【雜志簡介】

　　《計算機工程與設計》創刊于1980年，是中國航天科工集團主管、中國航天科工集團二院706所主辦的國內外公開發行的計算機專業技術類刊物。該刊是中國計算機學會會刊、北京計算機學會會刊、中國宇航學會會刊，是全國中文核心期刊、中國科技核心期刊。

　　辦刊宗旨：努力提高計算機技術水平，為我國航天和國防科技服務，實現廣泛的科研成果匯聚和知識傳播，促進學術交流和科技成果的商品化、產業化和國際化，引導和推動我國計算機技術和國防科技的發展。

　　刊載內容：覆蓋計算機工程與設計領域的各個層面，主要刊登各型計算機及其系統的研究、研制、設計、開發應用等各方面的學術論文、技術報告和專題綜述，主要刊登博士論文、基金項目論文、學術會議優秀論文和獲獎課題論文。

　　征稿范圍：計算機網絡與通信、CAD/CAM、計算機圖形學、多媒體技術、數據庫、并行處理、人工智能、計算機軟件工程、計算機硬件體系結構及其他計算機相關領域。 讀者對象：大專院校師生、計算機專業科研人員、工程項目決策、設計開發和應用人員等。

　　【影響因子】

　　國家新聞出版總署收錄

　　【獲獎情況】

　　中國科學引文數據庫來源期刊

　　中國學術期刊綜合評價數據庫來源期刊

　　中國科技論文統計與分析用期刊

　　【欄目設置】

　　主要欄目：研究與分析、設計與實現、開發與應用、算法分析與設計、讀者作者編者。

　　雜志優秀目錄參考：

　　1. 基于風險的訪問控制操作需求計算方法研究 解文沖，楊英杰，汪永偉，代向東，XIE Wen-chong，YANG Ying-jie，WANG Yong-wei，DAI Xiang-dong

　　2. 具有匿名性的可搜索加密方案 李雙，袁丁，LI Shuang，YUAN Ding

　　3. 基于域的P2P僵尸網絡防御體系 張斯捷，蘇旸，ZHANG Si-jie，SU Yang

　　4. 基于組合對稱密鑰技術認證系統的設計 馮福偉，杜麗萍，李瑛，趙桂芬，郭建偉，FENG Fu-wei，DU Li-ping，LI Ying，ZHAO Gui-fen，GUO Jian-wei

　　5. 基于混沌和斜變換的衛星圖像抗壓縮隱藏傳輸 李曉博，周詮，LI Xiao-bo，ZHOU Quan

　　6. 基于DCT域邊緣檢測的水印算法 趙曉花，張貴倉，ZHAO Xiao-hua，ZHANG Gui-cang

　　7. 基于核表示的協同入侵檢測方法 占善華，張巍，滕少華，ZHAN Shan-hua，ZHANG Wei，TENG Shao-hua

　　8. 基于實時告警的層次化網絡安全風險評估方法 梁禮，楊君剛，朱廣良，張倩，LIANG Li，YANG Jun-gang，ZHU Guang-liang，ZHANG Qian

　　9. 支持多媒體業務的隨機接入技術研究進展 楊柳，郝莉，YANG Liu，HAO Li

　　10. 基于SharpPcap的網絡流量監控系統 劉業，田琨瑋，劉林峰，LIU Ye，TIAN Kun-wei，LIU Lin-feng

　　11. Android手機與內網PC通信系統的設計與現實 彭鳳凌，庹先國，王洪輝，蒲建華，PENG Feng-ling，TUO Xian-guo，WANG Hong-hui，PU Jian-hua

　　12. 基于壓縮感知的稀疏信道估計方法 陳艷，王彪，CHEN Yan，WANG Biao

　　13. 支持可信認證的移動IPSec VPN系統設計 王劍，梁靈飛，俞衛華，WANG Jian，LIANG Ling-fei，YU Wei-hua

　　14. 基于虛擬無線電的RFID讀寫器原型驗證 舒遠仲，歐陽玉梅，李明齊，陸小凡，SHU Yuan-zhong，OUYANG Yu-mei，LI Ming-qi，LU Xiao-fan

　　中級工程師職稱論文：大數據分析與應用問題研究

　　【摘 要】大數據具有規模大、種類多、生成速度快、價值巨大但密度低的特點。大數據應用就是利用數據分析的方法，從大數據中挖掘有效信息，為用戶提供輔助決策，實現大數據價值的過程。主要介紹了大數據定義，分析方法、應用領域等相關問題。

　　【關鍵詞】中級工程師職稱論文,大數據,數據分析,應用領域

　　1.大數據的定義

　　美國國家標準和技術研究院對大數據做出了定義：“大數據是指其數據量、采集速度，或數據表示限制了使用傳統關系型方法進行有效分析的能力，或需要使用重要的水平縮放技術來實現高效處理的數據。”我們認為大數據價值鏈可分為：數據生成、數據采集、數據儲存以及數據分析。數據分析是大數據價值鏈的最后也是最重要的階段，是大數據價值的實現，是大數據應用的基礎，其目的在于提取有用的值，提供論斷建議或支持決策，通過對不同領域數據集的分析可能會產生不同級別的潛在價值。

　　計算機工程與設計最新期刊目錄

基于改進蟻群算法的機器人避障路徑規劃————作者：金將;王小平;臧鐵鋼;姜世闊;趙崟;

摘要：針對蟻群算法在路徑規劃中盲目搜索、搜索速度慢和路徑平滑性差等問題，提出一種改進的蟻群算法，以提高其搜索效果。基于A■算法快速規劃出初始路徑，對蟻群初始信息素進行非均勻分配，提高算法收斂速度。在蟻群算法的狀態轉移概率公式中引入動態目標導向函數，同時在信息素更新策略中考慮路徑轉角數和路徑匝數，通過優劣質螞蟻的分層信息素更新來優化路徑長度和平滑性。結合動態窗口法使機器人具備良好的局部動態避障功能，通過仿...

全局搜索和云模型動態擾動的魚鷹優化算法————作者：左鋒琴;張達敏;鄧佳欣;文裕杰;

摘要：針對魚鷹優化算法(OOA)收斂速度慢和穩定性低等問題，提出一種全局搜索和云模型動態擾動的魚鷹優化算法(GDOOA)。利用正態云模型動態擾動策略更新種群最優解，加快算法收斂速度；在算法探索階段，采用自適應更新機制平衡全局搜索和局部開發能力，提高算法的收斂精度；在開發階段，引入全局優化導引策略為魚鷹個體提供3種更新機制，提升個體的靈活性和算法的全局搜素能力。在8個基準測試函數和Wilcoxon秩和檢驗...

基于聚類集成選擇的隨機森林聚類方法————作者：李金玉;劉靜瑋;杜明晶;吳福玉;

摘要：為解決一些決策樹受到數據噪聲等因素的影響，導致它們對隨機森林聚類產生有限甚至負面貢獻這一問題，提出一種基于聚類集成選擇的隨機森林聚類方法(random forest clustering method based on cluster ensemble selection, RFCCES)。將每一棵決策樹視為一個基聚類器，根據基聚類器集合的穩定和不穩定性設計兩種不同的聚類集成選擇方法，將評估單個決...

基于半直接的雙目SLAM系統————作者：唐帥;鐘小勇;

摘要：為提高視覺同步定位與建圖算法的精度和魯棒性，提出一種基于半直接法的雙目視覺SLAM系統。該系統基于LDSO,其視覺前端同時提取直接和間接特征，在跟蹤過程中通過聯合優化光度誤差和重投影誤差估計相機位姿，在后端建圖過程中加入雙目約束條件提高系統的絕對精度。在公開數據集EuroC、KITTI上與ORB-SLAM3等開源算法進行對比實驗，其結果表明，所提算法較好結合了直接法、間接法和雙目相機的優點，其平均...

面向野外環境的視覺慣導SLAM算法————作者：李靜博;伊克薩尼·普爾凱提;朱斌;朱紀洪;艾斯卡爾·艾木都拉;

摘要：過去的定位研究大多是在結構化環境下進行研究的，但在野外環境下由于光照變化大、特征提取困難和顛簸道路多導致定位困難。提出一個由單目相機和慣性測量單元組成的可視化視覺慣導里程計，前端通過融合基于泊松方程預處理的視覺信息和慣性測量單元信息，后端采用非線性優化并結合魯棒核函數使系統能夠在光照變化大和顛簸道路的野外環境下魯棒運行。實驗結果表明，算法在ROOAD野外環境數據集中的表現比最先進的視覺慣導方法精度...

基于近端策略優化的無人機輔助移動邊緣計算————作者：胡靜;李君;李正權;徐鈺龍;張圣;

摘要：為更高效利用移動邊緣計算(MEC)系統中的有限資源，提出一種基于近端策略優化(PPO)的無人機(UAV)輔助邊緣卸載優化算法。通過聯合優化任務卸載率、用戶通信資源分配、無人機飛行角度和飛行速度，結合狀態歸一化算法，以最小化最大處理延遲為目標。實驗結果表明，所提算法能夠快速收斂到最優且穩定性較強。與基線算法深度確定性策略梯度(DDPG)和Actor-critic(AC)相比，PPO算法在處理延遲方面...

基于ASCABC的并行DCNN優化算法————作者：胡健;周奇航;毛伊敏;

摘要：針對大數據環境下并行DCNN存在冗余計算過多、收斂速度慢、參數尋優能力差以及中間數據傾斜等問題提出一種基于Spark和ASCABC的DCNN-SASCABC算法。提出基于馮諾依曼熵的FMC-VNE策略來對特征圖進行壓縮，降低冗余計算；提出基于自適應人工蜂群算法的MPT-ASCABC策略進行參數初始化，提高DCNN收斂速度與參數尋優能力；提出中間數據分配策略BA-ID重分配中間數據，解決Spark中...

基于改進shapelet轉換的油井異常工況識別————作者：王立達;李克文;牛小楠;田繼林;

摘要：針對現有的油井異常工況識別通常是根據示功圖數據直接給出判斷結果，不具備可解釋性，不利于生產人員判斷處理等問題，提出一種基于shapelet轉換的油井異常工況識別方法。根據示功圖時間序列特點，通過計算示功圖曲線的差值序列得到額外特征，限制shapelet作用范圍避免錯誤匹配，引入間隔shapelet捕捉長時特征三點針對性改進，提高shapelet轉換算法在油井異常工況數據集的應用效果。實驗結果表明，...

基于神經隱式表面表征的動態可擴展SLAM技術————作者：張嘉釧;戈湑;王錄濤;

摘要：針對同時定位與地圖構建過程中，受遮擋、測量誤差等因素影響導致構造地圖易出現空洞、斷層等問題，提出一種基于神經輻射場的三維場景重建方法，提升建圖質量，實現無邊界場景的重建和地圖的動態擴展。基于密度場是由一個定義良好的表面產生的這一假設，通過約束表面的不透明度誤差，使射線采樣點更好地吻合輻射場分布；為實現壓縮網格占用的空間的同時，不降低重建分辨率，引入線性插值的方法，獲得指定坐標的特征向量集；引入光度...

自注意力增強的動態個性化多行為推薦模型————作者：楊栩;曹瓊;黃賢英;陳毓哲;

摘要：為解決實例級建模中無法有效捕獲用戶個性化偏好和時序信息以及沒有考慮用戶對不同行為的差異性，提出一種融合時間元知識和注意力機制融合交互圖的多行為推薦模型(MB-TMSCI)。在實例級多行為建模中納入元學習范式，通過引入元知識個性化表示用戶和物品嵌入；通過對交互時間編碼考慮動態特征；利用多頭注意力機制融合高階圖集且使用自注意力機制區分融合不同類型的高階圖集。在3個公開數據集上進行大量實驗，驗證了所提模...

基于多任務學習的全景駕駛感知算法————作者：吳偉林;劉春泉;余孝源;

摘要：針對全景駕駛感知算法YOLOP存在特征圖池化操作自適應較差、下采樣過程細節丟失和模型性能差的問題，提出一種基于多任務學習的全景駕駛感知算法，引入高效處理模塊，提高對特征圖池化操作自適應能力，采用不同加權系數的損失函數，提升網絡的檢測性能及魯棒性。在BDD100K數據集的評估結果中，車道線檢測準確率提高11.6%,可行駛區域檢測的平均交并比(mIoU)提高2.1%,車輛檢測的平均精確率均值的50%指...

融合感受野的CT圖像多類型小目標病灶檢測————作者：張茜;李若宣;鄭冰潔;

摘要：針對目前相關研究存在只檢測特定類型病灶及傳統目標檢測框架存在固有局限等問題，提出一種針對多類型小目標病灶的檢測網絡。基于Mask R-CNN進行改進，以融合注意力機制的卷積網絡為主干網絡，通過計算有效感受野與真實標注框的匹配程度進行正負樣本的標簽分配，級聯多個檢測器循環修正回歸框。將提出的方法在DeepLesion數據集和外部驗證集上進行實驗，其結果表明，該模型可以快速準確地對多類型小目標病灶進行...

基于注意力卷積增強特征網絡的昆蟲圖像識別————作者：韓巧玲;周晗;趙玥;王禹灃;趙燕東;王海蘭;

摘要：為解決由于五大連池地區昆蟲樣本量少、類別分布不均導致昆蟲識別準確性低的問題，提出一種基于注意力卷積增強特征的匹配網絡(feature-enhanced matching network, FEMNet)。采用隨機欠采樣對數據集進行平衡處理；通過提出特征上下文嵌入模塊，增強昆蟲全局和局部特征的提取能力；基于匹配網絡實現樣本間特征的靈活匹配，提高小樣本下昆蟲圖像識別精度。實驗結果表明，對于小樣本昆蟲數...

基于注意力機制與WGAN方法的不平衡流量分類————作者：李道全;翟豫陽;董雪晴;胡一帆;

摘要：為有效處理數據的不平衡，采用方差分析法對原始數據集進行特征選擇，減少模型訓練時間，利用SA-WGAN-GP生成模型學習原始數據的潛在分布對少數類進行數據擴充，數據不平衡問題由此得到解決，利用自注意力機制提取攻擊樣本的全局特征，通過引入Wasserstein距離和梯度懲罰提高模型訓練的穩定性。實驗結果表明，該方法在處理不平衡分類問題時表現出較優性能，尤其少數類樣本的質量得到提高

基于PD3PG的無人駕駛行為決策仿真————作者：曹克讓;王涵;劉亞茹;范慧杰;梁琳琦;

摘要：為提高無人駕駛車輛的行為決策控制能力，將深度強化學習中的DDPG算法應用到無人駕駛行為決策中。提出一種將混合優先經驗回放機制以及決斗網絡結合的確定性策略梯度算法PD3PG。構建無人駕駛行為決策模型，設計合理的獎勵函數。提出PD3PG算法，提高重要經驗的利用率以及加快神經網絡的訓練速度。通過仿真平臺TORCS,驗證了PD3PG算法相比于DDPG算法擁有更快的收斂速度，更高的回合獎勵，以及更加穩定的偏...

基于隨機提示的中文法律領域命名實體識別————作者：周鵬;何軍;

摘要：為解決中文法律領域命名實體識別面臨的數據集稀缺和通用命名實體識別模型未充分利用BERT文本推理能力的問題，提出一種基于隨機提示的命名實體識別方法。設計專用于法律領域的實體類型信息融合層，通過隨機融合多角度的實體類型解釋信息，結合BERT和BiLSTM,學習文本中融合實體類型解釋信息的上下文語義特征。將命名實體識別任務建模為序列標注任務，通過CRF獲取序列的標簽信息。實驗結果表明，該方法在中文法律領...

基于RGB圖像和點云數據融合的汽車零配件配準————作者：庫宗帆;陳燈;鄭朝暉;

摘要：針對工業場景下經典迭代最近點(iterative closest point, ICP)算法在點云位姿估計中初始位姿敏感度高、迭代時間長的問題，提出一種基于RGB圖像的快速點云配準方法。分別采集RGB圖像和點云數據，使用ORB(oriented FAST and rotated BRIEF)算法提取RGB圖像特征點，利用Brute-Force算法進行初始匹配，采用隨機采樣一致性算法優化匹配，得到單...

基于增量預訓練與對抗學習的古籍命名實體識別————作者：任樂;張仰森;李劍龍;孫圓明;劉帥康;

摘要：針對用于古籍命名實體識別古籍語料少、古文信息熵高的問題，構建基于二十四史的古籍文本語料庫，并提出一種基于增量預訓練和對抗學習的古籍命名實體識別模型(ANER-IPAL)。基于自建的古籍文本數據集，使用NEZHA-TCN模型進行預訓練，在嵌入層融合對抗學習增強模型泛化能力，在解碼層引入全局指針網絡，將實體識別任務建模為子串提取任務，結合規則進行結果的矯正輸出。實驗結果表明，所提模型在“古籍命名實體識...

基于擾動學習的強化對抗訓練方法————作者：于鎧博;許莉;劉暢;范純龍;

摘要：為解決提升圖像分類神經網絡模型魯棒性的對抗訓練算法中存在的計算成本高以及災難性過擬合問題，通過引入生成神經網絡模型，提出一種快速對抗訓練算法。使用強對抗性擾動進行監督式訓練，使生成神經網絡模型具有輸出強擾動分布的能力，對訓練過程中可能引發災難性過擬合的樣本進行對抗性增強，在提升魯棒性的同時提高計算效率并避免災難行過擬合。經實驗驗證，該算法所訓練模型的魯棒性相較于基線算法平均提升10.21%,計算效...

可重構衛星信息網絡系統的研究與設計————作者：樂浪;徐楠;陳余軍;陳曉;安衛鈺;王依一;

摘要：為解決可重構衛星在軌組裝過程中信息系統重構的問題，提出一種可重構衛星信息網絡系統，基于SpaceWire總線構架，設計可重構信息網絡系統的路由器及基于Dijkstra算法的計算機節點尋徑算法。當信息網絡系統拓撲構架變化后，計算機系統可根據新構架下各路由器反饋的鏈路信息配置各路由器的邏輯地址，實時更新各路由器的路由表內容，解決不同功能模塊之間互相感知、動態互聯的問題。該系統能夠滿足可重構衛星在軌模塊...

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