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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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    基于上下文编码器网络的油气曲线图像脱敏方法研究

    刘烨李帆郑泽晨
    216-221页
    查看更多>>摘要：数据对于石油企业就是资产。数据加密与数据脱敏都是针对数据安全的策略，但目前数据脱敏技术仅能够针对文本实现，缺少石油企业中大量保有的图像数据脱敏技术。针对目前脱敏技术存在的不足之处及油气田勘探中的曲线图像数据特点，借鉴深度学习图像修复方法，提出一套基于上下文编码器的脱敏技术，弥补了行业内对于图像数据无法脱敏的缺陷。对该方法进行详细的测试后取得了较好的脱敏效果。对比传统方法，结果证明其能够在曲线图像这种具有专业特殊性的数据中取得更明显的效果以及更可靠的脱敏效果。

    数据安全图像脱敏上下文编码器卷积神经网络生成式对抗网络

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    声波测井成像图中的反射体自动精确识别

    李昕陈晓莹李珊庄春喜...
    222-228页
    查看更多>>摘要：针对声波测井成像图噪声多、图像模糊导致的反射体自动识别困难、依赖专家识别、费时耗力等问题，提出反射体自动识别方法。通过高斯混合模型将像素点按颜色进行聚类，拆分为多通道子图，筛选有效子图进行组合;基于局部连通性进行粗降噪;以连通区域内像素点数量为基准进行精细降噪，最终完成反射体区域的像素级精确识别。整个过程完全自动化，在油田开发所用声波成像图上进行实验，实现反射体区域像素级精确识别，极大地提高了开发效率。

    测井声波成像图反射体高斯混合模型自动识别精确识别

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    对抗学习下的眼底图像视盘视杯分割算法

    王彩云玄祖兴周建平胡晰远...
    229-237页
    查看更多>>摘要：由于不同数据集的质量、拍摄条件和采集状态的差异，导致模型图像分割效果参差不齐。针对这种情况，提出对抗学习下的眼底图像视盘视杯分割算法，从不同眼底图像数据集中分割视盘(OD)和视杯(OC)，在生成对抗网络的基础上，改进生成器网络，加入密集连接块，使网络在更低计算成本、更短训练时间的情况下，获得更优的性能，提高了模型在不同数据集中的泛化能力。实验结果表明，在REFUGE 数据集中验证了该算法在分割性能方面的稳定性，同时将算法推广到无须进一步训练就能测试来自不同设备的眼底数据集中均取得了较好的效果。

    深度学习图像分割生成对抗网络(GAN)眼底图像青光眼诊断

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    改进Unet++的肾脏肿瘤分割方法

    刘欣柏正尧方成
    238-243,263页
    查看更多>>摘要：针对人工方式分割CT图像肾脏肿瘤区域耗时费力且存在主观因素影响等问题，提出一种基于卷积神经网络的肾脏肿瘤自动分割算法。算法以Unet++分割网络为基础框架，将预训练的ResNet-34 网络中四个特征提取模块作为Unet++网络特征编码器，来提取图像特征信息;并将重新设计的空洞空间金字塔池化网络嵌入到Unet++每条解码路径中;不同的解码路径通过特征融合得到肾脏肿瘤分割结果。在KiTS19 竞赛提供的数据集上进行验证，实验结果表明，该算法有效提高了CT图像肾脏肿瘤的分割精度。

    卷积神经网络CT图像Unet++网络空洞空间金字塔池化肾脏肿瘤

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    基于鲁棒性主成分分析的低照度图像增强算法

    胡乘其王书朋王瑜婧
    244-249页
    查看更多>>摘要：由于低照度图像对比度和信噪比低，传统图像增强算法在提高图像对比度的同时容易造成噪声放大。针对该问题，提出基于鲁棒性主成分分析(RPCA)的低照度图像增强算法。算法依据Retinex理论将图像分解为照度分量和反射分量，使用伽马矫正对照度分量进行增强。将增强后的照度分量与反射分量合成为最终的增强图像。其中图像分解采用RPCA方法实现，因为该方法可以有效地将照度信息与噪声分离，从而避免增强照度分量时放大噪声。为了提高计算效率，算法采用非精确增广拉格朗日乘子法(Inexect-ALM，IALM)求解RPCA分解问题。实验结果表明，该算法在增强图像对比度的同时避免了放大噪声，其主观评价与客观指标都优于几种经典的图像增强算法，有较好的视觉效果和较低的计算复杂度。

    图像增强低照度图像Retinex理论鲁棒性主成分分析

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    考虑策略型消费者的高斯过程回归动态定价算法

    毕文杰陈美芳
    250-256页
    查看更多>>摘要：现有需求不确定下的动态定价算法鲜有考虑消费者策略行为的。将零售商的价格决策过程描述为一个多摇臂(Multi-Armed Bandit，MAB)问题，提出一种非参数贝叶斯算法。将高斯过程回归与汤普森抽样算法相结合，并加入策略型消费者购买决策过程，帮助零售商进行价格决策。仿真结果表明，该算法能有效提高零售商收益，收敛速度更快。此外，策略型消费者的存在可以改善需求学习算法的性能，降低由于需求不确定性导致的零售商收益损失。

    高斯过程回归动态定价策略型消费者机器学习

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    基于关系的函数题目自动解析和解答方法

    孙慧慧余新国孟皓吕小攀...
    257-263页
    查看更多>>摘要：关系表示作为数学题目解答的基本问题而广受关注，而对于含有函数的题目解答，由于函数关系本身的复杂性以及表达方式的多样性，使得该问题超出了现有解题范围，为解答提出了新的挑战。针对这一问题，提出一种基于关系的自动解析和解答算法。扩展关系表示方式使其满足函数关系表示与计算的需要;通过改进句法语义模型和提出图形关系模式分别从文字和图形中提取关系;根据函数的模型化定义识别和提取函数关系;利用函数关系与数量关系进行等量代入，消除参数得到解答结果。对采集的数据集进行验证，与基于框架的基线方法相比较，该算法能够获得较好的结果，有效完成了83％的题目理解和66％的正确解答率。

    数学题目解答关系解答函数关系句法语义模型自动解答

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    一种基于共享近邻的密度聚类算法

    郑喜臣杨易扬
    264-270页
    查看更多>>摘要：针对经典的快速漂移(Quick Shift)算法在偏移过程中需要人为地指定领域值，导致在复杂数据集上表现不佳等问题，提出一种改进的共享近邻密度聚类算法(QS-SNN)。该聚类算法基于共享近邻(SNN)，计算出样本点之间的相似度;通过相似度衡量得到样本点的局部密度矩阵;通过在SNN领域中对样本点进行快速偏移，得到最终的聚类结果。在多个数据集上进行实验，结果分析表明，该算法比传统的Quick shift算法以及其他的聚类算法在准确度上有了较大的提升。

    密度聚类共享近邻快速漂移

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    基于模糊隶属度邻域覆盖的三支分类决策

    姜磊章小卫
    271-278页
    查看更多>>摘要：传统的邻域分类决策方法对不确定数据进行了严格的分类，可能导致严重的分类错误，因此提出一种基于模糊隶属度邻域覆盖的三支分类决策方法。引入模糊邻域覆盖方法，构建邻域覆盖隶属度相关的不确定测度，并且提供数据分布的隶属度近似。通过三支分类策略降低分类风险。通过多个数据集分类实验结果可知，提出的方法在保证分类精度的条件下极大地降低了分类风险。

    三支分类不确定邻域覆盖模糊隶属度

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    一种基于加权概率密度的上下文离群检测算法

    白慧张继福
    279-285页
    查看更多>>摘要：采用加权概率密度，提出一种上下文离群数据检测算法。利用高斯混合模型和稀疏度矩阵，确定相关子空间;在相关子空间中，采用加权概率密度局部异常因子公式，计算数据对象的离群因子，可以有效反映和刻画数据对象与其周围数据对象的不一致程度;选取离群因子最大的N个数据对象为离群数据，并将离群因子、相关子空间属性取值、局部数据集作为其上下文信息，有效地改善了离群数据的可解释性;采用人工和UCI数据集，实验验证了算法的有效性。

    离群检测相关子空间加权概率密度上下文信息

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