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期刊信息/Journal information
计算机与现代化
江西省计算机学会 江西省计算技术研究所
计算机与现代化

江西省计算机学会 江西省计算技术研究所

刘波平

月刊

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计算机与现代化/Journal Computer and ModernizationCSTPCD
查看更多>>《计算机与现代化》杂志成为“中国科技核心期刊”、“中国科技论文统计源期刊”！《计算机与现代化》系《中国学术期刊综合评价数据库来源期刊》；《中国学术期刊(光盘版)》、《中国期刊网》、《中国数字化期刊群》、《中国核心期刊(遴选)数据库》全文引用期刊。其特点是：时效性强，密切跟踪计算机科技发展动态，以最快的速度精选刊登计算机专业的新理论、新技术及其在各领域应用成果的论文。既有相当的学术水平，又有实际指导意义。编辑管理规范，系《CAJ-CD规范》执行优秀奖期刊。 设有栏目：系统分析与设计、软件工程、网络与通信、控制技术、计算机辅助设计、中文信息技术、人工智能、信息系统与ERP、信息安全技术、电子商务、图像处理、应用与实践等。 《计算机与现代化》于1985年创刊，多年来得到广大读者和作者的厚爱和支持，在此表示衷心的感谢，欢迎订阅投稿。
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    单条件三元概念构建及其融合推荐应用

    刘彧轩廖宇晨刘忠慧
    1-6页
    查看更多>>摘要：三元概念分析已被引入推荐系统领域,但是概念融合环节增加了三元概念的构建复杂度,另外概念信息在推荐时未得到充分利用.本文直接利用单条件三元概念进行推荐,为此设计一种针对单条件三元概念的构建方法和融合推荐算法.首先分解三元背景为多个单条件三元背景,设计概念比例作为启发式信息生成单条件三元概念;接着计算待推荐项目在单条件三元概念上的项目流行度,并结合三元背景的项目条件权重设计融合推荐置信度;最后结合项目的融合推荐置信度和推荐阈值,为目标用户进行推荐预测.本文在6个公开数据集中进行了实验,结果表明在稀疏度较低的数据集上,本文提出的算法相比GRHC和GreConD-kNN的推荐效果略好,与IBCF和kNN的效果相当.

    单条件三元概念启发式方法项目条件权重项目流行度融合推荐置信度

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    一种面向生物基因多序列比对算法的任务调度方法

    杨波王宏杰徐胜超毛明扬...
    7-12页
    查看更多>>摘要：针对现阶段生物基因多序列比对算法在面对大规模数据时存在比对效率慢的问题,提出一种面向生物基因多序列比对算法的任务调度方法,以提高生物基因多序列比对的效率.通过Trie树方法对生物基因多序列数据展开分割处理,从而提高后续基因多序列比对过程中数据查找和匹配的效率;构建基因多序列BWT索引,利用BWT索引方法完成生物基因多序列比对;以多序列比对方法为基础,采用CPU与GPU异构并行系统完成多序列比对的任务调度.实验结果表明,所提的面向生物基因多序列比对算法的任务调度方法效率更高、性能更好,且更适合于实际应用.

    生物基因任务调度多序列比对CPU与GPUBWT索引方法

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    基于STAGCN-Informer时空组合模型的风电功率预测方法

    杨绍祖王海程吴金雅马纪颖...
    13-20页
    查看更多>>摘要：针对风电功率预测中,空间信息受时空波动性和随机性影响无法有效提取,导致预测精度不足的问题,提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)、融合时空注意力图卷积网络(Spatiotemporal Attention Graph Convolutional Network,STAGCN)和改进Informer的组合模型(STAGCN-Informer-DCP).首先运用VMD对原始特征进行模态分解,提取出不同时间尺度上的特征信息.同时利用北方苍鹰算法(Northern Goshawk Optimization,NGO)优化VMD的核心参数(惩罚因子和K值)选择.其次,利用融合时空注意力的STAGCN模块动态捕捉目标风机与近邻相似风机的时空特征,并将其与原始的信号分量融合获得携带空间尺度信息的特征向量.最后使用改进的Informer模型提取时序上下文的长期依赖关系,并实现多步输出预测.实验结果表明,该组合模型能较好地捕捉动态时空依赖,并有效提高了中长期风电预测的准确度.

    变分模态分解时空注意力机制Informer模型北方苍鹰优化算法图卷积网络

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    基于业务内容构建股票关联关系的股价预测

    杨江孙晓梅许韬
    21-25页
    查看更多>>摘要：传统的股价预测方法大多基于单只股票的时间序列,而忽视了股票间复杂的相互影响关系.针对该问题,从构建更有效的股票组合角度出发,提出一种基于业务内容构建股票关联关系的股价预测方法.模型包含3个组件:关联关系构建组件、时序特征提取组件和关联关系捕捉组件.关联关系构建组件通过改进的TF-IDF提取上市公司年报中业务内容关键字的相似度来构建股票关联关系;时序特征提取组件利用LSTM提取股票交易数据的时序特征;关联关系捕捉组件利用GCN捕获股票间相互作用的高维特征,最后通过全连接层输出预测的股价.在中国A股市场的实验结果表明,该模型与用单只股票和基于行业关系的预测方法相比误差最小,拟合度最优,能更有效地预测股价,是一种能更充分捕捉股票间相互影响关系的股价预测模型.

    股票价格预测业务内容股票关联关系词频-逆向文件频率长短期记忆神经网络图卷积神经网络

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    基于循环卷积神经网络的排水管网缺陷检测方法

    刘存莉雷占占郑澳
    26-35,75页
    查看更多>>摘要：市政排水系统关乎城市道路交通安全,故对其状况进行评估非常重要.在发达国家,闭路电视(CCTV)是下水道评估和维护的主要检测工具,却也为其数据处理带来了新的挑战.本文提出一种基于循环卷积神经网络(RCNN)的排水管网缺陷检测方法.RCNN采用残差网络(ResNet)作为特征提取模块,提取排水管网图像序列的视觉特征,采用双向LSTM学习识别时间特征,以完成排水管网缺陷分类的任务.本文方法将图像序列作为一个整体进行识别.训练集、验证集和测试集共包含8800个图像序列,211200幅图像.经过RCNN模型的训练和测试,测试集的最高准确率为90.3%.将4种不同融合方式引入本文方法并与基于SVM的方法和基于单帧的方法进行了6组对照实验,同时将基于视觉注意力机制的3种融合方法引入本文方并进行了对照实验,实验结果表明,RCNN取平均值的融合实验精度最高(90.3%),召回率达到了0.977,验证了本文方法在工程应用中的可行性.

    市政排水管网卷积神经网络循环神经网络

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    基于知识提示微调的事件抽取方法

    李璐朱焱
    36-40页
    查看更多>>摘要：事件抽取是信息抽取中的一个重要研究热点,旨在通过识别和分类事件触发词和论元,从文本中抽取出事件结构化信息.传统的方法依赖于复杂的下游网络,需要足够的训练数据,在数据稀缺的情况下表现不佳.现有研究利用提示学习,在事件抽取上取得一定的研究成果,但依赖手工构建,且只依靠预训练模型已有的知识,缺乏事件特有的知识.因此本文提出一种基于知识提示微调的事件抽取方法.该方法采用条件生成的方式,在现有预训练语言模型知识的基础上,注入事件信息以提供论元关系约束,并采用提示微调策略对提示进行优化.大量实验结果表明,相较于传统基线方法,该方法在触发词抽取上优于基线方法,并在小样本下达到最好的效果.

    事件抽取提示学习信息抽取自然语言处理预训练语言模型

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    基于分布式的省级气象数据中心硬件监控告警系统

    刘洋黄志徐娟高鹏...
    41-46页
    查看更多>>摘要：随着气象行业的快速发展,各级气象部门对信息化建设支持的力度不断增加,而气象业务的开展需要依赖各类信息系统和基础设施.目前省级气象数据中心承载了多种气象业务,业务种类繁多,存在多种异构设备,缺乏有效的集中硬件监控告警系统,给业务运维人员带来了极大的困难.针对此问题,本文分析多源复杂的气象数据环境中异构设备的差异及监控现状,设计"全流程""集中化""可视化"的综合硬件监控系统,采用Mycat+MySQL+Haproxy+Keepalived的技术架构,构建一个高可用、高性能和可扩展的分布式数据库集群,实现对硬件监控数据的采集、加工处理、存储、自定义告警和可视化展示.目前,该系统已在甘肃省气象数据中心进行了业务使用,运行稳定,安全可靠,能够帮助运维人员及时定位系统故障,从而提高了硬件设备监控运维的效率,能够为社会用户提供高效的气象数据服务.

    分布式硬件监控气象数据可视化

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    基于模态类别的多模态信息处理与融合综述

    黄文栋王怡凡
    47-62页
    查看更多>>摘要：随着人工智能和深度学习技术的不断发展,多模态信息处理与融合领域的相关研究受到了研究者们的广泛关注.本文总结多模态信息处理的发展历史和里程碑式的工作,以及多模态融合策略和模型.根据模态类别的不同,分类整理多模态信息处理与融合的主流数据集.以模态类型作为分类标准,本文系统地梳理多模态信息处理与融合的研究进展,强调不同模态之间的区别,并将多模态信息处理与融合分为:视听处理与融合、声文处理与融合、视觉-文本处理与融合和视觉-音频-文本处理与融合4种类别,对不同输入模态的处理融合方法与模型进行详细的研究.最后针对多模态处理与融合领域的发展进行总结与展望.

    多模态处理多模态信息处理多模态融合深度学习

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    基于改进K-means算法的通勤交通小区识别

    秦阳詹勇明路遥杨舒淇...
    63-68,119,126页
    查看更多>>摘要：通勤是具有周期性和稳定性的城市居民出行行为,是城市发展规划和公共交通管理的重要研究内容.出租车GPS(Global Position System,全球定位系统)轨迹数据在一定程度上反映了城市交通状况和市民出行模式.针对出租车区域性通勤模式识别问题,本文提出一种基于改进K-means算法的通勤交通小区识别方法.该方法主要包括3个步骤:划分交通小区、生成交通小区之间的流量转移矩阵和识别通勤交通小区对.参考现有的交通小区划分方法,本文提出一种基于细粒度单元的自下而上的交通小区划分方法.在通勤交通小区对识别模型中,以高峰时段的流量及其离散系数作为输入特征,基于改进K-means算法识别通勤交通小区对.最后,基于重庆市出租车GPS数据集进行实验验证,结果表明该方法效果显著.

    GPS轨迹数据改进K-means算法通勤交通小区识别

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    基于区块链增强的车辆边缘计算网络安全数据存储和共享

    李俊晓张小琳石静
    69-75页
    查看更多>>摘要：传统的集中式车辆自组织网络(Vehicular Ad Hoc Networks,VANET)架构难以克服智慧交通系统(Intelligent Trans-portation System,ITS)应用日益复杂的问题,而且要面临大量数据存储、信任管理和信息安全方面的挑战.因此,车辆边缘计算网络(Vehicular Edge Computing Networks,VECNets)应运而生,为海量存储资源提供强大的网络边缘计算能力.然而,由于潜在的数据泄露和安全风险,VECNets中的集中式服务器存在单点故障(Single Point of Failure,SPoF).针对以上问题,提出一种联合区块链和智能合约的分布式网络框架,以确保系统中安全数据存储和共享的安全环境.利用联盟链的去中心化、防篡改特性和可控性平衡的特性来保障车联网的数据存储的安全性;结合边缘计算和拜占庭容错共识模型(Practical Byzantine Fault Tolerance,PBFT)将数据的分布式存储分散到道路边缘,降低数据传输延时.实验结果表明,本文提出的协议在提高车辆网络的系统吞吐量、降低共识时延和通信代价性能参数方面具有较好的效果.

    车联网络分布式存储区块链联盟链

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