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

基于多流形的单样本人脸模糊分类算法————作者：徐洁;杨长茂;陈建平;王文琰;

摘要：为解决单个人脸样本分类中样本数量不足的问题，提出一种多流形模糊分类算法(FMMC)。通过分割图像增加“样本”数量，构造类别子流形。引入模糊集理论，定义类别流形隶属度，弱化不同类别子流形上语义相同的图块相似度，强化同一类别子流形上不同位置图块的类别信息相关性，有效限制离群图块对分类结果的影响，提高分类的性能。在3个公开人脸数据库上进行实验，其结果表明，FMMC对单个样本问题的分类可行且有效

混合部署中无人机辅助的计算卸载时延优化————作者：霍英卓;李爱萍;段利国;赵菊敏;

摘要：在混合部署场景下，为减少时延，提升多个终端用户的综合体验，提出一种无人机作为动态边缘服务器部署到高空平台辅助卸载，并结合视距通信路径损耗、通信、计算多阶段模型的时延优化任务卸载方法。将时延优化建模为一个非凸问题，用整数非线性规划模型来表述，求解中进一步将其分割为多个时隙内任务卸载时延的最小化问题，结合系统模型、任务卸载流程、优化目标，将卸载策略优化分为两阶段，找到原问题的较优解。仿真结果表明，该方...

基于深度强化学习的多用户蜂窝网络能效优化————作者：徐钰龙;李君;李正权;高伟栋;

摘要：针对多用户蜂窝网络中能量效率的重要性以及传统优化算法的局限性和泛化性能差的问题，提出一种基于深度强化学习的EEO-Dueling DQN算法，旨在满足约束发射功率条件下实现整个网络的能量效率最大化。Dueling DQN采用竞争网络优化神经网络结构解决DQN中出现的高估问题。仿真结果表明，该算法获得的平均能量效率比DQN算法高出65%,在收敛情况和稳定性方面也有较好表现，具有较强泛化能力，可适用于...

面向网络服务最小相似度安全计算的无界函数加密————作者：解君睿;陈振华;

摘要：现有网络服务器利用函数加密在进行最小相似度计算时，会获得一些中间结果，导致用户的隐私泄露，并且需要在系统建立阶段提前固定用户数据个数，导致其非常不灵活。为此提出一种无界的最小相似度安全计算的函数加密方案。通过新的0-1编码和隐私保护映射变体，在最小相似度计算过程中不会向网络服务器泄露任何中间结果，利用伪随机函数实现无界的函数加密，不需要在系统建立阶段提前固定用户数据个数，可以在计算过程中按需确定，...

基于频率感知与义原增强的文本防御编码————作者：罗浩岚;刘万平;王宝娟;黄东;

摘要：针对文本防御编码未考虑训练样本中词频的影响，同义词集缺乏囊括性且存在一定噪声的问题，提出一种基于频率感知与义原增强的编码训练方法。引入样本单词频率，利用编码器区分为样本中的低频词与非低频词，分别训练其鲁棒性；替换词集采用义原增强后的样本数据，能够有效扩充现有词集；编码算法能使样本有效训练确保模型原始准确率。在常见数据集上的实验结果表明，编码训练下的模型分类准确率优于之前防御方法，分别在TextCN...

深入敏感值评估的隐私度量分级模型————作者：谢思琪;田秀霞;

摘要：为对数据的隐私等级进行细致化评定，探求同一类型敏感属性下不同敏感值之间的差异，提出一种深入敏感值评估的隐私度量分级模型。以信息熵为度量，通过考虑敏感值的泛化程度、语义敏感度、句法结构3方面的影响，对数据集中各个敏感因素进行定权计算得到记录的隐私度量向量，输入到分类器中进行分级。实验结果表明，该模型在结构化数据集和短文本数据集中都能实现无需预定义权重的敏感数据分级，准确度分别为94.17%和87.8...

面向高速列车控制数据的推测并行检测算法————作者：马强;

摘要：针对传统检测方法难以高效处理轨道交通中海量列控数据的问题，设计一种面向高速列车控制数据的推测并行检测算法。分析高速列车控制数据的结构，进行尝试性的数据划分，消解数据内部依赖；利用推测技术，对传统的检测算法展开并行化改造，规避传统方法中内联关系对检测顺序的影响；在分布式平台上使用并行化的算法对划分数据展开检测，借助推测并行技术和分布式平台，提高面向列车控制数据的检测效率。基于西安铁路局的列控数据进行...

融合全局和属性信息的双图神经网络会话推荐————作者：杨兴耀;齐正;张祖莲;于炯;陈嘉颖;王东晓;

摘要：为解决现有会话推荐未利用项目的额外属性信息，以及忽略全局项目之间交互问题，提出一种融合全局和属性信息的双图神经网络会话推荐模型。在会话序列中捕获项目显式和隐式信息，将项目之间的交互关系构建成全局图和属性图，在全局图中利用一个门控机制捕获显式信息，在属性图中将一个自注意力机制嵌入到图注意力网络中学习项目隐式信息。利用池化操作将两种信息融合，根据最终嵌入计算预测评分。实验结果表明，模型在3个公开数据集...

基于自编码器的人群异常行为检测算法————作者：王玉;杨晓文;孙福盛;况立群;韩慧妍;张元;

摘要：为提高人群异常行为检测算法性能，以STEAL-Net为基础，提出一种融合全局时空特征的自编码器人群异常行为检测算法。在编码器进行特征提取时，将全局跨通道特征提取模块与三维卷积结合，减少全局上下文特征的缺失；将提取到的特征序列输入到全局时空信息增强模块，进一步对视频帧的全局时空特征进行有效提取；进入解码器对输入帧进行重构，利用重构误差大小对异常行为进行检测。该算法在公开数据集UCSD Ped1、UC...

基于重采样扩散模型的异常检测————作者：白宇;张若淇;周羿旭;朱强;

摘要：为提升基于图像重建的异常检测方法的检测和定位准确率，提出一种基于重采样去噪扩散概率模型的异常检测方法，名为DiffAD。仅用正常样本训练扩散模型实现无缺陷重建，通过比较输入图像和重建图像像素级特征检测和定位异常区域。在保留原始扩散模型基础上，引入语义融合重采样技术和自适应掩码策略，有效消除图像的像素级重建间隙，显著提升非结构化类型的异常检测准确率。在Mvtec AD数据集上的实验结果表明，该方法的...

基于合作博弈Shapley值法的类激活映射算法————作者：许莉;常雨晴;柴霁轩;宛旭;范纯龙;

摘要：为加深对深度神经网络内部决策依据的理解，更好进行网络的调试和应用，提出一种结合特征重要性算法和类激活映射(CAM)的计算机视觉可解释性技术(Shapley-CAM)。利用合作博弈理论中的沙普利值算法计算特征图对最终结果的贡献，以此作为权重对特征图进行加权求和，得到类激活图，对神经网络模型的决策机制进行解释。重点考虑网络最后一层中每个特征图对结果的影响，可视化输入图像中对模型输出造成正向影响的区域。...

基于时序感知和长短期兴趣融合的序列推荐————作者：侯亚飞;荀亚玲;杨海峰;李砚峰;

摘要：针对序列推荐模型对用户长期兴趣建模过程中，并未考虑与侧边信息的深度联系以及常常忽略用户近期内的多次交互行为的问题，提出一种基于时序感知和长短期兴趣融合的序列推荐方法。结合项目的侧边信息，设计全新的虚拟类目的自由路由机制对用户的长期兴趣进行建模，增强模型对用户长期行为的建模能力。考虑用户近期内的多次交互并结合属性预测，提升模型对用户短期行为的建模效果。在3个公开数据集上的实验结果表明，各项评估性能均...

基于交替学习的知识图谱卷积网络推荐模型————作者：程泽会;方兴;杨剑;张芫;

摘要：当前基于知识图谱的推荐系统无法同时将用户、项目特性与知识图谱相结合，针对这一问题提出一种基于交替学习的知识图谱卷积网络推荐模型(KGAL)。该模型包含特征提取和预测推荐两大任务。通过邻域聚合算法提取项目特征；利用交叉特征共享单元学习两个任务之间的相关性，得到最终的用户特征向量和项目特征向量；通过预测环节计算得出用户与项目的交互概率，完成推荐任务。在3种公开的电影、图书和音乐数据集上与6个常见的基线...

融入时间间隔的跨序列推荐方法————作者：贾丽云;佟玉军;李雪;吴金霞;周军;

摘要：针对现有序列推荐研究中未充分考虑时间间隔信息和序列间项目交互关系的问题，提出一种融入时间间隔的跨序列推荐方法，该方法由个体序列、跨序列交互建模和线性融合3部分组成。在个体序列中，利用Transformer模型捕获项目特征和时间间隔信息，获取用户的个体偏好；在跨序列交互建模中，采用图神经网络和自注意机制捕获项目间的依赖关系，得到用户的全局偏好；通过线性融合个性和全局偏好预测用户的最终偏好。在4个公开...

融入舆情发展阶段特点的热度预测————作者：解俊;马常霞;仲兆满;赵雪峰;胡文彬;

摘要：为高效计算舆情评价指标权重，并考虑融入舆情发展阶段特点信息对于舆情热度预测的影响，利用高斯混合模型定量计算各指标的权重，求得较精准的舆情热度值，在此基础上，结合舆情发展各阶段特点信息，建立基于CNN-LSTM的多变量舆情热度预测模型CNN-LSTM-STAGE(CLS)。以新浪微博为平台，选取“扬州疫情”等4个网络热门舆情事件进行实例分析，预测舆情热度趋势。实验结果表明，融入舆情发展阶段特点信息能...

基于超图的自监督推荐算法————作者：贾小暾;温明;杨晓龙;陈宝涛;李爱荣;任媛媛;

摘要：为改善基于图神经网络的推荐模型在实际推荐场景中面临数据出现噪声和倾斜分布时性能下降的问题，提出一种基于超图的自监督推荐算法。采用超图Transformer捕捉用户与物品之间的全局关系，引入自监督学习以增强数据，提高模型的鲁棒性。在实际数据集上的训练结果表明，模型在提升推荐效果方面表现优异，特别是在解决数据稀疏性和噪声问题上表现出较强的能力。通过消融实验进一步验证了这些发现，展现了该算法在现代推荐系...

融合稀疏图注意力的多元时间序列异常检测方法————作者：衡红军;代栋炜;

摘要：为解决时序数据中时空依赖关系不明确而导致多元时间序列异常检测效果较差的问题，提出一种基于稀疏图注意力网络的异常检测模型PSGAT-AD(ProbSparse graph attention networks anomaly detection)。采用卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)提取时间戳上下文信息并使用全局时间戳编码和Transformer位...

基于集成学习的入侵检测系统对抗攻击检测————作者：李青青;张凯;李晋国;赵健;

摘要：为解决已有对抗攻击检测方案无法保证正常数据检测精度和使用数据集过时的问题，提出一种基于集成学习的防御方案AADEL,是一个双模块的训练框架，结合集成学习和对抗训练技术，提高模型的鲁棒性，保持对正常样本的检测精度。基于CICIDS2018基准数据集实现AADEL模型，实验结果表明，相比于传统解决方案，AADEL在正常样本和对抗样本上都有更好检测性能

分割图像辅助的自监督医学图像配准————作者：李宗民;王群;李泫廷;杨超智;

摘要：为解决可形变医学图像配准工作更关注于像素/体素层级的配准，忽略了扫描图像中的结构信息的问题，采用多结构特征提取模块(multi-structure feature extraction, MSFE)。以形变图像的分割图像和固定图像的分割图像作为输入，提取结构信息并反馈给配准神经网络。在此基础上，在配准任务常用的损失函数中加入与MSFE模块搭配的损失函数与分割任务中常用的损失函数以辅助配准。所提方法...

考虑价值损耗和客户满意度的生鲜冷链多温共配问题————作者：莫高华;韩曙光;

摘要：针对温度和配送时间对多温区生鲜产品损耗的共同影响，建立是否超温条件下的价值损耗分段函数；通过划分生鲜产品品质等级处理客户对生鲜产品品质满意度的差异性，构建以配送总成本极小化和客户满意度极大化为目标的多温共配车辆路径优化模型。设计一种两阶段混合非支配排序遗传(NSGA-Ⅱ)算法求解该模型，通过设置不同客户满意度阈值进行数值实验，验证该模型的合理性及算法有效性。为生鲜配送企业进行多温共配模式的选择和客...

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