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期刊信息/Journal information
计算机时代
计算机时代

陈纯

月刊

1006-8228

computer_era@21cn.com

0571-87054111

310006

浙江省杭州市环城西路33号-省计算所大楼

计算机时代/Journal Computer Era
查看更多>>本刊1983年创刊，由中国工程院院士潘云鹤主编，全国公开发行。主要栏目有学术论坛、技术广角、网络天地、信息安全、应用实践、经验技巧、考试园地、市场纵览、企业信息化等，丰富的内容使您能够自由地遨游在电脑信息的海洋里，了解最新趋势，掌握最新技术，领略精彩纷呈的数字生活。
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    利用前景理论博弈的需求响应市场研究

    张泽龙陈宝生韦冬妮靳盘龙...
    58-63页
    查看更多>>摘要：需求侧柔性资源的研究大多集中在价格型需求响应项目上,而储能系统在推广过程中也面临困难.因此,提出一个可行的参与可靠性需求响应计划的过程,并提出了非合作博弈模型来减轻不确定性.同时,提出基于前景理论的主观决策以反映不确定性对激励计划参与的影响.该模型可以使储能系统通过剩余电力交易来缓解参与市场化需求响应时的不确定性,并提高参与者的盈利能力.小型储能系统的平均效益成本比为0.78,最高可达1.08.

    需求响应储能系统不确定性非合作博弈前景理论

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    主成分分析和聚类分析在高职学生成绩综合评价中的应用

    任东海
    64-67,70页
    查看更多>>摘要：高职学生成绩的合理评价对职业教育的发展具有重要指导意义.本文介绍了主成分分析及聚类分析的基本思想原理、步骤,以及应用过程中需要注意的问题.基于主成分分析对学生成绩建立综合评价方法,构造一个综合评价函数,通过对学生综合评价函数得分的比较,对学生成绩进行排名,并依据所提取的主成分得分对学生进行聚类分析.通过实例分析,证实了主成分分析法及聚类分析在学生成绩综合评价应用中的合理性和必要性,为高职学生成绩管理提供了一种合理且操作简便的方法.

    主成分分析聚类分析学生成绩综合评价

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    SIR传染病模型在网络信息传播中的应用

    杨以恒
    68-70页
    查看更多>>摘要：根据网络信息传播与传染病传播的相似性,用SIR模型对网络信息传播进行预测,并且考虑到传染病模型中的"传染因子"一般为常数的局限性,利用网络信息热度对传播的影响,对传染因子进行修正,保证热度更高的信息得到更多传播,从而提高模型准确性.最后利用"wordle"网站的数据进行检验,证明了模型的有效性.

    SIR传染病模型动力学模型网络信息传播传播效果传播机理

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    基于机器学习的数据中心稳态热参数预测

    殷佳辉朱兵张一鸣黄金森...
    71-75,78页
    查看更多>>摘要：为提高数据中心空调运行性能,对某数据中心建立模型,对机柜出口温度在机箱不同的负载率下进行仿真抽样,建立CFD数据集.基于CFD数据集,分别使用三种机器学习模型即:Elman神经网络、RBF神经网络和SVR支持向量回归机,对数据中心稳态运行情况下的不同机柜负载率时空调回风温度进行快速预测.仿真结果表明:三种模型均在短时间内实现了较为准确的预测,但SVR支持向量回归机凭借其训练过程简洁、精度高、训练速度快等优势,更有效地预测热负荷温度.

    数据中心气流模拟机器学习快速预测热参数

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    基于VB的RBF神经网络编程及验证

    陈鹏
    76-78页
    查看更多>>摘要：简要介绍了RBF(径向基函数)神经网络的基本原理和编程过程,通过函数逼近的例子以及与BP(误差反向传播)神经网络的函数逼近比较分析,说明RBF神经网络的泛化能力要优于BP神经网络,能够更快、更准确地逼近函数;同时也说明RBF神经网络相对BP神经网络需要更复杂的网络结构来保证相同精度.试验结果证实了用VB开发的RBF神经网络软件正确、可用.

    RBF神经网络VB函数逼近BP神经网络

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    基于UE4的虚拟展馆设计与开发——以"南派"醒狮为例

    杨艳瑜曾雪峰李广松刘树林...
    79-82,89页
    查看更多>>摘要：应用虚拟仿真技术设计开发传统文化"南派"醒狮虚拟展馆.该虚拟展馆解决了传统文化传播方式单一的问题,将文化以数字化三维空间、虚拟仿真的新型形式再现,以文字、音视频、模型、动画等形式全方位展示文化内核.系统支持用户与对象进行双向交互,提供沉浸式的文化体验.经测试,虚拟展馆中无明显Bug,场景切换、动画播放与暂停、角色换装等功能运行流畅,UI交互界面动态显示良好,具有较强的体验性,值得推广.

    "南派"醒狮虚拟引擎虚拟展馆虚拟仿真

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    基于注意力机制的多阶段低照度图像增强方法

    李健成雅清
    83-89页
    查看更多>>摘要：为实现低照度图像的图像局部增强和纹理细节恢复,提出一种基于注意力机制的多阶段低照度图像增强方法.首先构建特征提取模块以提取图像中重要特征信息.另外设计了一个学习上下文的细节恢复模块,解决下采样和上采样操作导致的图像细节丢失的问题.最后构建了特征融合模块,以实现三个阶段的特征融合.该方法在LOL数据集上进行相关验证,其结果表明,峰值信噪比(PSNR)和结构相似性(SSIM)较其他主流方法都得到明显的提升.

    低照度图像多阶段注意力机制特征提取特征融合

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    基于双延迟深度确定性策略梯度的卫星远程变轨控制

    邱鹏鹏张易诚曹海涛郑君铮...
    90-93页
    查看更多>>摘要：在间断性点火与小脉冲作用下的卫星,实现椭圆轨道转移极具困难.因此引入深度强化学习双延迟深度确定性策略梯度算法(Twin Delayed Deep Deterministic policy gradient algorithm,TD3),实现了卫星的远程变轨控制.首先建立合理的卫星变轨模型;其次利用TD3算法来模拟卫星点火操作,同时通过设计多种奖励函数引导卫星不断学习,最终到达目标轨道附近;最后通过仿真实验验证了所提TD3算法能够有效控制卫星到达目标轨道附近.

    变轨控制相对运动目标轨道深度强化学习

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    基于分子生成模型的SOS1抑制剂衍生物设计

    成凯阳胡晨骏胡孔法
    94-99页
    查看更多>>摘要：针对现有SOS1抑制剂中新颖结构数量较少的问题,提出一种结合RNN及Transformer的改进分子生成算法R-T.首先用ChEMBL数据集对Transformer模型预训练,通过数据增强方法提高模型学习分子表征的能力;然后用SOS1抑制剂对预训练模型进行微调,运用强化学习方法设计MRTX0902的衍生物,并与对Specs库进行虚拟筛选的方法比较生成分子的质量.结果表明,R-T算法能生成多样性高、易合成的候选SOS1抑制剂,多样性为0.693,可合成性为3.14.这表明其在生成新颖化学结构上的有效性.

    数据增强强化学习虚拟筛选多样性

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    基于物联网的异构数据动态解析系统设计

    朱钦鸿鲍敏
    100-103,107页
    查看更多>>摘要：在工业生产领域,存在大量需要处理的异构数据.传统的静态代码方案存在开发效率低、维护成本高等缺点.针对目标场景,本文设计了一套基于微服务架构的异构数据动态解析系统,该系统由模式匹配服务、数据转换服务、服务注册中心等多个微服务组成.模式匹配服务通过自定义哈希表建立异构数据与数据转换服务之间的映射关系,并借助数据转换服务读取通讯协议,实现对异构数据的标准化.相关映射数据与通讯协议均采用XML文件实现集中管理.通过实验验证,该解析系统具备可行性和稳定性,符合异构数据解析的要求.

    模式匹配通讯协议XML异构数据微服务

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