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计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心
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四川省电子计算机应用研究中心

刘营

月刊

1001-3695

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028-85249567

610041

成都市成科西路3号

计算机应用研究/Journal Application Research of ComputersCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊创刊于1981年，以其新颖性、技术性、实用性、工具性、知识性于一身，设置众多栏目，信息量极大，反映并涵盖了当今国内外计算机应用研究的主流技术、热点技术及最新发展趋势，是一份极具收藏价值的技术刊物。本刊读者对象为从事计算机应用、开发、研究的科技人员，大中专院校师生，各企事业单位技术人员，计算机业余爱好者及相关管理、情报工作者订阅、收藏。本刊现为中国计算机学会会刊，中国科技论文统计源核心期刊，全国中文核心期刊，中国科学引文数据库来源期刊， 中国学术期刊综合评价数据库来源期刊，并为多个检索数据库收录，在国内科技期刊评比中多次荣获优秀科技期刊奖。
正式出版
收录年代

    基于图卷积网络嵌入社交关系的毕业去向预测

    杨光泽欧阳勇孙思思陈凌钰...
    3322-3326,3365页
    查看更多>>摘要：针对现有学生毕业去向预测研究工作忽略了社交关系对学生毕业去向选择的潜在影响问题,提出一种基于社交图嵌入的自注意力模型(social graph embedding-based self-attention neural network,SGE-SANN)对学生毕业去向进行预测.首先处理包含共性和个性的社交关系,并使用图卷积神经网络将其嵌入到学生成绩特征之中;然后引入自注意力机制平衡影响学生毕业去向的特征因子;最后由多层投影层进行特征融合与预测.在公开数据集上进行的实验证明了SGE-SANN模型的优越性.

    毕业去向预测社交关系图卷积神经网络自注意力机制

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    基于螺旋运动的智能优化算法研究

    汪敏高翠芳
    3327-3333页
    查看更多>>摘要：螺旋结构是自然界中经常出现的一种结构,螺旋结构因其特殊的运动轨迹、天然的收敛性而受到智能优化算法研究人员的关注.在螺旋动态优化算法(SDA)的基础上,提出一种基于组合螺旋和FDB选择策略的改进螺旋算法(MSPO),克服SDA的弊端,大大减小了时间复杂度、简化运算过程,提高了普适性和收敛精度.最后在八个具有代表性的基准函数上进行实验,实验结果表明,MSPO在收敛精度、收敛速度及鲁棒性上都表现出了更好的性能.同时将其运用在10杆和25杆的连续性桁架结构尺寸优化上,仿真实验表明,MSPO能很好地解决这类结构优化问题.

    螺旋算法FDB选择组合螺旋结构桁架结构优化

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    混合策略改进的乌鸦搜索算法

    葛知著张达敏张琳娜邹诚诚...
    3334-3339页
    查看更多>>摘要：为了改善乌鸦搜索算法(crow search algorithm,CSA)收敛速度慢、收敛精度不足的问题,提出一种混合策略改进的乌鸦搜索算法(MSCSA).首先在算法运行前期引入tent序列扰动的自适应权重系数,提高算法收敛速度;其次在算法后期引入混合黄金正弦与飞蛾扑火算子,避免算法后期陷入局部最优值;最后通过改进算法的发现概率AP,增加算法的随机性从而提高算法的收敛精度.通过在九个基准函数上对比测试,确定迭代系数的取值,通过Wilcoxon秩和测试验证算法性能.实验结果证明,所提出的MSCSA的性能更为优秀.

    函数优化乌鸦搜索算法迭代系数

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    基于混合凸迁移和趋优柯西变异的对偶生物地理学优化算法

    张滋雨高岳林李嘉航
    3340-3348页
    查看更多>>摘要：通过分析生物地理学优化算法(BBO)性能的不足,提出了一种基于混合凸迁移和趋优柯西变异的对偶生物地理学优化算法(DuBBO).在迁移算子中,采用动态的混合凸迁移算子,使算法能够快速地向最优解方向收敛;在变异机制中,采用趋优变异策略,并加入了柯西分布随机数帮助算法跳出局部最优解;最后将对偶学习策略集成到算法中,加快了算法收敛速度并提升了搜索能力.在23个benchmark函数上的实验结果证明了提出的三种改进策略的有效性和必要性.最后将DuBBO与BBO以及另外六种优秀的改进算法进行对比.实验结果表明,DuBBO在整体性能上最好、收敛速度更快、收敛精度更高.

    生物地理学优化算法凸迁移趋优变异柯西分布对偶学习

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    基于自适应继承策略的帝国竞争算法求解旅行商问题

    徐伟华张根瑞魏传祥聊士超...
    3349-3353页
    查看更多>>摘要：针对帝国竞争算法在求解旅行商问题时局部搜索能力不强和容易陷入局部最优的缺陷,提出一种基于自适应继承策略的帝国竞争算法.该算法采用自适应继承策略的启发式交叉算子、单点局部插入策略和固定邻域的2-opt算子来增强算法的局部优化能力,并加入帝国精英解集以保持种群的多样性.通过标准实例测试,验证了所提出的改进策略的优越性,与基于启发式交叉算子和帝国主义算法为框架的其他算法进行对比,实验结果表明,该算法求解中小规模的解旅行商问题具有较高的求解精度和较快的收敛速度.

    帝国竞争算法旅行商问题交叉算子自适应局部优化

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    基于重叠盒覆盖算法的节点重要度评估

    游倩婧郑巍刘方利
    3354-3358页
    查看更多>>摘要：由于单一的节点评估方法存在不足,在融合复杂网络的局部特征以及全局特征前提下,提出了一种基于重叠盒覆盖算法的节点重要度评估方法.该方法利用重叠中心性对网络中的节点进行重要度排序,并且与其他不同中心性方法在复杂网络数据集中的节点排序方法进行比较;利用susceptible-infected (SI)模型模拟不同中心性方法前10个节点的传播能力,在此基础上以肯德尔系数进行比较,肯德尔系数越大表明相关性越高.实验结果表明,与其他中心性方法相比,重叠中心性得到的初始节点集合的累积平均感染能力高于其他中心性方法,并且与SI模型具有较高的相关性,该方法对于节点重要度评估是有效并且可行的.

    节点重要度评估重叠盒覆盖算法重叠中心性方法易染—感染模型

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    语义相似性保持的判别式跨模态哈希

    李鑫勇滕少华张巍滕璐瑶...
    3359-3365页
    查看更多>>摘要：针对跨模态哈希检索方法中存在标签语义利用不充分,从而导致哈希码判别能力弱、检索精度低的问题,提出了一种语义相似性保持的判别式跨模态哈希方法.该方法将异构模态的特征数据投影到一个公共子空间,并结合多标签核判别分析方法将标签语义中的判别信息和潜在关联嵌入到公共子空间中;通过最小化公共子空间与哈希码之间的量化误差提高哈希码的判别能力;此外,利用标签构建语义相似性矩阵,并将语义相似性保留到所学的哈希码中,进一步提升哈希码的检索精度.在LabelMe、MIRFlickr-25k、NUS-WIDE三个基准数据集上进行了大量实验,其结果验证了该方法的有效性.

    跨模态检索子空间学习有监督哈希相似性保持

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    陌生小样本不平衡数据下基于机器学习联合算法的设备寿命预测研究

    陈扬刘勤明梁耀旭
    3366-3370,3375页
    查看更多>>摘要：针对设备寿命预测中出现的缺乏状态标签以及数据样本匮乏、分布不平衡的问题,提出了基于PSO的改进K-means算法与一套基于传统SMOTE的数据优化方案.在优化K-means算法的过程中联合粒子群算法的特点,通过给定粒子群算法粒子生成范围以提高粒子群算法的寻优效率,从而快速判断设备所处的工作状态,再通过比较同簇样本距离均值与样本到中心点的距离建立改进SMOTE算法,通过新增少数类样本个数以规避样本不平衡带来的计算误差.最后利用AdaBoost集成优化KNN算法提升分类效果并通过拟合出设备寿命曲线,从而更好地预测设备健康水平与未来寿命情况.算例证明,该模型可以有效预测小样本不平衡数据下设备的健康状态.

    状态识别人工少数类过采样法粒子群算法K均值AdaBoost剩余寿命预测小样本

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    基于注意力机制的多分支LSTM心理负荷评估模型

    冯源李彦蕾李一凡张博...
    3371-3375页
    查看更多>>摘要：充分获取脑电信号的有效特征已成为心理负荷评估亟待解决的问题.提出一种多分支LSTM和注意力机制相结合的多分类网络框架.首先,此网络在对脑电信号做切片处理后,采用多分支LSTM网络提取切片中的时间特征;然后,利用注意力机制对所提取的时间特征进行权重参数优化;最后,通过softmax层输出心理负荷评估结果.通过消融实验和对比实验对模型进行验证.结果 表明,此网络无论在二分类任务还是多分类任务中的表现均优于现有先进网络.

    脑电信号心理负荷注意力机制长短期记忆网络

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    基于改进SIR的正负面网络舆情信息传播模型与仿真

    宋英华夏亚琼方丹辉王璀...
    3376-3381页
    查看更多>>摘要：针对网络舆情传播过程中正负面信息共存的问题,在SIR模型的基础上,引入正面信息澄清者C,构建正负面信息同时传播的SCIR模型,并考虑首页效应和网民异质性,借助多智能体仿真技术对舆情的传播过程进行模拟仿真.仿真结果表明,SCIR模型比SIR模型更吻合现实网络中舆情的传播;第三方机构利用首页发表的声明可信程度越高,越有利于舆情控制,但存在阈值;首页效应对正负面信息的传播具有两面性,网民异质性和正负面信息传播率均对正负面信息竞争结果有显著影响.

    网络舆情SCIR模型多智能体仿真首页效应网民异质性

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