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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
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    基于异构融合特征的深度强化学习自动驾驶决策方法

    冯天石朝侠王燕清
    1929-1934页
    查看更多>>摘要：在自动驾驶决策方法中,传统模块化方法受限制于数据集的广泛性,基于强化学习的方法难以在高输入维度且动作空间连续的情况下有效学习.为了解决上述问题,提出了一种基于异构融合特征的深度强化学习自动驾驶决策方法,首先使用适量驾驶数据预训练图像降维网络,然后将降维后得到的图像特征和车辆状态特征进行异构融合作为强化学习的输入,采用深度确定性策略梯度(Deep Deterministic Policy Gradient,DDPG)强化学习框架,通过为自动驾驶量身定制的综合了速度、方向盘角度、车辆位置、碰撞等信息的奖励函数有效引导学习,结合经验池回放技术和目标网络技术提高训练收敛速度.所提方法有效缩短了训练时间,并可在复杂城市环境下保持较高的稳定性与鲁棒性.

    深度强化学习自动驾驶异构融合特征DDPG奖励函数

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    考虑载体运动下光伏组件输出特性研究

    张慧玲张亚飞王天宇江威...
    1935-1939页
    查看更多>>摘要：为了获取载体运动状态下光伏组件输出特性,利用光伏电池单体五参数模型及光照强度之间耦合关系,并通过建立光伏组件运动姿态信息与光照入射角耦合关系,构建了运动载体下光伏组件输出特性模型.最后,在Matlab/Simu⁃link仿真平台中搭建了仿真实验系统验证了方法的有效性.结果表明,载体的运动姿态会明显影响光伏组件的电压电流特性,且在输入姿态角变化为振幅为0.34、周期为1s的正弦波时,光伏组件最大功率点波动了11.86％.

    载体运动光伏组件Matlab/Simulink仿真输出特性

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    基于佳点集遗传算法的多路径覆盖测试用例生成

    程孟飞丁蕊
    1940-1944页
    查看更多>>摘要：面向路径覆盖的测试用例生成作为一项有效的白盒测试技术,对提高软件测试效率和降低测试成本有重要意义.针对传统遗传算法过早收敛和收敛速度慢的问题,提出一种基于佳点集遗传算法的多路径覆盖测试用例生成方法.算法根据问题特征采用不同的编码方式,对于二进制编码的个体,设计佳点集交叉算子生成子代个体,实数编码的个体,设计一种混沌交叉方法生成子代个体;考虑分支距离和个体穿越路径与目标路径矩阵的相似度作为适应度函数.实验结果表明,与其他算法相比,该方法在覆盖率以及测试时间方面均具有优势.

    白盒测试多路径覆盖遗传算法佳点集混沌交叉

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    基于改进YOLOv4-tiny的零件目标检测

    殷宇翔徐顺清何坚强蒋成晨...
    1945-1949,2029页
    查看更多>>摘要：针对无序多角度零件视觉识别准确率不高,定位精度低的问题,提出一种基于YOLOv4-tiny的改进神经网络算法.改进的算法主要是将CBAM注意力机制引入到YOLOv4-tiny网络,使特征提取网络关注重要特征区域,并过滤无关信息.采用K-means算法对数据集进行聚类,重新得到anchor的对应参数.在零件数据集上进行对比实验,测试结果表明:所提算法在满足实时性的基础上,准确率相比原网络提高了3.4％,平均精确率提高了1.8％,具有较好的综合检测能力.该研究可为工业机器人的零件智能分拣提供技术参考.

    目标检测深度学习零件识别注意力机制

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    融合头肩部位特征的行人重识别

    沈宇慧王琪
    1950-1955页
    查看更多>>摘要：行人重识别方法多数是根据行人衣着属性,例如颜色、纹理等提取特征.然而,行人穿着深色衣服或在弱光照明下被监控系统捕获时,衣着的各种属性就会严重缺失.针对这一问题,论文提出一种不依赖于衣着服装信息,融合头肩特征的行人重识别方法.设计一种头肩局部分支,结合全局分支提取行人特征.通过头肩定位以及头肩部位注意力模块构成局部分支,对弱衣着属性的行人提取辨别性头肩特征.全局分支学习行人整体特征.通过区分输入行人特征类型,自适应地分配全局和头肩局部分支权重.在Market1501数据集上Rank-1和mAP达到了95.6％和88.3％,在DukeMTMC-reID数据集上Rank-1和mAP达到了88.7％和79.1％.实验结果表明,该方法能有效地利用头肩部位特征,增强网络对行人关键部位信息的表征能力,提升行人重识别性能.

    行人重识别头肩部位信息注意力机制自适应权重

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    基于注意力机制卷积脉冲神经网络的目标识别方法

    张军军
    1956-1961页
    查看更多>>摘要：针对传统人工神经网络因采用反向传播导致学习效率低、网络训练耗时长等问题,提出了一种基于注意力机制的卷积脉冲神经网络(Attention Mechanism-based Convolutional Spiking Neural Networks,AMCSNN),设计了一种高斯差分时序编码方法将目标的视觉特征编码为脉冲序列,进而加入卷积注意力模块来提取高维特征,最后,采用无监督脉冲时序相关可塑性和有监督支持向量机相结合的方法进行目标学习和分类.在MNIST和Caltech数据集上的仿真实验表明,提出的AMCSNN网络具有较强的生物合理性优势,在保证识别率的同时,具有较高的学习效率和较短的网络训练耗时.

    脉冲神经网络脉冲时序相关可塑性注意力机制目标识别

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    未知周期性DoS攻击下基于事件触发的离散系统H∞ 滤波器设计

    丁翔胡松林丁飞
    1962-1967,2036页
    查看更多>>摘要：现阶段随着网络通信领域中计算与控制的交叉融合,离散系统在社会实际应用中充当重要角色作用.论文研究未知周期性拒绝服务(DoS)干扰攻击下基于事件触发的线性离散系统的H∞滤波器设计问题.与传统离散系统的滤波器设计有所不同,论文在线性离散系统中,考虑到系统运行中可能出现恶意攻击对整体通信网络传输造成的影响,引入事件触发策略来设计H∞滤波器.然后使用Lyapunov-Krasovskii泛函方法,再根据线性矩阵不等式(LMI)得到DoS攻击下所设计的滤波器误差系统的全局指数稳定以及稳定性能.最后通过数值仿真验证所提出设计方法的可行性与有效性.

    DoS攻击离散系统H∞滤波事件触发机制

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    基于直线特征的合作目标加权位姿估计

    邢亚斌王汝童谭振国郭永奇...
    1968-1973页
    查看更多>>摘要：为提高在三维测量应用中的合作目标位姿估计精度,提出了一种基于直线特征的合作目标加权位姿估计方法.首先,提取图像中的被测合作目标关键几何特征,通过几何约束关系获取各条直线端点;然后,计算其与直接提取的对应直线端点的距离,将距离的倒数归一化作为权值;最后,将所得权值引入基于鲁棒n线透视(Robust Perspective-n-Line,RPnL)的位姿估计方法的迭代优化过程中,构建新的误差函数,以最小化直线重投影误差为目标对其进行迭代优化,得到合作目标位姿参数的最优解.实验结果表明,所提方法能够高精度对合作目标进行位姿估计,并保持较快速度.

    合作目标特征提取RPnL加权位姿估计

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    基于干扰观测器的改进滑模控制算法

    周振王冬青
    1974-1979页
    查看更多>>摘要：针对带有外部干扰和建模不确定性的机械臂轨迹跟踪控制,提出了一种基于干扰观测器的改进滑模控制算法,利用干扰观测器观测外界干扰和系统的不确定性并加以补偿.针对滑模控制中的高频抖振,提出了一种改进趋近律,将非线性fal-函数引入指数趋近律,增强系统的动态适应性,并且引入自适应项加快系统的收敛速度.仿真结果表明,改进后算法与基于指数趋近律的滑模控制算法相比,误差收敛速度更快,输出力矩更为平稳.

    轨迹跟踪控制滑模控制趋近律干扰观测器

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    基于改进卷积神经网络的调制方式识别

    宋伟健孙雪丽谭继远
    1980-1985,2024页
    查看更多>>摘要：针对调制识别方法中卷积神经网络复杂度高,网络训练时间较长等问题,提出了一种基于改进卷积神经网络的调制信号识别模型.在卷积神经网络提取信号空间特征的基础上,通过门控循环单元直接对卷积神经网络的调制信号时序进行深层特征提取,以提高模型对原始数据的特征提取和降维能力,结合全连接层的维度映射,最终实现信号的调制方式识别.实验结果表明,网络训练达到稳态时,该方法能在缺少信道和噪声等先验信息条件下有效识别QPSK、16QAM和64QAM等11种调制类别.相比于传统的卷积神经网络算法,该方法的识别性能得到了进一步提升,同时网络复杂度降低,节省了网络训练时间.

    调制识别卷积神经网络门控循环单元深度学习

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