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期刊信息/Journal information
计算机应用研究
四川省电子计算机应用研究中心
计算机应用研究

四川省电子计算机应用研究中心

刘营

月刊

1001-3695

arocmag@163.com

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

    基于迁移学习的讽刺检测

    李垒昂马鸿超周清雷
    3646-3650页
    查看更多>>摘要：准确的讽刺检测对于情感分析等任务至关重要.传统的方法严重依赖于离散的人工制定的特征.现有的研究大多将讽刺检测作为一种标准的监督学习文本分类任务,但是监督学习需要有大量数据,而这些数据的收集和标注都存在困难.由于目标任务有限的数据集可能导致讽刺检测的低性能,为此将讽刺检测作为一种迁移学习任务,将讽刺标记文本的监督学习与外部分析资源的知识转移相结合.通过转移的资源知识来改进神经网络模型,以此提升对目标任务的检测性能.在公开可用的数据集上的实验结果表明,提出的基于迁移学习的讽刺检测模型优于现有较先进的讽刺检测模型.

    情感分析讽刺检测监督学习迁移学习注意机制

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    精英反向与二次插值改进的黏菌算法

    郭雨鑫刘升张磊黄倩...
    3651-3656页
    查看更多>>摘要：针对基本黏菌算法(slime mould algorithm,SMA)易陷入局部最优值、收敛精度较低和收敛速度较慢的问题,提出精英反向学习与二次插值改进的黏菌算法(improved slime mould algorithm,ISMA).精英反向学习策略有利于提高黏菌种群多样性和种群质量,提升算法全局寻优性能与收敛精度;利用二次插值生成新的黏菌个体,并用适应度评估更新全局最优解,有利于增强算法局部开发能力,减少算法收敛时间,使算法跳出局部极值.通过求解多个单模态、多模态和高维度测试函数进行不同算法之间的对比,结果显示,结合两种策略的ISMA具有较高的寻优精度、寻优速度和鲁棒性.

    黏菌优化算法精英反向学习二次插值高维优化

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    属性权重未知picture模糊多属性决策方法及其应用

    韩二东
    3657-3661,3672页
    查看更多>>摘要：针对属性权重未知的picture模糊多属性决策问题,提出一种基于picture模糊熵和picture模糊加权对称交叉熵的多属性决策方法.首先,基于余弦函数提出一类新的picture模糊熵,并验证该熵值满足picture模糊熵的公理化定义;其次,针对标准化处理后的picture模糊决策矩阵,以picture模糊熵确定各属性权重,同时确定正、负理想方案;再次,分别计算各方案与正、负理想方案的picture模糊加权对称交叉熵,考虑决策者的主观评价倾向以模糊折中值得到各备选方案的排序结果;最后,将所提多属性决策方法应用于河南自贸试验区郑州片区创新型项目遴选,并通过对比分析验证该决策方法的有效性与合理性.

    多属性决策picture模糊集picture模糊加权对称交叉熵创新型项目遴选

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    融入变异交叉的改进天牛须算法求解TSP及工程应用

    吕昱呈莫愿斌
    3662-3666页
    查看更多>>摘要：为找到最短路径,克服传统算法收敛速度慢、求解精度低等问题,提出一种融入变异交叉的改进天牛群算法(MBSO).首先将个体天牛转换成群体天牛搜索寻优;在群体进化过程中融入变异和交叉,提高全局搜索到更优结果;最后加入天牛须间长度自适应和步长自适应机制的搜索算法,改善算法的探索能力.将改进的算法通过MATLAB对TSPLIB中的数据集进行仿真实验,并用于PON网络规划问题.证明改进的天牛须算法在收敛速度和求解精度两方面较其他算法都有所提升,算法运行时间平均减少0.3 s,实验结果更接近最优解.

    天牛须算法旅行商问题变异交叉步长自适应求解精度

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    基于单值中智集的协同过滤推荐算法

    李鹏苏忻洁白世贞
    3667-3672页
    查看更多>>摘要：为缓解推荐系统中用户模糊评价带来的推荐准确性低的问题,构建基于单值中智集的协同过滤推荐模型.首先,构建用户—项目评分矩阵,划分用户评分等级,并将用户评分按照单值中智计算公式转换得到评分对应的真值隶属度、不确定值隶属度、非真值隶属度.然后,引入极端评价计算公式,将其作为极端评分惩罚系数,得到基于单值中智数分数的相似度计算公式.最后,结合杰卡德相关系数得到最终用户相似度.基于单值中智集的协同过滤推荐方法在公开数据集MovieLens上比较验证,实验结果发现融合单值中智集的方法在RMSE、MAE评价指标上均比其他方法有2％～3％的提升,能够有效提高推荐精度,更好地处理模糊问题.

    协同过滤单值中智集模糊评价相似度推荐系统

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    基于类圆映射的多目标粒子群优化算法

    戴永彬
    3673-3677页
    查看更多>>摘要：针对多目标优化求解的问题,提出一种基于类圆映射的多目标粒子群优化算法(qMOPSO).首先,利用类圆映射技术将高维空间的解集映射到二维坐标平面,监控粒子种群的进化状态.其次,为了兼顾种群的收敛性和分布性,采用类圆占优和类圆扇块距离的概念设计了新的档案集管理策略.另外,根据种群分布熵变化情况,选择全局最优粒子,指导种群进化方向.最后,基于换维思想和淘汰机制,采用一种新的综合管理策略,提高种群寻优性能.所提算法采用三类测试函数和五种对比算法进行了对比实验.仿真实验证明,该方法是正确、有效的.

    粒子群多目标优化类圆映射

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    有约束竞争选址问题的降阶回溯算法

    傅汤毅宁爱兵孙智勇林道晗...
    3678-3682页
    查看更多>>摘要：有约束竞争选址问题是组合优化中一个经典的NP-hard问题,现有算法研究该问题时或是无法求得最优解或是求解速度慢.针对现有算法的缺点,首先在这个经典问题的基础上进行修改,构建了一个新的数学模型;接着对该模型的数学性质进行研究,并在数学性质的基础上提出了上下界算法和降阶子算法对问题进行降阶,达到了缩减问题搜索解空间的目的,降阶的过程中既有单个的降阶,也有成批的降阶;然后在前面的基础上设计了一个回溯子算法来求解问题的最优解;最后通过两个示例分析更清楚地阐述该算法的原理,结果证明该算法可以较快求得最优解.

    竞争选址上下界算法降阶算法回溯算法

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    基于p阶最大相关熵准则损失函数的鲁棒极限学习机

    张秋桥王冰汪海姗
    3683-3687页
    查看更多>>摘要：当前对于短期负荷预测的研究主要针对影响因素的分析以及模型的改进,很少有对模型的鲁棒性进行研究.以极限学习机(extreme learning machine,ELM)作为研究对象,针对ELM模型的鲁棒性问题进行了深入的研究,并将其应用到短期负荷预测问题中.ELM模型的鲁棒性受损失函数的影响,当前ELM模型在处理含异常点样本时,鲁棒性差、预测精度较低.针对该问题,提出了一种基于p阶最大相关熵准则的损失函数,并将该损失函数应用到ELM模型中,以提高其在短期负荷预测问题中的鲁棒性.提出了一种估计实际样本中异常点百分比的计算方法,在建立短期负荷预测模型之前,估计出实际负荷样本中的异常点百分比.仿真结果表明,在异常点超过12％的样本中,提出的算法模型具有更好的鲁棒性以及预测精度.

    最大相关熵准则损失函数极限学习机鲁棒性短期负荷预测

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    基于多因子几何匹配的AI提取路网属性信息重建方法

    李志超王艳东贾若霖
    3688-3691,3696页
    查看更多>>摘要：利用AI(artificial intelligence)技术可从遥感影像上快速提取矢量数据,尤其可以获取实时性较好的矢量路网数据,但提取的数据没有属性信息;而已有的众源数据如OSM(open street map)路网具有开源、属性信息丰富等特点,但现势性相对于提取路网较低.针对上述情况,以AI提取路网为基准数据,OSM路网为匹配数据,将一种基于多因子几何匹配算法用于路网匹配中,并在匹配后引入匹配度的概念,以最优匹配对象进行属性重建.实验结果表明能有效地对AI提取路网的属性信息进行重建,并基于此开发了一套路网属性信息重建系统,在国家全球测图项目中投入使用.

    AI提取路网开放街道图几何匹配属性信息重建

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    虚拟人引导的脑电信号重要性选择与识别

    杨淑莹郭杨杨田迪赵敏...
    3692-3696页
    查看更多>>摘要：为了在缺失数据和噪声数据的脑电信号中保持较好的鲁棒性,并揭示脑电信号多通道之间相互作用关系,利用随机森林算法挑选出具有相互作用的重要通道,去除不相关和冗余的通道;利用状态空间模型描述多通道之间的内部运动规律,反映输入输出与内部状态之间的关系;采用EM算法实现状态空间模型的参数辨识作为识别特征;将提取的特征通过SE-GRU模型进行识别,增加了重要特征的权重.上述方法在公共数据集和虚拟人引导的脑电信号数据集上有效提高了分类准确率,相比不进行通道选择的方法取得了更好的效果,并通过最终训练模型实现了对虚拟人的控制.

    状态空间模型随机森林算法EM算法GRU模型

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