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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

    融入混沌与对立学习机制的二进制粒子群特征选择算法

    袁明锋步中华王强
    274-284,306页
    查看更多>>摘要:为了实现特征空间降维,提高文本聚类准确性,提出一种融入混沌与对立学习的二进制粒子群优化特征选择算法.设计了新的词条权重计算方法,将文本数据表达为矢量空间模型;提出改进二进制粒子群算法求解特征选择问题,引入混沌系统和对立学习机制对粒子随机搜索方向和初始种群分布分别进行优化;在评估粒子适应度中引入词条方差和平均中位数两种方法对特征子集评估,并设计特征合并和交叉机制融合两种适应度的优势,生成最优特征子集;利用K均值算法对特征选择的文本进行聚类.结果表明,该算法在特征降维、聚类准确率、F度量值上均优于同类算法,可以有效实现特征空间降维并提升文本聚类性能.

    特征选择二进制粒子群优化混沌映射对立学习文本聚类

    基于细粒度主题建模的数据到文本生成模型

    王扬郑阳王旭强田雨婷...
    285-291页
    查看更多>>摘要:数据到文本生成是自然语言生成领域中的一个重要任务.端到端的神经网络结构的性能仅依赖于模型自身的表示学习能力,而忽略了文本和数据之间的主题一致性,进而导致生成文本的质量不高.为建模文本和数据间的主题关联,提出一种基于细粒度主题建模的数据到文本生成模型.基于两个真实数据集上的实验结果表明,该模型取得了最优的性能效果.

    数据到文本生成细粒度主题建模

    基于交互注意力的可解释性推荐方法

    冯兴杰崔桂颖
    292-298,328页
    查看更多>>摘要:目前基于评论的推荐算法大多采用静态独立的方法提取用户和物品评论的潜在特征表示,将用户的偏好表示为静态特征向量,而用户在与不同的物品交互时通常表现出不同的偏好.因此,提出一种基于交互注意力的可解释性推荐方法,利用交互注意力来研究用户评论和物品评论之间的相关性.另外,受LSTM中门控制的启发,模型还增加门控层来自适应地合并两边网络提取出的特征向量,利用注意力因子分解机进一步对高阶特征交互进行建模,实现评分预测.通过注意力权重衡量评论信息,提高预测评分的可解释性.实验结果表明,推荐结果准确性进一步提高,验证了该方法的有效性.

    推荐系统深度学习交互注意力注意力因子分解机

    主节点随机选取的改进PBFT共识算法

    王森李志淮贾志鹏
    299-306页
    查看更多>>摘要:针对区块链中的实用拜占庭容错(PBFT)共识算法存在的主节点选取随意、三阶段流程通信开销大、节点不能动态加入、退出等问题,提出一种主节点随机选取的改进拜占庭容错(RPBFT)共识算法.提出一种随机数生成方案,根据随机数选取主节点,提高系统的安全性;引入聚合签名方案对PBFT共识算法中的三段式流程进行改进,降低通信开销,提高系统共识阶段的效率;给节点加入一个待同步状态,使节点可以动态加入、退出,提高系统的可用性.通过实验表明,RPBFT共识算法较PBFT共识算法和AlgoRand共识算法有更高的性能和可用性,可以达到改进的目的.

    共识算法实用拜占庭容错聚合签名随机数

    适用于用户需求响应的负荷数据混合谱聚类算法

    唐伟宁李欣
    307-314,321页
    查看更多>>摘要:随着智能电网技术的发展,住宅和商业用电负荷参与需求响应(Demand Response,DR)项目的潜力越来越大,数据降维技术和分类处理对于DR开发的成功至关重要.提出一种基于信息熵、分段聚合近似和谱聚类(SC)的负荷数据分类方法,针对典型的日负荷数据集,得到一种基于距离和形状特征多维度相似性的改进SC聚类方法,以获得合理的负荷类别.以100个商业供暖、通风和空调数据分析为例对所提方法进行验证,仿真结果表明,该方法在数据降维、合理的曲线选择和分类、操作稳定性等方面是可行的.

    需求响应分段聚合近似信息熵多维度相似性谱聚类

    众包模式参与下"最后一公里"协同配送研究

    王爽陈淮
    315-321页
    查看更多>>摘要:基于目前物流公司运营成本过高及运能不均的现象,提出由众包车辆以及物流公司协同配送的新模式.设计"众包司机-订单"配对策略,引入K-means对"众包司机-订单"进行聚类,得到众包司机配送方案,其余再采用遗传算法求解物流公司订单的最优配送策略.结果表明,众包司机的参与可以在一定限度上降低物流公司的运输成本,且参与配送的众包车辆越多,物流的配送成本越低.

    众包物流协同配送共享理念K-means聚类遗传算法

    基于布谷鸟算法的物流选址及路径优化研究

    廖建国
    322-328页
    查看更多>>摘要:研究物流配送中心选址及路径优化问题.采用两段式智能算法进行求解,由于基本布谷鸟算法在求解性能上较差,因此在基本布谷鸟算法基础之上融合轮盘赌选择、鸟巢交叉和鸟巢逆序操作,分别设计了算法1和算法2.通过算法1确定配送中心最佳位置及服务客户群,通过算法2对每个配送中心所服务客户群的运输路线进行优化.不同规模的仿真实验验证了该算法的有效性,其为管理决策层提供科学的预算方案,对物流企业降低物流成本、提高经济效益提供了参考依据.

    布谷鸟算法物流配送中心选址路径优化

    一种基于交叉耦合映像格子的S盒构造算法

    赵耿侯艳丽马英杰李红...
    329-335页
    查看更多>>摘要:S盒的非线性特性对分组密码算法起着至关重要的作用.提出一种通过扩大时空混沌的耦合映像模型的格子个数来设计S盒的算法,并对一些参数使用混沌映射来随机取值,进而提升置乱效果.基于对模型和映射的初值,控制参数和迭代次数的改变,该算法还能够批量生成S盒.通过对S盒的密码学性能,即非线性度、严格雪崩准则SAC(Strict Avalanche Criterion)、差分均匀性、输出比特间独立性BIC(Output Bits Independence Criteri-on)和双射特性的测试,再与其他的S盒对比分析,结果表明使用该算法生成的S盒的密码学特性良好,可以被使用在新型分组密码的设计中.

    S时空混沌密码学性能置乱测试

    基于机器学习的网络入侵检测算法研究

    张志飞王露漫
    336-343页
    查看更多>>摘要:针对目前入侵检测系统对少数攻击类的识别率较低的问题,提出一种基于卷积神经网络和随机森林的分类方法.对CICIDS2017数据集中的数据进行预处理,并用SMOTE算法进行数据平衡;用卷积神经网络对BENIGN类和ATTACK类进行二分类,分离出ATTACK类;用PCA进行特征选择,减少特征维度,并用随机森林算法对ATTACK类进行多分类.与其他算法相比,该方法不仅增加了少数攻击类的识别率,并且对其余类的识别率也有所增加.

    机器学习卷积神经网络随机森林PCA入侵检测

    改进的物联网中电子票据安全认证协议

    郑习武赵雪锋
    344-349页
    查看更多>>摘要:为保障电子票据系统中用户的隐私信息安全,提出一种超轻量级的安全认证协议,用于保护用户的隐私.安全认证协议采用循环移动置换运算对传送信息加密,循环移动置换运算基于位运算实现,可使得安全协议达到超轻量级;循环移动置换运算根据加密信息自身汉明重量的值不同,进行两种完全不同的循环移动操作,待循环移动操作完成,再次进行置换操作.对安全协议进行安全性分析及性能分析,安全协议具备超轻量级的特征之外,能够抵抗攻击者发起的常见类型的攻击手段,满足电子票据系统的安全需求.

    物联网电子票据射频识别循环移动置换安全认证