【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

混合匹配模型下自適應緊湊進化算法

摘要：為了解決本體匹配模型在集成多種相似度量方法的同時無法查找匹配對之間語義關系的問題，提出了一種新的本體混合模型，通過建立一種新的相似度量方法，將模型的元匹配參數和實體匹配參數進行關聯。此外，利用緊湊進化算法的思想，設置了一個自適應步長調整策略。通過種群歷史信息和個體適應度值自適應增減步長以確定當前最優步長。算法運行了Ontology Alignment Evaluation Initiative的b...

自主多模式網絡性能測試技術

摘要：為解決網絡測試工具兼容性差、測試場景受限、國內無通用自主網絡測試工具等問題，設計一種基于ServerClient-Ctrl三端模式的自主多模式網絡性測試工具，旨在通過創新的架構、模塊設計，提升測試工具的通用性和靈活性，解決行業痛點。基于國產自主ARM平臺及X86平臺開展的網絡性能測試驗證，結果表明該測試工具不僅展現出良好的平臺兼容性，還適用于多測試場景，并在測試中能有效提升測試工作效率，為網絡測試...

基于樹相似性聚類的差分隱私推薦算法

摘要：針對現有差分隱私推薦算法中評分矩陣稀疏、相似性計算依賴于共同評分項且忽略負相似性的問題，提出了一種基于樹相似性聚類的差分隱私推薦算法。利用決策樹信息熵變化量構建用戶間樹相似性，采用改進的布谷鳥搜索K-means算法基于樹相似性矩陣對用戶進行聚類，并通過差分隱私指數機制在目標用戶所在簇中選取相似鄰居用戶集合，根據鄰居集合推薦預測分值最高的項目。實驗結果在MovieLen 100K和Yahoo Mus...

融合間接依賴和門控單元的方面級情感分析

摘要：針對方面級情感分析任務中，沒有利用方面和意見詞之間的間接依賴關系導致語法信息學習不完整，沒有充分利用距離信息導致上文噪聲詞過濾不完全，對文本、語義和語法特征融合不充分的問題，提出了一種融合間接依賴和門控單元的雙通道圖卷積網絡模型。該模型通過距離感知函數過濾上下文噪聲，利用基于方面注意力機制的圖卷積網絡學習語義知識，使用融入間接依賴和距離信息的依存矩陣圖卷積網絡學習語法知識，通過雙通道門控單元融合文...

《計算機工程與設計》雜志投稿須知簡則

摘要：<正>《計算機工程與設計》是國家級正式出版物，由中國航天科工集團公司主管、七〇六所主辦的中國計算機技術領域的學術性期刊，是中國計算機學會會刊、中國宇航學會會刊，入選北大中文核心期刊、中國科技核心期刊，被國內外多家重要檢索機構和數據庫收錄。主要刊登有創新和獨立學術見解的學術論文，包括基金項目論文、獲獎課題論文、學術會議優秀論文、博士和碩士論文等。主要欄目：網絡與通信技術、信息安全技術、嵌...

基于屬性相關度的分類數據子空間聚類

摘要：針對分類數據，利用屬性相關性與屬性值的分布特征，提出一種子空間聚類算法。該算法采用基于互信息和聯合熵的屬性相關性度量方法，結合各屬性值的分布特征，細化了屬性子空間的度量粒度；以最大化簇內數據相似度為聚類目標，引入屬性值作用力的概念，強化了關鍵屬性值對簇內數據的緊湊作用，加快聚類迭代速度。在人工數據集和UCI數據集上，驗證了算法的正確性，可伸縮性和可靠性

基于圖卷積網絡的室內Wi-Fi指紋定位算法

摘要：針對傳統室內定位算法未考慮指紋數據非歐幾里德特征的問題，提出一種基于圖卷積網絡（graph convolutional neural network,GCN）雙層特征提取的Wi-Fi指紋室內定位算法（DuGCNLoc）。該算法在接入點（access point,AP）層面通過設計鄰接矩陣建立圖結構；在參考點（reference point,RP）層面，使用K近鄰（K-nearest neighbo...

基于智能合約的病歷數據共享方案

摘要：為解決醫療病歷數據共享時面臨的隱私安全、效率和不靈活問題，提出一種結合智能合約的病歷數據共享方案。通過將智能合約與基于屬性的訪問控制相結合，提高了數據共享效率，實現了細粒度訪問控制。采用鏈上鏈下數據協同的方式，在可靠存儲數據的同時減輕區塊鏈的存儲負擔。提出策略匹配和字母搜索算法，提高匹配訪問策略和檢索病名的效率。對方案進行系統編程，性能測試和安全性分析，結果證實所提方案具有可行性，具有較高效率，而...

改進的YOLOv5s輕量級城市火災檢測算法

摘要：為解決城市火災檢測算法在追求高精度時，參數量龐大、算法復雜度高、檢測速度慢等問題，提出了一種改進YOLOv5s的輕量級火災檢測算法（LPC-YOLOv5s）。在骨干網絡中，在集成模塊Stem Block模塊基礎上結合ReLu激活函數，設計和構建了LCBlock降低模型復雜度，提高模型檢測速度，引入PConv模塊減少骨干網絡冗余特征的提取。在頸部結構中引入了C3Ghost模塊，增強特征融合能力，降低...

FA-YOLOv7：水面垃圾小目標檢測算法

摘要：為解決水面垃圾檢測中小目標比例高、易受光照及環境噪聲影響的問題，提出一種基于YOLOv7的改進型檢測算法FA-YOLOv7。構建一個上下文信息感知模塊（GCFA），解決小目標環境語境信息缺失的難題；引進深度噪聲抑制模塊（DNSM），降低環境噪聲對檢測精度的影響；為增強模型訓練的穩定性和提高收斂速度，采用聯合回歸損失函數。通過水面垃圾檢測實際應用的測試，驗證了該方案的準確性與有效性

增強特征表示的絕緣子缺陷檢測方法

摘要：針對絕緣子缺陷目標區域較小、部分缺陷特征相似，從而導致檢測精度較低的問題，提出了一種特征表示增強模型（FLDM-YOLO）。該模型基于FasterNet重構特征提取網絡并且結合大核可分離注意力（LSKA）設計了SPPF-LSKA模塊，增強了對目標的特征提取能力；以重參數化技術為基礎，提出了C2f-DBB模塊，處理目標缺陷特征相似的問題；在邊界框回歸階段使用MPDIoU作為損失函數，使得模型更加關注...

預訓練增強的時空網絡交通流預測

摘要：為克服時空圖卷積網絡在交通流預測中輸入序列較短、無法捕捉全局時空關系和長期歷史周期特征等問題，提出了一種預訓練增強的時空Transformer模型。為充分挖掘歷史序列中非線性時間依賴關系和動態空間依賴關系，利用長期歷史交通流數據預訓練一個編碼器，采用嵌入時間周期信息的時間感知注意力提取長序列特征；構建數據驅動的圖學習層生成時空圖，提取輸入序列的時空特征；采用自適應策略融合長序列特征和時空特征，得到...

基于超分辨率重建的安全帽檢測算法

摘要：針對低分辨率圖像細節丟失導致小目標特征提取困難，以及現有模型在安全帽目標檢測中存在漏檢和特征提取能力不足等問題，提出了一種基于超分辨率重建的安全帽檢測算法。構建了一種基于多尺度特征和通道注意力的超分網絡以重構小目標缺失的細節信息；為了增強目標檢測網絡對圖像中關鍵特征的提取能力和小目標的感知能力，在YOLOv5網絡中增加了淺層特征圖，并引入了坐標注意力機制；在檢測端使用解耦檢測頭對定位和分類任務進行...

基于函數依賴自動識別的真值發現算法

摘要：為解決真值發現方法通過人為分析實體屬性間的依賴關系效率較低、使用平均值進行可靠度初始化導致結果準確率較低的問題，提出了一種多源同構數據真值發現算法。識別實體屬性間的函數依賴關系；利用識別出的函數依賴計算數據源的初始可靠度；將函數依賴對應的否定約束轉換為算術約束，通過最小化目標函數計算數據源的可靠度并生成真值表。實驗結果表明，該算法相較于現有方法獲得了更高的準確率

鄰域粗糙模糊集的高效動態更新增量式算法

摘要：為了解決鄰域粗糙模糊集模型的增量式計算問題，提出一種矩陣策略的鄰域粗糙模糊集動態更新算法。提出一種基于矩陣方法的鄰域粗糙模糊集模型，通過鄰域關系矩陣和模糊決策對角陣的矩陣運算，實現了鄰域粗糙模糊近似集的矩陣表達；當信息系統增加和刪除對象時，增量式更新鄰域關系矩陣和模糊決策對角陣的結果，并利用更新后矩陣的運算實現了鄰域粗糙模糊近似集的動態更新，因此減少了不必要的計算且提升了性能；利用所提出的增量式更...

基于卷積復運算和神經網絡的調制識別方法

摘要：針對現有的調制識別研究存在的低信噪比下識別率低、算法的特征單一、缺乏互補信息等問題，提出了基于卷積復運算網絡的多融合調制識別方法。提取幅度/相位的復數特征，與同相/正交的互補特征進行融合，送入多層殘差網絡中對融合特征進行充分挖掘，再由雙向長短期記憶網絡聚合上下文信息，并設計了通道和空間注意力網絡來捕捉關鍵特征。在RML2018.01a上的實驗結果表明，所提方法在信噪比為6 dB時的平均識別率為90...

基于雙鑒別器條件生成對抗網絡的隱私增強聯邦學習方案

摘要：基于目前的隱私增強聯邦學習方法可能存在準確率下降與通信開銷增加等問題，甚至可能產生新的不安全因素，提出了一種差分隱私增強的雙鑒別器條件生成對抗網絡模型。在該模型中，引入了雙鑒別器結構，通過模型中生成器和不同鑒別器之間的兩兩博弈過程，使得生成器所生成的數據在滿足差分隱私的要求的同時盡可能接近輸入數據。在聯邦學習框架中應用該模型，可以保證模型的準確率不會因為隱私保護措施而大幅下降，與此同時增強聯邦學習...

基于全整型量化與多LSTM的Android惡意軟件檢測

摘要：考慮到在Android終端部署惡意軟件檢測模型提升性能的同時需要保持準確度，提出一種基于全整型量化與多LSTM的Android惡意軟件檢測方法。全整型量化通過限制多LSTM網絡每層的參數位寬，所有參數將以16位整型的數據類型參與運算，從而縮短檢測速度，這些參數也以16位整型存儲在存儲器中，減少模型內存占用。此外，多LSTM初始網絡將對不同語義特征產生不同的權重值，增加語義分布信息，決策網絡綜合這些...

生物啟發的無人機航拍前景提取視覺神經網絡

摘要：針對無人機航拍自運動視覺場景中運動視差導致傳統方法精度差問題，基于蝗蟲視覺神經結構特性，借助生物視信號中心環繞機制、視覺短期記憶機理，提出一種生物啟發的人工視覺系統——自運動前景提取神經網絡（SFENN）。SFENN由5個復眼神經層（R、L、M、Lo、LP）構成。其中，R層接收自運動視覺信號；L、M層采集全局視野域中的自運動角點特征與輪廓信息；Lo與LP層提取前景目標，對其降噪處理并向外輸出表征前...

融合點云步態模型與深度學習的步態識別算法

摘要：針對步態識別過程易受拍攝視角、外觀變化等因素影響問題，提出一種融合點云步態模型與深度學習的步態識別算法。算法通過輕量級特征描述符（lightweight feature descriptor,LFD）提取圖像特征，并將其進行特征配準；基于幾何-匹配核預處理增強識別技術（gait model-key point recognition and extraction,GM-KPRE）提取人體關鍵點信息...

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