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期刊信息/Journal information
计算机仿真
计算机仿真

吴连伟

月刊

1006-9348

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010-68767186

100037

北京海淀阜成路14号

计算机仿真/Journal Computer SimulationCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊旨在促进我国仿真技术交流和发展，既总结过去、探索基础理论，又跟踪发展前沿，重点报导仿真应用成果。现已是中国科技论文核心期刊。于2003年被《中国科学文献计量评价研究中心》评为优秀期刊。同时被选入中国学术期刊（光盘版）文献检索系统、中国科学引文数据库、中国核心期刊数据库。现已成为仿真技术领域中优秀期刊。
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    基于多元统计分析的小样本数据预测模型设计

    刘俊娟宋学坤
    480-484页
    查看更多>>摘要：若小样本数据预测误差较大,会直接影响数据应用效果,为提升小样本数据预测精度,提出基于多元统计分析的小样本数据预测模型设计方法.将小样本数据放入SPSS软件中,结合自助法完成小样本数据的经验分布分析.基于样本数据经验分布特征,结合具备学习能力的Fisherface算法对小样本上数据实施预分类,建立测试样本类别标签,实现小样本数据的特征提取.通过多元统计分析数据特征的主元成分,确定模型回归函数,结合支持向量机构建数据预测模型,通过上述模型完成小样本数据的精准预测.实验结果表明,使用上述方法开展小样本数据预测时,预测误差较低,效率较高,说明其预测效果较好.

    多元统计分析小样本数据预测模型支持向量机

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    协同过滤下混合大数据无损挖掘算法研究

    卢思安刘江平
    485-488页
    查看更多>>摘要：大数据具有大规模性、多样性以及价值性,由于海量数据间的较高相似度,导致数据挖掘过程易受冗余干扰,出现数据丢失、损坏等问题.为解决上述问题,提出基于协同过滤算法的混合大数据无损挖掘方法.对混合大数据集成预处理,去除冗余,将不同来源的相同数据无损融合.采用协同过滤算法的时间衰减函数,计算挖掘项目间相似性.在混合大数据特征关联度的约束下,实现混合大数据无损挖掘.实验结果表明,所提方法应用下,混合大数据量高达 25000MB时,数据挖掘所需时间仅为 45ms左右,且挖掘精度高达95%以上,数据挖掘结果与目标具有一致性.

    协同过滤算法混合大数据无损挖掘数据清理数据集成

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    基于FNN的城市景观照明智能节能控制方法仿真

    石海啸刘志锋
    489-493页
    查看更多>>摘要：为了降低景观照明用电能耗,提升节能效果,提出基于FNN的城市景观照明智能节能控制方法.分析城市景观照明需求,依据分析结果建立景观照明区域划分模型,利用上述模型将城市景观照明区域划分为开启区域和关闭区域,并在开关区域之间建立缓冲区域,规避城市景观照明控制时出现的延迟误差问题;采集景观照明设备运行状态数据,通过FNN网络对其实施训练学习,获取完整的设备状态数据集;基于获取的数据集通过模糊神经网络设计节能控制器,并利用以上节能控制器实现城市景观照明智能节能控制.实验结果表明,使用该方法对景观照明开展智能节能控制时,调光时长、照明时间以及用电能耗均得到了良好控制,说明其能够满足照明节能需求.

    模糊神经网络城市景观智能节能控制节能控制器照明区域划分模型

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    关系型数据库性能测试技术研究

    熊婧廉建芳杨攀飞
    494-499页
    查看更多>>摘要：当前TPC-E基准测试系统存在的同种事务连续聚集和测试断尾会导致测试事务用例不佳,造成测试结果不准确.为此提出基于事务混合队列和延迟结束策略的事务分发控制方法来保障测试事务用例比从源头上最大限度接近基准规定.事务混合队列实现对测试事务用例混合比的整体控制.延迟结束策略消除了测试断尾造成的事务混合比波动.此外,为了降低资源损耗提出了动态线程池模型.上述模型能够在请求过多的情况下有效提高系统响应,在请求较少的情况下有效利用系统资源.最后将队列缓存机制引入测试系统.将高并发事物发送请求缓存到队列中,缓解了大量线程聚集创建带来的资源瞬时抢占问题.实验验证了测试系统的有效性、稳定性以及适配性.

    事务分发控制动态线程池队列缓存高并发

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    基于自注意力机制的卷积循环网络语音降噪

    徐浩森姜囡齐志坤
    500-506页
    查看更多>>摘要：由于对非平稳噪声进行估计是提高含噪语音降噪效果的重要影响因素,因此利用卷积模块提高单帧含噪语音所包含的信息,并通过Transformer中的自注意力机制模块,使模型能够更加精确区分含噪语音中的噪声部分和语音部分,从而使转置卷积模块更加高效的完成语音降噪.针对Noisex-92 噪声库中的 15 种噪声,分别应用LSTM网络、卷积循环网络和基于通道注意力机制的卷积循环网络模型进行对比分析,同时对测试集含噪语音进行降噪处理.实验结果表明,经过所提出的基于自注意力机制的卷积循环网络降噪后的语音在PESQ和STOI评分上均有较大提高,语谱图显示有效减少了噪声的残留.

    语音降噪非平稳噪声自注意力机制深度学习

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    基于时间权重因子的双向个性化推荐仿真

    吴翔郭飞雁
    507-511页
    查看更多>>摘要：双向个性化推荐需要获取到用户和物品之间的交互行为数据,由于在推荐时,通常只考虑用户的兴趣偏好,忽视了用户兴趣会随时间而变化的情况.为了提高用户满意度,令需求和供给准确匹配转化为网站价值,提出了基于时间权重因子的双向个性化推荐算法.关联用户与邻近用户的关系,分析其商品偏好,计算出用户间的购买相似性,获得相似的推荐用户集合.按照余弦相似度确定用户群的商品偏好权重,计算购买差别,获得用户的偏爱标准化权重.将逻辑斯谛函数引入到皮尔逊相关相似度,判断用户间的相似度,推荐用户偏好的类似商品信息,实现双向个性化推荐.实验结果证明,所提算法能够准确得知用户兴趣的变化,且推荐平均绝对误差小.

    时间权重因子双向个性化推荐偏好权重排序阶段余弦相似度

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    齿轮啮合周期内摩擦载荷变化有限元仿真分析

    闫晓丽崔钺孟丽丽
    512-516页
    查看更多>>摘要：为能更好地分析齿轮啮合周期中摩擦载荷变化,建立齿轮分析模型,研究齿轮间传动关系,区分齿轮输入端和输出端的阻力扭矩,搭建有限元分析模型.为保证模型的精确度,在前期预处理阶段针对齿轮不同位置的实际情况构建对应网格,区分不同位置的网格密度,根据齿轮的轮动比和角位移得出旋转自由度.在齿轮啮合过程中,搭建动力学分析模型,研究摩擦载荷的变化情况,考虑齿轮啮合频率,根据长度线条确定摩擦因数,利用摩擦函数明确齿轮间的最大接触应力和弯曲应力,完成摩擦载荷变化分析.经仿真验证可知,所研究方法能准确描述齿轮啮合周期内摩擦载荷的实时变化.

    齿轮转动啮合周期摩擦载荷主动轴齿轮接触面

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    面向不确定性多数据流异常检测的数学模型

    张学叶林永强
    517-521页
    查看更多>>摘要：随着互联网技术的快速发展,数据流的应用日益普遍,通信平台对多数据流进行异常检测的需求也逐步增长.为了解决当前异常检测算法准确率低、特征提取难等问题,提出了一种基于网格化的多数据流异常检测算法.算法首先提取不确定性多数据流的特征,通过分析数据流分布状态,从而提取异常数据;然后采用网格化的方法对多数据流进行划分,通过计算网格异常因子从而提取异常数据,达到异常检测的效果;最后针对异常数据,通过对变量因素进行关联性分析,降低误检率,提升异常检测的准确率.实验结果表明,所提算法在异常检测精确度方面提升了约 4%,漏检率降低了至少 3%,误检率降低了 8%以上,有效的提高了异常检测的精确度,降低了异常数据流对工作及生活带来的负面影响.

    多数据流异常检测数学模型异常因子

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    自注意力机制下复杂文本实体关系抽取方法

    针钰马晓宁
    522-526页
    查看更多>>摘要：为了能够明确语义关系,快速识别所需信息,提出一种自注意力机制下复杂文本实体关系抽取方法.通过复杂文本向量模型把全部词映射为低度实数向量,使文本转变成矢量模式,按照单词的外在情境学习嵌入,可将句子内的所有字转化为嵌入矩阵.利用LSTM网络建立文本向量,存取以往和将来的上下文,融合前后两种输出矢量.运用激活函数压缩单词维度,计算句子上下文本语义贡献权重,在双向LSTM层和输出层间加入自注意力机制,从多角度获取矩阵层次的句子语义,计算组合句子特征矢量在关系上的分数,根据给定概率随机抽样权值参变量,完成复杂文本实体关系抽取.通过实验证明所提方法对复杂文本实体关系抽取效果较好,具有极高的精准度.

    自注意力机制关系抽取文本向量模型复杂文本实体

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