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期刊信息/Journal information
计算机应用与软件
上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心
计算机应用与软件

上海市计算技术研究所 上海计算机软件技术开发中心

朱三元

月刊

1000-386X

cas@sict.stc.sh.cn

021-62520070-505/112，62524515

200040

上海市愚园路546号

计算机应用与软件/Journal Computer Applications and SoftwareCSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊面向从事计算机应用软件技术开发的科研人员、高等院校师生、科技管理专业人员等。主要报道计算机在各个领域中的应用技术成果。内容翔实，富有创新性、科学性、实用性，是一本颇具参考价值的刊物。
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    基于机器视觉的列车部件故障诊断方法综述

    刘子仪李兆新陈建强李书盼...
    1-9,52页
    查看更多>>摘要：基于机器视觉的列车部件故障诊断方法提高了人工巡检的速度和准确率,是近年来机器视觉技术的研究热点之一.通过对机器视觉技术在列车故障诊断方面的研究成果的回顾,对其中的图像配准和故障诊断等关键技术进行综述,总结相关原理、优缺点、国内外发展现状.3D技术的发展为列车故障诊断提供了新的研究方向.对3D检测技术的原理及其在列车部件故障诊断方面的应用进行详细介绍.对目前列车部件故障诊断研究中存在的问题和未来发展趋势进行总结和展望.

    机器视觉列车部件故障诊断图像配准故障检测3D检测

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    物联网数据服务中间件的设计与实现

    吴宇
    10-18页
    查看更多>>摘要：为了提高物联网设备的互联性及数据处理效率,以智能家居领域为例,设计并实现一种通用的数据服务中间件.通过引入虚拟实体和协议适配器,该中间件可以适配物联网环境中常用设备通信协议,并支持新协议的动态注册.对物联网环境感知数据进行数据建模,以消除数据格式的异构性.通过配置数据处理规则,对物理空间中不同指标对应的数据实现相应的异常值监测.基于混合粒子群算法在保证数据信息完整性的同时达到最大的数据压缩率.采用策略设计模式,通过组合基础的数据服务机制,为上层应用程序提供灵活的数据服务及统一的服务调用接口.

    物联网中间件数据服务协议适配

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    面向应急管理的事故和灾害网络舆情监管系统

    周天墨陈佳林诸云强
    19-23页
    查看更多>>摘要：系统基于Hadoop框架,利用MapReduce编程模型,采用K-means聚类算法,结合实际舆情处置工作流程,将舆情监测、处理、分析、上传下达等功能融为一体.面向应急管理服务,针对主要灾害及政务类网络信息开展全天候监测,第一时间获取事件与灾害"原生态"舆情数据,并实现热点话题的快速识别与跟踪处理.通过省-市-区三级用户协同管理,在事件发生后快速发现相关信息与可能存在的网络舆论危机,分析网络舆论倾向,提供分级处置接口,为及时、有效、全面掌握与处理突发事件网络舆情提供技术支撑.

    应急管理事故灾害网络舆情舆情监测

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    基于多级索引的前向语义数据流推理

    高峰杨帆玉顾进广
    24-29,59页
    查看更多>>摘要：语义数据流推理需要对实时高速的RDF数据进行高效推理.针对目前语义数据流处理中推理效率低、查询延迟高等难题,提出一种基于多级索引的前向实时推理机制.基于规则依赖建立推理规则触发顺序;针对开销最大的传递规则进行优化;构建基于传递规则的结果集子图索引;建立基于变量位置的三元组索引消除中间结果;通过查询条件依赖关系进行连接操作得到满足条件的集合.使用LUBM数据集对该方法进行验证,实验结果表明,基于多级索引的实时推理方法在查询时延和吞吐量上对比目前的实时推理引擎具有明显的优势.

    流处理流推理RDF传递规则中间集

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    基于RBAC的权限复杂性与可靠性控制模型研究

    杨福军丁涛付眸张培红...
    30-38,59页
    查看更多>>摘要：面对业务系统的规模不断扩大,传统的RBAC(Role-Based Access Control)权限控制变得越来越复杂,不仅增加了企业运维难度,也越来越容易因为权限分配不合理而出现安全事故.为解决以上问题,在对RBAC层次模型研究的基础上,进一步将权限治理分为可靠性、复杂性、权限修正策略三部分,从不同维度进行权限管理.在RBAC的基础上,进一步将RBAC 1、RBAC2、RBAC3引入治理策略中.将RBAC分层与可靠性计算、复杂性计算、权限修正策略相结合,设计实现了基于RBAC的权限控制模型.实验表明,该模型有效地降低了大规模权限管理的复杂度,随着系统的运行,稳定性也不断提升.

    RBAC系统稳定性权限模型复杂性分析

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    基于时间窗口聚类的时序数据索引压缩

    刘璐王鹏汪卫
    39-44,99页
    查看更多>>摘要：子序列匹配是时间序列挖掘的经典课题,旨在发现大型数据集中的相似数据序列.很多文献关注固定时间段的序列的查询.但对于多种不同时间段的查询的问题仍然未解决好.基于时间段的查询含义是有时间窗口限制的查询.为了满足多时间段上的查询,简单地为每个时间段的子序列构建索引既耗时又耗存储空间.从目前的文献来看,已有的索引无法满足具有不同窗口限制的大量查询.提出一种基于聚类的轻量级的可变窗口索引方法(CBI),通过压缩不同窗口的索引来减少索引时间和空间开销.实验结果表明,该索引不仅节省了时间和空间开销,同时在支持多种类型的查询时都具有较高的效率.

    时间序列索引压缩相似性查询多时间窗口查询

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    ML-Parser:一种高效的在线日志解析方法

    蒲嘉宸王鹏汪卫
    45-52页
    查看更多>>摘要：各种Web服务器和大数据框架每天都会生成大量日志,在服务管理中,会将原始日志转换为结构化格式,然后应用数据挖掘模型来分析服务状态,其中最为关键的步骤之一是日志解析.细粒度的解析和LCS可以提供更好的日志解析质量,而粗粒度的解析和简单的相似性度量可以达到更好的解析性能.对此,提出一个基于两层框架的在线日志解析方法(ML-Parser),可以获得更好的解析质量而又不会过多牺牲性能.实验结果表明,该方法可以有效地提升日志的解析质量,其性能可以满足大数据量下日志的解析.

    日志解析结构提取在线算法

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    一种实值深度置信网络在人体血压预测中的应用

    宋波刘少阳衣鹏冯云霞...
    53-59页
    查看更多>>摘要：针对现有血压预测方法难以表征药物治疗、生活方式干预等降压措施对于血压长期且复杂的影响,提出一种基于实值深度置信网络(Real-valued Deep Belief Nets,RDBN)的人体血压预测模型,用于预测高血压患者及高危人群采取降压措施一个随访周期后的血压变化情况.该模型通过双层高斯结构的受限波尔兹曼机单元(Gaussian-Gaussian Restricted Boltzmann Machine,GG-RBM)堆叠形成的深层网络自动提取作用于未来血压的影响因素,挖掘血压与其影响因素之间复杂的非线性关系.基于自适应距估计(Adaptive Moment Estimation,Adam)算法加速参数空间的寻优过程.实验结果表明,对于患者未来血压的预测,基于RDBN的血压预测模型与传统预测方法相比,具有更高的预测精度.

    血压预测实值深度置信网络双层高斯受限波尔兹曼机自适应距估计

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    基于多路线追踪的机器人局部路径规划与实验

    牛作硕宫金良张彦斐
    60-64页
    查看更多>>摘要：为了提高智能送餐机器人局部路径规划的稳定性和实用性,针对在机器人初始姿态与预设路径偏差较大时使用传统纯追踪模型受限的问题,使用多次追踪的方式对传统纯追踪模型算法进行改进.通过建立机器人简化模型,设计多条具有相切几何关系的追踪路线,达到减小前视距离取值的目的,解决了因前视距离取值不当引起的追踪抖动和追踪拟合程度下降的问题,并通过仿真和实验分析,验证了改进后算法的适用性和高效性.

    机器人路径追踪纯追踪模型模型简化前视距离

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    基于隐马尔可夫模型的助行器依赖人群步态相位识别

    姜涛葛艳红
    65-70,106页
    查看更多>>摘要：步态相位识别为老年人步态异常变化监测、跌倒风险预测和康复训练评估等提供了一种方便有效的方法.将激光测距仪安装在助行器上来获取双腿的运动信息,以无须穿戴、活动范围自由的方式对助行器依赖人群进行步态相位识别.针对使用激光传感器识别腿部时衣物因素对腿部数据段分割的影响,提出基于IEPF的数据段再分割方法.为了去除身高、步速等个体差异性对激光传感器测得腿部数据的影响,对测量值序列进行识别周期划分,在每个识别周期内对测量数据进行归一化,再进行特征提取,并基于隐马尔可夫模型建立步态相位识别模型.实验结果表明,该方法可以有效且稳定地进行步态相位识别.

    助行器激光测距仪步态相位识别分割隐马尔可夫模型

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