计算机工程与设计

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计算机工程与设计 关注(): 期刊周期：月刊; 期刊级别：国家级; 国内统一刊号：11-1775/TP; 国际标准刊号：1000-7024; 主办单位：中国航天科工集团二院706所; 主管单位：中国航天科工集团; 查看计算机工程与设计近十年数据入口>>>; 上一本期杂志：《测控技术》工程师职称论文发表; 下一本期杂志：《计算机测量与控制》计算机专业论文

　　【杂志简介】

　　《计算机工程与设计》创刊于1980年，是中国航天科工集团主管、中国航天科工集团二院706所主办的国内外公开发行的计算机专业技术类刊物。该刊是中国计算机学会会刊、北京计算机学会会刊、中国宇航学会会刊，是全国中文核心期刊、中国科技核心期刊。

　　办刊宗旨：努力提高计算机技术水平，为我国航天和国防科技服务，实现广泛的科研成果汇聚和知识传播，促进学术交流和科技成果的商品化、产业化和国际化，引导和推动我国计算机技术和国防科技的发展。

　　刊载内容：覆盖计算机工程与设计领域的各个层面，主要刊登各型计算机及其系统的研究、研制、设计、开发应用等各方面的学术论文、技术报告和专题综述，主要刊登博士论文、基金项目论文、学术会议优秀论文和获奖课题论文。

　　征稿范围：计算机网络与通信、CAD/CAM、计算机图形学、多媒体技术、数据库、并行处理、人工智能、计算机软件工程、计算机硬件体系结构及其他计算机相关领域。读者对象：大专院校师生、计算机专业科研人员、工程项目决策、设计开发和应用人员等。

　　【影响因子】

　　国家新闻出版总署收录

　　【获奖情况】

　　中国科学引文数据库来源期刊

　　中国学术期刊综合评价数据库来源期刊

　　中国科技论文统计与分析用期刊

　　【栏目设置】

　　主要栏目：研究与分析、设计与实现、开发与应用、算法分析与设计、读者作者编者。

　　杂志优秀目录参考：

　　1. 基于风险的访问控制操作需求计算方法研究解文冲，杨英杰，汪永伟，代向东，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双，袁丁，LI Shuang，YUAN Ding

　　3. 基于域的P2P僵尸网络防御体系张斯捷，苏旸，ZHANG Si-jie，SU Yang

　　4. 基于组合对称密钥技术认证系统的设计冯福伟，杜丽萍，李瑛，赵桂芬，郭建伟，FENG Fu-wei，DU Li-ping，LI Ying，ZHAO Gui-fen，GUO Jian-wei

　　5. 基于混沌和斜变换的卫星图像抗压缩隐藏传输李晓博，周诠，LI Xiao-bo，ZHOU Quan

　　6. 基于DCT域边缘检测的水印算法赵晓花，张贵仓，ZHAO Xiao-hua，ZHANG Gui-cang

　　7. 基于核表示的协同入侵检测方法占善华，张巍，滕少华，ZHAN Shan-hua，ZHANG Wei，TENG Shao-hua

　　8. 基于实时告警的层次化网络安全风险评估方法梁礼，杨君刚，朱广良，张倩，LIANG Li，YANG Jun-gang，ZHU Guang-liang，ZHANG Qian

　　9. 支持多媒体业务的随机接入技术研究进展杨柳，郝莉，YANG Liu，HAO Li

　　10. 基于SharpPcap的网络流量监控系统刘业，田琨玮，刘林峰，LIU Ye，TIAN Kun-wei，LIU Lin-feng

　　11. Android手机与内网PC通信系统的设计与现实彭凤凌，庹先国，王洪辉，蒲建华，PENG Feng-ling，TUO Xian-guo，WANG Hong-hui，PU Jian-hua

　　12. 基于压缩感知的稀疏信道估计方法陈艳，王彪，CHEN Yan，WANG Biao

　　13. 支持可信认证的移动IPSec VPN系统设计王剑，梁灵飞，俞卫华，WANG Jian，LIANG Ling-fei，YU Wei-hua

　　14. 基于虚拟无线电的RFID读写器原型验证舒远仲，欧阳玉梅，李明齐，陆小凡，SHU Yuan-zhong，OUYANG Yu-mei，LI Ming-qi，LU Xiao-fan

　　中级工程师职称论文：大数据分析与应用问题研究

　　【摘要】大数据具有规模大、种类多、生成速度快、价值巨大但密度低的特点。大数据应用就是利用数据分析的方法，从大数据中挖掘有效信息，为用户提供辅助决策，实现大数据价值的过程。主要介绍了大数据定义，分析方法、应用领域等相关问题。

　　【关键词】中级工程师职称论文,大数据,数据分析,应用领域

　　1.大数据的定义

　　美国国家标准和技术研究院对大数据做出了定义：“大数据是指其数据量、采集速度，或数据表示限制了使用传统关系型方法进行有效分析的能力，或需要使用重要的水平缩放技术来实现高效处理的数据。”我们认为大数据价值链可分为：数据生成、数据采集、数据储存以及数据分析。数据分析是大数据价值链的最后也是最重要的阶段，是大数据价值的实现，是大数据应用的基础，其目的在于提取有用的值，提供论断建议或支持决策，通过对不同领域数据集的分析可能会产生不同级别的潜在价值。

　　计算机工程与设计最新期刊目录

基于热红外图像的奶山羊行为识别算法

摘要：针对低光照环境下奶山羊行为识别准确率不足，且热红外图像低对比度、形变敏感及动态行为识别困难等问题，提出一种基于热红外图像的V2InfraredNet模型。该模型以EfficientNetV2为骨干，依次构建红外特征增强（InfraredEnhance）、双向特征金字塔（BIFPN）和注意力融合（AFL） 3层优化模块，分别用于增强红外特征、促进信息交互并抑制干扰。实验结果表明，该模型行为识别准确率...

物理信息神经网络对偏微分方程求解的优化

摘要：偏微分方程（PDEs）的数值求解方法流体力学、热传导等领域的复杂现象模拟中广泛应用，同时面临效率和精度的双重挑战。针对有限差分法（FDM）等传统数值方法扩展性不足和物理信息神经网络（PINN）收敛慢、资源消耗大的问题，本文提出了一种融合框架名为Adaptive-PINN。该框架通过设计FDM引导策略和联合训练策略，利用FDM解作为PINN的初始猜测，加速低分辨率网格下的收敛；此外，通过构建加权损失...

基于改进MobileNetV3和动态图神经网络的特征匹配算法

摘要：为有效解决复杂场景下特征匹配鲁棒性不足的问题，提出一种基于改进MobileNetV3轻量模型的特征匹配方法。在MobileNetV3模型中引入空洞卷积，以增强特征点的细节表达；提出一种多尺度描述符的动态图神经网络（GNN）模块，通过几何信息与描述符相似性相结合的双分支图卷积网络，实现对特征点关系的深层次建模；提出一种基于局部特征对比的增量式匹配策略，提高匹配精度。在EuRoC数据集上的实验结果表明...

多任务场景下kernel特征感知的动态SM划分

摘要：针对GPGPU多任务并行处理场景中如何高效划分流式多处理器（streaming multiprocessor,SM）的问题，提出了一种kernel特征感知的动态SM划分方法。kernel的计算操作占比和单位周期全局内存访问次数这两个特征往往存在较大差异，这种特征的差异导致了kernel对SM的需求也呈现出差异性。该方法根据并行kernel的不同组合类型，结合kernel的计算操作占比和全局内存访问...

融合多尺度特征的交通标志目标检测算法

摘要：为解决交通标志检测中的背景复杂、目标尺寸不一的问题，提出了一种改进的YOLOv10模型——RCAF-YOLOv10。该模型设计了特征上下文感知融合金字塔网络（RCAFPN），通过金字塔结构提升上下文信息提取能力。引入感受野注意力卷积（RFAConv）增强特征融合能力，同时提出空间注意力机制（PSA＿EMA），有效捕捉交通标志的细节特征。实验结果表明，RCAF-YOLOv10在TT100K数据集上的...

机位分配问题的任务图建模及路径遗传算法

摘要：航空运输业迅速发展，航班客运量逐年攀升，机场停机位资源面临日益增长的使用压力。为提高机位资源使用效率，研究了带组合机位的机位分配问题；以最大化靠桥率、最小化平均旅客步行距离和最大化航司匹配值为目标，建立多目标优化模型。为降低解空间复杂度与算法迭代过程中的约束验证开销，建立任务图模型，将解空间以图形式表达，并与非支配排序遗传算法（NSGA-Ⅱ）结合，设计基于任务图的基因编码和遗传算子，将机位分配问题...

混合专家模型的二元数据生成方法

摘要：生成式人工智能中的二元数据生成作为气象、金融等领域可控文本生成的重要研究方向之一。现有方法无法充分反映真实场景中极性对立文本的复杂性和多视角表达。为此，提出一种融合扩散模型与混合专家技术的二元数据生成方法。通过基于Transformer变分自编码器框架学习文本的潜在嵌入语义表征，并基于混合专家的多路扩散模型，结合多路去噪方法进行潜在语义嵌入的逆扩散过程，从而捕捉到文本的复杂性与多视角语义特征，达到...

基于预训练语言模型的领域事件抽取方法

摘要：针对领域事件抽取中传统方法依赖人工规则、深度学习方法数据需求高且泛化能力不足的问题，提出一种基于预训练语言模型的事件抽取方法。该方法融合多任务学习机制，将触发词识别与论元抽取作为关联任务联合建模，并引入特殊字符标记以增强模型对空要素的识别能力。实验结果表明，本模型显著提高了事件抽取的准确性和鲁棒性，验证了其在领域事件抽取任务中的有效性与实用性，为低资源场景下的事件抽取任务提供了可行的技术路径

基于元学习的黑盒对抗攻击方法

摘要：现有的黑盒对抗攻击方法通常需要提前根据目标模型结构进行针对性训练，难以模拟真实的黑盒攻击。已有研究表明，模型集成攻击可以更真实地模拟黑盒攻击，但这种攻击方法存在无法充分利用每个模型的优势而导致生成的对抗样本可迁移性低的问题。据此，提出了基于元学习的黑盒对抗攻击方法，通过双层循环训练框架实现最佳集成方式，结合元学习方法寻找最优扰动，从而提高生成的对抗样本的可迁移性。实验结果表明，在MNIST、CIF...

覆盖率引导的模糊测试多样性种子变异方法

摘要：针对深度学习系统模糊测试方法中存在种子多样性不足导致神经元覆盖率低的问题，提出了一种覆盖率引导的多样性种子变异方法。该方法设计一种多样性种子生成式对抗网络，该网络通过提取各个类别种子不同层次的特征并进行融合，同时利用神经元覆盖率引导生成对应类别的变异种子；设计对抗性和边界损失函数优化种子变异；利用Soble算子提取边界信息筛选变异种子，提高种子的有效性。在CIFAR-10和ImageNet数据集上...

基于最小支配集与转发量的谣言源定位方法

摘要：针对当前基于时间戳的谣言源定位方法存在搜索空间大、计算复杂度高的问题，提出了一种独立级联模型下高效谣言源定位算法（MDS-ROSE）。该算法通过求取最小支配集作为观测节点集，并基于转发量最小原则选择特殊观测节点，构建关键区域以限制候选源范围；采用SERO算法结合独立级联模型模拟信息传播过程，利用径向感染树（RIT）估算候选源节点转发量；利用径向差异-距离评分（RDDS）函数对候选源节点进行评分，准...

基于自适应差分隐私的联邦学习算法

摘要：为解决联邦学习下使用差分隐私技术导致模型收敛速度和准确率下降的问题，提出了基于差分隐私和逐层相关传播的隐私保护算法。设计了学习率衰减策略和梯度裁剪策略以减少引入噪声后对模型收敛速度的影响，在此基础上通过引入逐层相关传播技术来计算每类输入特征对模型输出的相关性，根据相关性分数来设计自适应加噪算法，动态调整噪声大小，从而降低噪声干扰对模型准确率的影响。该算法在真实的MNIST和CIFAR-10数据集上...

基于TKAN的多变量时间序列数据异常检测

摘要：针对多变量时间序列数据异常检测在高维复杂数据中难以兼顾空间依赖性的同时捕捉长期时间依赖性的问题，提出了一种基于时间Kolmogorov-Arnold网络（TKAN）的检测方法。该方法利用图注意力机制自适应建模变量间的复杂依赖关系，以增强特征关联性捕捉能力。通过TKAN结合高阶样条函数有效提取时间序列中的长期时间依赖。融合空间依赖与时间依赖特征，基于重构损失和预测损失进行联合优化并计算异常分数。在3...

基于异构联邦学习的Webshell检测方法

摘要：针对Webshell检测的相关研究中存在的数据不足以及不同组织之间Webshell检测模型异构性所引起的协同训练困难的问题，提出了一种异构联邦学习Webshell检测框架（heterogeneous federated learning framework for Webshell detection,HFLFWD），该框架通过VAE-GRU数据生成器来扩展各组织的本地数据特征表示，并结合知识蒸馏...

联邦学习中的阶段感知型差分隐私安全保护

摘要：联邦学习中模型更新过程易引发隐私泄露，针对此问题，构建了一种训练阶段感知的差分隐私机制。该方法通过在训练初期注入强高斯噪声以强化隐私保护，后期则逐步减弱扰动强度，并引入周期性调制以形成阶段性振荡，实现隐私与性能的动态权衡。同时结合维度打乱操作，提升模型更新的匿名性与抗推理攻击能力。在MNIST数据集上的实验结果表明，该机制在多种隐私预算下均优于传统固定噪声策略，在保障隐私的同时显著提升模型性能，为...

基于局部加权线性回归的物理层对偶密钥生成方法

摘要：为缓解真实应用场景中合法节点收到的信道状态差异影响物理层密钥生成过程效率的问题，提出了一个利用局部加权线性回归的预处理机制，并进一步基于该预处理机制实现了完整的物理层对偶密钥生成方案。根据实现复杂度以及对现有设备的兼容性，物理层对偶密钥生成方案使用接收信号强度作为生成密钥的随机源。在真实移动环境下的多组实验结果验证了所提出的方法在提高密钥生成效率方面的有效性，同时无线节点可以利用该密钥生成方法高效...

基于双层语义特征融合的高价值专利识别

摘要：为了准确识别高价值专利，促进知识产权管理和技术成果高效转化，提出了一种基于非负矩阵分解的TB-NMF和ALBERT的高价值专利识别模型。采用结合时间因素的TF-BIDF与NMF方法计算专利标题的短文本数据特征；基于ALBERT模型提取专利摘要的全局语义特征；将文本语义特征与专利价值指标体系相结合，采用Adaboost集成学习算法构建高价值专利识别模型，实现高价值专利的精准识别。实验结果表明，模型在...

基于CQCC的语音疾病识别系统

摘要：为了避免延迟治疗发声系统病变引发不可逆语音功能损伤，研究提出一种非入侵性智能诊断方法。该方法提取语音的融合常数Q倒谱系数（constant Q cepstral coefficients）作为识别特征，并结合合成少数类过采样技术（synthetic minority oversampling technique,SMOTE）解决数据不平衡问题；采用深度神经网络（deep neural networ...

基于时空记忆增强的视频异常检测

摘要：为提升视频异常检测的性能，提出一种时空记忆增强的视频异常检测方法。针对长期时空依赖难以建模的问题，设计一种动态存储记忆模块，融合特征匹配与门控更新机制，有效提取历史关键信息。为提升时空特征的多层次表征能力，构建双层图卷积网络，方差注意力进一步优化特征分布，聚焦关键区域，以更精准地识别视频中的异常行为。此外，为增强模型对跨帧特征的连贯性学习，在损失部分加入时序一致性约束，减少时序波动，提高时序特征的...

结合多模态与频率感知的遥感图像语义分割

摘要：遥感影像空间分辨率的提高给小目标和密集性区域分割任务带来新的挑战，针对小目标和密集性的遥感影像，提出一种高精度的语义分割框架。采用多模态技术增强特征表达的效果，克服单模态特征的局限性，并且利用浅层特征融合模块，对提取的多模态特征进行浅层的融合；将卷积和改进的Vision Transformer模型结合，使多模态的多种特征相互补充；针对解码过程中高层次的低分辨率特征图上采样恢复的特征信息问题，设计了...

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