题。因此，为避免经验因素对传统神经网络影响，文章在调整权值的基础上引入了自适应学习率修订函数的改进方法，以达到提升网络训练的速度和稳定性的目的。以小波神经网络为例，应用智能运维中的趋势预测问题进行仿真检验，结果表明相对于固定学习率，文章提出的自适应学习率改进算法能够有效提高小波神经网络的收敛速度，并有效降低了其收敛误差。

    小波神经网络自适应学习率智能运维

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    基于共词网络的专家技能挖掘方法

    邵明阳单菁王佳英
    2129-2134页
    查看更多>>摘要：专家技能指专家熟悉的研究领域，为了更方便快捷地挖掘专家技能，提出了一种基于共词网络的技能挖掘方法。方法从专家发表的文献题目入手，将题目分解成短语，利用短语之间的共现关系构建共词网络，然后将网络划分出不同的技能主题社区，最后根据专家论文题目中所涉及到的社区以及专家在文献中所处的署名位序信息加权得出专家对技能的熟悉程度。实验数据采用DBLP开源数据集，选取发文量大于40篇的300位专家共36 981条题目进行验证分析。实验结果表明，基于共词网络的专家技能挖掘方法在准确率和召回率上的表现较好，最高达到了61。3%和69。2%。基于共词网络的专家技能挖掘方法不仅能快速有效处理大量数据，而且可以较好地从专家发表的文献题目中挖掘出专家技能。

    共词网络社区划分词语共现技能挖掘主题社区

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    基于深度学习的子句级文本摘要模型

    房一泉沈斌程华杜嘻嘻...
    2135-2140页
    查看更多>>摘要：针对文本自动摘要任务中整句级抽取式模型存在摘要过于冗余，以及训练目标与评价目标不匹配的问题，论文提出了一种基于深度学习的子句级文本摘要模型(CS-ASum)。首先，基于依存句法从原文中抽取子句级单元;然后，利用基于BERT预训练模型和基于Transformer模型的编码器获得子句的向量表示，得到初步候选摘要;最后，通过摘要匹配器计算候选摘要和原文的语义得分，得到最佳摘要。在CNN/Daily Mail数据集上的实验结果表明，CS-ASum在自动评测和人工评测中均优于对比模型，相较于表现最好的生成式摘要模型和抽取式摘要模型，CS-ASum的平均ROUGE指标值分别提高了0。76%和1。07%，由此可见，CS-ASum模型在自动文本摘要任务中比基础模型获得了更简洁、更忠于原文的摘要。

    文本摘要深度学习子句级依存句法ROUGE评测

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    一种基于增量学习的恶意代码检测方法

    张晓良柴艳玉吴克河吕卓...
    2141-2145,2220页
    查看更多>>摘要：文章提出了一种基于增量学习的恶意代码检测方法，不仅可以减小模型大小和使用的系统资源，保证准确率，而且还可以在降低模型训练时间的基础上有效解决大多数算法所面临的灾难性遗忘问题和数据流不平衡所产生的概念漂移现象。首先将良性和恶意代码的二进制文件转换成RGB三通道彩色图，然后提取图片特征进行增量训练。文章提出的方法将训练过程分为训练卷积层和全连接层、在偏差校正层使用线性模型校正残差两个阶段。实验结果表明，模型对恶意代码检测的准确率为95。8%，可以有效地提高分类精度，因此，可以很好地用于恶意代码检测。

    恶意代码检测增量学习知识蒸馏

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