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計算機工程與科學雜志
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計算機工程與科學雜志

《計算機工程與科學》雜志創辦于1973,是國防科技大學主管的國家重點學術期刊,CSCD核心期刊,影響因子0.787,現被CSCD 中國科學引文數據庫來源期刊(含擴展版)等機構收錄,主要征稿方向:算法研究、圖形與圖象、計算機網絡、神經網絡、仿真技術研究、人...
  • 主管單位:國防科技大學
  • 主辦單位:國防科技大學計算機學院
  • 國際刊號:1007-130X
  • 國內刊號:43-1258/TP
  • 出版地方:湖南
  • 郵發代號:42-153
  • 創刊時間:1973
  • 發行周期:月刊
  • 業務類型:期刊征訂
  • 復合影響因子:0.787
  • 綜合影響因子:0.292
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計算機工程與科學期刊級別: CSCD核心期刊 北大核心期刊 統計源期刊
計算機工程與科學期刊分類: 期刊 > 自然科學與工程技術 > 信息科技 > 電子信息科學綜合
產品參數:
主管單位:國防科技大學
主辦單位:國防科技大學計算機學院
出版地方:湖南
快捷分類:計算機
國際刊號:1007-130X
國內刊號:43-1258/TP
郵發代號:42-153
創刊時間:1973
發行周期:月刊
期刊開本:A4
下單時間:1-3個月

計算機工程與科學雜志簡介

《計算機工程與科學》(月刊)創刊于1973年,由國防科技大學計算機學院主辦。辦刊宗旨是為計算機界同行發表有創見的學術論文,介紹有特色的科研成果,探討有新意的學術觀點提供理想園地;活躍計算機界學術氣氛,擴大國內外交流,為發展中國的計算機事業盡一點微薄之力。本刊強調學術性、及時性和普及性?!队嬎銠C工程與科學》始終結合我國計算機事業不同時期的重點和需要,有計劃、有組織地進行選題,刊登了大量國內最新科研成果和國家重點支持的研究項目的論文,對我國計算機科學技術的發展和高技術領域人才的培養發揮了很大的作用。目前,她是中國計算機類十分有影響的學術期刊之一,被不少高校規定為博士畢業和職稱評定必發表論文的雜志之一。

《計算機工程與科學》注重刊登計算機學科在理論、工程與應用等方面的研究論文、技術報告和科研成果,主要涉及計算機體系結構、并行處理、超級計算、人工智能、軟件工程、計算機仿真、多媒體與可視化、數據庫、計算機網絡與分布式處理、計算機安全與保密、中文信息處理、微機開發與應用及其他相關內容,所刊登文章均經過嚴格的同行專家評議。榮獲湖南省優秀期刊;首屆國防科技期刊優秀期刊。

計算機工程與科學欄目設置

算法研究、圖形與圖象、計算機網絡、神經網絡、仿真技術研究、人工智能、研究與實現、試題選載與博士論文摘要

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2017-07-12 10:02:06 重命名 ¥ 420.00 1 計算機工程與科學

計算機工程與科學雜志社 文檔目錄

一種陣列眾核處理器的多級指令緩存結構

摘要:陣列眾核處理器由于其較高的計算性能和能效比已經被廣泛應用于高性能計算領域。而要構建未來高性能計算系統處理器必須解決嚴峻的“訪存墻”挑戰以及核心協同問題。通常的陣列處理器中,核心多采用單線程結構,以減少開銷,但是對訪存提出了較高的要求。在陣列眾核處理器中,在單核心中引入硬件同時多線程技術,針對實驗中一級指令緩存命中率隨著線程數增加而顯著降低的問題,提出了一種面向陣列眾核處理器的冗余指令緩存存儲結構,基于該結構,提出采用FIFO及類LRU替換策略。通過上述優化的高速緩存結構設計,經實驗模擬,雙線程整體指令Cache失效率降低了25.2%,整體CPI性能提升了30.2%。
571-579

一種基于頻度統計的動態二進制翻譯優化方法

摘要:在動態二進制翻譯過程中,將執行頻度高的代碼片段長時間駐留在翻譯緩存,同時擴大翻譯器一次執行的代碼量,是減少上下文切換開銷、提升系統效率的有效途徑。為此,提出了“熱代碼識別→超塊緩存構造→T-Cache管理策略改進”的優化線索,設計了一種基于頻度統計的熱代碼識別算法,將頻度值超過預設閾值的基本塊及其后續基本塊作為熱代碼識別條件;基于識別出的熱代碼,提出了構造超塊緩存的思想,將熱代碼包含的基本塊翻譯后做物理連接,形成容量更大的超塊緩存提供給T-Cache系統;以此為基礎,改進了T-Cache系統原有的查找方法和替換策略。實驗驗證了該優化方法的正確性和有效性,在國產申威處理器平臺上,該方法使得標準測試集SPEC 2006獲得平均9.34%的性能提升。
602-608

現實環境中基于虛擬用戶的LBS位置隱匿方法

摘要:當前,基于位置服務LBS的應用得到了廣泛的發展,并極大地方便了人們的生活。然而,位置也可能泄露大量用戶隱私,這使得關于位置隱私的保護變得尤其重要。雖然現有技術在很大程度上解決了隱私保護問題,但在效果上還未能達到預期目標。對此,提出了一種基于現實環境的隱私保護方法Dummy-Ex,通過生成一系列虛擬用戶,并構建逼真的移動軌跡,從而實現隱私保護的目的。實驗表明,此方法在安全性和有效性方面都能達到較好的效果。
636-641

基于輪廓提取與深度篩選的雙目三維重構技術

摘要:針對基于深度圖融合三維重構方法獲取的三維重構模型,易受到深度信息誤差影響的情況,提出一種基于輪廓提取與深度篩選的雙目立體視覺三維重構方法。采用標準棋盤校準雙目三維重構系統,利用Canny算子對目標物體進行邊界檢測,綜合采用形態學腐蝕與膨脹方法提取指定方向上的連續邊界,用連續邊界提取目標物體。在此基礎上,對目標物體深度信息進行篩選、擬合插值以獲取連續深度信息。結果表明,相對于常規三維重構算法,由本算法三維重構的目標物體表面完整度更高,且目標物體周圍的背景環境噪聲被去除。
665-672

一種自適應分數階偏微分圖像增強模型

摘要:針對傳統的自適應分數階偏微分方程圖像增強算法對圖像暗區紋理區域的增強不足的缺點,考慮到人眼對光感的敏感程度不同,將亮度對視覺的影響因素考慮進傳統的自適應分數階偏微分方程圖像增強算法。以梯度和灰度值為參數,建立了一種新的自適應分數階偏微分圖像增強模型。該模型改善了傳統算法對暗區圖像增強不足的缺點,圖像增強后的平均梯度提升明顯,很好地改善了圖像的視覺效果。實驗結果說明本算法具有一定的有效性。
699-706

冪律特性在新浪微博個性化推薦中的應用研究

摘要:在社交網絡數據中,冪率分布是數據的基本規律,冪率分布的長尾部分數據有明顯的稀疏性,長尾推薦一直是推薦系統的挑戰,而冷啟動、數據稀疏和覆蓋率這些問題也是推薦系統的重要研究內容。通過分析數據冪律分布的特性,在研究社交網絡個性化推薦方法的基礎上,結合社交網絡用戶行為數據反映出來的冪律分布特性,通過極大似然估計數據冪律分布的標度值。結合冪率特性改進了相似度計算方法,提出了一種基于冪率特性的混合推薦方法PowerLawCF。最后,使用新浪微博的用戶簽到數據進行對比分析,PowerLawCF算法的推薦效果有顯著提升,提高了長尾推薦的效果,對推薦系統的數據稀疏性和冷啟動問題解決效果較好,說明基于冪律分布特征的推薦方法在推薦系統中的應用有積極的效果。
731-739

制造企業供應商排序決策:基于SVM和TFN-RS的改進TOPSIS

摘要:考慮制造企業供應鏈的綠色內涵,構建供應商排序指標體系。為解決指標數量眾多、計算方式復雜、協調困難等問題,構造一種基于SVM和TFN-RS的改進TOPSIS方法來進行供應商排序決策。首先根據候選供應商的主要數據信息,應用基于SVM的分類模型對其進行初步篩選,以縮小候選供應商數量;通過專家對準則下屬指標進行考察和掌握,利用專家的智慧和經驗對準則進行TFN評分,設計一種TFN-RS方法來計算供應商在準則上的分值;運用CRITIC方法對各準則進行賦權;最后通過相對熵替代歐氏距離的改進TOPSIS對各供應商進行排序。以某軸承制造企業的滾球供應商排序決策為例,驗證了該方法的實用效果。
757-764

面向網絡報文轉發的RISC-V壓縮指令定制

摘要:指令流發射和指令Cache失效是處理器能量耗散的兩個重要原因。松耦合的RISC指令集所產生的程序加劇了這樣的能耗,而在片上Cache有限的網絡設備如路由器、交換機中,因為指令流而遭受的性能下降和功耗增加更為嚴重。面向網絡報文轉發這一重要的網絡功能服務,分析了網絡報文轉發的指令特性,并基于RISC-V指令集架構,重定制了RV32C壓縮指令擴展集。經過Spike模擬器測試,優化后壓縮率縮減至70%,動態指令壓縮率為90%,同時在同等Cache條件下,使用定制壓縮指令的指令Cache失效率比標準RISC-V降低了30%~70%。
381-387

基于信息熵種子點選取的流線可視化

摘要:有效的種子點選取方法是影響流線分布洞悉流場特性的關鍵。在保持流場變化規律與重要特征準確描述前提下,為了解決由過多流線所導致的遮擋與雜亂問題,提出了基于貪婪策略和蒙特卡洛的兩種種子點選取方法?;谪澙凡呗缘姆N子點選取方法通過流場信息熵的計算,對流場中的關鍵特征具有高度敏感性?;诿商乜宸N子點選取方法根據均勾隨機分布函數生成輸入,基于信息熵計算輸入點影響半徑確定流線分布。通過多個數據集對兩種選取方法實驗,結果表明基于貪婪策略選取方法可高效捕獲流場的關鍵特征,基于蒙特卡洛方法選取流線更加均勻,保持了流場全局變化規律,兩種方法的結合得到更優化的流場可視化效果。
411-417

基于混沌映射的用戶匿名三方口令認證密鑰協商協議

摘要:在基于混沌的三方口令認證密鑰協商協議中,用戶通過低熵的口令實現相互認證和共享會話密鑰,以避免在身份認證過程中公鑰基礎設施或存儲用戶長期密鑰的安全威脅。通過分析Lee提出的基于混沌映射的口令認證密鑰協商協議,發現其協議不能進行口令變更,而且僅適用于用戶和服務器之間的兩方通信。為了改進此方案,提出兩個基于切比雪夫混沌映射的用戶匿名三方口令認證密鑰協商協議,包括基于時鐘同步的密鑰協商方案和基于隨機數的密鑰協商方案。其中基于時鐘同步的用戶匿名三方口令認證密鑰協商協議通信量少,基于隨機數的用戶匿名三方口令認證密鑰協商協議更容易實現。兩個方案的優點是用戶僅選擇一個簡單的口令進行相互認證和密鑰協商,服務器不需要再保護用戶口令表,避免了口令相關的攻擊,而且在相互認證過程中用戶使用臨時身份和哈希函數,實現用戶匿名性,在增強協議安全性的同時,減少了通信過程中消息的數量,提高了協議的執行效率,具有完美前向安全,并用BAN邏輯證明了其安全性。
445-455

基于Phong模型的明暗恢復形狀的新算法

摘要:針對傳統的混合表面形狀恢復算法存在較大誤差的問題,提出一種透視投影下從單幅圖像混合表面明暗信息恢復形狀的新算法。采用Phong反射模型來描述物體表面反射特性,假設光源處于相機的光心處,建立透視投影下的圖像輻照度方程。然后由輻照度方程構造包含物體深度信息的Hamilton-Jacobi偏微分方程,引入局部高階LLF通量分裂格式和五階WENO格式逼近微分方程的粘性解,最終得到物體表面三維形狀。實驗結果表明,與傳統算法相比,新算法的恢復高度的最大誤差和平均誤差均顯著降低。
481-486

基于噪聲檢測的總變分去噪算法

摘要:對受高斯和脈沖混合噪聲污染的數字圖像去噪方法進行了研究,提出了一種基于噪聲檢測的自適應總變分(T V)去噪算法。提出的改進算法采用兩步迭代框架實現:脈沖噪點檢測和全變分圖像恢復。第一步中,考慮到脈沖噪聲污染的像素點不包含原圖像有效信息,采用一種局部統計值,即鄰域像素間的隨機絕對差排序值(ROAD)估計出噪點的位置;第二步中,采用L2-TV方法進行去噪處理,并對上述過程進行迭代處理,得到去噪圖像。在噪點估計過程中引入脈沖噪點水平參數,這樣處理的優勢在于可更準確地檢測出脈沖噪點;而L2-TV去噪方法可很好地去除高斯噪聲,兩者結合有效地解決了TV算法存在誤判圖像脈沖噪聲為邊緣而產生假邊緣的問題。與現有典型去噪方法的比較實驗表明,該迭代去噪算法,即TV-ROAD算法,既能夠去除混合噪聲,又可以保留圖像細節特征。
507-514

基于屬性加權的RCM算法

摘要:傳統的粗糙集均值算法RCM的聚類準則是建立在參與聚類的屬性同等重要的假設下,而在自然場景下的聚類問題中,不同的屬性對聚類結果的影響是不同的。針對該問題,提出了將聚類屬性進行加權處理的WRCM算法。具體地,為了篩選出對聚類結果產生關鍵影響的具有辨別力的聚類屬性,算法通過引入權重矩陣將不同的屬性賦予不同的屬性權重。實驗結果表明,本算法可以達到屬性選擇的效果,從而提高了最終的聚類精確度。
544-549
計算機工程與科學雜志高性能計算

基于私有云和物理機的混合型大數據平臺設計及實現

摘要:大數據分析技術的廣泛應用離不開大數據平臺的支撐,構建大數據平臺已經是很多企業和機構的重要需求。構建大數據平臺需要復雜的系統性的技術,特別是需要考慮系統性能和可擴展性兩方面需求。隨著數據體量不斷增大、用戶需求不斷增多,規劃時的數據平臺規模很可能不能滿足不斷變化的需求。因此,設計了一種混合的大數據平臺架構:混合使用物理服務器和私有云云主機的大數據平臺。這樣就兼顧了性能和可擴展性:由于物理服務器性能一般要高于云上的虛擬機,所以構建在物理服務器上的大數據平臺,性能一般要好于構建在私有云上大數據平臺;從私有云上啟動云服務器非常方便、快捷,所以大數據平臺的計算和存儲結點可以動態彈性地擴容到私有云上,從而保證高峰期的時候大數據平臺仍然可以有充足的處理能力。在生產環境實現了這種混合型設計,在生產環境中的測試也表明了這種設計的有效性。
191-199

異構高性能計算系統Linpack效率受限因素分析

摘要:能耗是目前高性能計算系統性能提升的一大挑戰。主處理器連接加速器的異構計算技術可以有效提升系統能效,因而被廣泛應用于當前高性能計算系統的設計。同等系統規模下,異構計算系統的Linpack效率普遍低于同構系統。針對這一問題,從結構設計的角度,基于真實計算系統的設計參數和性能數據,分析了大規模異構高性能計算系統Linpack效率受限的主要因素及其對結構設計的需求,并構建了針對異構計算系統的Linpack性能模型對分析結論進行了驗證。研究成果對異構計算系統Linpack的性能優化以及未來高效異構架構的設計具有一定的指導意義。
224-230
計算機工程與科學雜志計算機網絡與信息安全

基于演化博弈的多用戶網絡選擇算法

摘要:無線通信技術的發展和演進,使得多種廣域蜂窩網和大量無線局域網共存、重疊。針對熱點區域,密集分布的大量用戶同時發起同種業務請求應用場景,提出一種基于演化博弈的多用戶網絡選擇算法,依據選擇網絡的用戶數設計效用函數,給出了演化博弈的復制動態方程。與RSSI算法的對比仿真結果表明:該算法能快速達到演化均衡,用戶平均收益高于RSSI算法,接入網絡的用戶分布更均衡,能合理利用網絡資源。
255-260
計算機工程與科學雜志圖形與圖像

人數統計與人群密度估計技術研究現狀與趨勢

摘要:人數統計與人群密度估計是人群分析中的重要分支,也是視頻監控所關注的重要信息之一。盡管近幾十年來該領域取得了一些重要進展,但仍存在一些具有挑戰性的問題。綜述了基于計算機視覺的人數統計與人群密度估計方法的研究現狀以及發展動態。首先,介紹了人數統計與人群密度估計技術的發展背景及應用方向。其次,總結了近年來提出的比較重要的方法,從機器學習的角度,將其分為淺層學習的方法和深度學習的方法;而從學習到的模型角度又可將其分為直接的方法(即基于檢測的方法)和間接的方法(如基于像素的方法、基于紋理的方法以及基于角點的方法)。詳細介紹了近二十年來基于淺層學習的方法,并對近些年來基于深度學習的人數統計與人群密度估計技術做了一個簡要的總結。然后,對人數統計及人群密度估計方法性能評估技術進行簡介,并提供了幾個用于人數統計與人群密度估計的測試與評估數據集。最后,總結了該領域存在的技術挑戰并對未來的研究方向進行了展望。
282-291
計算機工程與科學雜志人工智能與數據挖掘

基于詞向量語義聚類的微博熱點挖掘方法

摘要:隨著社交媒體的迅速發展,信息過載問題越發嚴重,因此如何從海量、短小而充滿噪聲的社交媒體數據中發現和挖掘出熱點話題或者熱點事件成為一個重要的問題。結合社交媒體數據實時性、地理性、包含較多元數據等特點,提出了用戶行為分析與文本內容分析相結合的熱點挖掘方法。在內容分析過程中,提出了從更細的詞語粒度進行聚類,以代替傳統的在消息粒度進行聚類的經典方法。為了提高話題關鍵詞提取的效果,引入了基于詞向量技術,并通過語義聚類的方法進行熱點挖掘。在真實數據集上的實驗結果表明,該方法提取的關鍵詞語義關聯性強、話題劃分效果好,在主要指標上優于傳統的熱點挖掘方法。
313-319

基于改進禁忌搜索的基站布局優化算法

摘要:由于室內定位場景的非視距特點,基站布局對于蜂窩網的定位精度具有重要影響,而目前基站布局僅關注容量、覆蓋、信號質量,尚未考慮對室內定位精度的影響。提出了一種改進禁忌搜索的基站布局優化算法ITSA,改進了代價函數、鄰域產生規則和解禁規則。對所提出的算法在相同的室內場景中仿真實驗,結果說明,相比RFID讀寫器部署優化算法,該算法能夠更好地降低定位區域的整體誤差。
341-347

基于詞向量與可比語料庫的雙語詞典提取研究

摘要:雙語詞典是跨語言信息檢索以及機器翻譯等自然語言處理應用中的一項重要資源?,F有的基于可比語料庫的雙語詞典提取算法不夠成熟,抽取效果有待提高,而且大多數研究都集中在特定領域的專業術語抽取。針對此不足,提出了一種基于詞向量與可比語料庫的雙語詞典提取算法。首先給出了該算法的基本假設以及相關的研究方法,然后闡述了基于詞向量利用詞間關系矩陣從可比語料庫中提取雙語詞典的具體步驟,最后將該抽取方法與經典的向量空間模型做對比,通過實驗分析了上下文窗口大小、種子詞典大小、詞頻等因素對兩種模型抽取效果的影響。實驗表明,與基于向量空間模型的方法相比,本算法的抽取效果有著明顯的提升,尤其是對于高頻詞語其準確率提升最為顯著。
368-373
計算機工程與科學雜志高性能計算

基于模型和庫的處理器偽隨機激勵生成器設計與實現

摘要:面對處理器巨大的驗證空間,偽隨機激勵生成器成為處理器研發中必不可少的工具。處理器設計改變尤其是架構和指令集的變化會導致之前的處理器測試集合部分甚至全部失效,驗證維護成本巨大。提出一種層次化的、基于模型和庫的處理器偽隨機激勵生成器實現方法,針對處理器設計的特點,基于指令樹建模、多維訪存地址建模和處理器專家庫建模等關鍵技術重點解決處理器研發中測試集合如何高效重用的難題。實際應用表明,該方法能夠很好地適應處理器設計變化,增強處理器激勵生成器的易用性和可重用性,測試集合移植重用率可以達到95%以上,顯著縮短處理器更新換代時的驗證周期。
1-9

容錯處理器陣列的多邏輯列并行重構算法

摘要:處理器陣列的容錯重構技術是片上網絡多核、眾核高性能體系結構的可靠性技術之一?,F有的最大邏輯陣列并行重構技術僅對單條邏輯列的構造實現了并行化,而對多條邏輯列的同步并行仍未見可行算法。依據處理器陣列的潛在并行性,在分治策略的基礎上,提出了一種陣列分塊的并行重構算法。算法對處理器陣列實施橫向分塊劃分,對每個陣列塊進行并行重構,并對所得邏輯子陣列進行歸并,實現了多條邏輯列的同步并行重構。與現有的并行算法相比,新算法同樣能夠生成最大邏輯列,并且減少了通信開銷與計算中的數據冗余,有效提高了運行速度。實驗結果表明,在物理陣列大小為64×64的處理器陣列上,運行速度比現有并行算法提高39.55%,并且具有良好的可擴展性。
24-33
計算機工程與科學雜志計算機網絡與信息安全

基于數字廣播信令聚合的高可靠應急傳輸

摘要:地面數字廣播系統主要用于提供音視頻通信服務,可以應用于應急情況下的信息發布。但是,在應急場景下,例如戰爭或自然災害發生時,發射系統往往會遭到損壞,很難實現可靠信息發布。針對上述問題,以歐洲地面數字廣播系統為例,提出了一種基于數字廣播信令聚合的高可靠應急傳輸方法,用于低發射功率下實現短消息數據的高可靠性傳輸。該方法在某預先設定的固定傳輸模式下,利用節省的信令部分承載短消息數據,并以GF(16)域上碼率為1/2的多進制低密度奇偶校驗碼編碼和重復編碼作為信道編碼方案,以二進制相移鍵控作為調制方式。進一步,利用軟件無線電平臺在開放環境下對所提出的方法進行測試驗證。測試結果表明,本方法能夠很好地實現應急短消息數據的高可靠傳輸,該方案可以擴展到其它數字廣播系統。
45-51
計算機工程與科學雜志圖形與圖像

基于局部字典搜索和多原子匹配追蹤的圖像逼近算法

摘要:鑒于全局搜索和單原子選擇的逼近方式是導致圖像稀疏分解貪婪算法復雜度高的主要原因,對傳統的匹配追蹤(MP)算法進行改進,提出基于局部字典搜索和多原子匹配追蹤(LMMP)的逼近算法。采用基于二維快速哈萊特變換的內積批量計算方法,實驗計算發現核原子在MP算法相鄰代中的位序基本穩定,最佳原子只需在排序靠前的原子組成的局部字典中搜索,一次迭代搜索多個非相干原子,進一步提高匹配追蹤算法速度,逐原子依次更新殘差可減小逼近誤差。理論分析表明,LMMP算法是收斂的,且時間復雜度比MP算法低數個數量級。從實驗結果看出,LMMP算法與其他全局搜索算法相比,在運算速度和逼近性能上有明顯優勢。
72-78

一種Blinn-Phong BRDF紅外反射模型的研究

摘要:針對紅外場景仿真中輻射反射分量運算復雜、真實感欠缺等問題,提出一種Blinn-Phong BRDF紅外反射模型,并基于Unity平臺將其應用于三維紅外仿真場景。該方法在對實測紅外圖像進行閾值分割的基礎上,利用簡化輻亮度運算和紅外成像過程的仿真鏈路反演模型,求解目標表面溫度值,根據紅外輻射原理與可見光光照模型的理論相似性,將改進的Blinn-Phong光照模型移植到紅外波段,并引入雙向反射分布函數提高仿真精度,提出Blinn-Phong BRDF紅外反射模型;最后基于該輻射反射模型構建零視距仿真場景,同時將仿真圖像與實測圖像進行比對,驗證了反射模型的可信度和有效性。實驗結果表明,提出的紅外反射模型既有較高的仿真效率,又能夠較好地模擬紅外反射的高光現象,滿足紅外視景仿真對輻射反射的要求。
101-107
計算機工程與科學雜志人工智能與數據挖掘

基于IMU的主動伴舞機器人人機協作控制算法

摘要:提出了基于慣性測量單元IMU的主動型伴舞機器人人機協作控制算法。機器人腰部安裝具有一定剛度的彈簧,利用Kalman濾波將三軸加速度計數據與三軸陀螺儀數據進行融合,得到機器人在人類舞伴作用下的姿態角變化,采用閾值法濾除相對姿態角抖動誤差,再結合當前機器人狀態,綜合判斷得到相對姿態角到速度矢量的映射。將期望軌跡速度與人力產生的軌跡修正速度融合,得到人機協作下機器人的運動軌跡和剩余目標點的坐標修正值。將算法應用于華爾茲CCL舞步軌跡測試,實驗結果表明算法效果良好。
128-132

基于改進K-means算法的微博輿情分析研究

摘要:為避免初始聚類中心選取到孤立點容易導致聚類結果陷入局部最優的不足,提出一種基于密度的K-means(聚類算法)初始聚類中心選擇方法。該方法首先計算每個數據對象與其它數據對象間的平均相似度,找出平均相似度高于某固定閾值的對象視作核心對象,再從核心對象中選取彼此間最不相似的作為初始聚類中心。通過自構建的新浪微博抓取工具,分別抓取不同類別的數千條數據,經過分詞、預處理及權重計算后,用改進的K-means算法對其進行聚類分析,查準/全率較傳統的K-means算法要穩定,聚類的平均時間也得到縮短。實驗結果表明,改進后的算法在微博聚類中有更高的準確性和穩定性,有利于從大量的微博數據中發現熱點輿情。
155-158

基于局部密度自適應度量的粗糙K-means聚類算法

摘要:通過引入上、下近似的思想,粗糙K-means已成為一種處理聚類邊界模糊問題的有效算法,粗糙模糊K-means、模糊粗糙K-means等作為粗糙K-means的衍生算法,進一步對聚類邊界對象的不確定性進行了細化描述,改善了聚類的效果。然而,這些算法在中心均值迭代計算時沒有充分考慮各簇的數據對象與均值中心的距離、鄰近范圍的數據分布疏密程度等因素對聚類精度的影響。針對這一問題提出了一種局部密度自適應度量的方法來描述簇內數據對象的空間特征,給出了一種基于局部密度自適應度量的粗糙K-means聚類算法,并通過實例計算分析驗證了算法的有效性。
184-190

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1.主題明確、文字精練、語句通順、數據可靠;請自留底稿。

2.標題、作者單位、摘要、關鍵詞采用中英文間隔行文;請注明是否基金資助項目論文(注明項目名稱和編號),并注明文章中圖法分類號。務必附上第一作者簡歷(姓名、性別、出生年月、學位、職稱、研究方向)、通信地址、聯系電話和Email,其中通信地址需提供英文翻譯。

3.作者在投稿時須注明是否是CCF會員(高級會員、普通會員、學生會員),若是會員,請注明會員號。

4.來稿請用WORD軟件編輯,格式為A4,40行×40列,通欄排版,字體為5號宋體。

5.稿中圖形繪制要求工整、清晰、緊湊,尺寸要盡量小,圖中文字用6號宋體加粗,線為0.5磅。

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計算機工程與科學雜志網友評論

guangxi** 的評論:

計算機工程與科學雜志審稿速度很快,編輯很嚴謹,提出了很多版面方面的要求,并一一核對參考文獻。文章修改了兩次,費時2個月接收。但刊出很慢,可能積壓了不少文章吧。

2019-05-09 10:54:29
mjhgbq_** 的評論:

計算機工程與科學還是不錯,17年10月初投稿,1個月回復修改意見,1月幾號正式錄用,哈哈,好開心,一切辛苦都是值得的。編輯也很nice,有問必答。

2018-01-09 15:16:17
ynkjlt_** 的評論:

計算機工程與科學更可能注重文章有新意,這樣能大大提高錄用機率。另外審稿意見回來得很快,也很中肯、專業,感覺審稿人是同行,起碼是大同行,哈哈,為了審稿意見,也值得一投。

2017-12-22 15:45:59
mazjug_** 的評論:

前后三個月時間,一審專家意見比較仔細,但不難回答,外審特別快,編輯們效率也很高,計算機工程與科學屬于這方面領域國內比較權威的,還沒投稿的朋友們不要猶豫了,快快行動吧。

2017-12-08 10:20:22
yzjmkl_** 的評論:

綜述論文,從投稿到返回修改意見,大概一個月,修改后成功錄用,總體上,計算機工程與科學效率還是很高的,在這類雜志中認可度也較高。我覺得還要感謝朋友們的傾情推薦呢。

2017-11-22 16:44:33
kznhgz_** 的評論:

編輯老師人超好,審稿專家也超好,一次非常愉快的投稿過程。這個期刊的審稿相當快,幾周左右就會給你意見,而且編輯老師很好說話,你有什么要求都可以和他說,錄用時間也很快。贊贊贊。

2017-11-06 15:52:55
isuytb_** 的評論:

投稿后二十多天給出審稿意見,修改稿返回后一個月內直接接收。效率非常高,而且審稿意見很中肯,有10多條,應該是三個專家審稿的。對創新性要求較高,影響因子也在逐年攀升。

2017-11-03 15:30:46
sheudb_** 的評論:

在工作閑暇時可以閱讀,品味里面的精妙語言,體會不一樣的情感共鳴,獲得心靈的平靜。田園居士的美好,不只在山水田園間。學術之家快遞送貨很快,收貨很方便,我很滿意。

2017-09-29 15:13:36
djeosl_** 的評論:

雜志印刷很清晰,是正版雜志,比外面賣得要便宜。發貨也挺及時的。我覺得收獲挺大的。一直在學術之家訂閱,很喜歡,也給身邊親戚朋友介紹過了,他們也有購買。值得推薦!

2017-08-30 10:55:34
yaoyiqi** 的評論:

各種思想碰撞、融合,使筆下雜志更具吸引力!內容豐富可讀性強!收到的雜志是全新的,包裝很好,沒有損壞,每一期都看,已經養成習慣了,還會繼續在這訂閱的。

2017-08-28 09:15:21
dixuan_** 的評論:

很好的雜志,年年都訂閱的。只是以前一直在郵局訂書,自從會用電腦了就一直在學術之家訂閱了,價格相對便宜??头舜_實不錯,速度也很快,并沒有像有些人說的逾期,給個贊。

2017-08-16 15:10:11
小悅悅** 的評論:

外審兩個月,然后拒了,提的建議有一個不錯,但是剩下的,就算大神都無法完成。我想說的是,效率低,時間緊的千萬不要投,想我一樣的,就被坑慘了!

2017-07-06 09:40:23
sfsf** 的評論:

計算機工程與科學雜志不錯,編輯老師都挺謙虛,當時通知備用后,過了差不多2個多月才通知錄用,著實著急了些,不過還好,最終錄用了。

2017-04-06 16:26:25
chasel** 的評論:

個人覺得這是期刊不咋滴, 特別是編輯部, 本人投稿至審稿結束近一年時間, 結果是拒稿 無語, 后來沒做任何改動投一CSCD核心 正常錄用 耽誤多少時間

2017-03-22 10:55:55
趙家輝** 的評論:

外審的兩個專家提的意見幾乎相同,直戳論文缺點,修改后錄用,感覺文章有點新意,有基金號,是CCF的會員還是有些作用的。

2017-03-13 17:06:20
嘟嘟** 的評論:

直接外審 后來催了一下 主編給了回復意見 文章有一定的新意 最后說了一句期刊社建議做退稿處理 心碎了 呵呵 等了這么久 果然不好中啊 周圍也有人被拒了

2017-02-13 10:21:45
  • 萌萌**: 編輯很負責,對期刊編輯部表示感謝!
    2017-02-17 11:12:55
wind** 的評論:

雜志的審稿人非常認真負責,提出的意見也非常中肯。編輯非常細心,態度也挺好,每次郵件咨詢問題都及時給予回復。個人建議想投該雜志的人認真寫稿,認真修改,早點投出去,早日接收。非常不錯的期刊。

2016-12-14 14:57:28
yumeili** 的評論:

文章要有一定的亮點,要有一定的實用性。雖然日常稿件處理量很大,但編輯部老師效率高,態度熱情和耐心,不排斥投稿者查詢稿件。計算機工程與科學的見刊速度屬中等水平。

2015-07-08 11:46:41
wanke** 的評論:

2015-02-19 投稿成功,2015-02-20 審稿費通知,2015-02-24 審稿費收到,2015年05月14日 稿件退修改通知,2015年05月20日 提交修改稿,下午就發錄用通知,讓交版面費??傮w來說還是挺好的,比較正規,主要是審稿時間比較長,由兩個審稿人,一個是關于內容的意見,一個是格式方面的,都挺中肯的。

2015-05-26 16:28:02
aiss251** 的評論:

自己也投了一篇,投稿3個月后出審稿意見,兩個審稿人,問題很專業也很細,一個審稿人給的意見是修改后接收,一個審稿人給的意見是看回復情況決定。詳細按兩個審稿人的意見回復,又送回第二個審稿人,討論了一些我第一次修改沒有改好的問題,再修改投稿后接收??偣矔r間在5個月左右,速度很快,編輯,審稿人都很專業負責.

2015-03-03 09:41:05
kcvbn** 的評論:

投過此期刊,當時還是CSCD擴展版,現在已經是CSCD核心了,感覺此期刊對創新有一定要求,對稿件的寫作要求不高,一般是兩位審稿人進行審稿,從審稿意見來看審稿人還是比較認真的,不過當時從錄用到見刊用了大概10個月,時間有點長。另外每一期的文章不是很多,還是比較正規的!

2015-01-08 10:45:27

計算機工程與科學評論

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