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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

    基于坐标变换的圆柱体点云数据拟合方法

    袁辉
    1842-1846页
    查看更多>>摘要：为了解决工程测量中圆柱体点云数据的拟合问题,论文通过迭代逼近法求解圆柱体中轴线方向向量,再将点云数据按照中轴线方向进行坐标变换到与竖直方向平行,最后通过拟合平面圆形得到圆柱体的模型参数,将三维的非线性拟合问题转换为二维的线性拟合问题,降低了处理的复杂度,也避免了非线性最小二乘拟合过程中初值选取的问题,同时也能处理任意方向的圆柱体拟合问题.另外通过计算拟合中误差进行噪声点剔除处理,通过迭代拟合提高了圆柱体的拟合精度.实验结果表明该算法能够满足实际工程测量中圆柱体拟合的精度需求.

    三维激光雷达点云数据圆柱体拟合最小二乘迭代逼近法点云噪声

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    求解大规模非凸优化问题的多阶段MM方法

    袁友宏周凯
    1847-1851页
    查看更多>>摘要：机器学习的主要目的是让计算机系统具有类似于人的学习能力,而数值优化方法对提高其效率,增强其效果有着举足轻重的作用.在L1-SVM优化问题中,可以利用截断Hinge损失剔除过多的支持向量,提高模型的鲁棒性.但却导致了棘手的非凸优化问题.MM(Majorization-Minimization,MM)是一种求解非凸问题的有效框架,主要思想是通过寻找一系列恰当的凸上界,将非凸目标函数转化为一系列凸的子问题进行求解.常用于求解非凸问题的凸凹转化算法(Con-cave-Convex Procedure,CCCP)同属这一框架.论文分析了求解截断L1-SVM问题的CCCP算法具有稀疏支持向量的原因,并在此基础上,利用多阶段策略的优点,提出一种多阶段MM方法,得到了更好的稀疏性.最后在大规模数据集上,进行了实验对比,验证了所提算法的有效性.

    SVM截断Hinge损失MM框架稀疏性

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    疫情下公共交通客流变化研究

    郑晏群孙婧高天乐王妍...
    1852-1854,1904页
    查看更多>>摘要：疫情的爆发和持续扩散改变了人们的生活方式,人们的出行方式也受到了影响.根据疫情爆发的四个阶段,对一月份到四月份的公交、地铁、网约车、出租车、共享单车的客流数据进行分析,研究疫情爆发给不同交通模式带来的影响.

    新型冠状病毒公共交通OD算法变化分析

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    分布式Fabric raft区块链性能影响因素定量研究

    李雪飞严悍周亚茹牛天胜...
    1855-1859页
    查看更多>>摘要：针对分布式Fabric raft区块链网络,通过量化分析,对区块大小、背书策略、代理orderer节点与区块链交易性能之间的定量关系进行了研究.针对区块链性能的特点,提出一个名为区块生成速率BLKPS的性能指标.针对产生区块的时间条件,提出超时前最大交易次数MaxTBT这一性质,并发现,随着区块大小的增大,区块链交易性能提高,并在区块大小达到超时前最大交易次数后趋于稳定.背书策略为AND与背书策略为OR相比,平均响应时间延长20％,区块生成速率与每秒交易数均降低约10％.代理orderer节点是raft的follower节点与leader节点相比,平均响应时间延长约16％,区块生成速率与每秒交易数均降低约7％.

    区块链分布式raft性能共识协议

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    基于改进随机森林算法的共享单车需求量预测

    张徐聂文惠
    1860-1865页
    查看更多>>摘要：在预测共享单车需求量的问题上,随机森林算法与其他算法相比具有显著优势.然而在处理存在大量冗余数据的数据集方面,随机森林算法会导致过拟合.为此,论文提出一种基于随机森林的改进算法—FWRF算法,预测共享单车需求量.该算法首先利用相关系数对每个特征进行加权,然后将特征区间划分为高相关区间与低相关区间,让特征选择限制在特定范围,实现降低泛化误差的目标,增强算法的学习性能,提高算法的预测精度.最后,论文将FWRF算法应用到NewYork CityBike的公开数据集上,分析多维异构数据影响下共享单车需求量变化.与原有算法相比,在预测精度上提高了5.1345％,证明了该改进算法的有效性和可行性.

    随机森林FWRF相关系数多维异构需求预测

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    地铁站低频电磁噪声采集与特性分析

    邓羽捷付天晖王永斌侯文达...
    1866-1871页
    查看更多>>摘要：地铁站与外界之间的低频无线电通信受噪声干扰严重,为了实现对噪声的有效抑制,在武汉市采集了多个地铁站内的低频电磁噪声数据,分别从时域、频域和统计域的角度对噪声特性进行了分析,提出采用Alpha稳定分布模型描述噪声的统计特性,通过无穷方差检验、Q-Q图、基于特征函数的P值拟合优度检验、计算R_square指标等方法分析了Alpha稳定分布对噪声数据的拟合性能.研究结果表明,地铁站低频电磁噪声分布具有非高斯特征,可以用Alpha稳定分布很好地描述其分布特性.

    脉冲噪声厚尾Alpha稳定分布拟合检验分布特性

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    基于ResNet-LSTM的行人过街行为识别方法

    窦雪婷
    1872-1877页
    查看更多>>摘要：为提高行人行为识别精度,通过基于光流处理的Resnet-LSTM网络模型对行人过街行为进行识别.在采用光流法对连续视频帧进行处理的基础上,基于ResNet神经网络提取有序光流数据信息的空间维度特征,并利用LSTM网络进行时序性分析,完成行人过街行为的分类识别.论文利用Weizmann数据集对该模型做有效性检验,结果表明,算法的行为识别率可达99.46％.

    行为识别光流处理ResNet网络LSTM网络

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    灰色马尔科夫预测模型在大学生转专业趋势中的应用

    游琪
    1878-1883页
    查看更多>>摘要：为了更准确地预测大学生转专业趋势,滨海大学2016～2019年连续四年专业本科生转专业的数据为基础,通过数学方法将灰色预测模型和马尔科夫预测模型两种数学模型结合起来,建立灰色马尔科夫模型,预测该大学未来几年学生转专业情况,从而推测大学生转专业的趋势.对得出的数据分析大学生转专业现象的原因,并对此提出相关建议.

    灰色马尔科夫预测大学生趋势

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    基于SNMF聚类与类间可分性因子的高光谱波段选择

    赵玉英任明武
    1884-1888页
    查看更多>>摘要：高光谱图像的波段范围广、光谱分辨率高,能为图像分类研究提供丰富的信息,但同时也给计算和存储带来了较大困难.论文提出一种基于SNMF聚类与类间可分性因子的方法来进行高光谱图像波段选择,以降低计算和存储开销.首先是数据预处理工作,将高光谱数据进行三维转二维表达,然后利用SNMF聚类算法得到波段的各个类簇,最后以各波段的类间可分性因子为指标在类簇内进行波段选择.实验采用波段子集的平均信息熵、平均相关系数和平均相对熵三类指标进行定量评价,并采用SVM分类器进行分类验证.

    高光谱图像波段选择稀疏非负矩阵分解类间可分性

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    基于SR-VGG19的人脸表情识别算法研究

    张业杨词慧张杰妹蒋沅...
    1889-1894,1898页
    查看更多>>摘要：针对人脸表情识别率低、泛化能力弱的问题,提出一种基于改进卷积神经网络的表情识别算法.对VGG19网络模型进行优化,采用改进的区域候选网络(Improved Regional Proposal Network,IRPN)代替滑动窗口以避免图像特征的重复提取;在输出层之前使用空间金字塔池化(Spatial Pyramid Pooling,SPP)来提高图像特征的表达能力.通过应用Dropout和批归一化(Batch Normalization,BN)策略来解决过拟合问题,并提高网络模型的泛化能力.采用经典的FER2013和CK+人脸表情数据库对该算法与2013年Kaggle比赛前十名的算法和最近几年提出的人脸表情识别算法分别进行对比实验.结果表明,论文提出的算法人脸表情识别率优于上述算法,分别为73.1％(FER2013)和98.99％(CK+),可实现较好的人脸表情识别效果.

    卷积神经网络空间金字塔池化深度学习区域候选网络

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