计算机与数字工程

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计算机与数字工程 关注(): 期刊周期：月刊; 期刊级别：国家级; 国内统一刊号：42-1372/TP; 国际标准刊号：1672-9722; 主办单位：中船重工集团公司第七0九研究所; 主管单位：中国船舶重工集团公司; 上一本期杂志：《计算机时代》期刊杂志,职称论文; 下一本期杂志：《计算机与网络》期刊杂志官网,编辑部邮箱

　　版权信息

　　版地：湖北省武汉市

　　语种：中文;

　　开本：大16开

　　ISSN：1672-9722

　　CN：42-1372/TP

　　办刊宗旨

　　《计算机与数字工程》创刊三十八年来,始终秉承:"坚持理论联系实际;坚持实事求是的学风;坚持以应用为主,提高与普及并重;坚持创新;坚持以刊登国内外计算机方面的新理论,新技术,新工艺,新成果研究为主;以学术性,技术性为办刊宗旨。

　　栏目设置

　　算法与分析、系统结构、信息与网络安全、图像处理、工程实践等

　　计算机与数字工程最新期刊目录

基于复杂网络的供应链网络研究综述

摘要：供应链网络属于典型的复杂网络，通过文献计量分析得出复杂网络与供应链网络研究热点：供应链风险与演化模型，节点企业和核心企业。将企业视作复杂网络节点，企业之间的合作视作网络的边，对最经典与热门的研究成果进行总结，为相关领域研究者提供很前沿的观点。把最新与最经典的算法都对比，得出最通用的算法是名为FINDER的算法。最后对领域的研究方向进行展望，建议以航空装备制造业供应链网络为例子进行研究才更具代表性，...

基于模糊PID算法的无人机吊舱视觉伺服控制

摘要：针对传统PID控制器应用于无人机视觉伺服控制中，存在参数整定异常麻烦、且无法同时兼顾系统的快速性和稳定性的问题，设计一种基于模糊PID的无人机吊舱视觉伺服控制方法，通过对目标像素坐标的偏差及偏差变化量进行模糊化，设计比例、积分和微分三个参数的模糊规则表，解模糊处理三个环节实现对比例、积分和微分三个参数的动态优化调整。通过仿真实验，表明基于模糊PID的视觉伺服控制算法比基于传统PID的视觉伺服控制算...

基于SSA-BiGRU的储层孔隙度预测方法研究

摘要：利用测井资料预测储层孔隙度对于储层评价具有重要意义。针对现有孔隙度预测模型不能深度挖掘测井数据和孔隙度之间潜在关系的问题，论文提出一种利用麻雀搜索算法（SSA）优化双向门控循环神经网络（BiGRU）的储层孔隙度预测模型（SSA-BiGRU），以测井数据为输入，通过BiGRU深度挖掘测井曲线与孔隙度之间的非线性和时序特征；采用麻雀搜索算法对BiGRU神经网络模型中各层神经元个数、批处理大小、学习率等...

基于改进鲸鱼算法的粒子滤波

摘要：针对粒子滤波算法中存在粒子贫化、多样性丢失等问题，提出一种改进鲸鱼算法的粒子滤波，通过改进的鲸鱼算法优化粒子，用每个粒子表示一头座头鲸，模拟座头鲸觅食行为，引导先验粒子向高似然区域移动，在鲸鱼算法初始化这一部分，引入反向学习，在初始种群中选出最优解，并且在更新位置时，将其中的随机数改为随机变化的函数，从而提高探索性，为了改善种群的多样性，采用柯西变异这一方法，仿真结果表明：改进的算法提高了粒子的估...

基于密度峰值聚类的稳定属性簇约简方法

摘要：属性约简是粗糙集领域中的一个重要研究方向之一。属性簇方法作为一种基于启发式算法的属性约简方法，因其能够降低约简求解的时间消耗而受到关注。然而，由于属性簇方法中的K-means聚类的随机性和不稳定性，从而导致其生成的属性簇不稳定，进而影响了约简结果的稳定性。因此，为了解决这一问题，提出了一种基于密度峰值聚类的稳定属性簇约简方法。具体来说，就是在求解约简的过程中，以密度峰值聚类生成的稳定属性簇为基础来...

基于改进金枪鱼优化的FastSLAM算法

摘要：针对FastSLAM算法中预估粒子分布于粒子的实际分布存在明显差距，想要提高算法的精度需要大量粒子，会增加计算的复杂度。论文提出了用改进的金枪鱼算法优化FastSLAM算法，首先将原算法中粒子向最优粒子聚集改为向粒子种群的平均值聚集，其次在获得最佳粒子位置时引入Lévy飞行搜索，扩大粒子的搜索空间。最后用改进金枪鱼优化算法对FastSLAM粒子采样过程进行优化，提升建议分布采样的粒子质量。实验分析...

一种基于区间相似度的连续属性值划分方法

摘要：提出一种基于区间相似度的连续属性值划分方法 RA-PA(Region analogy-based continuous attributes partition approach)。RA-PA方法定义了区间相似度函数的计算公式，实现了公平的断点合并标准和针对连续属性的精确与正确的划分。为了改善归纳学习算法的性能，RA-PA中描述了一个新的启发式的算法来寻找最优合并区间。以California大学的...

基于改进YOLOv5网络的精子头部检测算法

摘要：在高浓度精子样本的低倍镜成像中，精子密集且尺寸小导致其头部识别困难，检测精度低。论文提出一种基于改进YOLOv5网络的精子头部检测算法，提升精子头部检测精度。将网络中特征融合区块替换为BiFPN特征融合网络；修改Head结构，通过裁剪检测精子头部的特征检测框减小网络规模，提升小目标的检测与特征融合能力，从而提高小目标的识别精度。结果表明，改进后的网络比原始的YOLOv5s网络精准度和召回率上得到了...

船舶进港分析控制算法

摘要：船舶进港受自身和港口方面众多不确定因素的影响。为对船舶进港进行科学的决策，根据因素的影响作用进行归类，在分析因素特征基础上，构建数学模型分析影响作用，进行特征拟合，运用复合、化简运算，计算船舶进港需求度和排斥度，运用质心法来获取当前形势下质心所在的位置来对船舶进港作出决策，提高船舶进港判定的依据。论文构建仿真模型对算法性能进行实验，结果表明，所提出算法能有效地给出船舶进港的决定，准确度性比较高，验...

基于误差修正的VMD-PSO-ELM模型短期风速预测

摘要：针对风速序列存在的非平稳性和随机性带来的风速预测不准确问题。论文提出一种基于变分模态分解、粒子群优化算法、极限学习机与长短时记忆网络相结合的风速预测模型。首先采用变分模态分解算法将原始风速序列分解为一系列由低频到高频的本征模态分量。对各分量用极限学习机进行预测。针对极限学习机产生权值与阈值的随机性，模型结果存在不稳定性。采用粒子群算法进行优化，寻找权值与阈值的最佳参数组合，借此提高所构建模型的性能...

基于图神经网络的时序预测

摘要：近些年来，人们对人工智能的关注度越来越高，对时序数据的预测的机器学习算法也越来越受到人们青睐。但由于时序数据的不稳定性以及序列间的相关性，传统的机器学习方法对时序数据的预测结果不太理想。针对这一问题，论文提出一种基于GCN和LSTM的图神经网络（GCN-LSTM）预测模型，以时序数据为输入，分别对未来收盘价、气温、以及空气质量等时序预测目标值进行预测，然后求基于各预测模型下的统计指标MAE,RMS...

基于动静态图结合的骨架动作识别方法

摘要：随着图卷积神经网络的深入发展，基于图卷积网络的人类骨架动作识别的方法也逐渐流行起来。然而，目前大多数的图卷积方法过多依赖于骨架上固定的关节连接关系，而忽略了非相邻关节之间在时空上存在的潜在联系，且占用了大量的计算成本。针对以上问题，论文提出了一种基于动静态图结合的骨架动作识别方法（DS-GCN）。论文通过将由语义信息变换的动态通道图和人体静态骨架图相结合的方式，在低参数负载下，实现了良好的性能

基于注意力机制的强化学习冷负荷预测方法

摘要：短期建筑冷却负荷预测是许多建筑能源管理任务的重要基础。针对传统预测模型将相关性较低的特征作为输入会导致模型降低预测精度，提出基于注意力机制的深度强化学习（深度确定性策略梯度，AM-DDPG）短期建筑冷负荷预测方法。该方法首先将数据进行归一化处理。其次，将预测问题建模为马尔可夫决策过程。其中状态为当前气象数据以及历史冷负荷；动作为下一小时建筑冷负荷预测值；奖赏为下一小时建筑冷负荷真实值与预测值的差。...

结合深度估计网络的SLAM视觉里程计研究

摘要：同时定位与建图（SLAM）是机器人、AR/VR领域的核心技术，起着联系自身位置与环境关系的重要作用。针对传统单目SLAM算法在环境尺度精确性以及系统初始化耗时长易失败等问题，提出了一种将深度估计网络与ORB-SLAM2系统灵活的结合的方案。根据ORB-SLAM2以关键帧为基础，展开建图与定位的工作，提出了一种有效的降低资源耗损的预处理方案。论文基于ROS架构，将SLAM视觉里程计模块与深度估计网络...

目标导向型优先经验回放

摘要：经验回放是在使智能体能够在同策略强化学习中学习和利用过去的经验。在现有的经验回放工作中，优先经验回放是根据TD-error划分经验的优先级进行采样，但这种经验回放方式没有考虑到经验中不同状态与目标状态差异的一些重要信息。论文提出了一种经验回放的方法，称为目标导向型优先经验回放。结果表明，在OPENAI-gym mountain＿carv0的实验环境中，目标导向型优先经验回放优于优先经验回放（PER...

云环境下智能电网大数据异常值挖掘方法

摘要：智能电网的发展增加了电网系统的数据量，电力大数据不断增多，导致对数据异常值进行挖掘时的准确率和效率较低。为此，提出云环境下的智能电网大数据异常值挖掘方法。构建电网大数据背景噪声模型，将噪声视为一种源数据，通过加性混合处理，将噪声和有效信号组成观测数据。根据实际观测和仿真计算，确定噪声为非高斯性信号，利用独立成分分析算法对电网大数据中的噪声进行降噪处理，构建基于Hadoop的云计算平台，引入k-me...

基于改进胶囊网络的微表情识别

摘要：微表情是一种面部特征，反映了隐藏在人类内心最真实的情感状态。由于微表情的强度低、持续时间短，微表情识别任务仍然是一个巨大的挑战。论文研究了基于深度学习方法的微表情识别，提出了一种改进的胶囊网络——PPLC-CapsNet，该网络使用了PP-LCNet的骨干网络进行特征提取，大幅减少网络的参数量，可以在不增加延迟的情况下促进网络学习更强的特征表示。除此之外，在主胶囊块（PrimaryCaps）中加入...

基于改进沙漏网络的线段检测方法

摘要：针对图像纹理信息强、图像尺寸大、分辨率低、数据量大等特性，提出了一种基于改进沙漏网络的线段检测方法。首先利用多分支改进堆叠沙漏网络的残差块，捕获图像多尺度特征信息，然后对堆叠沙漏网络进行级联，并均值化其各阶段结果，获取丰富的上下文信息，有效提升对具有强纹理特征图像的线段检测精度。与现有技术相比，该方法在不影响线段检测精度的情况下，对强纹理特征、大尺寸等复杂环境下图像检测精度提升了5%

基于平衡分布自适应的多源深度对抗迁移学习

摘要：传统无监督迁移学习^[1]仅考虑训练集来源于一个域，现实情景中，往往会有多个源域与目标域存在相似性。现有多源无监督学习算法只单一考虑源域与目标域之间的边缘分布或条件分布，或简单对半叠加。一般来说不同的源域和目标域，其边缘分布与条件分布对于良好的迁移性能的贡献是不一样的，并且对抗式迁移学习相比非对抗有较好的效果且模型更具有鲁棒性。为了解决上述问题，提出了一种基于平衡分布自适应的多...

基于双流卷积神经网络的人脸欺诈检测

摘要：针对传统方法通常基于手工提取特征或单一特征进行真假人脸区分导致的跨数据集通用性不高的问题，论文提出了一种基于双流卷积神经网络的人脸欺诈检测方法。网络的一个分支将输入的RGB图像转为灰度图，经多尺度Retinex方法处理后传送到改进的MobileNet以提取光照特征。另一个分支将RGB图像直接馈送到改进的MobileNet中以提取人脸特征。最后，融合两个分支提取的特征，用于判断输入人脸图像的真实性。...

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