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

基于广义KdV-Burgers方程的全对角化Chebyshev Dual-Petrov-Galerkin谱方法————作者：安筱;李珊;

摘要：针对有限区域上广义KdV-Burgers方程，提出了全对角化的Chebyshev dual-Petrov-Galerkin谱方法。该方法在数值模拟KdV-Burgers方程的扭结波解时是准确有效的，数值结果表明了该方法的精确性和高效性，且与以往算法相比，新算法优化了计算过程，减少了计算量，并且简单易行

基于ARIMA算法的地铁乘客流量预测————作者：海玲;刘文;刘岩;谷峥;刘智勇;

摘要：随着城市人口的日渐增加，带来的突出问题就是地铁线路运输的客流量激增，导致地铁的承载压力变大，给地铁管理部门的运营调度工作带来极大的挑战，针对上述问题，急需一种地铁乘客流量预测方法来解决地铁运管部门运营调度的难题。基于此，论文在时间序列法预测地铁乘客流量的基础上，引用了ARIMA模型，基于数据分析筛选，通过对地铁客流历史数据的特征变化分析，进行了20条站点线路的数据稳定性优化及白噪声检验，使用自相关...

基于表面几何特征的飞行器气动热预测方法————作者：李林峰;龙吟;曾磊;李强;

摘要：表面热流的快速准确评估对于高超声速飞行器的安全飞行至关重要。由于传统热流评估方法的计算成本与时间开销过大，因此基于数据挖掘的热流快速预测方法因其高效性正在成为新的趋势。然而，当前基于数据驱动的方法只是将飞行外部环境信息和目标点的二维坐标信息作为预测模型的输入，而忽略了影响热流的另一个决定性因素，即飞行器表面的复杂几何信息，从而导致热流预测性能不佳。针对此问题，在已有的飞行外部环境信息的基础上，将三...

基于MTS和NARX的地铁车轮轮缘磨耗预测————作者：吴伟涛;廖爱华;王帷;胡定玉;师蔚;

摘要：为了准确预测地铁车轮的轮缘磨耗趋势，针对轮缘厚度非线性变化、车轮尺寸数据之间存在高相关性的特征，采集了某条地铁线路实测车轮尺寸数据，筛选出与轮缘磨耗速度关联性强的特征参量并构建了基于多变量时间序列（MTS）分析的非线性自回归神经网络（NARX），对车轮轮缘磨耗进行了预测，并将预测结果与NARX、BP、RNN所得结果进行了比较。结果表明：1）与实测数据比对，MTS-NARX预测结果误差小，所得轮缘磨...

峰前卸荷损伤白砂岩三轴压缩及巴西劈裂试验研究————作者：纪沛志;郭隆仁;刘坤;梁忠豪;秦楠;

摘要：为研究白砂岩在不同峰前卸荷损伤条件下的三轴抗压强度和单轴抗拉强度的变化情况，对白砂岩采用轴压和围压同时卸载的方式来制备不同卸荷损伤的试件，然后再对其分别进行三轴压缩再承载试验和巴西劈裂试验，通过Origin软件进行数据处理，分析白砂岩的再承载力学性能以及抗拉强度随峰前卸荷损伤的变化规律。结果发现：峰前卸荷损伤程度越大，白砂岩三轴抗压强度越低，其中在σ_u=80%时下降幅度最大，...

循环载荷对红砂岩峰值强度影响的试验研究————作者：郭隆仁;纪沛志;刘坤;秦楠;王永岩;

摘要：为研究循环载荷损伤对红砂岩峰值强度的影响，对红砂岩试件开展三种应力幅值下的循环加卸载破坏试验，取试件循环破坏前不同循环次数阶段进行单轴压缩试验得到其峰值强度，通过对其应变变化差值、平均动弹性模量、峰值破坏强度等参数的分析，研究试件在经历不同循环次数损伤后的强度变化规律，结合砂岩在低周期循环载荷下的疲劳方程，拟合得到三种不同应力幅值下进行试验的红砂岩损伤变量的表达式大致相似。结果表明：随着循环次数的...

计及多电动汽车SOC均衡的能量路由器协调控制————作者：杨新华;谢欢;

摘要：能量路由器是支撑能源互联网的核心智能装置。针对具有配电网、光伏、储能、直流输出、多个电动汽车充电桩接口的配电网能量路由器，通过直流母线电压信号的协调控制，实现充分利用光伏发电的目的。为解决多台电动汽车接入能量路由器时过度充电和放电影响电动汽车锂电池寿命问题，采用SOC均衡控制，以电动汽车锂电池的荷电状态（SOC）作为控制对象，实现多电动汽车输出功率的均衡，以期延长电动汽车锂电池的使用寿命。仿真表明...

基于改进K-means和熵权法的WSN分簇路由算法————作者：方旺盛;王旭;

摘要：针对无线传感器网络能量有限、负载不均衡的问题，提出一种基于改进K-means和熵权法的WSN分簇路由算法（IKEW）。该算法在成簇阶段利用密度法和最大最小距离对K-means算法进行改进，并采用重分配方案平衡各簇节点的数量。在簇头选取阶段，采用熵权法计算各节点指标的权重，使选出的簇头更加合理。在数据传输阶段，根据簇头的剩余能量和数据的传输距离构造通信消耗函数来选择中继节点。仿真实验结果表明：提出的...

基于神经网络的病态线性方程组求解————作者：李鹏飞;张强;王辉;

摘要：病态线性方程组在其系数矩阵或者右端向量存在误差时，数值解存在不稳定甚至会失真等问题。针对此类问题，以病态线性方程组的系数矩阵为神经网络输入，方程组的解为神经网络权值，设计了SFNN(Single Layer Feedforward Neural Network)。该SFNN算法，采用交叉熵代价函数作为神经网络优化的目标函数，梯度下降法作为神经网络学习算法，完成对病态线性方程组的求解。最后，分别以希...

基于改进蚁狮算法的含分布式电源配电网无功优化————作者：张萍;张高帅;

摘要：论文提出了一种改进蚁狮算法来求解含分布式发电（Distributed Generation,DG）的配电网无功优化问题。在原始蚁狮算法（Ant Lion Algorithm）的基础上加入Cubic映射，利用混沌搜索遍历性、均匀性和确定性的特点，使用混沌搜索优化适应度较差的蚁狮，提高蚁狮的适应度，加快算的收敛速度，减小算法陷入局部最优的可能性；同时在蚂蚁随机游走的过程中，引入动态权重系数，提高种群的...

基于贝叶斯网络的地铁车辆牵引系统故障诊断————作者：陈亚峰;文静;周峰;肖惠杰;柴晓冬;郑树彬;

摘要：基于上海地铁车辆牵引系统历史故障数据，提出一种车辆部件故障诊断方法。使用结构主题模型提取故障数据中的故障特征，并对特征数量进行寻优，引入文档协变量，提升故障特征的关键性；使用贝叶斯网络解决故障特征与故障原因之间的不确定性，结合专家知识和故障数据，通过动态规划-马尔可夫蒙特卡罗联合结构学习算法优化贝叶斯网络结构提升故障诊断模型精度。使用实际故障数据对诊断模型进行验证，结果表明所建立的故障诊断模型具有...

多输入神经网络的肺气肿识别————作者：郭涛;古依聪;刘启明;李成;石帅;

摘要：针对肺气肿的两种典型特征（喘鸣音和水泡音）采用多输入神经网络对其进行分类，达到判断是否患有高原肺气肿的目的。针对肺音数据，对其进行滤波降噪后采用梅尔谱图（Mel）、恒Q变换（CQT）、小波变换（WT）和短时傅里叶变换（STFT）四种谱图特征提取方式。并采用LBP和Mixup进行数据增强，输入多输入卷积神经网络（Mul-CNN）中进行肺音分类。得到肺音在使用WT和Mel作为输入时准确率为93.6%，...

基于加权贝叶斯网络的心脏破裂风险预测模型————作者：刘初阳;杨湘;陈艳红;

摘要：心肌梗死后的心脏破裂作为急性心梗中最为致命的并发症，对其的预测和干预尤为重要。由于心脏破裂属于高致死率的罕见疾病，其数据集存在不平衡性和数据缺失性，这使深度模型很难达到较高的准确率，同时模型的结果还需要是可解释的。为了解决以上问题，论文提出了一种基于注意力机制的加权贝叶斯网络模型。该模型通过将医学知识和算法相结合的方式构建出更加准确的网络结构，其次将注意力权重融入贝叶斯网络，可以对显著性指标给予更...

基于多源数据融合的配网状态估计————作者：张铄;丁坤;徐昀艳;

摘要：配网中多种量测设备所采集的异构异源数据共同构成了用于状态估计的数据源，对量测数据的最大化利用以及混合量测的充分融合是提升状态估计精度的首要任务。根据配网中数据量测装置的装设情况和量测数据的特点，提出于一种基于改进LSTM算法的SCADA缺失值填充算法，并考虑混合量测融合过程中的时标统一、权值分配问题，实现了SCADA数据的充分利用以及混合量测的精度提升。对提升配电网状态估计精度有一定的积极意义，搭...

基于内卷算子的YOLOv5野生动物检测————作者：贺鹏飞;王菲菲;孙彩惠;聂荣;刘志航;

摘要：野生动物是自然环境的重要组成部分，保护野生动物对人类发展具有重要意义。利用红外相机与深度学习算法监测野生动物，为生物保护提供了有效途径。论文设计了一种基于YOLOv5的红外野生动物图像检测算法。在YOLOv5的颈部网络部分引入了内卷算子与特征拼接操作。改进了颈部网络的原始concat拼接操作。根据特征的重要程度对不同特征层进行加权操作，为重要特征层赋予更高的权重，使网络更加关注关键信息。改进的算法...

基于改进Cartographer算法的位姿估计技术研究————作者：谷林涛;夏青元;

摘要：针对Cartographer算法在前端位姿融合算法结果精度不高，导致相关性扫描匹配计算得到的位姿初值不准确，进一步导致基于Ceres的优化扫描匹配陷入局部最优的问题，提出在位姿增量融合算法的基础上改进里程计数据的使用策略，最后在数据集上进行实验分析。实验结果表明，改进算法在建图误差方面有明显改善

基于改进时序卷积网络的采油速度预测模型————作者：张强;邓彬;李志溢;袁和平;

摘要：采油速度是表征油田开发速度与能效的重要指标，是油田注采优化必不可少的研究内容。基于多种不确定性因素的干扰，论文提出一种改进时序卷积网络的采油速度预测模型。应用注意力机制（Attention）关注全局特征与局部特征的关系并为每个部分赋予不同权重，改善网络的学习能力。引入AR自回归组件为预测加入线性成分，提升模型对输入尺度变化的敏感度。为验证改进模型的有效性，选取传统时序卷积网络与长短期记忆网络（LS...

大模型增强下知识库语义扩展智能识别方法————作者：何剑萍;徐胜超;贺敏伟;

摘要：为提升智能系统的处理能力和准确性，提出大模型增强下知识库语义扩展智能识别方法。将连续的文本切分成一系列独立的基本词汇，计算词汇的相似度，选出其中的关键词。针对关键词，利用本体扩展算法进行语义扩展。利用自注意力机制的深度学习方法，通过捕捉序列数据中的关键信息和上下文信息，实现知识库语义扩展智能识别。实验结果表明：所研究方法应用下，交并比相对更高，表明其识别标签与真实标签之间的重叠程度更高，说明该方法...

基于改进BILSTM/BIGRU的多特征短期负荷预测————作者：王昊;王树东;唐伟强;

摘要：针对传统神经网络在多输入特征下预测时间较长且精度欠佳的问题，论文提出了一种基于深度双向策略改进的长短期记忆神经网络与门控循环单元神经网络相结合的短期负荷预测模型。该模型采用自适应噪声完整集成经验模态算法将负荷数据进行分解，降低负荷数据复杂度；利用互信息主成分分析法提取原始多维输入变量，降低主成分因子；然后通过改进鲸鱼优化算法对构建模型进行寻参优化。以中国某地区的负荷数据作为算例，将论文所构建模型与...

轻量级实时语音唤醒词引擎研究————作者：燕佳伟;张俊;年梅;

摘要：设计和实现准确识别的唤醒词库是语音助手实现的基础，而唤醒词库的构建决定于高效可靠的搜索引擎模型。论文首先建立初始唤醒词库和候选唤醒词库，并将以上两个音频样本进行logmel谱图表示，设计由EfficientNetb0体系的前四个模块组成的搜索引擎，计算候选词库中唤醒词和初始唤醒词谱图之间的欧几里得距离，将其转化为唤醒词之间的相似度，将小于规定阈值的候选词判定为新的唤醒词，并扩展到唤醒词库中。该引擎...

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