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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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    人机交互领域中面向老年群体的对话智能体研究现状综述

    王敏孙玉灵
    1-8,86页
    查看更多>>摘要：对话智能技术以更加便捷、友好、包容的技术优势，被认为是老年人共享数字红利的重要技术手段。然而，老年群体对其接受和使用程度依旧面临着诸多挑战，需要更加全面、系统化地理解和分析。为此，研究旨在综合分析当前面向老年群体的对话智能体设计和研究现状，为之后面向老年群体的对话智能体技术设计和发展提供理论支撑，开展了针对近15年来人机交互领域中面向老年群体的对话智能体文献综述研究，并基于此给出设计建议。

    对话智能体数字鸿沟系统综述人机交互老年群体

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    面向安防领域的模块化本体重用算法研究

    张海燕连彬韩钰鲍泰梁...
    9-15,80页
    查看更多>>摘要：针对独立本体在安防领域中存在的本体复杂度高与本体重用效率低的问题，提出一种模块化本体重用算法。为确定子模块间概念的上下位关系，应用分布式描述逻辑(Distributed Description Logic，DDL)语言构建安防领域模块化本体。在此基础上，使用基于保守扩充理论的模块化本体重用算法，实现模块化本体的模块抽取和重用。在已构建的本体库中对该算法进行评估，提高了重用本体所占被重用 目标本体的比重，减少了本体重用模块抽取时间。实验结果表明，该算法可以减轻被重用 目标本体复杂度，有效实现模块化本体的重用。

    安防领域模块化本体本体重用保守扩充理论分布式描述逻辑模块抽取

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    面向两级多中心架构的深度学习平台设计与实现

    程仲汉
    16-21,48页
    查看更多>>摘要：大型企业的深度学习工作存在管理散乱和大量重复建设的问题。为了支持大规模深度学习的全过程管理和模型成果的高效复用，以国家电网公司的两级多中心部署架构为背景，提出一种深度学习平台。系统将训练、推理、数据和模型的管理工作分布在不同中心完成，彼此间协同完成深度学习的闭环。构建基于Kubernetes的私有云来支撑大批量深度学习应用的并行计算。前端界面采用基于算子的流程编排实现建模可视化和功能的可扩展。实验结果表明系统能够支持多个深度学习任务的并行，且额外的性能开销是可以接受的。

    深度学习平台两级部署多中心Kubernetes容器云流程编排

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    基于区块链的食品安全追溯协作平台的设计与实现

    丰苏袁刚张君维郭爽...
    22-27,100页
    查看更多>>摘要：为了克服传统追溯系统存在的安全风险高、数据易被篡改以及多系统数据不一致等弊端，提出一种基于区块链的食品安全追溯协作平台的设计方案。借助于"一数一源、准确唯一"的原则搭建质量信息追溯链;将全量数据放置于本地的数据保存区，并计算全量数据的指纹特征信息;借助于统一追溯编码机制实现了指纹特征信息数据上链;设计并研制一种基于区块链的食品安全追溯协作平台，实现产品质量信息公示和产品溯源功能。该平台不仅能够帮助整个行业建立互信机制，促进行业健康有序发展，同时还能够让监管部门实现透明、高效的管理。

    食品安全追溯区块链哈希值公共服务平台

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    支持快速索引的高效大数据存储结构

    肖英赵林洁张宇屈晓芳...
    28-33页
    查看更多>>摘要：Trie树为处理字符串数据提供了高效的存储和索引。然而，当字符串数据很大时，利用Trie树进行数据存储会导致空间效率变得很低。因此，提出一种支持快速索引的高效大数据存储结构，称为16-bit Trie树，该结构使用16位表示子节点信息，同时用映射表帮助快速索引至指定的子节点，使得16-bit Trie树在处理大数据时仍然具有高效的空间效率。结果表明，16-bit Trie树保留了传统Trie树较高的索引速度，同时提高了其空间效率。与红黑树和B+树相比，16-bit Trie树的插入时间和空间消耗基本相同，但在索引速度上比其快了 2倍左右。

    字符串检索Trie树结构字符串处理及索引快速检索

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    基于BiLSTM的NL2SQL模型

    邰伟鹏刘杨王小林郑啸...
    34-40页
    查看更多>>摘要：随着互联网技术的发展，很多应用为大众提供金融量化服务，而大部分用户不具备金融或计算机专业知识，他们期望使用 自然语言查询数据，因此自然语言转SQL(NL2SQL)被迫切需要。针对此问题，提出一种基于双向长短期记忆模型(BiLSTM)的中文金融NL2SQL算法，分为编码和解码阶段。在编码阶段，利用BiLSTM和注意力机制生成特征向量。在解码阶段，根据SQL的语法规则，将SQL生成解耦为九个分类任务，各个任务间相互依赖联合学习，之后生成复杂的SQL语句。除模型外，还训练出包含金融词汇的向量库，构建金融领域的数据集。通过在此数据集上实验验证，结果表明，该方法准确率更高，能有效解决金融领域SQL生成问题，并在某金融量化分析系统中实现。

    NL2SQLBiLSTM注意力机制向量库数据集

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    基于多特征提取与灰狼算法优化SVM的车内异响识别方法

    王若平陈严王东梁博洋...
    41-48页
    查看更多>>摘要：传统的异响识别方法对测试设备要求较高且易受实验员经验差异影响。针对这种情况，提出一种基于多特征提取与灰狼算法优化支持向量机(Support Vector Machine，SVM)的车内异响识别方法。该方法以采集实验获得的6种车内常见异响作为研究对象，提取短时能量、小波变换优化的梅尔频率倒谱系数(DWT-MFCC)及其一阶差分组成混合特征参数，将灰狼优化算法应用于SVM的参数寻优中，建立异响识别模型并进行识别分类，同时探究选用不同维度的特征或不同算法对识别效果的影响。结果表明，所提取的25维混合特征能有效传达异响信息，该方法在收敛速度与识别准确率方面优势明显，能更好地实现车内异响的识别。

    车内异响识别短时能量DWT-MFCC灰狼优化算法支持向量机

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    基于GMM-SVM的挤压机能耗异常检测应用

    谭超奖印四华
    49-55,108页
    查看更多>>摘要：在工业挤压机能耗异常的检测研究中，由于数据特征不够全面和恰当，导致检测精度不高。为此提出一种基于GMM-LDA聚类特征学习和粒子群优化支持向量机(PSO-SVM)方法。使用GMM-LDA聚类特征学习算法对一些数据集进行聚类，得到正常数据和异常数据的最优特征。使用更新模式动态生成最近的正常模式库和异常模式库来提高数据库的自适应能力，使得所提出的方法可以适应网络环境的动态变化，并标记了数据集。基于PSO优化SVM的参数得到最优模型。实验结果分析表明，该检测模型不仅避免了监督训练样本中人工分类的依赖，而且与单个算法或其他算法相比，具有更高的检测精度和更低的误报率。

    异常检测聚类特征粒子群支持向量机

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    结合规则学习与深度学习的诊疗关系抽取

    高峰杨佳欣顾进广
    56-62,93页
    查看更多>>摘要：诊疗关系的自动识别和抽取有助于医生进行诊疗决策。传统的关系抽取模型对部分数据没有良好的解释性，因此，以神经网络进行规则学习和泛化，设计打分机制，通过规则匹配实现关系抽取，而后对未正确匹配数据进行针对性深度学习模型训练，完成最终的诊疗关系抽取。使用以疾病为中心的诊疗流程相关文本展开实验验证该方法的效果。实验结果表明，该方法不仅通过少量人工规则使关系抽取增加了可解释性，还可以显著提高关系抽取的效果。

    人工智能医疗领域关系抽取深度学习规则学习

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    基于积注意力交互网络模型的点击率预测

    张安勤王迎香田秀霞
    63-69,80页
    查看更多>>摘要：如何提高广告点击率是对大数据网络营销的一个具有挑战的问题。考虑到用户点击行为的不确定性，提出一种基于积注意力交互网络模型的点击率预测模型。将用户的行为向量进行内积或外积，并根据广告自身的特征赋予交互后向量相应权重，然后进行点击率预测。在两个数据集上进行实验验证，结果表明该模型相对于传统的点击率预测模型在归一化基尼系数上提高了 2％以上，预测效果更好。

    点击率注意力机制因子分解机内积外积

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