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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。
正式出版
收录年代

    基于集成LSTM自编码器的多维时间序列异常检测

    李亚静霍纬纲丁磊
    285-290页
    查看更多>>摘要：针对长短时记忆网络自编码器(LSTM-AE)在多维时间序列(MTS)上异常检测效率低的问题，提出一种基于集成LSTM-AE(LAE)的MTS异常检测模型。该模型集成多个LSTM-AE分别重构正常MTS各子序列，并将各重构误差作为MTS的局部特征;利用全连接网络自编码器(FCAE)对各重构误差数据进行拟合，学习MTS数据的全局特征;根据FCAE的重构误差进行异常检测。在三个公共MTS数据集上的实验表明，与基准方法相比，在Precision、Recall和F1_score三个评价指标下分别最大提升0。058 4、0。118 4和0。078 6。

    多维时间序列异常检测LSTM-AE集成学习

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    基于MMTS-AdaBoost的高维结直肠癌癌前病变分类

    茅婷张月义孙叶芳虞岚婷...
    291-296页
    查看更多>>摘要：为实现通过提高癌前病变分类准确率，以降低结直肠癌的发生率和死亡率，提出一种基于MMTS-AdaBoost 的高维数据分类算法，优化高维数据分类算法，提高分类性能。通过将本征正交思想引入马田系统，构建改进马田系统获取重要特征变量实现降维。使用降维得到的特征，应用AdaBoost算法对癌前病变类型进行分类。实验结果表明，与使用降维处理的mrmr-AdaBoost和chisquare-AdaBoost算法，以及AdaBoost、BP网络、NB、SVM等经典分类算法相比，MMTS-AdaBoost的F1和G-mean更高，分类性能更优。

    结直肠癌癌前病变高维数据分类马田系统AdaBoost本征正交分解

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    基于路径规划和深度强化学习的机器人避障导航研究

    康振兴
    297-303页
    查看更多>>摘要：针对移动机器人的长距离避障导航问题，提出结合深度强化学习(Deep Reinforcement Learning，DRL)和路径规划(Path Planning，PL)的避障导航算法。该方法通过快速扩展随机树(Rapidly Exploring Random Tree，RRT)算法在长距离的路径上进行规划，根据生成的路径节点，将长距离路径划分为若干短距离，而在短距离的导航问题上利用深度强化学习的算法，训练一个具有环境感知和智能决策能力的端到端避障导航模型。仿真实验表明，相较于仅用DRL的避障导航，该方法使移动机器人的长距离避障导航性能有了大幅度提升，解决了 DRL在长距离避障导航任务上的局限性问题。

    深度强化学习路径规划移动机器人长距离避障导航

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    基于遗传算法和随机森林的入侵检测方法研究

    郭慧刘明艳
    304-309,314页
    查看更多>>摘要：入侵检测系统中，待测数据通常存在特征数量多、具有冗余性和相关性的特点，导致检测准确率降低、检测时间增加。提出一种基于多层感知机的遗传算法，建立4层感知机神经网络，将网络的分类能力作为遗传算法适应度评价方法，筛选出最优特征子集，建立随机森林分类器，使用网格验证方法确定随机森林超参数值，利用选取出的特征子集进行入侵类型识别。实验结果表明，该方法在KDD99数据集上对正常和22种类别的入侵数据平均检测准确率达到92％以上，并且具有较好的实时性。

    遗传算法多层感知机随机森林入侵检测

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    基于SDES和双轮差错控制的大数据集成安全系统

    宁光芳
    310-314页
    查看更多>>摘要：针对大数据传输中的数据机密性、完整性和数据丢失等问题，提出一种基于简化数据加密标准(Sim-plified Data Encryption Standard，SDES)和双轮差错控制的大数据集成安全系统。使用SDES加密算法生成加密字符串，并设计意外数据丢失备份系统以提高机密性和防止意外数据丢失。基于双轮差错控制以较低的空间开销控制传输过程中包含的任意数量的离散或连续错误位，基于固定长度编码(Fixed Length Coding，FLC)的无损压缩技术来减少数据开销。该算法具有较高的AE值、熵和压缩百分比，具有提供更高的数据机密性和完整性的潜力。

    大数据传输安全简化数据加密标准无损数据压缩双轮异或运算控制传输错误

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    基于字合成运算的标签组群组共存证明协议

    黄源彭迪
    315-321,327页
    查看更多>>摘要：针对现有的大多数证明协议无法同时证明多标签同时存在缺陷，提出一种具有可扩展性的电子标签组证明协议。协议采用按位运算设计实现的字合成运算对信息加密，字合成运算可使得协议达到超轻量级计算;同时字合成运算实现中巧妙运用参数自身具备的汉明重量，可减少参量引入;协议基于先验证再响应机制，可抵抗假冒攻击等。对协议进行不同角度分析，表明协议能够提供较高的安全性能，同时能够适用于现有低成本被动式电子标签系统中。

    物联网射频识别系统标签组群组证明协议可扩展性字合成运算

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    基于中国剩余定理的NFC安全认证算法

    邹同浩
    322-327页
    查看更多>>摘要：针对近场通信技术在应用中出现的安全隐患问题，给出一种基于中国剩余定理的算法。算法利用中国剩余定理实现对传送信息进行加密，中国剩余定理基于数学中大素数分解难题，使得攻击者无法进行破解;所有信息加密过程中混入随机数，用于保证消息的新鲜性;算法在进行信息更新时采用伪随机函数计算，因伪随机函数具备的单向性，使得攻击者无法分析出有用隐私信息。将不同算法对比安全分析，表明该算法能够抵抗重放攻击、异步攻击等多种攻击。通过性能角度及仿真实验对多个算法进行分析，结果表明该算法计算时间复杂度低于其他算法。

    近场通信中国剩余定理伪随机函数大素数安全认证GNY逻辑形式化分析

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    基于生存分析的智能电网安全告警事件持续时间预测模型

    刘萧李静许珂
    328-335,342页
    查看更多>>摘要：针对目前智能电网安全风险预测系统解释性不强的问题，提出一种基于生存分析中DeepSurv模型的改进模型来预测网络安全告警事件持续时间。为了加快运算速度，模型对原DeepSurv的神经网络部分进行改进。模型基于K-means，提出一种降维算法对输入数据进行降维，通过改进的DeepSurv，获得智能电网安全告警事件持续时间的生存函数，并以此为依据计算C-index与MAPE。通过总耗时、C-index与MAPE这三个指标将模型和原DeepSurv进行比较，发现模型在预测准确率相差不大的情况下，大幅提高了运算速度。此外，由于模型是基于生存分析的，解释性较强，且能够提供网络安全告警事件关于持续时间的生存函数，即关于持续时间的概率预测，对智能电网安全风险预测研究有很大的参考意义。

    智能电网网络安全告警事件生存分析神经网络持续时间预测

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    旅游自动问答系统中多任务问句分类研究

    陈千冯子珍王素格郭鑫...
    336-342页
    查看更多>>摘要：目前旅游产业信息化建设需要构建旅游自动问答系统，其中问句分类是问答系统的重要组成部分，传统问句类别体系角度单一，且传统分类模型对不平衡的问句数据集表现欠佳。针对这一问题，该文从问题主题和问句答案类型两个角度构建了旅游领域的问句类别体系架构，并提出多任务问句分类模型MT-Bert，在BERT上进行多任务训练，并加入自注意力机制，使用Softmax分类器，并设计了多任务融合损失函数。在山西旅游数据集的结果表明，MT-Bert在两种类别体系的微平均F1值分别为97。6％、91。7％，且避免了非平衡数据的预测失败问题，可以有效处理非平衡数据。

    旅游问答问句分类分类体系BERT自注意力多任务

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    基于BERT位置感知的旅游三元组知识抽取方法

    张诺王素格李大宇
    343-349页
    查看更多>>摘要：直接获取文本中的三元组，往往存在语义联系较弱、距离过长和一词多义的问题，因此，提出基于BERT预训练的位置感知的两阶段旅游三元组知识抽取方法。利用BERT-Span模型通过边界预测方法对旅游实体进行识别;利用旅游数据中的字、语义、位置和实体类型特征，构建融合位置感知注意力和头尾实体类型的关系抽取模型。在山西旅游数据集上进行实验，实验结果表明提出的方法优于基准模型的F1值。

    旅游知识图谱三元组实体识别关系抽取位置感知

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