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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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    基于霍夫减影的变电站指针仪表读数识别

    冯胜李大华李潍璇于晓...
    65-70页
    查看更多>>摘要：随着变电站智能化的不断提高，仪表自动读数成为未来的发展趋势。针对仪表图像受光照影响大、表盘背景复杂、对比度低和变电站自身的特点，提出一种基于霍夫减影的变电站指针式仪表读数。利用基于梯度的霍夫圆检测算法提取表盘圆心;利用减影法定位指针;利用模板匹配算法提取表盘特征刻度值;通过判断指针与刻度的相对位置计算读数。实验结果表明，算法受环境背景干扰小，识别精度高。

    霍夫变换减影法指针仪表读数识别

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    基于联盟区块链的航空里程积分结算方法

    高庆吉孟令烨邢志伟
    71-76页
    查看更多>>摘要：为解决航空联盟公司里程积分结算的互信问题，研究基于联盟链的里程积分结算方法。提出基于智能合约的同态加密的里程结算方法，对里程值进行同态加密，实现交易信息链上保密存储。通过智能合约对比自证里程结算数据以及同态计算结果数据，识别联盟公司是否发布虚假结算结果，解决里程结算可信问题。在超级账本对该方法进行模拟测试，结果表明该方法链上结算数据完整并准确识别发布虚假结算结果公司，具有较好的性能和较高的安全性。

    航空联盟联盟链智能合约同态加密里程积分结算

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    基于最佳特征子集的自适应非视距身份识别系统

    魏忠诚张新秋张世泽冯浩...
    77-86页
    查看更多>>摘要：身份识别一直是安防领域的研究重点，其在非视距场景下的研究存在较大意义。针对识别的舒适度和隐私性问题，提出基于最佳特征子集的自适应非视距身份识别系统。通过有效结合多种预处理手段获取Wi-Fi信号的低维有用数据;提出鲁棒性人员检测方法截取有效片段;设计有监督特征提取方法，使用"前向搜索"获取最佳特征子集;改进传统Adaboost算法实现群体变化下的自适应识别。实验评估表明，当系统中志愿者为2～12人时，与相关系统和传统分类算法相比，均具有较好的性能。

    身份识别非视距Wi-Fi信号最佳特征子集Adaboost算法

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    比特币区块链全量数据结构化转换系统研究

    陈鼎洁陈辰韩伟力
    87-94页
    查看更多>>摘要：比特币区块链存储的海量非结构化数据不利于构建高效虚拟货币交易监管系统。其数据结构化转换面临两个技术挑战:一是数据量大，结构化转换效率有待显著提升;二是现有交易模型仅提供交易的单向链接，导致结构化转换过程复杂。为应对上述挑战，创新地提出一种高效的交易重构方案，并设计实现比特币区块链全量数据结构化转换系统，提供结构化数据的复杂查询和下载功能。相较现有平台，系统功能完善、性能高效，能为非法资金追踪等应用场景提供双向溯源、字段丰富的高质量数据，有力地推动了高效虚拟货币交易监管系统的构建。

    比特币区块链数据结构化UTXO模型数据溯源

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    基于物联网边缘计算的配电网故障定位方法

    徐策王俊江钟浩陈斌...
    95-103,109页
    查看更多>>摘要：泛在电力物联网背景下，沿用传统配电网故障定位运行方式数据规模急剧扩大，并且定位速度慢、精度低，因此提出一种与边缘计算相适应的故障定位新方法。依托配电 自动化系统，采用边缘计算的智能分布式Agent模式，通过电网络拓扑自动识别App和矩阵-果蝇优化算法App的交互，在保证定位速度和精度的前提下缓解主站压力，大大提高故障定位可靠性。MATLAB仿真实验的结果表明，对同一个网络拓扑，该方法与传统定位方法相比具有更快的定位速度和较高的精度。

    泛在电力物联网故障定位边缘计算矩阵-果蝇优化算法可靠性

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    一种基于多元特征循环神经网络的建筑冷负荷软测量方法

    刘贤稳卢楚杰
    104-109页
    查看更多>>摘要：准确的冷负荷计算是采暖通风空调系统实时调控的基础，对建筑节能具有重大意义。软测量是实现冷负荷在线实时估计的方法，为提高软测量模型的预测性能，基于集成算法的思想提出多元特征循环神经网络，集成五种机器学习算法。为验证模型预测性能，在三个来自不同类型建筑的建筑能耗仿真数据集进行对比实验。实验结果表明，提出的模型对比其基模型预测性能大幅提升，与其他集成模型和时间序列预测模型相比评价指标上表现更好，并具有良好的预测稳定性。

    冷负荷软测量集成学习长短期记忆网络

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    基于电量指纹的电网线损智能治理研究与应用

    吴仲超孙航朱明星李莉莉...
    110-115,154页
    查看更多>>摘要：线损治理是电力供给链的关键目标之一，也是促进提质增效，提升电网经济效益的基础。电网线路、台区和用户等所形成的用电特性、正常线损特性等具有各自的电量属性特征，像人类的指纹一样综合反映了各自不同的用电特征和线损特征。基于用电信息采集系统收集的用户数据和每日更新的气象温度数据，提出一种基于固定窗向量自回归温度模型的电量指纹滚动预测和诊断方法，智能分析线路和台区的线损异常，提升国家电网精准化管理水平。最后通过实验验证所提方法模型的可行性和有效性。

    电量指纹向量自回归(VAR)滚动预测线损治理

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    基于区块链的电子医疗数据安全共享方案

    段嘉俊柳毅陈家辉
    116-121,226页
    查看更多>>摘要：随着医疗数据的急剧增长，如何实现电子医疗数据安全共享已成为电子医疗系统急需解决的问题。因此提出一种基于区块链的电子医疗数据安全共享方案，实现数据持有者和医疗研究机构的电子医疗数据安全共享，该方案采用零知识证明机制验证数据持有者的医疗数据是否符合医疗研究机构所需，采用同态加密技术保证医疗数据的安全性并实现密文的可操作性。理论分析表明使用该方案能满足保密性、可用性等安全保密要求，实验结果表明，采用该方案共享电子医疗数据所需计算花销更低。

    区块链安全共享零知识证明同态加密

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    基于注意力机制的门控密集卷积网络调制识别算法

    杨驰龚晓峰雒瑞森
    122-127页
    查看更多>>摘要：自动调制识别(AMR)是非合作通信系统中的重要组成部分，也是一个通信领域的研究难点。针对该难点，利用深度学习，将密集卷积网络(DenseNet)、门控循环单元(GRU)和注意力机制(Attention)三者结合，提出一种基于注意力机制的门控密集卷积网络(AGDCN)的调制识别算法。该算法提取了信号的空间特征和时序特征，将两者相结合解决了信号识别率低的问题。同时，在网络中加入注意力机制，对GRU训练过程进行权重的自适应调整，有效地加强关键特征的学习。通过实验验证了AGDCN模型性能优于其他神经网络算法，在信噪比超过2 dB时，对11种调制类型的识别率可以达到90％。

    自动调制识别深度学习密集卷积网络门控循环单元注意力机制

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    基于双网络的室内定位系统

    李悦韩毅刚宿国防刘彬...
    128-132,232页
    查看更多>>摘要：以位置指纹定位法为基础，提出基于Wi-Fi、移动通信网相结合的室内定位方法，设计双网络室内定位系统，系统将Wi-Fi信号与基站信号的强度值共同存储作为位置指纹，利用K近邻等指纹匹配算法进行室内定位，并在手机上实现该定位系统。通过实验测试该系统的定位效果，探究定位中不同方向对于定位结果的影响，结果表明，系统定位精度对比单网络室内定位有所提升，在WKNN算法下平均精度可达1。22 m。

    双网络室内定位位置指纹

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