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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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    面向FT-M7002平台拉普拉斯算法的优化实现

    郭子涵范明亮李靖商建东...
    276-281,361页
    查看更多>>摘要：为了充分发挥国产FT高性能处理器的平台优势，针对其对拉普拉斯算法进行并行优化，在数据迁移的基础上使用DMA数据传输机制解决数组矩阵转置、数据访问不连续以及数据传输存在时间间隙的问题，提高了程序性能，充分发掘了程序的数据级和指令级并行性。实验结果表明，优化后的向量化并行算法较优化前，获得了2。02～2。55倍的加速效果。相较于TMS320C6678处理器，FT优化之后的算法可达到其1。48～2。56倍的效果。

    高性能处理器拉普拉斯算法并行优化DMA数据传输

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    基于主题词向量中心点的K-means文本聚类算法

    季铎刘云钊彭如香孔华锋...
    282-286,318页
    查看更多>>摘要：K-means由于其时间复杂度低运行速度快一直是最为流行的聚类算法之一，但是该算法在进行聚类时需要预先给出聚类个数和初始类中心点，其选取得合适与否会直接影响最终聚类效果。该文对初始类中心和迭代类中心的选取进行大量研究，根据决策图进行初始类中心的选择，利用每个类簇的主题词向量替代均值作为迭代类中心。实验表明，该文的初始点选取方法能够准确地选取初始点，且利用主题词向量作为迭代类中心能够很好地避免噪声点和噪声特征的影响，很大程度上地提高了K-means算法的性能。

    K-means初始点决策图迭代类中心主题词向量

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    融合注意力和残差反馈的肺结节检测算法研究

    侯柯冰程晓荣张铭泉
    287-292,348页
    查看更多>>摘要：肺结节作为肺癌早期的表现形式，且肺结节大小不一，将其快速准确地检测出来不仅对预防及治疗肺癌有重大意义而且是一项艰巨的任务。为此，提出一种改进YOLOv3的方法。针对肺结节大小不一的问题，改进多尺度特征融合结构，由3尺度预测增加至4尺度来获取更多小尺度结节特征信息;添加注意力机制提高对有效信息的提取能力，并改进回环残差结构增强有效信息加快网络的收敛速度;选用CIoU为边界框损失函数。实验分析表明，改进后的算法mAP相较于原算法提升了0。063，FPS提升了4。8帧/s，对肺结节检测效果有所提升，与其他算法相比具有更好的准确性和实时性。

    肺结节目标检测残差反馈注意力机制CIoU

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    基于扩散序列与网络结构的用户表示联合学习框架

    肖菡郭亚楠宋帆
    293-303页
    查看更多>>摘要：为了充分挖掘扩散信息与网络结构之间的相关性，该文提出一种基于扩散序列与网络结构的用户表示联合学习框架。通过分别定义在观测信息扩散序列和社交网络结构上的两个最大似然估计目标来学习用户表示，并且设计一种基于表示学习的多任务学习算法用于模型优化。此外，设计一个基于抽样的算法优化所提出的关节模型。在两个社交媒体数据集上的实验表明，该模型能够在扩散预测和链路预测任务上取得较好的预测效果，并且具有更好的鲁棒性。

    扩散序列网络结构链路预测表示学习

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    基于子空间关系学习的跨模态哈希检索方法

    赵永晖胡海根
    304-313页
    查看更多>>摘要：为了提升检索精度，降低计算成本，提出一种基于子空间关系学习的跨模态哈希检索方法。通过优化哈希码与关系信息之间的距离，将类标签转换为子空间的关系信息，从而保留了模态关系、离散约束和非线性结构。设计一个对称的框架来生成统一的二进制码检索数据库，并提出一种离散优化散列算法来解决目标函数不放松离散约束，有效地提高训练效率。两个跨模态检索实验结果证明了该方法检索精度较高，计算时间较少。

    跨模态哈希算法检索二进制码

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    一种融合上下文信息及自适应感受野的多尺度目标检测算法

    张婷兰时勇
    314-318页
    查看更多>>摘要：目标检测在实际应用各类复杂场景中面临着诸多的挑战，如目标遮挡、光照变化、目标尺度变化等。为了提高多尺度目标检测的性能，提出一种改进的特征金字塔(FPN)的目标检测算法。以特征金字塔网络框架为基础引入上下文信息融合模块，充分利用目标对象与其周围环境的关联属性，增强宽动态尺度范围的目标对象的特征表征，提高不同尺度目标的辨识能力。此外，构建一个跨通道注意机制，自适应调整不同尺度目标特征的通道灵敏度，学习到适应目标尺度的感受野范围。该算法在Pascal VOC数据集训练验证，其平均精确率(mAP)比基准方法提高了3％。

    目标检测上下文信息融合跨通道注意力机制

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    基于BiLSTM-DAE的多家族恶意域名检测算法

    张咪彭建山
    319-324页
    查看更多>>摘要：针对现有恶意域名检测算法对于家族恶意域名检测精度不高和实时性不强的问题，提出一种基于BiLSTM-DAE的恶意域名检测算法。通过利用双向长短时记忆神经网络(Bi-directional Long Short Term Memory，BiLSTM)提取域名字符组合的上下文序列特征，并结合深度自编码网络(Deep Auto-Encoder，DAE)逐层压缩感知提取类内有共性和类间有区分性的强字符构词特征并进行分类。实验结果表明，与当前主流恶意域名检测算法相比，该算法在保持检测开销较小的基础上，具有更高的检测精度。

    恶意域名检测深度自编码网络双向长短时记忆神经网络构词特征

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    基于奇异阈值加速算法的时间低秩子空间聚类

    许堉坤朱铮陈海宾甄昊涵...
    325-334,392页
    查看更多>>摘要：为提升算法的应用范围与聚类性能，提出一种基于奇异阈值加速算法的时间低秩子空间聚类。为了解决基于核范数的约束通常导致次优解的缺点，对代价函数提出一种强凸优化方法，从理论上保证了后续更新子问题的唯一解。然后引入外推技术和秩级递进运算，提出一种迭代加权奇异值极小化算法以及奇异值阈值加速算法，从而减小计算复杂度，确保快速收敛。在几个公开的数据集上的实验结果表明，该模型能够揭示数据空间聚集性的内在结构，推广应用范围，提升聚类性能。

    子空间聚类迭代加权奇异值凸优化核范数

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    基于改进混沌麻雀搜索算法S盒与神经元电路的图像加密技术

    杨超魏霞王聪
    335-341,385页
    查看更多>>摘要：鉴于目前的图像加密算法所采用的S盒结构过于简单，易被破解。选用由改进的脉冲耦合尖峰神经元电路得到的混沌映射(MPSNC)，并使用该映射对混沌麻雀搜索算法(CSSA)进行优化。随后，结合MPSNC映射和改进后的CSSA，设计新型的混沌S盒。最后，基于MPSNC映射和新型混沌S盒构造一种图像加密算法，为增加S盒的变化，对其进行S 8变换。通过迭代混沌映射生成混沌序列，使用混沌序列和S8 S盒对图像进行扩散和置乱操作，得到加密后的图像。经实验验证，该加密算法参数丰富，复杂度高，并由于S盒的应用，提高了算法的非线性度，具有良好的性能，适用于图像加密。

    S盒神经元电路混沌麻雀搜索算法混沌映射S8变换

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    基于区块重组和双通道可视化的恶意代码分类

    李豪钱丽萍朱晓慧
    342-348页
    查看更多>>摘要：针对恶意代码在变种过程中存在许多内联性和相似性，同类恶意家族采用相同或相似的区块标签命名法，现有恶意代码可视化的灰度图像不能全面包含恶意攻击信息，因此提出基于区块重组和双通道的恶意代码可视化分类方法。统计每类家族样本的区块标签分布，找出该类家族的目标标签，重组恶意代码样本的区块数据。将重组后的样本可视化为方阵BR彩色图像，利用高斯核的核主成分分析法对图像进行特征降维，输入多种机器学习分类器中进行训练及分类检测。在标准数据集上的实验结果表明，分类准确率可达到97。00％，稳定性好且有效性高于其他恶意代码检测算法。

    恶意代码分类区块重组BR彩色图像特征降维

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