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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
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

    混合策略改进的蝴蝶优化算法

    宁杰琼何庆
    1718-1723,1738页
    查看更多>>摘要：针对蝴蝶优化算法存在的求解精度低、易陷入局部最优等缺陷,提出混合策略改进的蝴蝶优化算法.首先,利用Circle映射初始化蝴蝶个体的位置,增加初始个体的多样性;其次,在局部搜索阶段利用动态切换概率控制改进正弦余弦算法与蝴蝶优化算法的转换,充分利用少量的蝴蝶个体,增强算法的局部开发能力;然后,在全局和局部位置更新处引入自适应余切权重系数,控制蝴蝶个体下一代的移动方向和距离,提高算法的收敛速度和精度;最后,引入逐维变异策略,对全局最优位置变异,引导种群向最优位置进化,避免陷入局部最优.对八个基准函数进行仿真实验,结果表明,改进算法的收敛性能更佳,与其他改进算法相比具有一定的竞争力.

    蝴蝶优化算法正弦余弦算法自适应权重系数逐维变异策略

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    基于自适应动量优化算法的正则化极限学习机

    王粲夏元清邹伟东
    1724-1727,1764页
    查看更多>>摘要：针对极限学习机(extreme learning machine,ELM)隐节点不确定性导致的系统不稳定,以及对大型数据计算负担过重的问题,提出了基于自适应动量优化算法(adaptive and momentum method,AdaMom)的正则化极限学习机.算法主要思想是构造连续可微的目标函数,在梯度下降过程中计算自适应学习率,求自适应学习率与梯度乘积的指数加权平均值,通过迭代得到损失函数最小值对应的隐层输出权重矩阵.实验结果表明,在相同基准数据集的训练中,AdaMom-ELM算法具有非常良好的泛化性能和鲁棒性,提高了计算效率.

    机器学习极限学习机梯度下降模型优化数据分类泛化性能鲁棒性

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    面向效用最大化的数据中心动态资源分配

    孟嘉厉文婕于广荣王竞冕...
    1728-1733,1779页
    查看更多>>摘要：传统数据中心的负载均衡只追求资源利用的最大化,而忽略了不同类型任务对完成时间的需求是不同的,使得系统总体服务质量无法达到最佳.针对不同任务的需求差异,引入时间效用函数以表征不同类型任务的完成时间与服务质量的关系,并形式化定义了面向效用最大化的动态资源分配问题.由于该问题是NP难的,设计了一个利用任务优先关系的调度机制,其主要思想为将原问题分解为若干同构的小规模子问题,并利用任务间的优先关系,决策为哪个任务优先分配资源.通过理论分析可以证明,当并行的任务的完成时间满足一定的序列性质时,该算法可以取得全局最优解.实验显示,该算法产生的收益是常用的先进先出公平调度机制产生收益1.5倍到2倍,并且比当前最新的算法2DFQ(多租户二维公平排队算法)的总效用高约17％.

    数据中心任务动态分配时间效用函数优先关系最优分解

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    海量视频数据分布式存储性能优化方法研究

    刘艳曹晓倩
    1734-1738页
    查看更多>>摘要：针对文件系统存储效率低、多余副本导致空间浪费以及磁盘能源损耗严重的问题,提出一种新型分布式优化存储策略(distributed optimized storage strategy,DOSS).首先,引入Bcache混合存储技术在磁盘阵列前增设固态硬盘,作为高速缓冲区对多路视频流进行临时数据组织,变多线程并发写任务为单线程顺序写入任务,规避磁盘内部碎片产生,有效提高系统写入效率.其次,提出改进的liberation码对视频数据进行压缩存储,在保证系统可靠性的同时提高磁盘空间利用率.最后,基于ioctl系统调用编写盘片转速控制函数,实现磁盘多级休眠和低延迟唤醒,减低磁盘能耗,提高使用寿命.结果表明单台存储服务器在500路4 Mbps并发视频流下存储效率提高约36％,存储空间节省约40％,系统应对12000路并发视频流时仍存在休眠磁盘约10％.

    分布式视频存储磁盘优化Bcache纠删码ioctl系统调用

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    融合双目视觉与惯导信息的高效视觉里程计算法

    潘林豪田福庆应文健佘博...
    1739-1743,1769页
    查看更多>>摘要：为提高视觉里程计(VO)在大尺度环境下运行的实时性,提出一种融合双目视觉与惯导信息的视觉里程计算法,主要由前端位姿跟踪和后端局部地图优化两个线程组成.位姿跟踪线程首先使用惯导信息辅助光流法进行帧间特征点跟踪并估计相机初始位姿;接着通过最小化图像光度误差获取当前帧像素点与局部地图点的对应关系;而后最小化当前帧上局部地图点的重投影误差和惯性测量单元(IMU)预积分误差,得到当前帧准确的位姿估计.后端局部地图优化线程对滑动窗口内的关键帧提取特征点并三角化新地图点,使用光束平差法(BA)对逆深度参数化表示的地图点位置、关键帧位姿、速度以及陀螺仪和加速度计零偏进行滑窗优化,为前端提供更加精确的局部地图相机位姿和环境信息.在EuRoC数据集上的实验表明,相比于ORB-SLAM2、ORB-SLAM3算法,该融合双目视觉与惯导信息的视觉里程计算法的定位精度略有下降,但可以较大程度地提高位姿跟踪的实时性.

    同时定位与地图构建特征点法直接法传感器融合光束平差法

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    一种优选移动平均预测模型的Min-Min算法

    徐齐利
    1744-1747,1758页
    查看更多>>摘要：为使移动平均法预测技术的应用从专业化向大众化、人工化向智能化转变,在对一次移动平均模型进行改进之后,以预测的局部残差平方和最小为原则,设计出一种优选移动平均预测模型的Min-Min算法:首先,分别选出一次移动平均模型和二次移动平均模型各自的最优移动项数;然后,在最优的一次模型与最优的二次模型之间作出最优次数的选择;最后,基于优选出的移动平均模型对未来一期开展点预测和区间预测.同既有算法相比,本算法对移动平均法预测技术的进步性主要体现在:a)以先选定移动项数、后选定移动次数的程序算法取代先选定移动次数、后选定移动项数的专家做法,从而将移动平均法的实施从半自动化的人工预测提升至全自动化的智能预测;b)对现行的一次移动平均模型进行改进,从而大幅提高一次移动平均法的预测能力;c)在移动平均模型现行只有点预测的基础上进一步提出区间预测,从而起到完善和丰富预测报告的作用.

    移动平均法Min-Min算法预测人工智能

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    考虑外部环境变化的分阶段动态群决策方法

    骆华王应明梁薇
    1748-1752页
    查看更多>>摘要：研究决策者权重部分未知的概率犹豫模糊分阶段动态群决策问题.针对外部环境的变化,结合符号距离测度,提出考虑外部环境变化的分阶段群决策方法.首先,基于元素的方差及个数差异定义概率犹豫模糊元的犹豫度公式,并在此基础上定义概率犹豫模糊元的符号距离公式.然后,根据外部环境的变化会导致每个时序阶段获得的信息存在差异的特点,构建动态决策模型以确定各个时序阶段的决策者权重,进而分阶段集结信息,形成决策过程方案链.最后,通过算例分析验证了所提出方法的有效性与合理性.

    群决策概率犹豫模糊集符号距离时序

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    融合左右双边注意力机制的方面级别文本情感分析

    马远程春玲
    1753-1758页
    查看更多>>摘要：方面级别的文本情感分析旨在针对一个句子中具体的方面单词来判断其情感极性.针对方面单词可能由多个单词组成、平均化所有单词的词向量容易导致语义错误或混乱,不同的文本单词对于方面单词的情感极性判断具有不同的影响力的问题,提出一种融合左右的双边注意力机制的方面级别的文本情感分析模型.首先,设计内部注意力机制来处理方面单词,并根据方面单词和上下文单词设计了双边交互注意力机制,最后将双边交互注意力的处理结果与方面单词处理值三个部分级联起来进行分类.模型在SemEval 2014中两个数据集上进行了实验,分别实现了81.33％和74.22％的准确率,相比较于机器学习和结合注意力机制的各种模型取得了更好的效果.

    深度学习情感分析方面级别交互注意力机制

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    融合实体概念描述与图像特征的知识图谱表示学习研究

    缴霖境闫威
    1759-1764页
    查看更多>>摘要：知识图谱表示学习将实体和关系映射到一个连续的低维空间.传统学习方法是从结构化的三元组学习知识表示,忽略了三元组之外与实体相关的丰富多源信息.针对该问题,提出一种将实体概念描述和图像特征与事实三元组相结合的知识图谱表示学习模型DIRL.首先,利用BERT模型进行实体概念描述的语义表示;其次,使用CNN编码器对图像总体特征进行提取,然后通过基于注意力的方法表示图像特征;最后,将基于概念描述的表示和基于图像特征的表示与翻译模型TransR结合起来进行知识图谱表示学习.通过实验验证,DIRL模型优于现有方法,提高了多源信息知识图谱表示的有效性.

    知识图谱表示学习实体概念描述图像特征知识图谱补全

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    采用瞳孔位置实现情感识别的方案

    陈田樊明焱任福继尹红芳...
    1765-1769页
    查看更多>>摘要：目前多种眼部信息被用于情感识别,针对一般眼部信息如注视时间、瞳孔直径、扫视时间等数据需要使用专业的眼动仪采集这一问题,提出了一种基于瞳孔位置的情感识别方案.该方案采用基于梯度的瞳孔定位算法,直接从面部视频中获取瞳孔位置坐标数据.对于预处理后的数据,又提出了综合波形复杂度作为特征值,通过对瞳孔位置坐标波形进行分段,求取所有分段之间的相关性系数绝对值之和,从而得到波形的综合复杂度.实验结果表明,瞳孔位置坐标可以用来进行情感识别,且对于瞳孔位置坐标波形,综合波形复杂度特征值情感识别的效果优于样本熵和Lemple-Ziv复杂度.今后可将瞳孔位置坐标与其他生理信号进行多模态融合,提高情感识别准确率.

    瞳孔位置情感识别综合波形复杂度DEAP数据库LIBSVM

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