期刊,计算机仿真 2024年卷5期_国家学术搜索

期刊信息/Journal information

计算机仿真

主　　编：吴连伟

出版周期：月刊

国际刊号：1006-9348

电子邮箱：kwcoltd@public.bta.net.cn jsjfz@compusimu.com

电　　话：010-68767186

邮政编码：100037

地　　址：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。

正式出版

收录年代

基于深度学习的非结构化大数据密度聚类仿真

胡涛王中杰张连明陈晓锁...

501-505页

查看更多>>摘要：常规的非结构化大数据密度聚类方法耗时长，且易出现数据密度分配错误的情况，影响数据聚类精度。因此，提出一种基于深度学习的非结构化大数据快速密度聚类方法。采用数据密度函数求解每个非结构化大数据密度值，使用邻近搜索技术找出各簇最佳中心，选用Alex Net网络建立数据聚类学习框架，利用映射方式提取数据特征矢量，通过损失函数得出伪标签并作为反向传播依据。为了提升模型聚类速度及精度，引入小批量梯度下降优化聚类模型参数，实现非结构化大数据密度聚类。实验结果表明，所提方法能够使密度相似数据紧密、密度相差较大数据稀疏，令数据密度聚类效果良好。

关键词：

深度学习非结构化大数据数据密度伪标签

原文链接:

NETL
NSTL
万方数据

基于仿真的高校食堂安全疏散研究

李渊彭晟嘉张娜杨盟盛...

506-511页

查看更多>>摘要：校园建筑安全疏散研究对于预防校园建筑火灾事故具有重要的现实意义。研究选取某高校食堂进行安全疏散研究，先运用FDS软件进行火灾模拟，综合考虑能见度、CO体积分数及CO2 体积分数、温度对可用安全疏散时间的累积影响，确定人员可用疏散时间。再根据Pathfinder模拟计算，发现食堂存在人员可用疏散时间小于人员必须疏散时间的安全疏散问题，远不满足现行疏散要求。最后分析其疏散过程中的拥堵问题，综合选取人员荷载数量、疏散出口宽度、楼梯宽度、增设室外楼梯等四个方面的优化策略进行定量研究。结果表明:减少人员荷载数量、增宽楼梯宽度以及增设室外楼梯能有效优化所需疏散时间，增宽疏散出口宽度对所需疏散时间影响较小。

关键词：

校园建筑安全疏散仿真

原文链接:

NETL
NSTL
万方数据

考虑电磁干扰的LTE通信频谱资源分配算法仿真

刘彦甲刘新宇

512-517页

查看更多>>摘要：传统资源分配算法无法解决区间同频电磁干扰问题，会显著降低资源分配效率低、减少系统边缘吞吐量。为解决上述问题，将最小化功率MP技术与动态优先级DP方法有机融合，提出了一种MDP动态频谱资源分配算法。算法首先通过对区内边缘用户进行判断，确定同频干扰源;然后在用户信道增益表的基础上，采用增益高低法对子载波进行资源分配，解决同频电磁干扰影响;最后采用MP技术优化区内资源分配体系，并利用DP方法划分动态区间载波，提升资源分配的高效性。与传统RR与PF基线分配算法相比，MDP算法在仿真时，当用户数少于50 时，用户的满意度与算法公平性最高;且系统频谱效率分别平均提高了 43。61%与30。73%;此外边缘吞吐量平均提高了 7。89%，系统吞吐量平均提升 6。37%。综上所述，MDP动态频谱资源分配算法能够解决区间同频电磁干扰问题，提高系统吞吐量，在通信领域中具有重要的研究价值。

关键词：

同频干扰分配算法通信技术

原文链接:

NETL
NSTL
万方数据

基于关系模型的分布式数据库增量更新方法

孙滨冯乃勤

518-521,531页

查看更多>>摘要：数据库更新过程中易受到噪声数据的干扰，影响分布式数据库的数据更新与查询性能，为此提出基于关系模型的分布式数据库增量更新方法。利用数学形态学与滤波器分离出分布式数据库中存在的低频信号，通过K-SVD字典处理噪声信号，完成分布式数据库数据的降噪处理。在关系模型的基础上通过边界学习算法离散化处理分布式数据库中存在的数据，并根据定性基准对数据分组，结合IUBM算法挖掘数据之间的关联规则，以此检测数据库增量。以新鲜度为依据，排序分布式数据库中存在的数据，完成分布式数据库的增量更新。实验结果表明，所提方法的去噪效果好，更新效率高，更新后数据库完整度更高。

关键词：

关系模型数学形态滤波关系模型数据库增量更新

原文链接:

NETL
NSTL
万方数据

基于全同态加密优化的云数据隐私保护方法

王雪飞王鹏佟良

522-526页

查看更多>>摘要：为了提升云数据的安全性，改善数据加密时间长以及加密效果较差等问题，提出一种基于全同态加密优化的云数据隐私保护方法。通过生成对抗网络模型学习原始数据中的重要特征，确保合成的数据和初始数据之间具有较高的相似度，使其能够满足差分隐私特征。引入PKI对数据所有者和用户身份认证处理，完成密钥的产生和分发，根据差分隐私特征将用户所有者的数据划分为不同类型，获取用户访问特征向量。构建全同态加密机制，同时引入代理重加密机制，通过密钥转换完成数据加密处理，最终实现云数据全同态加密优化。实验对比结果表明，上述加密方案能够快速完成数据加密处理，有效确保数据的安全性。

关键词：

云数据隐私保护全同态加密算法对抗网络生成代理重加密机制

原文链接:

NETL
NSTL
万方数据

基于小波与注意力机制的金融序列BiLSTM预测

徐东泽肖琴

527-531页

查看更多>>摘要：为了提高金融序列的预测精度，以上证指数的收盘价为例，将小波分析与双向长短期记忆神经网络(BiLSTM)和注意力机制(Attention)相结合，构建新的金融时间序列的预测模型。小波分析能去除时间序列中的杂质，BiLSTM网络能修复上下文信息的遗漏，注意力机制能选出重点。通过与没有小波分析的数据或有小波和LSTM等模型的预测效果做对比，结果表明，小波分析加上Attention机制构成的BiLSTM神经网络模型对金融时间序列数据有很好的预测精度，能够有效的预测金融时间序列的趋势。

关键词：

小波分解神经网络双向长短期记忆神经网络

原文链接:

NETL
NSTL
万方数据

不确定大数据流分类的决策树模型构建仿真

杨知玲谭树杰

532-535,542页

查看更多>>摘要：在不确定大数据流分类过程中，受噪声和孤立点的干扰，导致处理效果和分类精度无法达到预期要求。为解决上述问题，提出一种基于决策树模型的不确定大数据流分类算法。通过采用在线字典学习算法，对不确定大数据流去噪处理，消除噪声对分类过程产生的干扰。构建决策树，在剪枝过程中通过特征过滤算法，滤除不确定大数据流中掺杂的孤立点。将去噪后的不确定大数据流，输入决策树模型中，完成分类工作。实验结果表明，所提算法处理后的不确定大数据流振幅明显减小，且分类精度高，具有一定的应用价值。

关键词：

决策树模型在线字典学习算法特征过滤不确定大数据流数据分类

原文链接:

NETL
NSTL
万方数据

基于LSTM预测模型的应用性能异常检测

朱林青张涛吕灼恒孙建鹏...

536-542页

查看更多>>摘要：目前高性能计算系统规模和复杂性不断增加，应用软件作业性能异常的原因变得更加复杂多样，传统的针对基于监控数据进行人工分析的方法存在效率低下和过分依赖分析人员经验的问题。提出一种基于长短期记忆网络(LSTM)的性能异常检测方法。以天气预报模式WRF为研究对象，首先从历史作业数据中学习出正常性能数据的变化情况，然后通过引入boxplot方法对LSTM模型预测值与实际观测值之间的残差进行统计分析，并将大于下四分位的数据判定为异常，从而实现应用软件作业性能异常的检测。实验结果表明，上述方法不仅可以较好地检测出性能的异常，而且能适用于多种不同类型的数据集。

关键词：

应用软件作业性能异常检测长短期记忆网络自回归移动平均模型天气预报模式

原文链接:

NETL
NSTL
万方数据

高密度建筑火灾下人员多出口应急疏散仿真

宗妍于露牛田元李海鸥...

543-547页

查看更多>>摘要：高密度城市建筑通常具有复杂的结构和多层楼层，包括多个房间、走廊、通道和楼梯，且出口的数量有限。在火灾发生时，大量人员同时疏散会导致拥堵、混乱和阻塞的情况，增加了疏散的困难。为了有效解决城市建筑火灾人员应急疏散问题，提出一种高密度城市建筑火灾人员多出口应急疏散方法。从主观和客观两方面对影响高密度城市建筑火灾人员应急疏散的因素展开分析，同时利用栅格法展开环境建模。通过火场的实时信息以及路径转向次数，改进A∗算法的估价函数以及搜索策略，将改进A∗算法应用于高密度城市建筑火灾人员多出口应急疏散中，最终确定最佳应急疏散方案。实验结果表明，所提方法的应急疏散路径拐点个数少，且疏散时间短。

关键词：

高密度城市建筑火灾人员多出口应急疏散

原文链接:

NETL
NSTL
万方数据

《计算机仿真》创刊四十周年贺诗

韩力群

后插1页

原文链接:

NETL
NSTL
万方数据

首页
7
8
9
10