【雜志簡介】

　　《計算機與數字工程》辦刊宗旨是：堅持理論聯系實際;堅持實事求是的學風;堅持以應用為主，提高與普及并重;堅持創新，堅持以刊登國內外計算機方面的新理論、新技術、新工藝、新成果研究為主;以學術性、技術性為辦刊特色，論文以中短專文為主;力求更快地為讀者提供更多的有益的信息。

　　【影響因子】

　　國家新聞出版總署收錄　中國期刊網來源刊，2002年起，《計算機與數字工程》全文入編中國期刊網、中國學術期刊綜合評價數據庫、中國核心期刊(遴選)數據庫、中文科技期刊數據庫、萬方數據庫——數字化期刊群全文上網。

　　【欄目設置】

　　欄目設置：算法與分析、系統結構、信息與網絡安全、圖像處理、工程實踐等。

　　雜志優秀目錄參考：

　　基于智能水滴算法的學習效應生產調度研究 徐佳敏，葉春明，XU Jiamin，YE Chunming

　　J rv粗糙 Vague 區域關系的新增蘊涵式 張麗平，樊瑞光，李林，藍華健，王淼，李松，ZHANG Liping，FAN Ruiguang，LI Lin，LAN Huajian，WANG Miao，LI Song

　　一種保持種群多樣性的改進混洗蛙跳算法 張強，劉麗杰，郭昊，ZHANG Qiang，LIU Lijie，GUO Hao

　　三平移并聯機器人控制算法 蒙運紅，金逸，黃進，MENG Yunhong，JIN Yi，HUANG Jin

　　基于修正參數簡化標準的 ID3改進算法 胡美春，田大鋼，HU Meichun，TIAN Dagang

　　求解 Burgers 方程的決定方程的兩種方法研究 李曉燕，張成，LI Xiaoyan，ZHANG Cheng

　　版權聲明 《計算機與數字工程》編輯部

　　基于 Matlab 的三相 SPWM 逆變電路死區效應分析 張鵬，ZHANG Peng

　　基于優化人工蜂群算法的重力匹配導航方法 田軍，趙博，TIAN Jun，ZHAO Bo

　　基于改進 NPGA 算法的多目標優化云任務調度算法 楊燕，YANG Yan

　　基于多分類支持向量機的模式識別研究 蘇曉偉，SU Xiaowei

　　基于圖像處理的艦船目標識別研究 宿勇，SU Yong

　　基于 Pareto 的多目標免疫算法的產品方案設計研究 翟雨生，ZHAI Yusheng

　　一種基于優化權重證據組合的目標綜合識別方法 陳辭，CHEN CI

　　基于遺傳算法的戰場頻率分配研究 陳自衛，賀強，喻永成，CHEN Ziwei，HE Qiang，YU Yongcheng

　　基于映射的樹的相似度算法及其在本體匹配中的應用 王培杰，王吉華，鄭香堂，WANG Peijie，WANG Jihua，ZHENG Xiangtang

　　信息管理論文范文：信息化時代旅游文化景區建設

　　[摘要]如何提升旅游文化景區的核心競爭力，吸引越來越多的游客，是制約當今旅游文化景區發展的一個重要瓶頸。因此，在加強硬件基礎設施建設的同時， 要緊跟信息時代的發展步伐，有效運用現代化的信息技術手段強化旅游文化景區的建設，并堅持以游客為本，培育自身獨特的旅游文化，來適應時代的發展以及廣大游客對現代化旅游文化景區的發展需求。

　　[關鍵詞]信息化時代,旅游,文化,景區

　　1、信息化時代旅游文化景區建設概述

　　信息化時代旅游文化景區建設是指充分利用信息技術、數據庫技術和網絡技術，對旅游文化景區的各類資源進行加工和整合。數字化旅游文化景區建設作為信息化時代旅游文化景區建設的熱點問題，一方面是信息時代向我們提出的要求，另一方面也是風景名勝區事業發展和信息技術發展的必然結果。數字化旅游文化景區建設是按照統一的規范和技術標準，實現旅游文化景區的管理系統、交通管理系統、游客服務系統、安全應急系統等的基礎設施系統的數字化建設，并通過網絡化信息共享，建立具有統一標準的數據庫、數據共享平臺、數據處理平臺等。它是由景區數字化技術、景區數字化業務模塊以及景區數字化的應用服務三個方面組成的。

　　計算機與數字工程最新期刊目錄

基于內卷算子的YOLOv5野生動物檢測————作者：賀鵬飛;王菲菲;孫彩惠;聶榮;劉志航;

摘要：野生動物是自然環境的重要組成部分，保護野生動物對人類發展具有重要意義。利用紅外相機與深度學習算法監測野生動物，為生物保護提供了有效途徑。論文設計了一種基于YOLOv5的紅外野生動物圖像檢測算法。在YOLOv5的頸部網絡部分引入了內卷算子與特征拼接操作。改進了頸部網絡的原始concat拼接操作。根據特征的重要程度對不同特征層進行加權操作，為重要特征層賦予更高的權重，使網絡更加關注關鍵信息。改進的算法...

基于坐標旋轉及順序預測的水表刻度檢測方法————作者：逯港;陳黎;

摘要：在針對基于指針方向和刻度定位的儀表讀數識別的方法中，需要對刻度指向的數字進行檢測識別；在許多場景中，儀表盤存在傾斜或者刻度數字被遮擋的情況。因此，論文設計了一種基于極坐標旋轉及順序預測定位的水表刻度數字檢測方法，能夠有效檢測各種傾斜角度的刻度數字；針對表盤上刻度數字被遮擋的情況，論文基于順序預測定位方法，能夠在表盤上預測出被遮擋數字及其位置。實驗結果表明，該方法應用在傾斜刻度數字的檢測中，準確率達...

基于WST-BiLSTM的心音信號分類研究————作者：夏文鑫;蔣捷;張大斌;李暉;賴智通;

摘要：心音準確識別在臨床上具有重要應用價值。為提高心音識別準確率，提出了一種基于小波散射變換（WST）和雙向長短期記憶網絡（BiLSTM）相結合的正異常心音信號分類研究的模型。首先利用小波散射網絡自動提取信號特征，將得到的不同維數的特征矩陣輸入BiLSTM網絡中進行分類處理，為進一步提高準確率，在特征提取前輔以數據增強及自適應降噪處理，并使用主成分分析法對特征參數進行分析并降維，最后將分類特征輸入BiL...

基于高分辨率遙感圖像的道路車輛定位研究————作者：王嘉怡;田瑤;徐昇;

摘要：隨著衛星發射技術的不斷進步與成熟，高分辨率遙感圖像技術隨之不斷進步，遙感圖像數據的獲取也變得愈發便捷，從遙感圖像中提取到的道路車輛的特征也愈發清晰。基于高分辨率遙感圖像對道路車輛定位可以快速識別相對廣闊范圍內車輛的數量，是智能交通控制和解決交通突發狀況的重要手段。文章根據南京市玄武區紫金山區域的高分辨率遙感圖像，基于TensorFlow機器學習框架，使用SSD目標檢測算法對道路車輛的定位展開研究。...

一種基于Latent SVM的車輛圖像分類方法————作者：杜小龍;黃樹成;

摘要：針對城市中大量重型車輛造成交通擁堵以及傳統圖像分類在特征提取過程中出現的信息丟失，導致分類精度下降的問題，論文提出了一種基于Latent SVM的車輛圖像分類方法。通過更細致的車輛圖像分類，可以使交通管控者快速定位到重型車輛，使其駛離城市中心，從而讓交通得到極大緩解。該方法通過采用一種新的零件定位算法，自動在每類車輛中找到一組有區別的零件，使用這些零件的特征和它們之間的空間關系來訓練每類的模型。此...

基于塊匹配改進和維納濾波優化的BM3D降噪算法————作者：曹陽;周先春;王文艷;楊傳兵;

摘要：針對BM3D降噪算法中的塊匹配過程受噪聲影響較大且缺乏對圖像邊緣紋理信息保護的缺點，提出了一種基于塊匹配改進和維納濾波優化的BM3D降噪算法。該方法首先在基礎估計階段使用新的塊相似性度量代替歐式距離進行相似塊的匹配，新的塊相似性度量考慮了觀測圖像中包含的噪聲特征，以便在存在高強度噪聲的情況下保證塊匹配的準確性。然后在最終估計階段通過最大化真實圖像與估計圖像之間的結構相似性（SSIM）來改進維納濾波...

基于指針方向和刻度定位的儀表讀數識別————作者：邱慧敏;陳黎;

摘要：現有指針式儀表讀數識別方法主要依賴于神經網絡模型精度且對圖像質量要求較高，為此結合指針和表盤特點，提出基于指針方向和刻度定位的儀表讀數識別方法。使用深度卷積神經網絡分割出指針區域和表盤區域；指針區域確定指針旋轉中心和指針方向點，得到指針的方向向量；指針旋轉中心和表盤區域確定包含表盤的感興趣區域，對其極坐標變換，灰度化、自適應閾值二值化后，用投影法統計刻度的像素值分布，確定刻度的位置，最后計算儀表讀...

基于Siamese網絡的油田業務試題相似度計算方法————作者：尚福華;馬文博;解紅濤;杜睿山;

摘要：由于對試題進行相似度檢測可以有效地提高題庫中試題質量，針對油田業務試題專業性及邏輯性強、包含字母和數字等的特點，且現存的相似度計算方法不能很好地挖掘其深層語義信息，論文提出了一種基于Siamese網絡的油田業務試題相似度計算方法，首先利用雙向長短期記憶網絡提取試題的全局特征，之后通過注意力機制進一步突出試題的關鍵信息，之后采用1D-CNN將上述提取的試題信息與字嵌入信息進行融合拼接，以獲得試題的深...

基于改進K-means和熵權法的WSN分簇路由算法————作者：方旺盛;王旭;

摘要：針對無線傳感器網絡能量有限、負載不均衡的問題，提出一種基于改進K-means和熵權法的WSN分簇路由算法（IKEW）。該算法在成簇階段利用密度法和最大最小距離對K-means算法進行改進，并采用重分配方案平衡各簇節點的數量。在簇頭選取階段，采用熵權法計算各節點指標的權重，使選出的簇頭更加合理。在數據傳輸階段，根據簇頭的剩余能量和數據的傳輸距離構造通信消耗函數來選擇中繼節點。仿真實驗結果表明：提出的...

基于有效距離和注意力機制的方面級情感分析————作者：劉躍;張琨;朱浩華;江浩俊;方自正;

摘要：目前基于位置的方面級情感分析主要是根據方面詞和其他單詞的語義位置來進行研究，然而該方法容易導致單詞權重分配不合理，降低了情感分析的準確率。因此，通過對句子的語法方面進行研究，提出了一種新的情感分析模型ED-BERT-BIGRU(EDBB)，該模型首先將三種文本分別輸入到BERT模型中獲得對應的詞向量，利用雙向GRU捕獲上下文表示，然后利用依賴語法樹中每個詞與方面詞的相對位置，結合計算有效距離CED...

多輸入神經網絡的肺氣腫識別————作者：郭濤;古依聰;劉啟明;李成;石帥;

摘要：針對肺氣腫的兩種典型特征（喘鳴音和水泡音）采用多輸入神經網絡對其進行分類，達到判斷是否患有高原肺氣腫的目的。針對肺音數據，對其進行濾波降噪后采用梅爾譜圖（Mel）、恒Q變換（CQT）、小波變換（WT）和短時傅里葉變換（STFT）四種譜圖特征提取方式。并采用LBP和Mixup進行數據增強，輸入多輸入卷積神經網絡（Mul-CNN）中進行肺音分類。得到肺音在使用WT和Mel作為輸入時準確率為93.6%，...

基于改進時序卷積網絡的采油速度預測模型————作者：張強;鄧彬;李志溢;袁和平;

摘要：采油速度是表征油田開發速度與能效的重要指標，是油田注采優化必不可少的研究內容。基于多種不確定性因素的干擾，論文提出一種改進時序卷積網絡的采油速度預測模型。應用注意力機制（Attention）關注全局特征與局部特征的關系并為每個部分賦予不同權重，改善網絡的學習能力。引入AR自回歸組件為預測加入線性成分，提升模型對輸入尺度變化的敏感度。為驗證改進模型的有效性，選取傳統時序卷積網絡與長短期記憶網絡（LS...

輕量級實時語音喚醒詞引擎研究————作者：燕佳偉;張俊;年梅;

摘要：設計和實現準確識別的喚醒詞庫是語音助手實現的基礎，而喚醒詞庫的構建決定于高效可靠的搜索引擎模型。論文首先建立初始喚醒詞庫和候選喚醒詞庫，并將以上兩個音頻樣本進行logmel譜圖表示，設計由EfficientNetb0體系的前四個模塊組成的搜索引擎，計算候選詞庫中喚醒詞和初始喚醒詞譜圖之間的歐幾里得距離，將其轉化為喚醒詞之間的相似度，將小于規定閾值的候選詞判定為新的喚醒詞，并擴展到喚醒詞庫中。該引擎...

基于RVFL神經網絡的集成深度學習————作者：郭金成;魏霖靜;

摘要：論文提出了基于隨機神經網絡的深度學習框架。受隨機向量函數鏈接（Random Vector Functional Link,RVFL）網絡原理的啟發，提出一種了具有堆疊層的深度RVFL網絡（dRVFL）。該網絡能夠在提取多個隱藏層特征的同時充當加權網絡，從而為直接鏈接獲得的原始特征以及隱藏層的特征提供權重。其次，還提出了一種集成學習與深度學習相結合的集成深度RVFL網絡（edRVFL）。相較于傳統集...

基于圖像分割的循環水養殖鰈形目死魚識別————作者：劉澤;譚彬;劉怡然;

摘要：隨著視頻監控在水產品養殖生產中應用的不斷深入，計算機視覺技術無接觸、自動化的特點對魚類養殖健康化、規模化發展產生重要作用。然而，高密度的集約化養殖中，一旦出現病魚、死魚很容易造成病菌快速傳染和水質迅速惡化，導致魚類大規模生病和死亡。為了保障循環水養殖池的水質健康，提出了基于圖像分割的循環水養殖鰈形目死魚識別方法。首先基于同態濾波方法預處理圖像，然后，基于顏色閾值的圖像分割算法提取前景，最后基于改進...

基于改進CGAN網絡的圖像去霧算法————作者：程園園;程曉榮;

摘要：為了解決霧天圖像與視頻的質量大幅度下降的問題，提出了基于改進條件生成對抗網絡（CGAN）的圖像去霧方法。在傳統的生成器中設計添加殘差網絡模塊以及密集空洞空間金字塔池化（DenseASPP）模塊來實現多尺度特征的提取，提高特征利用率，增強生成圖像的去霧細節保持。判別器使用34×34的PatchGAN進行分塊判定，提高圖像判別準確度。在合成有霧數據集RESIDE中，通過與暗通道算法、DehazeNet...

一種改善激光刀手術中電子內窺鏡成像的視頻系統————作者：鄭文玲;連志鵬;錢宏文;吳翼虎;

摘要：論文針對電子內窺鏡攝像頭在高能量激光刀手術中的過曝光現象以及成像變暗等問題設計出一種基于GPU圖像處理視頻轉錄系統。利用過曝幀與正常幀的像素值差異以及前后圖像幀的亮度關系，提出了一種自適應閾值的濾光增亮算法并采用GPU并行加速。實驗結果表明，該系統對過曝幀的濾光率達到了97%，在確保激光手術中的正常實時成像的同時改善了內窺鏡成像質量，有較大應用價值

基于用戶潛在信任與被信任關系的推薦系統————作者：于佳玄;李明;丁德銳;

摘要：由于用戶與條目數的急劇增加，以及為充分考慮用戶之間的潛在關聯信息，現有的推薦系統模型相對保守。因此，論文提出了一種考慮用戶之間潛在信任與被信任關系的推薦系統模型。該模型具有以下特點：1）引入圖拉普拉斯正則化確保了潛在信任空間中的用戶結構信息，進而得到了用戶之間的潛在信任與被信任關系矩陣；2）將得到關系信息遷移到評分矩陣的分解過程中，并引入相似用戶局部學習社交正則化，實現了相似用戶對評分條目喜好的一...

利用自適應頻域濾波和凝聚損失的目標跟蹤————作者：孫培盛;樊佳慶;宋慧慧;

摘要：視覺目標跟蹤是計算機視覺領域的一項基礎任務，在實際生活中有著廣泛的應用，因此視覺目標跟蹤技術的研究具有重要意義。之前的跟蹤算法存在三個尚未解決的問題，一是隨著ResNet網絡的提出，空間特征提取得到了大幅加強，但仍有較大的進步空間；二是對于提取出的特征，跟蹤器如何突出有效信息、抑制無用信息來達到更好的跟蹤效果；三是樣本不平衡問題導致模型無法判別未出現過的樣本，進而限制了模型的性能。為了解決上述問題...

基于改進BILSTM/BIGRU的多特征短期負荷預測————作者：王昊;王樹東;唐偉強;

摘要：針對傳統神經網絡在多輸入特征下預測時間較長且精度欠佳的問題，論文提出了一種基于深度雙向策略改進的長短期記憶神經網絡與門控循環單元神經網絡相結合的短期負荷預測模型。該模型采用自適應噪聲完整集成經驗模態算法將負荷數據進行分解，降低負荷數據復雜度；利用互信息主成分分析法提取原始多維輸入變量，降低主成分因子；然后通過改進鯨魚優化算法對構建模型進行尋參優化。以中國某地區的負荷數據作為算例，將論文所構建模型與...

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