計算機應用研究最新期刊目錄

基于穩定擴散與自適應增強技術的服裝模特圖像生成方法————作者：劉大偉;于碧輝;石珈維;魏靖烜;史慧洋;靳赫烜;孫林壯;

摘要：隨著計算機視覺和生成模型的發展，圖像生成技術取得了顯著突破，已廣泛應用在電子商務的產品展示中以增強用戶交互體驗，逼真服裝模特生成是圖像生成技術與電子商務業務深度融合的創新應用技術之一。然而，服裝模特生成技術在電商應用中仍面臨著諸多挑戰，尤其在生成高質量、真實感的服裝圖像方面，難以精確呈現服裝的事實一致性、紋理和細節，相比于真實圖像的自然度和一致性較差。為了提升服裝模特生成技術在電商應用中的效果，本...

基于雙條帶編碼結構的低修復成本分組修復碼————作者：余洪州;楊洋;唐金華;黃鵑;唐聃;蔡紅亮;

摘要：針對分布式存儲系統中糾刪碼容錯技術因修復成本過高制約其實際應用的問題，提出一種具有分組修復性質的雙條帶分組修復碼模型(Dual-Stripes Group Repairable Codes,DSGRC)。該模型創新性地設計了基于雙條帶編碼結構的分組修復架構，通過雙條帶混合編碼策略構建全局與局部校驗塊的多級冗余結構，在確保數據可靠性的前提下優化故障修復過程。實驗結果表明，相較于傳統RS碼、RGRC、...

基于域內和域間元路徑聚合的跨域推薦方法————作者：許嘉;王歆;王艷秋;吳海威;呂品;

摘要：跨域推薦技術通過深入挖掘及利用其他域的有用信息,有效提升目標域的推薦表現,為解決用戶冷啟動問題提供了一種有效途徑。然而,當前跨域推薦方法存在局限,未能細粒度地擴展隱式關系,并且忽視了嵌入向量中可能包含的冗余信息,從而制約了跨域推薦系統的性能。鑒于此,提出一種基于域內和域間元路徑聚合的跨域推薦方法,IMCDR(intra-domain and inter-domain meta-paths aggr...

基于多智能體深度強化學習的海上風電傳感器節點能效優化————作者：賈林朋;王霄;何志琴;吳欽木;尹曜華;

摘要：海上風電場的高效運行依賴于無線傳感器網絡提供的監測數據。通過對現有研究中傳感器節點部署與通信進行調查，指出了當前海上風電場景下無線傳感器節點部署通信時能效優化研究不充分的問題。針對海上風電機組無線傳感器網絡的能效優化問題，設計了一種基于多智能體深度確定性策略梯度算法的優化方案。考慮了節點能量有限和特定的海上通信環境特點，通過多智能體協同優化節點的感知與通信策略，有效減少能耗并提升網絡覆蓋率和數據傳...

基于地圖分解AGV全局路徑規劃新方法————作者：汪行;黃細霞;梁董;

摘要：針對傳統A^*算法在大型場景下AGV（automated guided vehicle）路徑規劃時遍歷節點多、路徑平滑性差和搜索時間長等問題，提出了三層結構的塊搜索A^*（Blocks-A^*）算法，并構建麥克納姆輪AGV解決運動學約束問題。Blocks-A^*算法將地圖分解為多個較大的區域（塊），采用以塊搜索代替節點...

基于多分辨率模塊度的約束Louvain社區檢測算法————作者：張震;靳金帥;陳可鑫;田鴻朋;

摘要：針對Louvain算法的分辨率存在極限的問題，提出一種基于多分辨率模塊度(Multi-resolution modularity,MRQ)的Louvain社區檢測算法，在Louvain算法中加入一個可變分辨率模塊MRQ，有效解決了Louvain算法分辨率存在極限的問題。在此基礎上，針對Louvain算法會得出某些不滿足社區條件的劃分結果，增加社區劃分的約束條件，提高了社區劃分的精度。最后，在真實數...

考慮交通擁堵的冷鏈配送路徑動態優化————作者：曹菁菁;魏杰;雷阿會;韓鵬;馮子立;王夢簡;

摘要：針對交通流的不確定性和難預知性導致的交通擁堵，從而影響冷鏈配送效率的問題，提出考慮交通擁堵的帶時間窗的冷鏈車輛路徑問題，建立了0-1整數規劃模型；然后，利用變交叉操作和自適應擾動因子對免疫遺傳算法(IGA)進行改進，提出基于變交叉下降的免疫遺傳算法(VCD-IGA)；最后，利用某生鮮企業配送過程中的實際配送數據和交通流數據進行實驗。實驗通過自主搭建的信息系統進行數據交互，并通過VCD-IGA對配送...

一種圖文協同層級融合的多模態命名實體識別方法————作者：馮廣;劉天翔;楊燕茹;鄭潤庭;鐘婷;林健忠;黃榮燦;

摘要：多模態命名實體識別(multimodal named entity recognition,MNER)旨在結合文本和圖像等信息，提高命名實體識別的準確性。然而，現有方法因文本表達不規范以及圖像特征提取聚焦于局部信息，導致圖文語義特征利用不充分。針對該問題，提出了一種圖文協同層級融合(Visual-Text Cooperation and Hierarchical Fusion,VTCHF)的命名實...

融合知識圖譜的大語言模型研究綜述————作者：曹榮榮;柳林;于艷東;王海龍;

摘要：大語言模型在多個垂直領域應用中展現出卓越性能，但其生成內容存在可解釋性不足與幻覺問題，嚴重制約實際部署，而知識圖譜以結構化語義網絡形式存儲事實知識，為增強大語言模型的可控性與知識約束提供了新路徑。為此，文章系統梳理知識圖譜與大語言模型融合的技術路線，從預訓練、模型架構改造、微調優化三階段分析代表性方法，總結其提升模型可解釋性與緩解幻覺的作用機制，并探討多模態知識表示對齊、動態知識更新滯后等核心挑戰...

基于跨圖特征融合和結構感知注意力的圖相似度計算————作者：龐俊;閆炳鑫;林曉麗;王蒙湘;

摘要：圖編輯距離(GED)是一種常用的圖相似性度量函數，其精確計算為NP-hard問題。因此，近期研究者們提出諸多基于圖神經網絡的圖相似度計算方法�，F有方法在特征提取時忽略了兩個圖節點之間的跨圖交互信息，并且缺乏對圖中節點高階關系的學習。針對以上問題，提出了一種基于跨圖特征融合和結構感知注意力的圖相似度計算模型(Cross-graph feature fusion with structure-awar...

一種基于拓撲地圖與A*算法的路徑規劃求解方法————作者：王天琦;楊麗英;黃朝雄;何玉慶;

摘要：為解決在大尺寸、復雜環境柵格地圖上搜索路徑時，存在的搜索時間長和計算資源消耗急劇上升等問題，提出了一種基于計算機幾何學的拓撲地圖的提取方法，并基于圖搜索的方法進行路徑搜索。首先對地圖進行預處理，將障礙物使用多邊形表示，并從地圖中提取出一組點集；然后將應用點集于Delaunay分割算法從而對地圖進行分割，得到一組幾何圖形集合；之后將障礙物內的幾何圖形從集合中去除，并將新的集合轉換為拓撲地圖；最后將拓...

基于哈希增強技術的分布式系統數據分片技術————作者：艾志成;曹炳堯;王演祎;

摘要：分布式系統數據分片技術旨在優化數據分布以提升計算效率，然而現有方法在分片質量與冗余控制等方面存在局限。為此，提出一種基于混合局部敏感哈希(Hybrid LSH)的分片策略與改進的Meta-Partitioning優化技術。首先，設計混合LSH框架，通過Min Hash與自適應LSH的協同機制實現實體描述的高效初步聚類。其次，提出逆塊頻率邊權重計算方法與動態雙階段剪邊策略，優化分片覆蓋率與冗余控制。...

基于邊更新與多頭交互融合Transformer的車輛軌跡預測方法————作者：孫穎;吳延勇;丁德銳;張建坤;

摘要：自動駕駛領域下的智能體軌跡預測任務需要充分考慮到智能體與交通環境之間的關系，為了解決現有方法在異構特征交互層面的局限，提高預測精度，提出一種基于邊更新與多頭注意力交互融合Transformer的車輛軌跡預測方法 EMATNet(Edge-updating Multi-head Attention Transformer Network)。該方法首先編碼嵌入智能體與交通環境信息的歷史時空信息；接著通...

基于水波傳播特性的半監督密度聚類算法————作者：馮彥超;王杰;栗雅婷;蔡江輝;楊海峰;

摘要：半監督密度聚類通過融合監督信息與密度特征優化聚類性能，但在數據分布不均時，傳統半監督密度聚類算法常因全局密度閾值設定與約束信息利用不足，難以捕捉局部密度差異，導致稀疏區域簇識別能力受限。針對這一挑戰，提出了一種基于水波傳播特性的半監督密度聚類算法(SDR)。受水波“波心恒定”和“振幅衰減”特性的啟發，SDR模擬簇心穩定性及密度從中心向邊界遞減的趨勢，通過局部密度差異識別初始子簇。進一步利用鄰居影響...

增強現實機器人的虛實同步手勢交互方法————作者：王振宇;許馳;李琳;洪悅;

摘要：針對增強現實場景下，動態人機交互的感知能力差、同步精度低、執行效率低問題，建立了增強現實機器人虛實同步交互架構，提出了虛實同步手勢交互方法。首先，提出手勢識別與虛實坐標映射方法，利用姿態解析與正/逆運動學矩陣將手勢姿態映射到機器人關節，完成虛實同步的雙向控制，提升系統的可操作性與感知能力。然后，提出了一種基于位置矢量的低通濾波算法，降低虛實交互的噪聲影響，提升人機交互的順暢性。最后，搭建了機器人虛...

融合正交學習和動態平衡的麻雀搜索算法及應用————作者：何洪玉;潘家文;錢謙;

摘要：針對麻雀搜索算法收斂速度慢和搜索能力不平衡的缺點，提出一種融合正交學習和動態平衡的麻雀搜索算法(SSAOD)。首先引入正交學習策略來加強個體間信息傳遞，提高算法的收斂速度；然后采用動態平衡策略，增強算法在迭代前期的全局探索能力和迭代后期的局部開發能力，從而平衡兩種搜索行為。SSAOD在IEEE CEC 2022測試函數上整體尋優能力第一，穩定性更好，收斂速度更快更精確；在多閾值圖像分割問題上獲取到...

跨組織業務流程建模與過程模型挖掘————作者：辛歌;劉偉;

摘要：為了解決傳統的過程挖掘技術難以適應跨組織業務流程的實際需求，提出一種跨組織業務流程建模與模型挖掘方法。首先，在工作流網的基礎上擴展嵌套變遷、時間及組織間協作相關庫所等元素提出HTC＿WF＿Net(Hierarchical Temporal Collaborative Workflow Net)；然后，提出一種跨組織業務事件日志分層構造方法并定義相關協作模式；最后，基于HTC＿WF＿Net和分層日志...

基于脈沖神經元膜電位增量的數據分布統計量及批歸一化————作者：李煒奇;陳云華;陳平華;朱春佳;

摘要：脈沖神經網絡(spiking neural network,SNN)因其具有更好的生物解釋性、強大的時空信息表征能力，以及超低功耗和延遲特性而受到廣泛關注。然而SNN在訓練算法、超參數設置、架構設計研究等方面還存在不少挑戰性的問題。針對現有的SNN歸一化(Batch Normalization,BN)方法無法有效處理時間依賴性的問題，通過分析膜電位增量在時間步上的傳播，提出按時間步逐步計算膜電位增...

基于DRL-PPO求解柔性作業車間調度問題————作者：董海;魯婷婷;

摘要：柔性作業車間動態調度問題因其動態性和復雜性成為智能制造領域的研究重點，針對柔性作業車間動態調度問題的復雜性與動態性，提出了一種基于深度強化學習和近端策略優化相結合的調度優化算法。該算法通過構建馬爾可夫決策過程模型，定義狀態空間、動作空間及多目標獎勵函數，設計了離線訓練與在線應用相結合的兩階段動態調度框架，以提升調度策略的泛化能力和魯棒性。實驗在不同規模實例中驗證了算法的性能，結果表明提出的方法在不...

生物啟發的運動人群瓶頸效應感知視覺神經網絡————作者：陸顯佩;胡濱;

摘要：在大型活動中，人群瓶頸效應常是導致擁擠甚至踩踏等災難事件的重要前兆。然而目前針對人群瓶頸效應檢測的計算模型研究工作較少。且由于這種效應隨機性強，人群狀態復雜多變，傳統的計算模型檢測效果并不理想。為解決這一問題，論文在借鑒蝗蟲視覺系統神經結構特性的基礎上，結合蝗蟲LGMD危險感知機理，提出了一種運動人群瓶頸效應感知視覺神經網絡(CBEPVNN)。該模型模擬蝗蟲和哺乳動物視覺信息處理特點，整合視野域中...

　　計算機應用研究來自網友的投稿評論：

• zhaohhhh

  計算機應用研究 一個月投稿量估計在300-400篇 一周出初審結果 外審一個半月出結果 但是被增刊了 這個期刊很容易被增刊 但是審稿快 而且不要審稿費

  2024-09-05 16:38
• Yangming_ak

  一篇綜述，9月24號投稿，10月28號沒有任何修改直接增刊錄用，已經撤稿，改投。您的論文經本刊編委會和評審專家綜合評審后，認為論文雖具一定應用性和實用價值，但對該領域最新研究成果的介紹、比較和不足之處的分析總結顯得不夠。論文的學術價值和創新性有待提高。

  2024-08-16 07:53
• 奔跑的辣椒醬

  一個星期內退稿，不墨跡 退稿意見:本文在方法的選擇與組合方面有一定的改進，但屬于已有特征分類手段的組合應用，缺少計算機相關理論的創新和應用，整體創新性不能達到本刊采用要求

  2024-08-07 16:48
• Yangming_ak

  無審稿費用，8月27日提交，初審無意見，28日進入外審，10月12日增刊錄用，中間無修改。由于匆忙，未掛基金，可能有影響。

  2023-10-26 12:16
• 帶頭大哥666

  12.5投稿，12.6進入初審，12.12送外審，1.31回復增刊錄用，沒有任何審稿意見，后來在網上查了信息，發現這個期刊特別容易增刊錄用，最后撤稿，2個月結束，速度算比較快，但是容易增刊，不太推薦，文章質量比較好的，想快點可以一試。

  2023-03-27 14:08

提交