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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

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。
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    基于近邻传播的离群点检测算法

    张倩倩于炯李梓杨蒲勇霖...
    1662-1667页
    查看更多>>摘要：离群点是与其他正常点属性不同的一类对象,其检测技术在各行业上均有维护数据纯度、保障业内安全等重要应用,现有算法大多是基于距离、密度等传统方法判断检测离群点.本算法给每个对象分配一个"孤立度",即该点相对其邻点的孤立程度,通过排序进行判定,比传统算法效率更高.在AP(affinity propagation)聚类算法的基础上进行改进与优化,提出能检测异常数据点的算法APO(outlier detection algorithm based on affinity propagation).通过加入孤立度模块并计算处理样本点的孤立信息,并引入放大因子,使其与正常点之间的差异更明显,通过增大算法对离群点的敏感性,提高算法的准确性.分别在模拟数据集和真实数据集上进行对比实验,结果表明:该算法与AP算法相比,对离群点的敏感性更加强烈,且本算法检测离群点的同时也能聚类,是其他检测算法所不具备的.

    离群点检测聚类算法数据挖掘近邻传播

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    间接交互信息与因式分解机融合的推荐方法研究

    杨志唐向红林川
    1668-1672页
    查看更多>>摘要：针对现有推荐方法存在交互信息应用不充分和推荐性能不佳的问题,充分利用用户和项目之间的间接交互信息,采用可达矩阵来表达用户和项目之间的间接交互关系,通过可达矩阵与因式分解机有机融合,构建了一个新的推荐方法.在Amazon-Book、Last-FM和Yelp2018数据集上的实验表明,所提方法在推荐效果上既优于传统的基于因式分解机的推荐方法,又好于最新的基于神经网络因式分解机的推荐模型,在推荐的时间效率上比基于知识图谱注意力网络的推荐方法具有明显优势.同时,相对其他推荐方法,该方法还具有更好的可解释性.

    推荐方法间接交互信息可达矩阵因式分解机

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    邻域自适应SMOTE算法研究

    王芳吴文通张立立马瑞...
    1673-1677页
    查看更多>>摘要：针对SMOTE(synthetic minority over-sampling technique)等基于近邻值的传统过采样算法在处理类不平衡数据时近邻参数不能根据少数类样本的分布及时调整的问题,提出邻域自适应SMOTE算法AdaN_SMOTE.为使合成数据保留少数类的原始分布,跟踪精度下降点确定每个少数类数据的近邻值,并根据噪声、小析取项或复杂的形状及时调整近邻值的大小;合成数据保留了少数类的原始分布,算法分类性能更佳.在KE E L数据集上进行实验对比验证,结果表明AdaN_SMOTE分类性能优于其他基于近邻值的过采样方法,且在有噪声的数据集中更有效.

    类不平衡数据分布自适应邻域大小精度下降点人工合成少数类过采样

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    基于改进的Trie树和DFA的敏感词过滤算法

    吴珊李英祥徐鸿雁张仕霞...
    1678-1682,1688页
    查看更多>>摘要：通过对文本内容中敏感词过滤方法及相关技术的研究,提出了一种基于改进的Trie树和DFA的敏感词过滤算法,解决了敏感词过滤技术中的人工干扰、分词障碍等关键问题,提高了文本中敏感词过滤的准确性和有效性.提出的算法包括三个步骤:基于排列组合的数学原理对中文词向中拼混合词进行扩充;采用改进的Trie树结构来存储DFA的所有状态,构建敏感词树;根据构建的敏感词树结构以及采用最小匹配规则对文本内容中的敏感词进行检测和过滤.通过分析得到构建敏感词树算法的时间复杂度为O(n×len),敏感词检测及过滤算法时间复杂度为O(L).实验结果表明,本算法其查准率为100％,查全率约为87％～100％.

    改进的Trie树确定有穷自动机(DFA)敏感词过滤最小匹配规则

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    基于K均值聚类的分段样本数据选择方法

    周玉孙红玉朱文豪任钦差...
    1683-1688页
    查看更多>>摘要：为了提高神经网络分类器的性能,提出一种基于K均值聚类的分段样本数据选择方法.首先通过K均值聚类把训练样本根据已知的类别数进行聚类,对比聚类前后的各类样本,找出聚类错误的样本集和聚类正确的样本集;聚类正确的样本集根据各样本到聚类中心的距离进行排序并均分为五段,挑选各类的奇数段样本和聚类错误的样本构成新的训练样本集.该方法能够提取信息量大的样本,剔除冗余样本,减少样本数量的同时提高样本质量.利用该方法,结合人工和UCI数据集对三种不同的神经网络分类器进行了仿真实验,实验结果显示在训练样本平均压缩比为66.93％的前提下,三种神经网络分类器的性能都得到了提高.

    训练样本数据选择K均值聚类分类器神经网络

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    基于交互注意力机制的多模态情感识别算法

    姚懿秦郭薇
    1689-1693页
    查看更多>>摘要：在多模态语音情感识别中,现有的研究通过提取大量特征来识别情感,但过多的特征会导致关键特征被淹没在相对不重要特征里,造成关键信息遗漏.为此提出了一种模型融合方法,通过两种注意力机制来寻找可能被遗漏的关键特征.本方法在IEMOCAP数据集上的四类情感识别准确率相比现有文献有明显提升;在注意力机制可视化下,两种注意力机制分别找到了互补且对人类情感识别重要的关键信息,从而证明了所提方法相比传统方法的优越性.

    多模态情感识别注意力机制信息交互

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    电网中断下基于DWOA的生鲜产品闭环供应链网络多目标模糊优化设计

    董海吴瑶
    1694-1698,1703页
    查看更多>>摘要：针对生鲜产品供应链网络设计问题,建立了一种电网中断下的闭环生鲜供应链网络多目标模糊优化设计模型,以此解决供应链网络设计中的不确定性问题.首先,针对电网中断下生鲜产品闭环供应链网络结构设计,建立目标为成本最小、碳排放最少、中断时间最短的优化函数,采用Me测度和三角模糊数对该模型进行处理,将多目标问题转换为单目标问题;其次,在原有鲸鱼算法的基础上,引入差分算法的交叉和变异理念,增强其搜索能力,改善其局限性,得到改进差分鲸鱼优化算法(DWOA),并采用此方法对处理后的模型求解;最后,通过数值实例和敏感性分析表明,提出的算法和模型在处理生鲜产品供应链网络优化设计方面具有较强的求解能力,且计算时间较短.

    生鲜供应链网络设计电网中断数量折扣Me测度差分鲸鱼算法

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    双Q网络学习的迁移强化学习算法

    曾睿周建刘满禄张俊俊...
    1699-1703页
    查看更多>>摘要：深度强化学习在训练过程中会探索大量环境样本,造成算法收敛时间过长,而重用或传输来自先前任务(源任务)学习的知识,对算法在新任务(目标任务)的学习具有提高算法收敛速度的潜力.为了提高算法学习效率,提出一种双Q网络学习的迁移强化学习算法,其基于actor-critic框架迁移源任务最优值函数的知识,使目标任务中值函数网络对策略作出更准确的评价,引导策略快速向最优策略方向更新.将该算法用于Open AI Gym以及在三维空间机械臂到达目标物位置的实验中,相比于常规深度强化学习算法取得了更好的效果,实验证明提出的双Q网络学习的迁移强化学习算法具有较快的收敛速度,并且在训练过程中算法探索更加稳定.

    深度强化学习双Q网络学习actor-critic框架迁移学习

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    子种群规模可变的多种群人工蜂群算法

    宋晓宇肖以筒赵明全鹏宇...
    1704-1708,1717页
    查看更多>>摘要：针对人工蜂群算法开发能力不足的问题,提出一种子种群规模可变的多种群人工蜂群算法(DMABCPS).在算法中,以个体均值位置作为中心点将整个种群划分成多个子种群;雇佣蜂阶段使用三种不同策略协同搜索,保证对优良种群的开发、中间种群的平衡和较差种群的探索;观察蜂阶段采用基于成功率的选择机制对两个搜索策略进行自适应选择;此外,算法建立了新的概率选择模型,对子种群以及其内部个体进行选择.最后,通过22个标准函数测试集验证了该算法比得上一些目前较优的算法.

    人工蜂群算法多种群协同搜索概率选择模型

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    基于agent的多重社会网络中破产传染模型研究

    张瑾玉夏晨辉谷政
    1709-1717页
    查看更多>>摘要：社会网络中的信息扩散是目前国际上关注的研究方向,而破产传染作为社会金融中一类特殊而又重要的传播现象,也是当前社会经济领域非常关心的问题.然而,已有的金融传播研究中通常只基于单层的交互关系来分析传播行为,忽略了真实金融主体之间多重社会关系的交叉性.针对该问题,基于多智能体对多重社会网络中的破产传染现象进行建模,构建了纵向复合和并行独立多重网络传染模型,前者关注不同关系网络层次之间的跨层间影响,后者偏重于单层网络的独立性和并行性.设置不同的约束条件,对比实验了两种模型不同的传染效果特征.实验结果揭示了两种模型不同的适用范围:模型选择应由实验目标是否存在明显的不同社会网络层次间的相互影响决定,纵向复合多重网络破产传染模型更适用于社会网络层次之间间接影响明显的环境.

    多智能体信息传播破产传染多重网络

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