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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

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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

    基于有监督的多视角变分图自编码器的协同致死基因预测算法

    郝志峰吴迪蔡瑞初陈学信...
    2678-2682页
    查看更多>>摘要：协同致死关系是开发靶向抗癌药物的重要方法之一,通过计算方法预测协同致死基因可以为生物学上的研究提供目标指导,从而提高研究效率并降低实验成本.针对协同致死预测问题,提出了一种通用的、多视角变分图自编码器框架,引入了已知的协同致死关系作为监督信号,同时对局部的单视角数据和全局的多视角协同致死关系重构进行监督训练,在细粒度下获取每个视角中和协同致死相关的基因隐藏表示,最后将多视角的重构图融合在一起进行协同致死预测.在SynLethDB数据集上的实验结果表明方法的有效性.

    协同致死图神经网络变分图自编码器多视角癌症

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    基于共享知识的不完整大数据填充方法

    熊中敏郭怀宇王鑫
    2683-2689页
    查看更多>>摘要：针对传统大数据填充方法相似度度量方法单一,且通常只考虑原数据集内部联系,使得填充数据容易被原数据集限制、失去自身原有特点、填充结果不客观等问题.提出一种新的概念——共享知识,该方法首先基于共享知识构建不完整数据集与异源相似完整数据集的共享关系,并建立共享信息系统;其次通过新的相似度度量方法建立它们对象间的相似关系,从而用异源相似完整数据集对象对不完整的数据集对象进行相似填充.实验结果表明,新的相似度度量方法比单一的数值型相似度度量方法填充精度更高.与其他填补算法相比,该方法对缺失值的填充精度值能够稳定地保持在0.85以上,均方根误差稳定在0.15之下,充分保留了填充值的客观性,填充效果更好.

    不完整数据共享知识相似度异源数据填充

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    同时送取货选址路径问题及混合免疫算法

    刘冬张惠珍张莉
    2690-2695,2700页
    查看更多>>摘要：研究了同时送取货的选址路径问题(location-routing problem with simultaneous pickup and delivery,LRP-SPD),在同时送取货问题中,每个客户都有送货需求和取货需求,并且两种需求需要同时进行服务.在此条件下,建立了以仓库的选址成本、车辆启用成本及运输成本等目标和最小的选址路径模型;针对该模型的特点,设计改进了一种混合免疫优化算法(hybrid immune algorithm,HIA)对该问题进行求解,运用贪心聚类算法生成初始解,利用原始免疫算法对抗体进行评价排序,由邻域搜索操作改进原始算法的免疫操作.最后,通过使用混合免疫优化算法与原始免疫优化算法、模拟退火算法、蚁群算法分别对案例进行求解和对比分析,验证了提出模型的可行性和算法的有效性.

    选址路径问题同时送取货混合免疫算法贪心聚类算法邻域搜索

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    引入生态扩张主义的改进生物地理学优化算法

    张永贤陈杨谨瑜邰万文李伟...
    2696-2700页
    查看更多>>摘要：针对生物地理学优化算法(biogeography-based optimization,BBO)前期搜寻范围不足、后期易陷入局部最优等问题,提出一种引入生态扩张主义(ecological imperialism,EI)的改进生物地理学优化算法(EI-BBO).首先,该算法通过在原始栖息地的周围寻找新栖息地,增强了初始化群体的多样性;其次,通过对栖息地进行改良式扩张,提高了算法后期的收敛效率;最后,通过梯度下降对最优解领域进行二次收敛,提高了算法的收敛精度.在CEC2014常用的12个优化测试函数上进行50次蒙特卡罗实验,结果表明无论是最优适应度值、平均适应度值还是标准差值EI-BBO,该算法总体表现均优于其他三种智能优化算法,说明EI-BBO能够提高寻找最优解的能力并提升搜索稳定性.

    生物地理学优化算法生态扩张主义最优化群体智能

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    基于客户喜好的双向个性化推荐算法

    李杨代永强
    2701-2704,2709页
    查看更多>>摘要：为了解决现有推荐算法仅考虑同类产品间单向推荐所缺乏的灵活性,提升产品的销量及用户的购物体验,提出一种基于客户喜好的双向个性化推荐算法,不仅可以为客户精准推荐产品,还可以为商家推荐潜在客户.首先,基于产品购买网络中客户及其邻居的购买信息,扩展客户购买信息;其次设计客户产品喜好权重计算办法,分析客户的购买喜好,并在客户喜好的指导下为客户提供个性化的产品推荐;最后,基于商家提供的样本客户,挖掘与样本客户相似的客户构成社区,为商家提供潜在客户推荐以及精准客户维护.在真实数据集上的实验验证了算法的有效性.该算法从客户和商家两个维度出发实现了产品与客户的双向推荐,为个性化推荐领域的研究提供有益的帮助.

    产品推荐个性化分析潜在客户推荐购买网络

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    一种考虑电压岛边界约束的多电压布图算法

    杨润萍杜世民俞牡丹王超...
    2705-2709页
    查看更多>>摘要：多电压设计(multiple supply voltage,MSV)是降低SoC功耗的有效方法之一.为便于电压岛供电引脚的放置,提出了一种考虑电压岛边界约束的多电压布图算法.首先,基于切分树表示的布图解特点,提出一种边界检查算法快速确定所有模块的边界信息.其次,以优化功耗为目标采用改进动态规划方法进行多电压分配并构建电压岛.最后,以模拟退火算法作为搜索引擎对芯片的面积、线长和功耗进行协同优化.为减少SA迭代次数,采用了一个两阶段的降温策略.对GSRC电路的实验结果表明,该算法可获得满足边界约束的多电压布图,且和不考虑边界约束时相比,仅在功耗上平均增加5.2％.

    多电压布图规划电压岛边界约束

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    求解多文字可满足SAT问题的置信传播算法

    芦磊王晓峰牛鹏飞刘子琳...
    2710-2715页
    查看更多>>摘要：可满足(SAT)问题是指:是否存在一组布尔变元赋值,使得合取范式公式中每个子句至少有一个文字为真.多文字可满足SAT问题是指:是否存在一组布尔变元赋值,使得CNF公式中每个子句至少有两个文字为真.显然,此问题仍然是一个NP难问题.为了研究解决多文字可满足SAT问题的算法,引入随机实例产生模型,设计求解多文字可满足SAT问题的置信传播算法.最后,用实例模型产生了大量数据进行实验验证,结果表明:该算法求解多文字可满足SAT问题的性能优于其他启发式算法.

    多文字可满足置信传播算法WalkSAT算法可满足问题

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    基于双向GCN和CVm的实体对齐模型研究

    魏忠诚张洁滢连彬张海燕...
    2716-2720页
    查看更多>>摘要：实体对齐旨在发现并链接不同知识图谱中指向现实世界的相同实体对象.针对基于图卷积网络的实体对齐通常作用于单一关系类型的无向图,容易导致对应实体学习的嵌入结果不一致问题,构建了一种基于双向图卷积网络和变异系数法的实体对齐模型.该模型通过拆分非对称邻接权重矩阵构建双向图卷积网络方法,学习实体前后向隐藏特征,实现实体的完整表示;同时通过变异系数法为属性加权,选择最有代表性的实体局部语义信息,有效提高实体对齐精确度.通过在两组大型真实异构数据集上对模型进行验证,实验结果表明,该方法与现有基于嵌入的实体对齐方法相比Hit@1值平均提高了4％,同时保持较高的平均倒数秩,在一定程度上可以提高实体对齐效果.

    知识图谱实体对齐表示学习图卷积神经网络语义相似

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    自动代客泊车背景下的共享停车供需匹配模型及对应禁忌搜索算法

    何胜学
    2721-2725,2731页
    查看更多>>摘要：为了减少自动代客泊车车辆在停车场或指定停车区域内的车辆移位次数和距离,从而降低相关的成本和潜在事故风险,在满足共享停车需求的条件下构建了相应的车辆和泊位匹配优化模型.考虑到无人驾驶车辆停车中可自由移位的特征,将共享停车的需求和供给在时间上加以细分,与决策变量和可行解对应定义了匹配、匹配条和匹配图的概念;通过概念转换将求解匹配图的有效邻居转换为经典指派问题,并利用匈牙利算法加以求解;针对匹配模型的NP-hard特征,设计了对应的禁忌搜索算法.数值分析不仅验证了模型的合理性和求解算法的有效性,也证实模型与方法可处理有人驾驶的共享停车匹配问题.结果表明,利用自动代客泊车可以进一步提升共享泊位利用率,增加可停放的共享车辆数.

    共享停车无人驾驶车辆二次分配自动代客泊车禁忌搜索

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    基于樽海鞘算法优化的帕金森病早期诊断模型研究与并行优化

    马超谭旭
    2726-2731页
    查看更多>>摘要：帕金森病是一种常见的神经性慢性疾病,由于其病因尚不明确,导致早期诊断精度低的问题,提出一种改进的优化核极限学习机方法用于帕金森病的早期诊断.研究利用混沌理论和高斯变异方法改进樽海鞘算法(salp swarm algorithm,SSA),提出一种基于进化机制的智能诊断模型ISSA-KELM.改进的SSA算法同步实现特征选择和KELM核函数的参数优化,有效地解决了模型的参数设定和最优特征选择问题,并基于OpenMP平台多线程调度处理模型,在保证模型分类精度最大化的同时进一步提高计算效率.实验结果表明,提出模型在分类精度上高于已有方法,计算效率也得到极大提高,具有较好的综合性能,验证了本模型有着很好的应用前景,有助于辅助临床医生在诊断中作出更准确的决策.

    特征选择樽海鞘算法帕金森病早期诊断核极限学习机并行优化

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