计算机工程与设计杂志，月刊，本刊重视学术导向，坚持科学性、学术性、先进性、创新性,刊载内容涉及的栏目：研究与分析、设计与实现、开发与应用等。于1980年经新闻总署批准的正规刊物。
- 主管单位：中国航天科工集团
- 审稿周期：1-3个月
- 周期：月刊
- 主办单位：中国航天科工集团第二研究院70...
- 创刊：1980年
- 出版地区：北京
- 国际刊号：1000-7024
- 曾用名：计算机工程与设计
- 语言：中文
- 国内刊号：11-1775/TP
- 类别：信息科技
- 起订时间：
- 全年订价：¥556.00
- 现用名：计算机工程与设计
- 邮编：100039
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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
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改进的基于网络寿命的RPL路由协议
关键词：无线传感器网络 路由指标 低功耗有损网络路由协议 能量平衡 预期寿命
为提高无线传感器网络(WSN)的寿命,提出一个能量平衡路由协议的设计方案,该协议不再侧重于最小化所有节点的平均能量消耗,重点识别能量瓶颈节点,最大限度降低其能量消耗以达到网络寿命的最大化。定义一个估计的预期寿命(ELT),用该值度量这些瓶颈节点寿命,通过剩余能量和链路可靠性等约束条件,估计瓶颈节点的平均能耗,选择最优的路径,均衡能量消...
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降雨环境下的多阶散射蜂窝系统信号特性分析
关键词：概率密度函数 到达角 到达时间 多径效应 降雨衰减
为精确研究信道模型的空间和时间特征,提出一种基于椭圆几何并考虑降雨衰减效应的郊区密集乔木林区多阶散射信道模型。推导一阶与二阶散射系统波达信号的到达时间(TOA)和到达角(AOA)的联合概率密度函数(PDF),对该模型进行仿真。仿真结果表明,随着降雨强度的增加,经历多阶散射的波达信号到达时间将产生显著延迟,概率密度更加接近均匀分布,且阶数...
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MP2P网络基于动态分组的超级节点选取
关键词：mp2p网络 动态分组 超级节点 兴趣相似度 物理位置
提出一种MP2P网络中基于动态分组的超级节点选取机制。根据MP2P网络中节点拥有资源的类型以及节点的物理位置等因素进行动态分组,根据阈值过滤算法和节点综合能力计算选出每组的超级节点群组和备选超级节点集合,根据每组的超级节点负载情况动态更新该组的超级节点群组。理论分析和仿真结果表明,该机制能显著降低MP2P网络中的信息检索延迟,有效提...
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面向输电线故障信息传输的多播路由
关键词：多播路由 输电线路 无线传感器网络 故障信息传输 实时性
针对无线传感器网络应用于输电线路故障传输时存在通信代价高、实时性差的问题,提出一种输电线路故障传输多播路由算法(MRFT)。抽象出输电线路故障信息传输网络模型;根据时延最短路径树(SPT)的最大端到端时延确定多播树时延上限,将时延上限边接入多播树;设计最小代价启发函数将剩余叶子节点接入多播树。仿真结果表明,与KPP算法相比,MRFT算法构造...
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降低FBMC/OQAM峰均比的联合算法
关键词：滤波器组多载波 峰均比 部分传输序列 载波预留 交错正交调制
为克服FBMC/OQAM系统存在峰均比(PAPR)较高的问题,提出一种多数据块优化的部分序列传输(IPTS)与载波预留(TR)联合的算法。根据FBMC/OQAM符号的重叠特性,在传统的PTS算法上进行多数据块优化,结合新型相位因子,在不增加边带信息的条件下保证较低的PAPR,联合载波预留(TR)算法进一步抑制系统PAPR。理论分析和仿真实验结果表明,IPTS-TR联合算法具有更...
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改进引力搜索算法用于工控系统入侵检测
关键词：改进引力搜索算法 混沌映射 趋化算子 孪生支持向量机 入侵检测
为提高引力搜索算法的全局搜索能力和收敛速度,提出改进引力搜索算法(IGSA)。为引力常量嵌入混沌映射,使其在减小的同时可以混沌地变化,快速地跳出局部极小值,扩展搜索区域;引入细菌觅食算法(BFA)的趋化算子,利用最优个体信息对当前最佳粒子进行调整,提高收敛速度。4种基准函数的测试结果对比表明,IGSA有着更好的搜索能力和收敛速度。利用IGSA对...
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基于超混沌与分块操作的快速图像加密算法
关键词：超混沌 图像加密 块间交换 块内循环 动态密钥
为满足加密安全和实时通信的需求,提出一种基于超混沌和分块操作的快速图像加密算法。构建与明文相关的动态原始序列;进行置乱和扩散操作,在置乱过程中引入分块操作,提高加密速度,在扩散过程中引入动态密钥,提高安全性。对图像灰度分布、相邻像素相关性、密钥空间、密钥敏感性、加密速度、抗差分攻击能力及抗噪声和裁剪的鲁棒性进行深入分析和仿...
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基于CNN和RNN联合网络的心音自动分类
关键词：心音分类 卷积神经网络 循环神经网络 数据增强 单阶段
为充分利用心音的全局信息,提出不依赖于分割的心音自动分类方法。对目前的心音分类方法进行总结,分析单阶段和两阶段方法的优势与不足,提出以深度学习提取更好的全局特征作为提升分类效果的新方向。使用精调的卷积神经网络和循环神经网络分别提取心音的频域和时域特征,辅以数据增强的方法进行训练。该方法在测试集的平均分类准确率达到了85.7%,...
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MT-混合数据的深度网络快速训练方法
关键词：模式识别 深度卷积网络 快速训练 凸集 数据增广
为加速神经网络的训练,提出一种名为MT(mix training)的模型训练方法,并从理论与实验的角度来解释这种方法。该方法直接加权平均两张不同的图片为一张,对标签以同样的权值进行加权平均。由于只使用融合后的图片进行训练,该方法能够有效地加速网络的训练。使用DenseNet-40(k=12)作为网络结构,在CIFAR-10、CIFAR-100、SVHN这3个数据集上验证了该方...
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基于回归置信度的多尺度精确人脸检测
关键词：卷积神经网络 多尺度 回归置信度 nms算法 人脸检测
在大多数受限情况下人脸检测已经有了许多有效方案,但对于人脸尺度变化极大、小人脸,以及模糊、遮挡、光照等非受限环境的人脸检测问题,仍面临更多挑战。针对以上问题,提出一种多尺度卷积神经网络模型。在R-FCN网络的基础上进行改进,以多尺度特征替代单一特征,使网络对多尺度信息更加敏感,在预测阶段同时输出分类置信度与回归置信度,改进非极大...
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面向信贷不平衡数据的高斯混合欠采样算法
关键词：互联网金融 信贷违约风险 不平衡数据 高斯混合模型 欠采样
为提高分类算法在信贷风险领域不平衡数据的预测性能,提出一种基于高斯混合模型(Gaussian mixture model,GMM)的欠采样算法,将其应用在信贷不平衡数据领域中。采用高斯混合模型对多数类样本进行聚类欠采样(under-sampling),消除样本间的不平衡问题。实验比较该算法与传统的欠采样方法,进行该算法的抗噪鲁棒性分析,实验结果表明,该算法能够有效提...
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基于似然域背景差分的行人检测和跟踪方法
关键词：激光雷达 似然域模型 行人检测 栅格地图 行人跟踪
基于激光雷达的室内机器人行人检测、跟踪容易受到复杂背景的影响。针对这种情况,提出一种基于似然域背景差分的行人检测、跟踪和跟随系统。利用即时定位与地图构建算法获得陌生环境的二维栅格地图,通过蒙特卡洛定位获得机器人在地图中的后验位姿,利用似然域模型分割出前景对应的激光雷达数据后,进行行人的检测、跟踪以及跟随。实验结果表明,该...
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基于时空融合的缺失值填补算法
关键词：pm 时空融合 缺失值填补 神经网络 模型树
为提升PM 2.5浓度预测精度,提出基于时空融合与缺失值填补的预测方法。抓住时空相关性,以历史气象和PM 2.5浓度数据作为输入,利用长短时记忆神经网络和人工神经网络从时空两个维度对未来一小时PM 2.5水平进行预测,用模型树进行融合。由于数据集中存在大量的连续缺失数据,为弥补其带来的不利影响,利用所提算法对预测模型进行辅助。实验结果表明,...
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基于准范数与零范数的矩阵恢复
关键词：核范数 矩阵恢复 准范数 混合范数 交替近似法
针对高维度矩阵的低秩恢复问题中核范数与l1范数过惩罚导致的结果偏差,提出一种矩阵恢复方法。使用准范数代替低秩恢复问题中常用的核范数约束,使用零范数代替l1范数约束。对于准范数的求解问题,采用与准范数等价的Frobenius/核混合范数进行替代,提出基于交替近似的线性最小化方法对目标函数进行求解。在合成数据与真实数据上的实验结果表明,该...
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基于移动端的场景分类模型
关键词：场景分类 移动神经网络 特征融合 知识迁移 模型压缩
对移动神经网络进行研究,在此基础上提出一种端到端的高效运行于移动端的场景分类模型。在同一个网络中使用多分辨率输入的方法进行训练,在预测时只将原图处理到指定分辨率,不进行multi-crop预测;将网络在中层提取的局部信息和在高层提取的全局信息进行融合;根据提出的相似类知识迁移的模型压缩方法对网络进行训练。实验结果表明,与现有的移动神...
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基于卷积注意力机制的情感分类方法
关键词：情感分析 注意力机制 自然语言处理 长短期记忆网络 深度学习
为提取文本的局部最优情感极性、捕捉文本情感极性转移的语义信息,提出一种基于卷积注意力机制的神经网络模型(CNN_attention_LSTM)。使用卷积操作提取文本注意力信号,将其加权融合到Word-Embedding文本分布式表示矩阵中,突出文本关注重点的情感词与转折词,使用长短记忆网络LSTM来捕捉文本前后情感语义关系,采用softmax线性函数实现情感分类。在...
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基于反幂法和扩展卡尔曼滤波的姿态估计算法
关键词：反幂法 扩展卡尔曼滤波 近似特征值 无人机 姿态估计
针对基于Davenport的四元数法和扩展卡尔曼(extended Kalman filtering,EKF)的姿态估计算法的精度受特征值精度影响的问题,设计一种基于反幂法与EKF算法的姿态估计算法。根据Davenport矩阵K的近似特征值,利用反幂法迭代计算出Davenport矩阵K的特征向量,将其作为EKF的测量值,降低EKF测量值对特征值的敏感度。为验证算法有效性,搭建四旋翼无人机实...
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基于改进GA的神经网络航班保障时间估计
关键词：航班保障 服务时间估计 主成分分析 改进遗传算法 bp神经网络
准确估计航班保障服务时间可以极大提高地面航班保障服务效率。采用主成分分析(PCA)方法降低变量间的相关性,考虑到BP神经网络的网络结构难以确定,且网络初始权重、阈值随机,提出改进的遗传算法来优化BP神经网络的结构,初始权重、阈值,建立自适应多层遗传算法(AMGA)的BP神经网络航班保障服务时间估计模型。为验证所提AMGA-BP算法的性能,以国内某...
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基于文档结构与深度学习的金融公告信息抽取
关键词：公告 信息抽取 神经网络 文档结构树 序列标注
针对金融类公告中的结构化数据难以被高效快速提取的问题,提出一种基于文档结构与Bi-LSTM-CRF网络模型的信息抽取方法。自定义一种文档结构树生成算法,利用规则从文档结构树中抽取所需节点信息;构建基于信息句触发词的局部句子规则,抽取包含结构化字段信息的信息句;将字段的结构化信息抽取看作序列标注问题,分词时加入领域知识词典,构建基于Bi-L...
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基于MCMC的DBSCAN改进算法
关键词：聚类 基于密度的聚类 dbscan算法 马尔可夫链蒙特卡洛 部分扩展
为降低DBSCAN算法的运行时间,结合MCMC(Markov chain Monte Carlo,马尔可夫链蒙特卡洛)采样方法对DBSCAN进行改进,提出一种聚类算法,称为DBSCAN++。其基本思想是优先扩展拓展能力较强的核心对象。通过实验将DBSCAN++与DBSCAN和OPTICS进行对比,实验结果表明,从算法运行时间看,DBSCAN++比DBSCAN平均降低了60.7%,比OPTICS平均降低了70.2%;从聚类准...
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基于情感词汇与机器学习的方面级情感分类
关键词：评价搭配 机器学习 情感词 互信息 情感分类
为综合利用基于情感词典和基于机器学习的两类情感分类方法的优点,提出一种基于情感词汇与机器学习的方面级情感分类方法。通过选取少量情感倾向与评价对象无关的情感词汇对评价搭配进行情感分类;通过构建机器学习分类器,以评价短语对各类别的互信息占比作为分类器的分类概率权重,进行加权计算,选择加权后分类概率最大的类别作为评价搭配的情感...
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最小窥视孔长短时记忆模型
关键词：深度学习 循环神经网络 长短时记忆模型 门循环单元模型 最小窥视孔长短时记忆模型
由于循环神经网络拥有复杂的模型结构,使训练模型达到最优变得困难。因此,提出一种最小窥视孔长短时记忆模型,它只有一个唯一门来更新信息,拥有两个网络层,通过减少一定的模型参数降低模型训练的难度,提高模型性能。实验结果表明,在不同数据集上,该模型性能高于长短期记忆模型,部分高于门循环单元模型,在参数个数、运行时间方面,其远小于长短期...
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基于混合策略改进的果蝇优化算法
关键词：果蝇优化算法 自适应 变异算子 组合搜索 高斯分布
针对基本果蝇优化算法收敛精度不高、容易陷入局部最优和收敛速度慢的问题,提出一种基于混合策略改进的果蝇优化算法(MSFOA)。受鲸鱼捕食猎物的启发,在对个体历史最优位置的更新中,采用新的组合搜索的方法,加快果蝇搜索迭代速度;在更新后的位置公式中引入自适应权重系数,提高算法的优化精度;当达到局部收敛状态时,结合多尺度高斯变异算子解决局...
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基于DCT和SVD的图像哈希水印算法
关键词：数字水印 离散余弦变换 奇异值分解 离散小波变换 不可感知性 鲁棒性
为使频域水印技术更好地应用于数字图像的版权保护,提出一种基于离散余弦变换和奇异值分解相结合的图像哈希水印算法。利用DWT变换提取载体图像的低频系数矩阵构造水印;对载体图像进行分块DCT变换,提取每个子块的低频系数;对低频系数所组成的矩阵进行SVD变换,在对角阵上嵌入水印;对频域系数进行逆变换得到含水印图。将已有算法和当前所提出的算...
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融合词性特征的中文句子相似度计算方法
关键词：句子相似度 词性 权重 词向量 语义
为解决近年来使用依存分析等语法信息计算句子相似度存在的手工标注代价较大、自动标注准确率低影响性能等问题,结合现有的句子相似度算法,提出两种方法融合词性特征计算句子相似度。在高精度的自动词性标注基础上,方法一通过词性信息调整不同词性的单词对句子相似度的影响,方法二使用词性信息选择句子中较为关键的单词进行计算。对比实验中,方...
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基于残差网络编解码的磁共振图像修复算法
关键词：磁共振 图像修复 残差网络 反卷积 编解码
目前很多基于受损图像修复的算法应用在磁共振图像上效果不佳,严重降低该类图像的医学应用价值。为获得细节更加丰富的磁共振图像,提高其应用价值,提出一种基于深度残差网络编码-反卷积网络解码框架的算法。使用双三次插值算法对图像进行处理,将像素点取值归一化,用修改的深层残差网络提取图像特征,用反卷积恢复图像细节,完成图像重建工作。实验...
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改进的SIFT邻域投票图像匹配算法
关键词：特征匹配 sift特征 特征描述 欧氏距离 邻域投票
针对传统图像匹配算法在几何差异场景下匹配精度低的问题,提出一种改进SIFT特征描述符和邻域投票相结合的图像匹配算法。使用8个邻域像素的平均值代替原始极值点,通过SIFT提取图像中的特征点,利用Sobel算子计算特征点的梯度幅度和方向,结合8个仿射形式的同心圆邻域生成64维描述符,根据欧氏距离确定初始匹配点,采用邻域投票的方法剔除错误的匹配...
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新型融合方法的医学图像预处理和分类
关键词：改进型卷积网络 反传神经网络 最优支撑值 特征提取 稀疏矩阵 函数重构
为在尿沉渣的复杂环境中提取适合神经网络识别的图像信息,满足医学检测和分类的准确性要求,提出一种改进型卷积网络(improved convolution neural networks,ICNNs)的图像融合预处理方法。经过融合与重构,得到符合R、G、B要求的高质量射频多光谱信息图像。对比其它预处理方法与神经网络集成的识别分类数据可知,多种尿沉渣成分的识别率得到了显著...
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基于多重匹配的可见水印去除算法
关键词：可见水印 多重匹配 透视变换 自适应恢复
为恢复嵌入数字的水印图像,提出一种去除可见数字水印的方法。对彩色图像二值化,与标准数字库进行KAZE特征匹配,利用K-means算法确定其矩形区域,将其透视变换成数字模板库大小,与数字库进行模板匹配,对确认为数字的区域进行自适应膨胀和模糊操作。嵌入的数字旋转角度、大小、字体可变,存在数字的区域插值效果好,人眼难以发现水印信息。实验结果...
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基于混沌粒子群的车道线检测算法
关键词：智能驾驶 车道线检测 复杂路况 核fisher线性判别分析 混沌粒子群优化算法
为解决在恶劣天气、光照条件变化和路面信息干扰等情况下的车道线检测识别率低的问题,提出一种采用核Fisher线性判别分析灰度变换以及混沌粒子群的车道线检测算法。将高维的RGB彩色图像通过最佳鉴别投影向量投影到低维的子空间,通过混沌粒子群算法,根据车道线特征,遍历粒子取值范围内的空间,寻找适应度函数最大的解,根据最优解获得的直线参数在...
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二进小波与改进的形态学融合的边缘检测算法
关键词：二进小波变换 抗噪形态学 边缘检测 融合算法 laplace算子
针对小波变换边缘检测算法抗噪能力差、图像边缘不连续等缺点,提出一种将二进小波变换与形态学算子融合的边缘检测算法。利用新构造的二进小波滤波器边缘检测算法对含噪图像进行边缘检测,可以保留较多的边缘细节;利用新设计的多结构抗噪形态学算子对含噪图像进行边缘检测,抑制噪声良好;将两种算法得到的边缘结果按一定规则进行融合,利用Laplace...
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时空RPCA在复杂场景下的运动目标检测
关键词：鲁棒主成分分析 非凸加权核范数 时空低秩rpca算法 拉普拉斯特征映射 运动目标检测
在复杂动态背景下,鲁棒主成分分析模型(RPCA)容易将背景中动态背景误判为前景运动目标,导致运动目标检测精度不高。为解决该问题,提出一种基于非凸加权核范数的时空低秩RPCA算法。使用非凸加权核范数替代传统的核范数进行低秩约束,在观测矩阵上通过拉普拉斯特征映射得到时空图拉普拉斯矩阵,将得到的时空图拉普拉斯矩阵嵌入低秩背景矩阵以保持背...
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基于快速检测和AdaBoost的车辆检测
关键词：激光雷达 高程滤波 adaboost算法 聚类分析
为给激光雷达三维点云目标检测提供一种更智能、更稳健的信息处理算法,提出一种基于激光雷达获取的点云数据的车辆目标检测算法。采用局部高程对地面进行拟合,对目标场景进行预分类;根据目标的几何尺寸建立ROI(感兴趣区域),对该区域内的点云数据进行聚类分析,大致检测出目标物体。由于现实场景中往往存在与目标高程相近的物体,采用基于Harr-like...
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基于收缩极限学习机的故障诊断鲁棒方法
关键词：鲁棒性 极限学习机 雅克比矩阵 自编码器 故障诊断
为降低特征噪声对分类性能的影响,提出一种基于极限学习机(extreme learning machine,ELM)的收缩极限学习机鲁棒算法模型(CELM)。采用自编码器对输入数据进行重构,将隐层输出值关于输入的雅克比矩阵的F范数引入到目标函数中,提取出更具鲁棒性的抽象特征表示,利用提取到的新特征对常规的ELM层进行训练,提高方法的鲁棒性。对Mnist、UCI数据集、TE...
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应用于小样本的差异字典人脸识别
关键词：人脸识别 差异字典 小样本 灰度对称脸 基于表示的分类
针对人脸识别中每个人只有小规模训练样本的情况,在基于表示的分类(representation based classification,RBC)方法基础上使用由无关类组成的差异字典。差异字典一般由具有面部姿态变化与表情变化的人脸及其基准脸构成,需要训练样本为基准脸才能得到较好的识别效果。为防止小规模训练样本中有非基准脸使差异字典出现识别效果下降的情况,使用灰度...
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基于多尺度特征的条形码快速检测算法
关键词：条形码检测 多尺度特征 卷积神经网络 特征融合 快速检测
为提升在复杂环境下智能物流分拣系统中条形码检测的精度和速度,提出一种基于多尺度特征的条形码快速检测算法。采用深度学习中主流one-stage目标检测器作为基础框架,通过级联不同特征融合层和压缩层实现语义信息充分提取,在不同特征提取层分别嵌入膨胀卷积和深度可分离卷积,对特征提取效果和速度进行有效优化提升。将算法应用于实际分拣现场数...
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基于特征融合卷积神经网络的车型精细识别
关键词：卷积神经网络 车型精细识别 特征融合 独立网络 融合网络 深度学习
为解决现有车型精细识别方法中存在识别精度低、模型参数规模大等问题,提出一种基于特征融合卷积神经网络的车型精细识别方法。设计两个独立网络(UpNet、DownNet)分别用于提取车辆正面图像的上部和下部特征,在融合网络(FusionNet)中进行特征融合,实现车型的精细识别。相较于现有的车型精细识别方法,该方法在提高识别精度的同时,有效压缩了模型参...
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基于K-ELM和GMM的氮氧化物排放预测
关键词：大规模数据 氮氧化物排放 聚类
针对使用大规模数据对电站锅炉氮氧化物(NOx)排放进行建模时,建模时间长、计算复杂度高的问题,提出一种基于核极限学习机(K-ELM)和高斯混合模型(GMM)的NOx排放建模方法。通过GMM对模型输入样本进行聚类,进行均衡化处理,利用K-ELM对NOx排放进行建模,通过网格搜索和交叉验证获得模型的最优参数,应用模型对锅炉真实运行数据进行预测分析。实验结果...
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基于ZYNQ的行人检测系统的设计与实现
关键词：方向梯度直方图 自适应增强算法 软硬件协同设计 片上系统 行人检测
随着行人检测技术的发展和应用,迫切需要能够进行实时处理的嵌入式行人检测系统。采用ZYNQ-7000作为算法平台,设计一种基于HOG与AdaBoost级联分类器的行人检测系统。利用FPGA的并行特性,采用流水线结构替代传统的串行结构,实现HOG算法加速;将AdaBoost级联分类器保存在FPGA的BRAM中,通过查找表的方式,在单个时钟周期内即可完成匹配判断。利用ZYNQ...
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基于关节空时特征融合的人体行为识别
关键词：行为识别 空时融合特征 梯度树提升 核化线性降维 人体骨架
针对现有人体行为识别技术存在的准确率不高和易受环境干扰等缺点,提出一种基于空时特征融合的人体行为识别方法。通过OpenPose提取人体骨骼关节的位置信息用于构造空时融合特征,该特征综合各类行为的空域和时域信息,使得特征表示更具区分度。利用核化主成分分析算法进行特征维度缩减,利用XGBoost算法进行特征分类,获得识别结果。该方法在Multiv...
