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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

    类脑神经网络与神经形态器件及其电路综述

    邓亚彬王志伟赵晨晖李琳...
    2241-2250页
    查看更多>>摘要：为了系统地了解类脑神经网络电路,在对类脑神经网络进行简要介绍的基础之上,重点阐述两种类别的神经形态器件及功能,包括不同类型的浮栅管和不同工艺材料的忆阻器来模拟单个神经元和突触可塑性功能;然后,以神经形态器件为基础,分别介绍了基于浮栅管和忆阻器实现神经网络电路;最后总结当前神经形态器件及类脑神经网络芯片存在的问题,并对有关类脑计算研究方向进行了展望.

    类脑计算类脑神经网络神经形态器件神经网络电路

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    端信息跳变技术研究综述

    楼威振李海龙胡楷钰
    2251-2257页
    查看更多>>摘要：随着计算机网络技术的飞速发展,新型攻击手段层出不穷,而传统的静态被动防御手段难以有效应对.端信息跳变是一项网络动态防御技术,能够主动防御网络攻击,保护重要网络节点.该技术借鉴跳频通信技术的思想,通过伪随机地改变通信双方或一方的端信息,隐藏重要节点,增加攻击者的攻击难度和攻击成本,干扰甚至破环攻击者的攻击,实现网络主动防御.首先进行了端信息跳变技术研究现状的调查,按照跳变项进行分类并分析了优缺点.然后针对现有核心难点技术的用途和优缺点进行了全面概述.最后讨论未来可能的发展方向.

    端信息跳变网络动态防御主动防御网络安全

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    宽度学习系统研究进展

    任长娥袁超孙彦丽刘竹琳...
    2258-2267页
    查看更多>>摘要：当数据规模庞大时,深度学习模型会遇到权重调整耗时,容易陷入局部最优解的问题.为了解决这些问题,宽度学习系统应运而生,宽度学习系统不仅结构简单、训练速度快、准确率高,而且还具有增量学习的优势.介绍了宽度学习系统的产生背景和发展历程,阐述了宽度学习系统的基础理论与实现方法,对比了它与深度网络的异同;介绍了宽度学习系统在图像分类、数值回归、脑电信号处理等应用中的改进算法,分析了这些算法的优势和不足.最后总结了现有宽度学习算法存在的缺陷,并对未来研究方向进行了展望.

    宽度学习系统神经网络深度学习图像分类增量学习

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    基于用户浏览行为的个性化推荐研究综述

    刘华真王巍谷壬倩张屹晗...
    2268-2277页
    查看更多>>摘要：研究如何充分利用海量用户浏览行为数据,构建更加精确的推荐算法和模型,以提高推荐系统性能,是目前个性化推荐领域研究的热点.针对这些问题,首先对用户的浏览行为进行了简要概括表述,给出了基于浏览行为推荐系统的总体框架,回顾总结了基于用户浏览行为的推荐系统的发展历程.对其关键技术和单一浏览行为量化方法与混合浏览行为量化方法进行总结、对比和分析.最后讨论了结合多源异构数据的浏览行为推荐的最新成果,总结了该领域未来研究难点和发展趋势.

    个性化推荐协同过滤神经网络兴趣度多源异构数据

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    基于属性基加密的区块链数据共享模型

    张晓东陈韬伟余益民段正泰...
    2278-2283页
    查看更多>>摘要：为确保当前区块链数据共享机制中的隐私保护及数据安全,受属性基加密技术能够有效实现云上数据安全共享与访问控制的启发,提出了基于属性基加密的区块链数据共享模型.该模型基于Waters所提出的密文策略属性基加密(CP-ABE)方案,首先,在私钥生成阶段,数据使用方委托多个节点参与联合计算并存储部分私钥,其他数据使用者则不可获取完整密钥,从而提升了私钥的生成效率;其次,为防止密钥滥用及算法中参数的管理,定义了一种密钥传递事务数据结构,实现了CP-ABE算法的可追责性;最后,通过构建具有链上链下协同计算与存储功能的共享链,实现了属性基加密与区块链系统的有效融合.安全性分析和实验仿真结果表明,所提模型在密钥生成计算效率和实际业务场景方面有一定的优化,满足工程应用的需要.

    数据共享区块链属性基加密隐私保护多节点协同计算

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    基于信用的联盟链共识算法

    李淑芝黄磊邓小鸿王智强...
    2284-2287页
    查看更多>>摘要：针对当前共识算法中存在的共识效率低下和激励机制不足的问题,提出了一种基于信用的联盟链共识算法.首先,根据节点参与共识过程的行为,设计节点信用评估机制,通过信用奖励解决节点间激励机制不足的问题.其次,构造信用区块链和信用计算模型,将节点的信用值进行存储,并作为挑选"矿工"节点的依据,提高了共识算法的效率.最后,提出了分轮次的矿工节点选择算法,利用随机算法和优先级排列算法依次选择矿工节点,并提出节点信用值评估方法,避免节点信用值过大而成为寡头,确保节点成为矿工节点的公平性.实验仿真结果表明,该信用共识算法算力消耗低,出块速度快,相比现有的共识算法具有更好的性能,可以很好地应用于商业和医疗等联盟链场景.

    区块链共识算法联盟链信用

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    基于强化学习和机器翻译质量评估的中朝机器翻译研究

    李飞雨赵亚慧崔荣一杨飞扬...
    2288-2292,2320页
    查看更多>>摘要：针对目前机器翻译模型存在的曝光偏差和译文多样性差的问题,提出一种基于强化学习和机器翻译质量评估的中朝神经机器翻译模型QR-Transformer.首先,在句子级别引入评价机制来指导模型预测不完全收敛于参考译文;其次,采用强化学习方法作为指导策略,实现模型在句子级别优化目标序列;最后,在训练过程中融入单语语料并进行多粒度数据预处理以缓解数据稀疏问题.实验表明,QR-Transformer有效提升了中朝神经机器翻译性能,与Transformer相比,中—朝语向BLEU值提升了5.39,QE分数降低了5.16,朝—中语向BLEU值提升了2.73,QE分数下降了2.82.

    机器翻译中朝机器翻译强化学习机器翻译质量评估

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    基于复合图文特征的视觉问答模型研究

    邱南顾玉宛石林李宁...
    2293-2298页
    查看更多>>摘要：针对当前主流视觉问答(visual question answering,VQA)任务使用区域特征作为图像表示而面临的训练复杂度高、推理速度慢等问题,提出一种基于复合视觉语言的卷积网络(composite visionlinguistic convnet,CVlCN)来对视觉问答任务中的图像进行表征.该方法将图像特征和问题语义通过复合学习表示成复合图文特征,然后从空间和通道上计算复合图文特征的注意力分布,以选择性地保留与问题语义相关的视觉信息.在VQA-v2数据集上的测试结果表明,该方法在视觉问答任务上的准确率有明显的提升,整体准确率达到64.4％.模型的计算复杂度较低且推理速度更快.

    视觉问答复合视觉语言特征区域特征多模态融合

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    基于姿态信息的人与物体交互检测模块网络

    梁志军刘栋
    2299-2302页
    查看更多>>摘要：针对在相对密集场景下检测不佳的普遍现象,提出了基于人体姿态信息输入的模块化神经网络,通过构建绝对姿态特征和相对空间姿态特征来促进人与物体交互关系的检测.该算法主要包含两个分支:a)通过全连接层网络来独立处理每个人体关节点相对于物体的空间姿态特征;b)通过全连接图神经网络来更新每个关节点的绝对姿态特征.最后通过一个行为分类网络基于融合后的特征来进行交互关系的推断.该模块网络结合先进的检测模型VS-GATs在数据集V-COCO和HICO-DET上取得了显著的提升效果:在V-COCO上,比VS-GATs的检测结果提升2 mAP(约4％);在更有挑战性的HICO-DET上,比VS-GATs的检测结果提升0.98 mAP(约4.6％).实验表明了所构建特征的有效性以及设计的网络的优越性.

    人与物体交互关系检测人体姿态特征融合神经网络

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    基于ELMo和Bi-SAN的中文文本情感分析

    李铮陈莉张爽
    2303-2307页
    查看更多>>摘要：目前情感分析模型通常使用word2vec、GloVe等方法生成静态词向量,并且传统的卷积或循环深度模型无法完整地关注上下文,提取特征不充分,影响情感判断.针对上述问题,提出基于ELMo(embedding from lan-guage model)和双向自注意力网络(bidirectional self-attention network,Bi-SAN)的中文文本情感分析模型.首先通过ELMo语言模型训练得到融合词语本身和上下文信息的词向量,解决了一词多义的问题;同时使用预训练的skip-gram算法代替随机初始化的ELMo模型的嵌入层,提高模型的收敛速度;之后使用Bi-SAN提取特征,由于自注意力机制,Bi-SAN可以完整地关注每个词的上下文,提取特征更为全面.同现有的多个情感分析模型对比,该模型在酒店评论数据集上和NLPCC2014 task2中文数据集取得了更高的F1值,验证了模型的有效性.

    情感分析词向量ELMo自注意力机制

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