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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

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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vtk-m的并行流线可视化算法优化

    张晓蓉陈浩陈呈李学俊...
    2245-2251,2278页
    查看更多>>摘要:流线是矢量场可视化最具表现力的方法之一。随着计算机硬件和计算方法的发展,流场数据规模日趋增大,传统的流线算法在数据加载与积分计算存在瓶颈,导致算法效率低。开源的vtk-m算法库中提供的流线算法将积分任务划分为基本任务单元,理论上可调用海量线程并行处理,算法性能虽有提升,但在实践研究中发现并行效率低。针对这一问题,提出了基于动态结点树的并行流线可视化优化算法。主要通过粗粒度和细粒度两次划分,并行构建动态结点树对数据进行组织管理,利用索引关系缩小积分备选区域,实现对网格单元的快速定位;其次使用数据属性抽取与种子点任务并行执行等方法在算法其他环节进行优化,减小程序内存需求并提高对计算资源的利用率。在不同规模数据集下的实验结果表明优化后算法的有效性。

    科学可视化流线动态结点树并行计算

    基于CNN-LSTM的超宽带NLOS/LOS分类算法研究

    刘卿卿徐帅王思语吴南...
    2252-2258页
    查看更多>>摘要:超宽带(ultra-wideband,UWB)室内定位系统中,非视距(non-line-of-sight,NLOS)信号的识别与分类是影响定位精度的关键技术。为解决用于NLOS识别的信道冲激响应(Channel Impulse Response,CIR)中存在的噪声干扰问题以及传统NLOS识别方法多场景下阈值选取困难等问题,论文采用一种用于CIR数据去噪的可逆变换方法,并使用卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)结合长短期记忆网络(long short-term memory network,LSTM)的结构识别NLOS信号。采用开源数据集进行训练与验证,结果显示,CIR去噪后的CNN-LSTM分类精度最高可达90。62%。表明该方法可以有效提高NLOS信号分类精度。

    超宽带非视距识别去噪声神经网络

    交互式框架中多次查询的差分隐私算法

    欧阳恒龙士工弓晓锋
    2259-2265,2322页
    查看更多>>摘要:在差分隐私交互式框架中,数据集通常需要回答多个查询,随着隐私预算逐渐被消耗,增加了隐私泄露的风险。所以,节约和跟踪隐私预算的消耗情况至关重要,该消耗不应超过隐私预算给定的限额。针对以上问题,论文设计了多次查询的差分隐私保护机制(Multi-Query-Differential Privacy Mechanism,MQDPM),采用重用噪声的思想。相同类型的查询可以重用噪声,节约隐私预算的开销,提高数据集可支持的查询数量;其次,由于差分隐私的可用性和安全性的矛盾关系,MQDPM采用可用性更好的分析高斯机制(AGM)作为噪声扰动机制,并使用Newton下山法代替二分法迭代,降低了AGM迭代的时间复杂度。最后,利用区块链记录隐私预算,方便跟踪隐私预算的使用情况,并保证不超过给定的限额。在公开的IPUMS数据集上实验表明,论文提出的MQDPM与现有算法相比,在降低查询响应时间的同时,相同隐私预算限额下,有效地节省了隐私预算开销,并且数据可用性更高。

    差分隐私交互式框架高斯机制隐私预算区块链

    基于双层网络挖掘用户偏好的序列化推荐算法

    陈浩周从华
    2266-2271页
    查看更多>>摘要:下一项推荐在电商领域是具有挑战性的任务之一。针对现有的序列化推荐模型中把上下文交互物品视为对下一项待推荐物品的重要程度为一样,以及用户长短期偏好在推荐过程中所占比重不清楚的问题,提出了双层网络挖掘用户偏好的序列化推荐算法。在第一层注意力网络结构中,采用带有注意力机制的神经记忆网络结合用户历史会话嵌入计算当前序列中物品的注意力权重。在第二层注意力网络中,将带权重的上下文信息结合门控循环单元的当前隐藏层输出组成的神经网络记忆单元,再用注意力机制计算出当前记忆单元所占的权重,即短期偏好的权重。然后结合用户历史购物信息和当前上下文的嵌入通过注意力机制计算出当前上下文的长期偏好所占权重。通过在电商数据集JDATA上的测试,所提方法在推荐准确率有较大的提升。

    推荐系统注意力网络门控循环单元用户偏好

    双曲正切函数的新型变步长LMS算法

    李俊毅邓志祥
    2272-2278页
    查看更多>>摘要:针对自适应最小均方误差(Least Mean Square,LMS)滤波算法迭代步长在算法收敛速度、稳态误差间的折中问题,设计了一种基于双曲正切函数的新型变步长算法,算法以双曲正切函数为基础,建立步长因子μ(n)与误差信号e(n)的非线性函数关系,并引入参数α、β和m,设计了一种新的步长调整公式,使得在算法迭代初始阶段采用较大步长因子,达到更快的收敛速度,在接近收敛时采用较小的步长因子,获得更小的稳态误差。通过仿真分析了不同参数对算法性能的影响,与已有典型变步长算法相比,论文算法具有更快的收敛速度、更小的稳态误差和更优的追踪能力。

    最小均方算法双曲正切函数变步长算法

    基于结合SimAM模块的三维Densenet的阿尔茨海默症分类算法研究

    孙俊楠李岳阳罗海驰
    2279-2283页
    查看更多>>摘要:阿尔茨海默症是一种不可逆的大脑神经退行性疾病。利用深度学习技术辅助医生对提升识别阿尔茨海默症患者的效率有重要意义。论文将三维卷积技术,密集连接卷积神经网络(Densenet)和一种简单、无参数的卷积神经网络注意模块,简称SimAM的注意力模块相结合,设计了一个3D-SAMDensenet算法,用于对大脑的磁共振图像(MRI)进行分类。用此模型分别对阿尔茨海默症(AD)和正常人(NC),轻度认知障碍(MCI)和正常人(NC)进行两种二分类时,与对比的传统和深度学习的分类方法相比,都取得更好的分类结果,并且在图像差异较小的MCI/NC分类中,得到了比AD/NC分类更大的优势。

    阿尔茨海默症三维卷积密集连接卷积神经网络SimAM

    基于改进随机森林的哮喘病缺失值填充方法

    巩凤杰周从华
    2284-2288,2335页
    查看更多>>摘要:哮喘病数据中包含大量缺失值使得哮喘病难以精确预测。将现有的随机森林算法应用于填补哮喘病缺失数据时,在预填充环节忽略了医疗特征之间的相关性,在数据填充过程中未能及时更新数据,使得数据无法到最新状态。针对上述问题,提出一种改进的随机森林算法,预填充阶段,利用Pearson相关性分析构造填充更准确的回归方程,改变随机森林算法中的预填充方法,构造预填充矩阵提高算法填充效率,填充阶段,利用随机森林算法逐列填充特性,加入基于局部数据的循环更新机制,一列填充完成时便更新回归方程参数,进一步更新预填充矩阵中所有参数,保证数据的同步性。实验表明,改进的随机森林算法相比其他算法填充效果更好,能有效地提高哮喘病诊断精度。

    哮喘病随机森林算法缺失值处理预填充矩阵循环更新机制

    基于改进YOLOv4的口罩佩戴检测算法

    徐东东李岳阳罗海驰
    2289-2293页
    查看更多>>摘要:在疫情防控常态化的形势下,口罩佩戴检测可以说是每个公共场所的必备操作。利用现有的深度学习相关知识进行口罩佩戴检测,能够解放大量的人力物力,具有重大的实用意义。论文针对口罩佩戴检测因为人员密集,容易互相遮挡导致误检、漏检等情况,在YOLOv4算法的基础上做出了改进。首先使用K-means++算法对数据集内的真实框进行尺寸聚类,提高网络的拟合能力;其次在CIOU损失函数的基础上,使用效果更好的alpha-IOU损失函数,优化训练过程;最后使用Soft-NMS算法替换原有的NMS算法,改善检测过程中因预测框相距过近而相互抑制的情况。实验结果表明,该算法在论文的数据集上有着更高的检测精度,可以有效地进行口罩佩戴检测任务。

    口罩佩戴检测K-means++alpha-IOU柔性非极大值抑制YOLOv4

    基于区块链的堡垒机日志分析系统设计与实现

    代雅琳张爱清余斌周桐...
    2294-2299,2354页
    查看更多>>摘要:现有的堡垒机运维和审计过程中存在操作日志被篡改、管理员权利过大、中心化身份认证和资源不受控制等问题,论文设计并实现一套基于区块链的堡垒机日志分析系统,利用智能合约和星际文件系统,将堡垒机的管理、运维、审计等操作日志数据锚定在区块链上,形成可追溯、不可篡改的记录。结合智能合约、数据上链存证等技术,为用户提供运维审计流程的完整信息记录,也为个体公司或者司法机构提供数据无失真的证据保留和追责方法。系统实现及分析结果表明,该系统为现有不同类型的堡垒机系统提供辅助应用,具有不可篡改、可信度高、可溯源等特点,为堡垒机的管理和运维提供了新的思路和技术支持。

    区块链堡垒机智能合约星际文件系统日志分析

    基于扰动观测的USVs协同路径跟踪控制

    蔡悦李建祯朱钰裕
    2300-2305,2378页
    查看更多>>摘要:论文针对多无人艇协同控制系统中出现的通信资源有限、存在外界环境扰动及收敛速度慢等问题,提出了一种基于扰动观测器的固定时间无人艇协同路径跟踪控制算法。首先,结合固定时间算法、参数协同算法及事件触发通信机制,设计了固定时间事件触发参数协同模块,以此协同期望路径上的参数、计算无人艇在各自期望路径上的理想位置并降低通讯资源消耗。其次,为了使无人艇不受外界环境干扰并令其固定时间内实现轨迹跟踪控制,设计了固定时间轨迹跟踪控制模块,其中包括固定时间扰动观测器以及固定时间跟踪控制器。文中各模块算法都能保证固定时间收敛,因而整个系统能够实现固定时间收敛。仿真结果验证了论文设计算法的有效性。

    多无人艇固定时间控制协同路径控制事件触发控制扰动观测器