【雜志簡介】

　　《計算機工程與設計》創刊于1980年，是中國航天科工集團主管、中國航天科工集團二院706所主辦的國內外公開發行的計算機專業技術類刊物。該刊是中國計算機學會會刊、北京計算機學會會刊、中國宇航學會會刊，是全國中文核心期刊、中國科技核心期刊。

　　辦刊宗旨：努力提高計算機技術水平，為我國航天和國防科技服務，實現廣泛的科研成果匯聚和知識傳播，促進學術交流和科技成果的商品化、產業化和國際化，引導和推動我國計算機技術和國防科技的發展。

　　刊載內容：覆蓋計算機工程與設計領域的各個層面，主要刊登各型計算機及其系統的研究、研制、設計、開發應用等各方面的學術論文、技術報告和專題綜述，主要刊登博士論文、基金項目論文、學術會議優秀論文和獲獎課題論文。

　　征稿范圍：計算機網絡與通信、CAD/CAM、計算機圖形學、多媒體技術、數據庫、并行處理、人工智能、計算機軟件工程、計算機硬件體系結構及其他計算機相關領域。 讀者對象：大專院校師生、計算機專業科研人員、工程項目決策、設計開發和應用人員等。

　　【影響因子】

　　國家新聞出版總署收錄

　　【獲獎情況】

　　中國科學引文數據庫來源期刊

　　中國學術期刊綜合評價數據庫來源期刊

　　中國科技論文統計與分析用期刊

　　【欄目設置】

　　主要欄目：研究與分析、設計與實現、開發與應用、算法分析與設計、讀者作者編者。

　　雜志優秀目錄參考：

　　1. 基于風險的訪問控制操作需求計算方法研究 解文沖，楊英杰，汪永偉，代向東，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 李雙，袁丁，LI Shuang，YUAN Ding

　　3. 基于域的P2P僵尸網絡防御體系 張斯捷，蘇旸，ZHANG Si-jie，SU Yang

　　4. 基于組合對稱密鑰技術認證系統的設計 馮福偉，杜麗萍，李瑛，趙桂芬，郭建偉，FENG Fu-wei，DU Li-ping，LI Ying，ZHAO Gui-fen，GUO Jian-wei

　　5. 基于混沌和斜變換的衛星圖像抗壓縮隱藏傳輸 李曉博，周詮，LI Xiao-bo，ZHOU Quan

　　6. 基于DCT域邊緣檢測的水印算法 趙曉花，張貴倉，ZHAO Xiao-hua，ZHANG Gui-cang

　　7. 基于核表示的協同入侵檢測方法 占善華，張巍，滕少華，ZHAN Shan-hua，ZHANG Wei，TENG Shao-hua

　　8. 基于實時告警的層次化網絡安全風險評估方法 梁禮，楊君剛，朱廣良，張倩，LIANG Li，YANG Jun-gang，ZHU Guang-liang，ZHANG Qian

　　9. 支持多媒體業務的隨機接入技術研究進展 楊柳，郝莉，YANG Liu，HAO Li

　　10. 基于SharpPcap的網絡流量監控系統 劉業，田琨瑋，劉林峰，LIU Ye，TIAN Kun-wei，LIU Lin-feng

　　11. Android手機與內網PC通信系統的設計與現實 彭鳳凌，庹先國，王洪輝，蒲建華，PENG Feng-ling，TUO Xian-guo，WANG Hong-hui，PU Jian-hua

　　12. 基于壓縮感知的稀疏信道估計方法 陳艷，王彪，CHEN Yan，WANG Biao

　　13. 支持可信認證的移動IPSec VPN系統設計 王劍，梁靈飛，俞衛華，WANG Jian，LIANG Ling-fei，YU Wei-hua

　　14. 基于虛擬無線電的RFID讀寫器原型驗證 舒遠仲，歐陽玉梅，李明齊，陸小凡，SHU Yuan-zhong，OUYANG Yu-mei，LI Ming-qi，LU Xiao-fan

　　中級工程師職稱論文：大數據分析與應用問題研究

　　【摘 要】大數據具有規模大、種類多、生成速度快、價值巨大但密度低的特點。大數據應用就是利用數據分析的方法，從大數據中挖掘有效信息，為用戶提供輔助決策，實現大數據價值的過程。主要介紹了大數據定義，分析方法、應用領域等相關問題。

　　【關鍵詞】中級工程師職稱論文,大數據,數據分析,應用領域

　　1.大數據的定義

　　美國國家標準和技術研究院對大數據做出了定義：“大數據是指其數據量、采集速度，或數據表示限制了使用傳統關系型方法進行有效分析的能力，或需要使用重要的水平縮放技術來實現高效處理的數據。”我們認為大數據價值鏈可分為：數據生成、數據采集、數據儲存以及數據分析。數據分析是大數據價值鏈的最后也是最重要的階段，是大數據價值的實現，是大數據應用的基礎，其目的在于提取有用的值，提供論斷建議或支持決策，通過對不同領域數據集的分析可能會產生不同級別的潛在價值。

　　計算機工程與設計最新期刊目錄

基于熱紅外圖像的奶山羊行為識別算法

摘要：針對低光照環境下奶山羊行為識別準確率不足，且熱紅外圖像低對比度、形變敏感及動態行為識別困難等問題，提出一種基于熱紅外圖像的V2InfraredNet模型。該模型以EfficientNetV2為骨干，依次構建紅外特征增強（InfraredEnhance）、雙向特征金字塔（BIFPN）和注意力融合（AFL） 3層優化模塊，分別用于增強紅外特征、促進信息交互并抑制干擾。實驗結果表明，該模型行為識別準確率...

物理信息神經網絡對偏微分方程求解的優化

摘要：偏微分方程（PDEs）的數值求解方法流體力學、熱傳導等領域的復雜現象模擬中廣泛應用，同時面臨效率和精度的雙重挑戰。針對有限差分法（FDM）等傳統數值方法擴展性不足和物理信息神經網絡（PINN）收斂慢、資源消耗大的問題，本文提出了一種融合框架名為Adaptive-PINN。該框架通過設計FDM引導策略和聯合訓練策略，利用FDM解作為PINN的初始猜測，加速低分辨率網格下的收斂；此外，通過構建加權損失...

基于改進MobileNetV3和動態圖神經網絡的特征匹配算法

摘要：為有效解決復雜場景下特征匹配魯棒性不足的問題，提出一種基于改進MobileNetV3輕量模型的特征匹配方法。在MobileNetV3模型中引入空洞卷積，以增強特征點的細節表達；提出一種多尺度描述符的動態圖神經網絡（GNN）模塊，通過幾何信息與描述符相似性相結合的雙分支圖卷積網絡，實現對特征點關系的深層次建模；提出一種基于局部特征對比的增量式匹配策略，提高匹配精度。在EuRoC數據集上的實驗結果表明...

多任務場景下kernel特征感知的動態SM劃分

摘要：針對GPGPU多任務并行處理場景中如何高效劃分流式多處理器（streaming multiprocessor,SM）的問題，提出了一種kernel特征感知的動態SM劃分方法。kernel的計算操作占比和單位周期全局內存訪問次數這兩個特征往往存在較大差異，這種特征的差異導致了kernel對SM的需求也呈現出差異性。該方法根據并行kernel的不同組合類型，結合kernel的計算操作占比和全局內存訪問...

融合多尺度特征的交通標志目標檢測算法

摘要：為解決交通標志檢測中的背景復雜、目標尺寸不一的問題，提出了一種改進的YOLOv10模型——RCAF-YOLOv10。該模型設計了特征上下文感知融合金字塔網絡（RCAFPN），通過金字塔結構提升上下文信息提取能力。引入感受野注意力卷積（RFAConv）增強特征融合能力，同時提出空間注意力機制（PSA＿EMA），有效捕捉交通標志的細節特征。實驗結果表明，RCAF-YOLOv10在TT100K數據集上的...

機位分配問題的任務圖建模及路徑遺傳算法

摘要：航空運輸業迅速發展，航班客運量逐年攀升，機場停機位資源面臨日益增長的使用壓力。為提高機位資源使用效率，研究了帶組合機位的機位分配問題；以最大化靠橋率、最小化平均旅客步行距離和最大化航司匹配值為目標，建立多目標優化模型。為降低解空間復雜度與算法迭代過程中的約束驗證開銷，建立任務圖模型，將解空間以圖形式表達，并與非支配排序遺傳算法（NSGA-Ⅱ）結合，設計基于任務圖的基因編碼和遺傳算子，將機位分配問題...

混合專家模型的二元數據生成方法

摘要：生成式人工智能中的二元數據生成作為氣象、金融等領域可控文本生成的重要研究方向之一。現有方法無法充分反映真實場景中極性對立文本的復雜性和多視角表達。為此，提出一種融合擴散模型與混合專家技術的二元數據生成方法。通過基于Transformer變分自編碼器框架學習文本的潛在嵌入語義表征，并基于混合專家的多路擴散模型，結合多路去噪方法進行潛在語義嵌入的逆擴散過程，從而捕捉到文本的復雜性與多視角語義特征，達到...

基于預訓練語言模型的領域事件抽取方法

摘要：針對領域事件抽取中傳統方法依賴人工規則、深度學習方法數據需求高且泛化能力不足的問題，提出一種基于預訓練語言模型的事件抽取方法。該方法融合多任務學習機制，將觸發詞識別與論元抽取作為關聯任務聯合建模，并引入特殊字符標記以增強模型對空要素的識別能力。實驗結果表明，本模型顯著提高了事件抽取的準確性和魯棒性，驗證了其在領域事件抽取任務中的有效性與實用性，為低資源場景下的事件抽取任務提供了可行的技術路徑

基于元學習的黑盒對抗攻擊方法

摘要：現有的黑盒對抗攻擊方法通常需要提前根據目標模型結構進行針對性訓練，難以模擬真實的黑盒攻擊。已有研究表明，模型集成攻擊可以更真實地模擬黑盒攻擊，但這種攻擊方法存在無法充分利用每個模型的優勢而導致生成的對抗樣本可遷移性低的問題。據此，提出了基于元學習的黑盒對抗攻擊方法，通過雙層循環訓練框架實現最佳集成方式，結合元學習方法尋找最優擾動，從而提高生成的對抗樣本的可遷移性。實驗結果表明，在MNIST、CIF...

覆蓋率引導的模糊測試多樣性種子變異方法

摘要：針對深度學習系統模糊測試方法中存在種子多樣性不足導致神經元覆蓋率低的問題，提出了一種覆蓋率引導的多樣性種子變異方法。該方法設計一種多樣性種子生成式對抗網絡，該網絡通過提取各個類別種子不同層次的特征并進行融合，同時利用神經元覆蓋率引導生成對應類別的變異種子；設計對抗性和邊界損失函數優化種子變異；利用Soble算子提取邊界信息篩選變異種子，提高種子的有效性。在CIFAR-10和ImageNet數據集上...

基于最小支配集與轉發量的謠言源定位方法

摘要：針對當前基于時間戳的謠言源定位方法存在搜索空間大、計算復雜度高的問題，提出了一種獨立級聯模型下高效謠言源定位算法（MDS-ROSE）。該算法通過求取最小支配集作為觀測節點集，并基于轉發量最小原則選擇特殊觀測節點，構建關鍵區域以限制候選源范圍；采用SERO算法結合獨立級聯模型模擬信息傳播過程，利用徑向感染樹（RIT）估算候選源節點轉發量；利用徑向差異-距離評分（RDDS）函數對候選源節點進行評分，準...

基于自適應差分隱私的聯邦學習算法

摘要：為解決聯邦學習下使用差分隱私技術導致模型收斂速度和準確率下降的問題，提出了基于差分隱私和逐層相關傳播的隱私保護算法。設計了學習率衰減策略和梯度裁剪策略以減少引入噪聲后對模型收斂速度的影響，在此基礎上通過引入逐層相關傳播技術來計算每類輸入特征對模型輸出的相關性，根據相關性分數來設計自適應加噪算法，動態調整噪聲大小，從而降低噪聲干擾對模型準確率的影響。該算法在真實的MNIST和CIFAR-10數據集上...

基于TKAN的多變量時間序列數據異常檢測

摘要：針對多變量時間序列數據異常檢測在高維復雜數據中難以兼顧空間依賴性的同時捕捉長期時間依賴性的問題，提出了一種基于時間Kolmogorov-Arnold網絡（TKAN）的檢測方法。該方法利用圖注意力機制自適應建模變量間的復雜依賴關系，以增強特征關聯性捕捉能力。通過TKAN結合高階樣條函數有效提取時間序列中的長期時間依賴。融合空間依賴與時間依賴特征，基于重構損失和預測損失進行聯合優化并計算異常分數。在3...

基于異構聯邦學習的Webshell檢測方法

摘要：針對Webshell檢測的相關研究中存在的數據不足以及不同組織之間Webshell檢測模型異構性所引起的協同訓練困難的問題，提出了一種異構聯邦學習Webshell檢測框架（heterogeneous federated learning framework for Webshell detection,HFLFWD），該框架通過VAE-GRU數據生成器來擴展各組織的本地數據特征表示，并結合知識蒸餾...

聯邦學習中的階段感知型差分隱私安全保護

摘要：聯邦學習中模型更新過程易引發隱私泄露，針對此問題，構建了一種訓練階段感知的差分隱私機制。該方法通過在訓練初期注入強高斯噪聲以強化隱私保護，后期則逐步減弱擾動強度，并引入周期性調制以形成階段性振蕩，實現隱私與性能的動態權衡。同時結合維度打亂操作，提升模型更新的匿名性與抗推理攻擊能力。在MNIST數據集上的實驗結果表明，該機制在多種隱私預算下均優于傳統固定噪聲策略，在保障隱私的同時顯著提升模型性能，為...

基于局部加權線性回歸的物理層對偶密鑰生成方法

摘要：為緩解真實應用場景中合法節點收到的信道狀態差異影響物理層密鑰生成過程效率的問題，提出了一個利用局部加權線性回歸的預處理機制，并進一步基于該預處理機制實現了完整的物理層對偶密鑰生成方案。根據實現復雜度以及對現有設備的兼容性，物理層對偶密鑰生成方案使用接收信號強度作為生成密鑰的隨機源。在真實移動環境下的多組實驗結果驗證了所提出的方法在提高密鑰生成效率方面的有效性，同時無線節點可以利用該密鑰生成方法高效...

基于雙層語義特征融合的高價值專利識別

摘要：為了準確識別高價值專利，促進知識產權管理和技術成果高效轉化，提出了一種基于非負矩陣分解的TB-NMF和ALBERT的高價值專利識別模型。采用結合時間因素的TF-BIDF與NMF方法計算專利標題的短文本數據特征；基于ALBERT模型提取專利摘要的全局語義特征；將文本語義特征與專利價值指標體系相結合，采用Adaboost集成學習算法構建高價值專利識別模型，實現高價值專利的精準識別。實驗結果表明，模型在...

基于CQCC的語音疾病識別系統

摘要：為了避免延遲治療發聲系統病變引發不可逆語音功能損傷，研究提出一種非入侵性智能診斷方法。該方法提取語音的融合常數Q倒譜系數（constant Q cepstral coefficients）作為識別特征，并結合合成少數類過采樣技術（synthetic minority oversampling technique,SMOTE）解決數據不平衡問題；采用深度神經網絡（deep neural networ...

基于時空記憶增強的視頻異常檢測

摘要：為提升視頻異常檢測的性能，提出一種時空記憶增強的視頻異常檢測方法。針對長期時空依賴難以建模的問題，設計一種動態存儲記憶模塊，融合特征匹配與門控更新機制，有效提取歷史關鍵信息。為提升時空特征的多層次表征能力，構建雙層圖卷積網絡，方差注意力進一步優化特征分布，聚焦關鍵區域，以更精準地識別視頻中的異常行為。此外，為增強模型對跨幀特征的連貫性學習，在損失部分加入時序一致性約束，減少時序波動，提高時序特征的...

結合多模態與頻率感知的遙感圖像語義分割

摘要：遙感影像空間分辨率的提高給小目標和密集性區域分割任務帶來新的挑戰，針對小目標和密集性的遙感影像，提出一種高精度的語義分割框架。采用多模態技術增強特征表達的效果，克服單模態特征的局限性，并且利用淺層特征融合模塊，對提取的多模態特征進行淺層的融合；將卷積和改進的Vision Transformer模型結合，使多模態的多種特征相互補充；針對解碼過程中高層次的低分辨率特征圖上采樣恢復的特征信息問題，設計了...

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