【雜志簡介】

　　《計算機與現代化》雜志成為“中國科技核心期刊”、“中國科技論文統計源期刊”! 《計算機與現代化》系《中國學術期刊綜合評價數據庫來源期刊》;《中國學術期刊(光盤版)》、《中國期刊網》、《中國數字化期刊群》、《中國核心期刊(遴選)數據庫》全文引用期刊。

　　其特點是：時效性強，密切跟蹤計算機科技發展動態，以最快的速度精選刊登計算機專業的新理論、新技術及其在各領域應用成果的論文。既有相當的學術水平，又有實際指導意義。編輯管理規范，系《CAJ-CD規范》執行優秀獎期刊

　　設有欄目：系統分析與設計、軟件工程、網絡與通信、控制技術、計算機輔助設計、中文信息技術、人工智能、信息系統與ERP、信息安全技術、電子商務、圖像處理、應用與實踐等。 《計算機與現代化》于1985年創刊，多年來得到廣大讀者和作者的厚愛和支持，在此表示衷心的感謝，歡迎訂閱投稿。

　　【影響因子】

　　國家新聞出版總署收錄

　　【獲獎情況】

　　1992年評為江西省首屆優秀期刊

　　2000年年榮獲《CAJ-CD規范》執行優秀獎

　　【欄目設置】

　　主要欄目：系統分析與設計、軟件工程、網絡與通信、控制技術、計算機輔助設計、中文信息技術、人工智能、信息系統與ERP。

　　雜志優秀目錄參考：

　　改進的模板匹配顯微細胞圖像分割算法 葛亮，于卡，GE Liang，YU Ka

　　基于三維感興趣區域和模糊聚類的肝臟腫瘤分割 金凱成，王翊，鄭申海，歐陽自鵬，JIN Kai-cheng，WANG Yi，ZHENG Shen-hai，OUYANG Zi-peng

　　基于非經典感受野動態調整機制的圖像表征計算模型 樊一娜，郎波，黃靜，FAN Yi-na，LANG Bo，HUANG Jing

　　基于全景溫度場的電力設備在線自動識別與診斷 呂俊，王福田，湯進，羅斌，LYU Jun，WANG Fu-tian，TANG Jin，LUO Bin

　　基于主成分分析和 Eros 的鄰近傳播算法在金融數據集中的應用 廖洪一，王欣，LIAO Hong-yi，WANG Xin

　　基于 Automation Studio 的造紙機液壓系統設計與仿真 吳新生，陽東山，WU Xin-sheng，YANG Dong-shan

　　基于元模型的 HBase 數據模型轉換方法 覃嗣鳳，顧平，張超，QIN Si-feng，GU Ping，ZHANG Chao

　　基于改進灰色模型和 RBF 優化模型的導彈貯存壽命預測 徐廷學，朱會傳，董琪，XU Ting-xue，ZHU Hui-chuan，DONG Qi

　　基于 Zynq 芯片的圖像處理系統平臺設計 劉宏，符意德，LIU Hong，FU Yi-de

　　基于單片機的太陽能抽油機工作監測系統 陳雪松，張卉雨，趙子豪，CHEN Xue-song，ZHANG Hui-yu，ZHAO Zi-hao

　　一種抵御蟲洞攻擊的 WSN 定位算法 葛潔莉，劉淵，GE Jie-li，LIU Yuan

　　基于聚類合并的局部離群點挖掘算法在入侵檢測中的應用 梅孝輝，龍淵，張健博，MEI Xiao-hui，LONG Yuan，ZHANG Jian-bo

　　基于組合模型的網絡安全態勢估計 張天丹，ZHANG Tian-dan

　　規則引擎在訪問控制中的研究與應用 季開偉，樂紅兵，JI Kai-wei，LE Hong-bing

　　異構環境下 Hadoop 推測執行算法 祁鵬年，朱晉，郝君慧，許豐平，QI Peng-nian，ZHU Jin，HAO Jun-hui，XU Feng-ping

　　電子應用論文：一種數碼相機成像和視頻處理前端的設計

　　摘要：針對數碼相機的成像和視頻處理前端，給出一種基于TI DSP技術的設計方案。詳細介紹單芯片數字視頻解碼器TVP5040和單芯片影像處理器TMS320DSC系列DSP的圖像功能單元CCD控制器的功能和特點，并給出二者的硬件連接和軟件實現方法。

　　關鍵詞：數碼相機 TVP5040 TMS320DSC 系列DSP CCD

　　目前，數字類消費電子產品的需求率增長驚人。在這些產品中，成像和視頻類產品比重很大。在這些影像產品中，無論是數碼相機還是內置數碼相機的可拍照手機，或者其它數字成像和視頻終端產品，都需要成像和視頻處理前端與其協同工作。

　　計算機與現代化最新期刊目錄

Cloud-PERM：基于從頭預測法的蛋白質折疊模擬計算————作者：徐勝超;周繼鵬;

摘要：提出基于從頭預測法的蛋白質折疊模擬計算方法 Cloud-PERM。Cloud-PERM采用不基于模板信息的從頭預測法，通過獲得蛋白質所有原子空間位置及能量之間最優關系，構建蛋白質折疊過程的能量函數，通過蛋白質片段組裝技術預測蛋白質折疊結構，采用格點模型將蛋白質結構鏈無重疊地放置在格點模型構建空間上，通過PERM算法找出最低能量的蛋白質結構鏈放置狀態，實現蛋白質折疊模擬計算；依據MapReduce編...

結合特征重標定的SE-BCNN牙形刺細粒度識別————作者：鄧鈺嫣;何月順;何璘琳;陳杰;李娟;鄒志毅;

摘要：牙形刺是古代海洋動物的內殼化石，其種類的準確識別對理解地球氣候歷史和地質變遷至關重要。然而，傳統的圖像識別技術主要聚焦于廣泛的類別分類，對于牙形刺細粒度分類任務的復雜需求存在明顯局限性，難以捕捉細微但關鍵的特征差異。為解決這一問題，本文提出一種基于特征重標定的雙線性卷積神經網絡（Bilinear Convolutional Neural Network,BCNN）模型。通過在BCNN架構中引入Sq...

基于投毒攻擊策略的圖像保護方法————作者：李卓奇;趙利輝;

摘要：針對圖像易被濫用和侵犯用戶權益的問題，本文提出一種基于投毒攻擊策略的圖像保護方法。該方法在圖像數據中嵌入擾動生成中毒數據，在不影響原圖像視覺質量的前提下，顯著降低以此作為訓練數據的深度學習模型性能。利用圖像識別以及特征提取技術，獲取目標圖像類別的主導特征作為模型識別分類的依據，將其作為擾動添加到原始數據集中，從像素和特征2個層面對擾動進行約束。在CIFAR-100和ImageNet-100上的實驗...

InstantMesh:早期胃癌圖像三維重建方法研究————作者：姚敏佳;宋文愛;孫雪;王子鈺;雷毅;王青;趙莉;

摘要：近年來，我國胃癌發病率持續上升，而早期胃癌的診斷率卻相對較低，放大內鏡作為診斷早期胃癌的重要手段，盡管能觀察到微小病灶，但傳統診斷方法難于量化分析，限制了其在臨床實踐中的應用，對患者的治療和預后帶來極大的挑戰。為了輔助早期胃癌的診斷，提高患者的生存率和預后，基于深度學習的放大胃鏡圖像三維重建算法已成為研究熱點。本研究提出利用InstantMesh框架，結合多視圖擴散模型和稀疏視圖重建模型，并基于前...

基于TCN與輕量Autoformer的電力負荷預測————作者：李明;石超山;文貴豪;羅勇航;譚云飛;

摘要：電力負荷預測的精度對節能減排至關重要，更高的精度可以使電力公司做出更合理的規劃，提高經濟效益。雖然基于Transformer架構改進的Autoformer已經在序列預測任務中取得了不錯的結果，但在提取時序特征時沒有充分考慮到時間的因果關系，且注意力層中存在過多冗余信息導致模型精度下降和內存浪費。為了解決這些問題，本文提出一種時間卷積網絡（TCN）和改進的輕量Autoformer模型相結合的電力負荷...

基于視頻時序特征的多模態隧道火災檢測————作者：楊添順;宋煥生;梁浩翔;劉浩楠;馬辛洲;孫士杰;張紹陽;

摘要：隧道環境封閉且狹小，一旦發生火災，火勢蔓延和有害氣體產生將嚴重威脅生命財產安全。現有基于單幀圖像的隧道火災檢測方法難以準確區分火焰與類似火焰的燈光。為解決這一問題，本文提出一種基于YOLOV網絡的多幀序列特征提取方法，利用視頻序列中目標的動態特征變化，設計VSDFD模塊，通過相鄰間隔幀的特征相似度來區分火焰與燈光。此外，結合溫度傳感器采集的環境溫度信息，采用DST證據理論及其推導方法TBM，提出一...

基于稠密網絡與元學習的無參考圖像質量評價————作者：劉子陽;賈惠珍;王同罕;

摘要：為解決在有限數據集與復雜的失真條件下，基于卷積神經網絡的無參考圖像質量評價（No-reference Image Quality Assessment,NR-IQA）模型具有的過擬合與泛化性問題，本文利用元學習獲得不同失真任務之間共享的先驗知識，提升模型對未知任務的泛化性。以DenseNet作為骨干網絡提取圖像特征，實現全面的深度監督，改進網絡的信息流和梯度，減少對小樣本訓練集任務的過擬合。加入多...

基于多特征融合的抑郁癥識別模型構建————作者：侯夢晗;韋昌法;

摘要：近年來抑郁癥已成為全球心理健康負擔的首要問題，為了對其進行識別，提出一種融合BERT、BiLSTM和ConvNeXt的抑郁癥識別模型。首先，利用BERT模型生成具有豐富語義的特征向量；其次，使用BiLSTM模型獲取文本的上下文信息以及使用ConvNeXt模型獲取文本的局部特征；再次，為了緩解特征提取過程中語義信息的丟失，將BiLSTM和Con-vNeXt模型學習到的上下文特征和局部特征通過殘差連接...

基于并行級聯時頻Conformer生成對抗網絡的語音增強算法————作者：王澤宇;韓建寧;郝國棟;楊潤;

摘要：生成對抗網絡通過對抗訓練的機制不斷提升網絡映射能力，使其具有強大的降噪能力，被廣泛應用于語音增強領域。針對現有生成對抗網絡語音增強方法存在利用語音特征序列中的時頻相關性和全局相關性不充分，去噪性能欠佳的問題，本文提出一種并行級聯時頻Conformer生成對抗網絡，用于單通道語音增強。首先，并行級聯時間-頻率Con-former分別對語音語譜圖中時間和頻率的順序特征進行建模，提取時域和頻域的局部及全...

重利用不可靠偽標簽的單階段半監督目標檢測————作者：邵葉秦;王海權;周昆陽;郭于荻;施佺;

摘要：半監督目標檢測方法的關鍵是為無標簽數據中的目標分配偽標簽。為了確保偽標簽的質量，半監督目標檢測方法通常利用置信度閾值過濾不可靠偽標簽，這會導致大量的偽標簽因為置信度低而被濾除。本文提出改進后的半監督學習方法使用對比學習來重利用大量置信度低的不可靠偽標簽，提升半監督目標檢測方法的性能。具體來說，根據預測置信度將無標簽數據的偽標簽分為可靠與不可靠偽標簽。除了利用可靠偽標簽，還利用不可靠偽標簽作為對比學...

基于HA-UNet++的甲狀腺結節超聲圖像分割方法————作者：朱永田;田飛;董寶良;

摘要：甲狀腺疾病是成年人群中最常診斷出的結節性病變之一，發病率呈現逐年升高的趨勢。隨著人工智能技術的發展，使用計算機視覺技術對甲狀腺超聲圖像進行自動化的診斷，可以顯著提高診斷的準確性和效率。但是大多數基于深度學習的圖像分割方法，受限于感受野的大小，對于圖像的重要特征不能及時地進行關注及有效提取，導致分割的準確性不高。為了解決以上問題，本文采用一種新的深度學習網絡模型HA-UNet++，對甲狀腺結節超聲圖...

基于多源無監督域適應的輻射源個體識別方法————作者：張濤濤;謝鈞;喬平娟;

摘要：受傳輸環境以及輻射源設備工作狀態變化的影響，待識別信號與訓練信號的信道噪聲會有所不同，這會導致訓練好的模型識別準確率下降。為了解決這個問題，大多數研究使用了單源無監督域適應方法，將特定噪聲下的帶標簽樣本用于待識別目標噪聲下無標簽樣本的學習。一方面，在實際情況中收集的帶標簽數據可能來自多個源域；另一方面，目標域通�？梢钥醋魇嵌鄠�源域的組合。為了探索基于多源無監督域適應的輻射源個體識別方法，本文提出一...

基于多尺度特征提取的遙感圖像分類————作者：羅豪;李先鋒;

摘要：為了提高卷積神經網絡在遙感圖像分類任務上的準確率，提出一種基于多尺度特征提取的分類方法。針對遙感圖像中目標物體尺度差異大和普通卷積提取特征容易產生冗余特征的問題，提出普通卷積與空洞卷積共同作用的多尺度混合卷積模塊，有效增強模型特征提取能力；在特征融合方面，提出一種特征交叉融合模塊，有效融合各支路的語義信息，充分利用各個尺度特征之間的信息進行深度融合與交互。針對遙感圖像中地物信息復雜的問題，設計了并...

基于深度學習的舌象體質分類方法————作者：謝海情;凌佳琪;宜新博;

摘要：針對舌象類別間差異小、傳統網絡特征提取不充分的問題，本文通過構建舌象語義分割數據集和分類數據集，并進行數據預處理，基于RepVGG網絡進行算法設計與優化，提出一種基于卷積神經網絡的多特征融合舌象體質分類網絡MTSNet。MTSNet使用多個尺度的特征金字塔，將網絡學習到的高層次語義信息和低層次語義信息連接融合，提升網絡的表征能力。在RepBlock模塊增加擠壓激勵卷積層，使網絡更加關注信息豐富的特...

面向小目標檢測的自適應多維度特征融合網絡————作者：柳堯凱;任德均;劉重宜;盧宇東;

摘要：小目標在圖像中占有很少的像素，導致目標嚴重缺乏特征信息，小目標檢測是目標檢測的一大挑戰。為解決這一問題，設計一種面向小目標檢測的自適應多維度特征融合網絡（AMDFF-Net）算法以提高小目標檢測的準確率。首先，整合池化層和注意力機制，構建池化注意力模塊，使模型獲得更大的接受域以實現自我注意中的自適應和長程相關性；其次，設計自適應選擇多維度特征融合模塊（ASMFF），并基于ASMFF模塊設計自適應多...

基于convLSTM的卷積神經網絡的網絡入侵檢測方法————作者：張躍;郭子昕;黃益彬;顏濤;

摘要：在網絡入侵檢測領域，一般采用特征工程中人工提取特征的機器學習方式，但人工提取特征的方式容易丟失重要的特征信息；另外，不同種類的攻擊流量在檢測中起著不同的作用�，F有算法普遍存在重要信息丟失、攻擊類型識別準確率低等問題。針對上述問題，本文提出一種基于卷積長短期網絡（Convolutional Long-Short Term Memory, convLSTM）和卷積神經網絡（Convolutional ...

基于GiraffeDet的改進YOLOv8s輸電線路覆冰檢測————作者：唐銳;武建超;陳劍波;柴江;王遷;何雨辰;

摘要：輸電線路覆冰會給電網系統的安全穩定造成巨大影響，由于輸電線路多分布在山區、林區、無人的空曠地帶，發生雨雪冰凍等破壞時工作人員無法在第一時間獲取現場的信息。為了精確識別山區、無人區等復雜環境下輸電線路覆冰情況，本文提出一種基于改進的YOLOv8s的檢測方法。首先，采用SIoU作為損失函數，以提高模型的訓練速度和精確率；其次，通過將部分普通卷積替換為對偶卷積，增強不同通道間的信息交換，有效提高特征提取...

基于模型預測控制的水下機器人網箱巡檢控制方法————作者：張家旭;劉曉陽;洪勝呈;盛亦凡;王明陽;

摘要：針對水產養殖過程中人工定期巡檢養殖網箱成本高且效率低等問題，提出一種基于MPC的ROV（有纜遙控水下機器人）養殖網箱巡檢軌跡跟蹤控制的方法。首先，根據實際條件納入ROV的物理學和運動學的約束，結合ROV運動學模型和動力學模型設計基于速度控制MPC控制器，使用傳統的PID(Proportion Integration Differentiation)控制算法作為基線，設計無模型的PID控制器。其次，...

基于改進分段Logistic映射的PRNG算法————作者：華漫;李錦長;李燕玲;

摘要：分段Logistic映射的提出改善了經典Logistic映射的一些缺點，由于其復雜性高、安全性好等特點為混沌流密碼設計領域提供了一種新的研究課題。為了改善分段Logistic混沌映射存在混沌序列均勻分布特性較差、密鑰空間過小等安全隱患，提出一種基于初始值和控制參數反饋調整的分段Logistic映射改進方法。該方法通過引入動態系統參數映射函數使輸出的狀態值分布的概率密度更均勻�；�于優化后的分段Log...

投稿須知

摘要：<正>一、投稿要求及注意事項1.投稿方式。請登錄《計算機與現代化》網站(http://www.c-a-m.org.cn)“作者區”在線投稿,并填寫作者或通信聯系人姓名、手機號碼、工作單位、E-mail、作者簡介、通信地址、郵編、論文獲基金項目資助情況等。2.文章題目一般在20個字以內(包括中英文數字及符號);中文摘要不少于250字,包括目的、方法、結果、結論等4個要素;文章名、姓名、單位(所在省、...

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