【雜志簡介】

　　《計算機應用》月刊，于1981年創刊，由中國科學院成都計算機應用研究所主辦，是國內較早公開發行的計算機技術刊物，在計算機自動化領域有較大影響。《計算機應用》緊緊圍繞“應用”，登載應用、開發中的高水平學術技術論文、重大應用成果和典型應用經驗。讀者對象為各行業、各部門從事計算機應用基礎、應用工程、應用軟件、應用系統工作的工程技術人員、科研人員和大專院校師生。

　　本刊多次榮獲全國優秀科技期刊獎、國家期刊獎提名獎，被評為中國期刊方陣雙獎期刊、中文核心期刊和中國科技核心期刊。被中國科學引文數據庫、中國科技論文統計源數據庫等國家重點檢索機構列為引文期刊，并被英國《科學文摘》(SA)、俄羅斯《文摘雜志》(AJ)、日本《科學技術文獻速報》(JST)、美國《劍橋科學文摘：材料信息》(CSA：MI)、美國《烏利希國際期刊指南》(UIPD)等國際重要檢索系統列為來源期刊。

　　《計算機應用》月刊內容新穎、信息豐富、印刷精美(大16開本，260頁)，是您學習計算機應用理論，借鑒計算機應用技術，參考計算機應用經驗的最佳選擇。

　　【影響因子】

　　國家新聞出版總署收錄

　　【獲獎情況】

　　2000年、2003年分別獲得首屆、第二屆國家期刊獎提名獎

　　2001年獲中國科學院優秀期刊特別獎

　　1997年獲全國優秀科技期刊評比一等獎

　　【欄目設置】

　　主要欄目：應用技術專題綜述、網絡與通信、先進計算、軟件技術、數據庫與知識工程、智能感知與識別處理、信息系統集成工具、圖形圖像處理等。

　　雜志優秀目錄參考：

　　基于能效的異構無線網絡聯合切換調度和資源分配算法 邱暢嘯，冷甦鵬，葉宇，QIU Changxiao，LENG Supeng，YE Yu

　　基于網絡編碼的對等網流媒體網絡中優化的帶寬分配策略 陳卓，周江，CHEN Zhuo，ZHOU Jiang

　　基于改進雙系統協同進化算法的無線傳感器網絡節點定位 尚俊娜，劉春菊，岳克強，李林，SHANG Junna，LIU Chunju，YUE Keqiang，LI Lin

　　基于改進粒子群算法的無線傳感器網絡節點定位 于泉，孫順遠，徐保國，陳淑娟，YU Quan，SUN Shunyuan，XU Baoguo，CHEN Shujuan

　　車聯網中基于功率控制的傳輸可靠性算法 胡榮娜，郭愛煌，HU Rongna，GUO Aihuang

　　基于視頻業務質量優化的認知無線電傳輸信道選擇 劉金霞，陳蓮娜，劉延偉，王遵義，彭光超，LIU Jinxia，CHEN Lianna，LIU Yanwei，WANG Zunyi，PENG Guangchao

　　分布式MIMO-OFDM信號多頻偏多信道聯合盲估計 黃艷艷，彭華，HUANG Yanyan，PENG Hua

　　基于疊加編碼及多用戶調度的高斯傳輸信道優化算法 宋海龍，張書真，SONG Hailong，ZHANG Shuzhen

　　IRA碼預檢測折線修正譯碼算法設計 包志祥，呂娜，陳柯帆，BAO Zhixiang，LYU Na，CHEN Kefan

　　多源多宿組播網絡編碼的可達信息率區域 蒲保興，朱鴻鵬，趙乘麟，PU Baoxing，ZHU Hongpeng，ZHAO Chenglin

　　基于信號自適應傳遞的社團發現算法 譚春妮，張玉梅，張嘉桐，吳曉軍，TAN Chunni，ZHANG Yumei，ZHANG Jiatong，WU Xiaojun

　　基于輕量操作系統的虛擬機內省與內存安全監測 馬樂樂，岳曉萌，王玉慶，楊秋松，MA Lele，YUE Xiaomeng，WANG Yuqing，YANG Qiusong

　　科技核心期刊征稿范文：計算機自動控制系統及應用

　　摘要：計算機技術目前已廣泛的運用在社會各行各業，已改變了人們的日常生活方式和工作方式，足見計算機相關技術已經成為當今社會的重要工具。計算機自動控制系統作為計算機技術中的一個小部分，其在生產、管理和控制系統中為企業的生產提供了極大的方便。由于當前社會企業的業務規模不斷擴大，業務精細度要求越來越高，導致計算機自動控制系統也變得十分復雜，在應用上的難度也日漸加大，而本文主要分析了計算機自動控制系統在當前社會中的應用情況，以為相關人士提供借鑒。

　　關鍵詞：計算機技術,自動控制系統,應用

　　隨著計算機技術的發展，其該變了當前社會企業的格局和工作方式，計算機自動控制系統的廣泛運用也表示社會正在朝著智能化、高效化、自動化方向發展，而我國各行各業的發展都離不開計算機技術的支持，計算機自動控制系統作為一種自動化、智能化、高效的化的系統，其應用的前景極為良好，其應用的空間極為廣大，是我國各個行業發展的重要基礎，也是我國社會經濟發展的重要工具。

　　計算機應用最新期刊目錄

基于超圖的數據不平衡條件下的瓦當年代判別方法————作者：邱星;玄祖興;黃可佳;張雯;莊曉;

摘要：針對人工瓦當年代判別方法效率低、主觀性強的問題，提出一種基于超圖的數據不平衡條件下的瓦當年代判別方法（Hypergraph-based Eaves Tile Dating method under Data Imbalance Conditions,HETD-DIC），以提供更加客觀的考古輔助判別工具。首先，設計雙權重計算機制，利用超邊權重計算模塊聚合關聯節點特征生成超邊權重，再利用超邊權重生成節...

基于改進DETR算法的小目標檢測方法————作者：吳俊;趙川;

摘要：針對DETR(DEtection Transformer)在小目標檢測方面精度較低的問題，提出了一種基于改進DETR算法的小目標檢測方法。首先，針對骨干網絡ResNet-50在小目標特征提取方面提取能力弱、效率低、易丟失細節等問題，提出了一種結合多尺度注意力機制的改進MetaFormer作為DETR的骨干網絡，增強模型對小目標的表征能力。其次，針對Transformer注意力模塊在處理圖像特征映射...

面向復雜電磁環境下的調制識別網絡————作者：周金;李玉芝;張徐;高碩;張立;盛家川;

摘要：自動調制識別（AMC）是無線通信系統的關鍵技術，針對AMC網絡在復雜電磁環境下遷移能力較差、對噪聲及調制信號特征區分能力不足的問題，提出一種基于干擾生成及對抗策略的雙模態注意力融合的調制識別網絡。首先設計了一種迭代生成復雜干擾的生成器和對抗干擾的判別器以增強模型遭遇復雜電磁環境時的泛化能力；其次，設計基于復數注意力的Transformer模塊以捕獲同相正交信號(IQ)時域特征和基于時頻位置信息的坐...

基于大語言模型的本科教學評估智能系統————作者：沈斌;陳曉寧;程華;房一泉;王慧鋒;

摘要：本科教學審核評估作為高等教育質量保障的重要手段，科學合理的實施直接影響高校人才培養水平。然而，傳統人工審閱模式在面對海量異構數據時效率低下且主觀性強，難以滿足本科教學評估對精準性和標準化的需求。為此，提出一種基于大語言模型和多智能體架構的本科教學評估系統——智評寶（SmartEval）。該系統通過語義理解模塊解析輸入內容，并利用計劃器進行任務分解與調度，同時結合檢索增強生成模塊及問答、摘要與診斷三...

基于強化學習的無人機鄉村末端配送任務分配————作者：陳曉娟;張薇;

摘要：農村最后一公里配送難、時間長、成本高的特點使得高效精準的末端配送調度方案顯得尤為重要。針對農村配送場景下的多物流無人機的任務分配問題，綜合考慮無人機的載重量和無人機的最大飛行距離，以最小化無人機的飛行距離、派遣數量及不違反時間窗為目標，建立多目標的無人機任務分配模型。以強化學習為基礎，針對任務分配問題維數過高的困境，引入編碼器及注意力機制，有效簡化狀態空間。結合全局-局部搜索策略，在探索解空間的同...

基于Mamba模型的區域電價預測方法————作者：白曉磊;張雪元;王智永;全力;劉欣;

摘要：針對電力市場中電價預測精度和效率提升的需求，提出了一種基于S-Mamba2模型的區域電價預測方法，以解決復雜場景中進行電價預測時存在的計算資源消耗高、效率低等問題。所提方法在Mamba-2的基礎上，引入雙向Mamba-2模塊和前饋神經網絡編碼層，有效捕捉了電價歷史數據中的尖峰特性、季節性規律以及變量的內在互相關特性(Inter-Variate Correlations,VC)和電價的時序依賴特性(...

開放式富語義非同質化數據要素鏈網融合架構————作者：王晶晶;陳孟澤;晏紫微;王嘉訊;羅贊;任亞坤;雷凱;

摘要：針對現有非同質化代幣（NFT）的流轉機制存在跨鏈開放性限制、安全性問題以及網絡擁堵和交易費用增高的問題，設計了一種名為IEN NFDE的開放式富語義非同質化數據要素鏈網融合架構。首先，本架構設計了覆蓋網絡的傳輸協議，包括命名規則、報文的數據結構與編碼規則以及基于命名尋址的數據轉發和驗證機制。其次，創新性地定義了富語義非同質化數據要素（NFDE），將元數據和數字資產本身封裝為一個獨立的、具有語義屬性...

多尺度時空解耦的骨架行為識別對比學習————作者：劉曉霞;況立群;王松;焦世超;韓慧妍;熊風光;

摘要：針對骨架行為識別中動態動作建模與多尺度時序融合問題，提出高效多尺度時空解耦對比學習框架（MSTDCLF）。首先，設計了多尺度時空特征增強模塊（MSTF），結合深度可分離卷積與空洞卷積，能夠同步建模短時運動特征與長時周期行為模式，再通過嵌入通道-空間聯合注意力機制進一步強化關節與特征通道之間的語義響應；同時，使用具有注意力機制的殘差網絡緩解深層網絡結構的梯度衰減問題。其次，提出雙向門控時空上下文建模...

改進TransUNet的高效通道注意力醫學圖像分割網絡————作者：鄧酩;徐錦凡;肖洪祥;謝曉蘭;

摘要：醫學圖像分割在計算機輔助診斷、手術導航等臨床應用中起著至關重要的作用，旨在從復雜的醫學影像中精準提取不同器官和病灶。然而，現有的U型網絡結構在實際應用中存在跳躍連接信息冗余大、計算量高等問題。為了解決這些問題，提出一種輕量化醫學圖像分割網絡——ES-TransUNet(Efficient Channel Attention and Simple-TransUNet)。該網絡在編碼器中通過引入交叉注...

基于元權重網絡的魯棒性文本匹配方法CovMW-net————作者：張東偉;葉正;葛君;

摘要：在文本匹配任務中，由于文本數據的復雜性與多樣性，訓練時常常暴露出魯棒性欠佳的問題。傳統解決文本魯棒性不足的手段，諸如數據增強、正則化等雖能發揮一定作用，然而這些方法多僅適用于特定類型的噪聲或擾動，并且對計算資源的需求較高。有鑒于此，本文提出一種基于元權重網絡的新方法——CovMW-net(Meta-Weight Network improved by the covariance matrix，協...

面向機場跑道的探地雷達雜波抑制算法————作者：李海豐;劉文強;李南莎;桂仲成;

摘要：針對機場跑道探地雷達（GPR）數據中復雜背景雜波和層間強反射干擾信號的問題，提出一種基于改進UNet的深度學習雜波抑制方法。在U-Net網絡的跳躍連接處引入細節增強模塊（DE-Conv），增強網絡對多尺度淺層特征中目標信號細節的捕捉能力；同時采用含雜波-無雜波圖像對計算特征-像素雙級融合損失函數優化訓練過程。通過共享權重編碼器提取含雜波與無雜波數據的高維特征，計算特征級別損失指導編碼器訓練；解碼器...

基于多尺度的多變量時間序列異常檢測模型————作者：尹春勇;張不凡;

摘要：當前多變量時間序列數據常表現出多尺度特征和復雜的相互依賴性，給異常檢測帶來了挑戰。為了解決這一問題，提出一種創新的無監督多變量時間序列異常檢測模型M3AD(Multi-scale Mamba Multi-Layer Perceptron Anomaly Detection)。首先，模型采用多尺度特征提取方法，通過在不同時間尺度上分割時間序列，捕捉短期和長期模式；其次，利用多層感知機（MLP）和卷積...

基于3D姿態估計的動作捕捉和模型驅動方法————作者：萬鳴華;田雨卿;楊國為;

摘要：針對姿態估計模型的結果僅包含點位的空間坐標信息，無法計算關節的旋轉，導致無法直接用于驅動人體模型的問題，提出了基于3D姿態估計的動作捕捉和模型驅動方法。該方法將姿態估計算法的結果映射至3D人體模型骨架的骨骼節點并計算骨骼旋轉，以達到驅動3D人體模型的目的。首先利用姿態估計結果產生的關鍵點坐標進行插值來定位未被預測的關鍵點信息;然后利用中間矩陣對不同人體模型之間的骨架進行對齊，保證該方法對不同人體模...

混合粒子群算法求解帶時間窗的路徑規劃問題————作者：周璐輝;岳雪芝;

摘要：車輛路徑問題(VRP)在物流配送中至關重要，特別是在帶時間窗約束的情況下，求解難度顯著增加。為高效解決帶時間窗的路徑規劃問題(VRPTW)，提出了一種混合粒子群算法(HPSO)。算法采用部分匹配交叉(PMX)替代傳統粒子更新方式，結合最劣近鄰粒子選擇與輪盤賭機制增強多樣性，并通過動態權重調整策略平衡全局探索與局部開發能力；設計融合2-opt翻轉、順序插入和交換操作的變鄰域搜索優化解質量，同時基于貪...

基于編解碼結構強化學習的安全可靠服務功能鏈部署————作者：況翔;馬震;朱萬春;張智;崔云飛;

摘要：為了在云計算中高效分配有限網絡資源以確保服務質量，同時提高資源利用率和管理效率，提出一種安全可靠性驅動的編解碼深度強化學習方法(ED-DRL)，用于服務功能鏈(SFC)部署。該方法首先將SFC部署看作一個馬爾可夫決策過程(MDP)，采用圖注意力網絡(GAT)編碼器和門控循環單元(GRU)解碼器高效提取網絡拓撲特征和節點間的依賴關系，并結合異步優勢Actor-Critic(A3C)算法實現動態SFC...

馬氏距離結合吉布斯-馬爾可夫隨機場空間濾波的高光譜波段選擇算法————作者：袁博;黃憲通;

摘要：針對作物種植區域高光譜遙感圖像波段選擇中規則紋理特征挖掘不足導致分類精度受限的問題，提出了一種基于馬氏距離結合吉布斯-馬爾可夫隨機場(GMRF)空間濾波的波段選擇算法。首先，針對作物種植區域普遍存在的規則紋理特征，通過建立GMRF模型對高光譜圖像進行空間濾波，在降低噪聲和冗余信息的同時保留并強化紋理特征，增強地物之間的特征差異；其次，基于馬氏距離結合比值法建立類別可分性度量指標，計算每個波段對于該...

聯合球面對齊與自適應幾何校正的全景視頻超分辨率網絡————作者：陳曉雷;鄭芷薇;黃雪;曲振彬;

摘要：現有的傳統視頻超分辨率方法在處理全景視頻時，難以有效解決等距矩形投影帶來的幾何畸變問題，且在幀間對齊和特征融合方面存在不足，導致重建效果不佳。為進一步提升全景視頻的超分辨率重建質量，提出了一種聯合球面對齊與自適應幾何校正的全景視頻超分辨率網絡——360GeoVSR。該網絡通過球面對齊模塊(SAM)和幾何融合塊(GFB)實現幀間特征的精確對齊與高效融合。SAM結合空間變換和可變形卷積，處理全局與局部...

基于RAG的文物藝術品拍賣數據NL2SQL實現方法————作者：李成華;張瀏鵬;石鴻凌;

摘要：自然語言轉換結構化查詢語言(NL2SQL)能降低非專業人員操作數據庫的技術門檻，提升用戶體驗和工作效率。檢索增強生成(RAG)技術通過引入外部知識庫可提升NL2SQL的性能。針對目前RAG在NL2SQL落地應用中存在檢索策略漏檢率高、召回上下文的相關性不強等問題，提供一種分序檢索重排序的RAG(RAG-SRR)，該方法從知識庫構建、檢索召回策略、提示詞設計等環節進行優化。首先，從問答對、專業名詞、...

基于兩階段填充采樣的昂貴多目標進化算法————作者：張春雨;劉建昌;劉圓超;張偉;

摘要：針對昂貴多目標優化問題，盡管已有許多昂貴多目標進化算法被提出，但大多數現有算法未能取得令人滿意的結果。主要原因是這些算法中的填充采樣準則不能很好地平衡選擇個體的收斂性、多樣性和不確定性。為此，提出基于兩階段填充采樣的昂貴多目標進化算法（Two-stage Infill Sampling-based Expensive Multi-objective Evolutionary Algorithm,T...

基于改進YOLOv11的無人機目標檢測算法————作者：趙子杰;王毅;唐瑞卿;楊晨;李娟;

摘要：針對無人機空對地檢測中存在的尺度不一、小目標檢測效果不佳及檢測框密集重疊等問題，提出了一種改進YOLOv11目標檢測網絡。該網絡將YOLOv11網絡的C3K2結構替換為C3K2＿D結構，增強了網絡對不規則物體的提取能力，另外在Yolov11網絡中引入雙線性自注意力機制，雙線性自注意力機制通過融合局部注意力和非局部注意力，增強了主干網絡的特征提取能力；針對檢測框密集重疊的問題，設計了MPDCIoU ...

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