【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

基于多流形的單樣本人臉模糊分類算法————作者：徐潔;楊長茂;陳建平;王文琰;

摘要：為解決單個人臉樣本分類中樣本數量不足的問題，提出一種多流形模糊分類算法(FMMC)。通過分割圖像增加“樣本”數量，構造類別子流形。引入模糊集理論，定義類別流形隸屬度，弱化不同類別子流形上語義相同的圖塊相似度，強化同一類別子流形上不同位置圖塊的類別信息相關性，有效限制離群圖塊對分類結果的影響，提高分類的性能。在3個公開人臉數據庫上進行實驗，其結果表明，FMMC對單個樣本問題的分類可行且有效

混合部署中無人機輔助的計算卸載時延優化————作者：霍英卓;李愛萍;段利國;趙菊敏;

摘要：在混合部署場景下，為減少時延，提升多個終端用戶的綜合體驗，提出一種無人機作為動態邊緣服務器部署到高空平臺輔助卸載，并結合視距通信路徑損耗、通信、計算多階段模型的時延優化任務卸載方法。將時延優化建模為一個非凸問題，用整數非線性規劃模型來表述，求解中進一步將其分割為多個時隙內任務卸載時延的最小化問題，結合系統模型、任務卸載流程、優化目標，將卸載策略優化分為兩階段，找到原問題的較優解。仿真結果表明，該方...

基于深度強化學習的多用戶蜂窩網絡能效優化————作者：徐鈺龍;李君;李正權;高偉棟;

摘要：針對多用戶蜂窩網絡中能量效率的重要性以及傳統優化算法的局限性和泛化性能差的問題，提出一種基于深度強化學習的EEO-Dueling DQN算法，旨在滿足約束發射功率條件下實現整個網絡的能量效率最大化。Dueling DQN采用競爭網絡優化神經網絡結構解決DQN中出現的高估問題。仿真結果表明，該算法獲得的平均能量效率比DQN算法高出65%,在收斂情況和穩定性方面也有較好表現，具有較強泛化能力，可適用于...

面向網絡服務最小相似度安全計算的無界函數加密————作者：解君睿;陳振華;

摘要：現有網絡服務器利用函數加密在進行最小相似度計算時，會獲得一些中間結果，導致用戶的隱私泄露，并且需要在系統建立階段提前固定用戶數據個數，導致其非常不靈活。為此提出一種無界的最小相似度安全計算的函數加密方案。通過新的0-1編碼和隱私保護映射變體，在最小相似度計算過程中不會向網絡服務器泄露任何中間結果，利用偽隨機函數實現無界的函數加密，不需要在系統建立階段提前固定用戶數據個數，可以在計算過程中按需確定，...

基于頻率感知與義原增強的文本防御編碼————作者：羅浩嵐;劉萬平;王寶娟;黃東;

摘要：針對文本防御編碼未考慮訓練樣本中詞頻的影響，同義詞集缺乏囊括性且存在一定噪聲的問題，提出一種基于頻率感知與義原增強的編碼訓練方法。引入樣本單詞頻率，利用編碼器區分為樣本中的低頻詞與非低頻詞，分別訓練其魯棒性；替換詞集采用義原增強后的樣本數據，能夠有效擴充現有詞集；編碼算法能使樣本有效訓練確保模型原始準確率。在常見數據集上的實驗結果表明，編碼訓練下的模型分類準確率優于之前防御方法，分別在TextCN...

深入敏感值評估的隱私度量分級模型————作者：謝思琪;田秀霞;

摘要：為對數據的隱私等級進行細致化評定，探求同一類型敏感屬性下不同敏感值之間的差異，提出一種深入敏感值評估的隱私度量分級模型。以信息熵為度量，通過考慮敏感值的泛化程度、語義敏感度、句法結構3方面的影響，對數據集中各個敏感因素進行定權計算得到記錄的隱私度量向量，輸入到分類器中進行分級。實驗結果表明，該模型在結構化數據集和短文本數據集中都能實現無需預定義權重的敏感數據分級，準確度分別為94.17%和87.8...

面向高速列車控制數據的推測并行檢測算法————作者：馬強;

摘要：針對傳統檢測方法難以高效處理軌道交通中海量列控數據的問題，設計一種面向高速列車控制數據的推測并行檢測算法。分析高速列車控制數據的結構，進行嘗試性的數據劃分，消解數據內部依賴；利用推測技術，對傳統的檢測算法展開并行化改造，規避傳統方法中內聯關系對檢測順序的影響；在分布式平臺上使用并行化的算法對劃分數據展開檢測，借助推測并行技術和分布式平臺，提高面向列車控制數據的檢測效率�；�于西安鐵路局的列控數據進行...

融合全局和屬性信息的雙圖神經網絡會話推薦————作者：楊興耀;齊正;張祖蓮;于炯;陳嘉穎;王東曉;

摘要：為解決現有會話推薦未利用項目的額外屬性信息，以及忽略全局項目之間交互問題，提出一種融合全局和屬性信息的雙圖神經網絡會話推薦模型。在會話序列中捕獲項目顯式和隱式信息，將項目之間的交互關系構建成全局圖和屬性圖，在全局圖中利用一個門控機制捕獲顯式信息，在屬性圖中將一個自注意力機制嵌入到圖注意力網絡中學習項目隱式信息。利用池化操作將兩種信息融合，根據最終嵌入計算預測評分。實驗結果表明，模型在3個公開數據集...

基于自編碼器的人群異常行為檢測算法————作者：王玉;楊曉文;孫福盛;況立群;韓慧妍;張元;

摘要：為提高人群異常行為檢測算法性能，以STEAL-Net為基礎，提出一種融合全局時空特征的自編碼器人群異常行為檢測算法。在編碼器進行特征提取時，將全局跨通道特征提取模塊與三維卷積結合，減少全局上下文特征的缺失；將提取到的特征序列輸入到全局時空信息增強模塊，進一步對視頻幀的全局時空特征進行有效提取；進入解碼器對輸入幀進行重構，利用重構誤差大小對異常行為進行檢測。該算法在公開數據集UCSD Ped1、UC...

基于重采樣擴散模型的異常檢測————作者：白宇;張若淇;周羿旭;朱強;

摘要：為提升基于圖像重建的異常檢測方法的檢測和定位準確率，提出一種基于重采樣去噪擴散概率模型的異常檢測方法，名為DiffAD。僅用正常樣本訓練擴散模型實現無缺陷重建，通過比較輸入圖像和重建圖像像素級特征檢測和定位異常區域。在保留原始擴散模型基礎上，引入語義融合重采樣技術和自適應掩碼策略，有效消除圖像的像素級重建間隙，顯著提升非結構化類型的異常檢測準確率。在Mvtec AD數據集上的實驗結果表明，該方法的...

基于合作博弈Shapley值法的類激活映射算法————作者：許莉;常雨晴;柴霽軒;宛旭;范純龍;

摘要：為加深對深度神經網絡內部決策依據的理解，更好進行網絡的調試和應用，提出一種結合特征重要性算法和類激活映射(CAM)的計算機視覺可解釋性技術(Shapley-CAM)。利用合作博弈理論中的沙普利值算法計算特征圖對最終結果的貢獻，以此作為權重對特征圖進行加權求和，得到類激活圖，對神經網絡模型的決策機制進行解釋。重點考慮網絡最后一層中每個特征圖對結果的影響，可視化輸入圖像中對模型輸出造成正向影響的區域。...

基于時序感知和長短期興趣融合的序列推薦————作者：侯亞飛;荀亞玲;楊海峰;李硯峰;

摘要：針對序列推薦模型對用戶長期興趣建模過程中，并未考慮與側邊信息的深度聯系以及常常忽略用戶近期內的多次交互行為的問題，提出一種基于時序感知和長短期興趣融合的序列推薦方法。結合項目的側邊信息，設計全新的虛擬類目的自由路由機制對用戶的長期興趣進行建模，增強模型對用戶長期行為的建模能力�？紤]用戶近期內的多次交互并結合屬性預測，提升模型對用戶短期行為的建模效果。在3個公開數據集上的實驗結果表明，各項評估性能均...

基于交替學習的知識圖譜卷積網絡推薦模型————作者：程澤會;方興;楊劍;張芫;

摘要：當前基于知識圖譜的推薦系統無法同時將用戶、項目特性與知識圖譜相結合，針對這一問題提出一種基于交替學習的知識圖譜卷積網絡推薦模型(KGAL)。該模型包含特征提取和預測推薦兩大任務。通過鄰域聚合算法提取項目特征；利用交叉特征共享單元學習兩個任務之間的相關性，得到最終的用戶特征向量和項目特征向量；通過預測環節計算得出用戶與項目的交互概率，完成推薦任務。在3種公開的電影、圖書和音樂數據集上與6個常見的基線...

融入時間間隔的跨序列推薦方法————作者：賈麗云;佟玉軍;李雪;吳金霞;周軍;

摘要：針對現有序列推薦研究中未充分考慮時間間隔信息和序列間項目交互關系的問題，提出一種融入時間間隔的跨序列推薦方法，該方法由個體序列、跨序列交互建模和線性融合3部分組成。在個體序列中，利用Transformer模型捕獲項目特征和時間間隔信息，獲取用戶的個體偏好；在跨序列交互建模中，采用圖神經網絡和自注意機制捕獲項目間的依賴關系，得到用戶的全局偏好；通過線性融合個性和全局偏好預測用戶的最終偏好。在4個公開...

融入輿情發展階段特點的熱度預測————作者：解俊;馬常霞;仲兆滿;趙雪峰;胡文彬;

摘要：為高效計算輿情評價指標權重，并考慮融入輿情發展階段特點信息對于輿情熱度預測的影響，利用高斯混合模型定量計算各指標的權重，求得較精準的輿情熱度值，在此基礎上，結合輿情發展各階段特點信息，建立基于CNN-LSTM的多變量輿情熱度預測模型CNN-LSTM-STAGE(CLS)。以新浪微博為平臺，選取“揚州疫情”等4個網絡熱門輿情事件進行實例分析，預測輿情熱度趨勢。實驗結果表明，融入輿情發展階段特點信息能...

基于超圖的自監督推薦算法————作者：賈小暾;溫明;楊曉龍;陳寶濤;李愛榮;任媛媛;

摘要：為改善基于圖神經網絡的推薦模型在實際推薦場景中面臨數據出現噪聲和傾斜分布時性能下降的問題，提出一種基于超圖的自監督推薦算法。采用超圖Transformer捕捉用戶與物品之間的全局關系，引入自監督學習以增強數據，提高模型的魯棒性。在實際數據集上的訓練結果表明，模型在提升推薦效果方面表現優異，特別是在解決數據稀疏性和噪聲問題上表現出較強的能力。通過消融實驗進一步驗證了這些發現，展現了該算法在現代推薦系...

融合稀疏圖注意力的多元時間序列異常檢測方法————作者：衡紅軍;代棟煒;

摘要：為解決時序數據中時空依賴關系不明確而導致多元時間序列異常檢測效果較差的問題，提出一種基于稀疏圖注意力網絡的異常檢測模型PSGAT-AD(ProbSparse graph attention networks anomaly detection)。采用卷積神經網絡(convolutional neural networks, CNN)提取時間戳上下文信息并使用全局時間戳編碼和Transformer位...

基于集成學習的入侵檢測系統對抗攻擊檢測————作者：李青青;張凱;李晉國;趙健;

摘要：為解決已有對抗攻擊檢測方案無法保證正常數據檢測精度和使用數據集過時的問題，提出一種基于集成學習的防御方案AADEL,是一個雙模塊的訓練框架，結合集成學習和對抗訓練技術，提高模型的魯棒性，保持對正常樣本的檢測精度�；�于CICIDS2018基準數據集實現AADEL模型，實驗結果表明，相比于傳統解決方案，AADEL在正常樣本和對抗樣本上都有更好檢測性能

分割圖像輔助的自監督醫學圖像配準————作者：李宗民;王群;李泫廷;楊超智;

摘要：為解決可形變醫學圖像配準工作更關注于像素/體素層級的配準，忽略了掃描圖像中的結構信息的問題，采用多結構特征提取模塊(multi-structure feature extraction, MSFE)。以形變圖像的分割圖像和固定圖像的分割圖像作為輸入，提取結構信息并反饋給配準神經網絡。在此基礎上，在配準任務常用的損失函數中加入與MSFE模塊搭配的損失函數與分割任務中常用的損失函數以輔助配準。所提方法...

考慮價值損耗和客戶滿意度的生鮮冷鏈多溫共配問題————作者：莫高華;韓曙光;

摘要：針對溫度和配送時間對多溫區生鮮產品損耗的共同影響，建立是否超溫條件下的價值損耗分段函數；通過劃分生鮮產品品質等級處理客戶對生鮮產品品質滿意度的差異性，構建以配送總成本極小化和客戶滿意度極大化為目標的多溫共配車輛路徑優化模型。設計一種兩階段混合非支配排序遺傳(NSGA-Ⅱ)算法求解該模型，通過設置不同客戶滿意度閾值進行數值實驗，驗證該模型的合理性及算法有效性。為生鮮配送企業進行多溫共配模式的選擇和客...

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