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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GAN的社会和场景感知行人轨迹预测

    李兰张洁刘杰胡克勇...
    72-78页
    查看更多>>摘要：针对状态精细化长短期记忆网络(SR-LSTM)未考虑周围物理场景对行人轨迹预测的影响,且无法生成多种可能性样本的问题,提出一种基于生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)的社会和场景感知行人轨迹预测模型.此模型引入社会注意力及语义池机制,社会注意力建模邻人当前重要意图,以从相邻行人中选择重要的信息,语义池定义物理场景语义并学习与行人轨迹相关性.由于GAN易发生模式崩溃和下降,采用Info-GAN进行训练生成更真实的样本.在ETH和UYC两个数据集上进行实验,结果表明该方法较于SR-LSTM,ADE降低8.9百分点,FDE降低12.8百分点,且可生成更多合理的样本.

    行人轨迹预测生成对抗网络注意力机制语义池机制长短期记忆网络

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    基于堆叠降噪自编码器的肝癌亚型分类

    张甜甜赵庶旭王小龙
    79-84页
    查看更多>>摘要：肝癌是威胁人类健康的常见恶性肿瘤之一.通过对基因数据使用深度学习方法进行整合来系统地获取对肝癌的认知,使用多组学的疾病分析方法来探究各组学之间的相互关系,有助于更准确的临床决策.然而,由于多组学数据具有高维稀疏性,存在大量的冗余特征和较少的可用临床标签样本.堆叠降噪编码器(SDAE)是能够从海量数据中获取有效特征的高效模型,因此基于SDAE模型提出一种层次式堆叠降噪编码器,来学习肝癌的RNA表达、miRNA表达和DNA甲基化数据的特征并进行整合和识别.实验结果表明:Hi-SDAE方法提高了对肝癌亚型分类的准确度,为肝癌针对性治疗提供了更有价值的参考依据.

    堆叠降噪自动编码器数据降维多组学整合肝癌亚型

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    一种蒸汽发生器水下检查机器人高精度定位方法

    吴克江钟羽中廖扬航赵涛...
    85-91,122页
    查看更多>>摘要：密闭的核电蒸汽发生器(Steam Generator,SG)内环境纹理单一重复及光照不良等导致检查机器人定位困难及作业过程中难以确定被检查的传热管位置.针对该问题,提出一种实时高精度的机器人定位方法.通过目标检测算法对视频帧中选定范围内的传热管进行检测及排序,并在初始帧中参照SG内部少量可区分点设定传热管的初始参考序号;基于前后帧同一目标间距离与帧内不同目标间距离的几何约束关系,对传热管目标进行跟踪及动态排序,从而间接地实现机器人精确定位.实验结果表明,该方法在SG模拟体内部进行检查的过程时能很好地实现机器人的高精度定位,指导机器人进行检查作业.

    核电蒸汽发生器机器人定位目标检测

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    基于CNN-LSTM神经网络的磁盘故障预测方法

    彭福康王恩东高晓锋
    92-100,149页
    查看更多>>摘要：运维人员准确预测将要发生的磁盘故障是保障数据安全的关键.然而,不平衡数据、不准确磁盘特性标记影响预测的准确性.提出一种基于预故障重置窗口(pre_Failure Reseting Window,pre_FRW)数据处理并组合卷积神经网络(CNN)和长短期记忆网络(LSTM),即pre_FRW-CNN-LSTM的磁盘故障预测方法.pre_FRW数据处理既可以解决样本不平衡,又能减少潜在的模糊样本.而CNN-LSTM模型结构能提取数据的空间特征,还能有效捕捉时间序列之间的依赖关系.在真实监控数据集上实验表明,pre_FRW-CNN-LSTM的磁盘故障预测方法对比业界其他方法提升2％～10％的故障预测率,并保持较低的错误告警率.

    云数据中心预故障重置窗口截断窗口卷积神经网络长短期记忆网络磁盘故障预测

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    面向法院电子卷宗的文本分类方法研究

    王霄万玉晴
    101-107,133页
    查看更多>>摘要：针对法院电子卷宗文本分类的主要问题,给出相应解决方案.提出卷宗文件的多维度语义表示方法,得到更准确全面的文本特征信息;使用基于高斯核的KELM(Kernel Extreme Learning Machine)学习文本分类器,获取全局最优解的同时大幅提高训练效率;使用基于RLS(Recursive Least Squares)的序列优化模型KOS-ELM,通过新样本对模型参数迭代更新,使分类模型具备在线自学习的能力,减少了对初始样本的依赖.对比实验证明,基于高斯核的KELM分类模型在正确率上比BP网络模型和LSSVM分别提高了 2.66百分点和4.43百分点,但训练时间只有两者的1/6和1/10;采用多维度语义表示方法为模型提供输入,在正确率上比文本向量和词向量表示方法分别提高了 8.84百分点和2.33百分点;采用基于RLS的序列优化模型KOS-ELM对弱分类器进行迭代优化,以4种不同步长迭代20次后,分类正确率均得到显著提升.

    法院电子卷宗文本分类语义表示核极限学习机递归最小二乘

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    基于多尺度时间卷积网络的多模态过程故障诊断方法

    阳少杰里鹏李帅周晓锋...
    108-114,127页
    查看更多>>摘要：针对工业过程故障诊断面临的多模态、多尺度等混合特性问题,提出一种基于多尺度时间卷积网络的故障诊断方法.考虑到过程数据的多模态分布特性,采用基于余弦相似度的局部近邻标准化方法处理过程数据以消除多模态特性;针对过程数据的多尺度特性,使用变分模态分解获取数据的多尺度表示,对各分量构建采用注意力机制的时间卷积网络模型提取特征,并融合多尺度特征,以实现多尺度特征提取;在特征提取的基础上使用全连接层实现故障诊断.通过田纳西-伊斯曼(Tennessee-Eastman,TE)过程仿真实验验证了该方法的有效性和可行性.

    故障诊断多模态过程时间卷积网络多尺度特征提取局部近邻标准化

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    基于CNN和HOG的司机分心检测

    秦斌斌钱江波严迪群董一鸿...
    115-122页
    查看更多>>摘要：针对现有CNN网络模型只关注网络最后一层的输出而未能充分利用中间层的输出特征,而事实上中间层特征包含很多有用信息,提出一种端到端的提取多阶段中间网络层输出特征,并与HOG(Histogram of Oriented Gradient)特征融合的司机分心检测模型.模型参数量仅为3.6 M,同时采用L2权重正则化、Dropout以及批量正则化对模型性能进行提升.在两个公开的数据集State Farm Distracted Driver Detection(SFD3)和AUC Distracted Driver(AUCD2)进行了实验验证,在SFD3准确度达到99.78％,比现有论文提高约3百分点,网络参数量分别减少约95％;在AUCD2上准确度达到95.15％,比现有论文提高约2百分点,网络参数量减少约60％.

    分心检测图像分类HOGCNN

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    基于RFID技术的种鸡数据采集系统研究与实现

    王明刘新平阳胡雁翔...
    123-127页
    查看更多>>摘要：为了解决北京油鸡育种过程中数据采集难度大、错误率高、数据管理水平低的问题,设计基于RFID技术的种鸡数据采集系统,研发可折叠式电子翅标、移动终端采集设备、自动称重台和数据管理云平台,实现育种过程中生长和生产关键数据的自动化采集、管理和应用.通过初步应用,电子翅标全生命周期掉签率小于1％,重量不超过0.5 g,数据采集准确率超过99％,总体育种效率提高2倍,减少了约50％的人力成本,解决了传统模式成本高、误差大、关键数据缺失等问题,提高了种鸡育种自动化程度.

    育种射频识别电子翅标称重台数据采集

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    全闪存Ceph的混合优化策略研究

    李博颜靖艺
    128-133页
    查看更多>>摘要：Ceph是一种经典的分布式存储系统,但随着数据量级和实验要求的不断提高,Ceph在读写延迟方面的不足制约了其进一步的发展.随着固态硬盘(Solid State Disk,SSD)等新型存储介质与Ceph的结合,Ceph整体读写性能有了明显的提升.全闪存SSD是一种性能优秀的SSD,基于全闪存SSD的Ceph系统表现也更好.与传统的分布式系统的读写延迟制约于后端存储介质不同,在基于全闪存SSD的情况下,Ceph系统的软件栈也需要优化以匹配硬件读写速度的提升.因此,提出基于全闪存SSD的Ceph存储系统的混合优化策略,针对Ceph的加锁机制、Crush算法等方面进行了优化,实验结果表明性能优化效果大约在2.8％～4.5％之间.

    CephNVMeSSDCrush算法BlueStore

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    基于改进hp自适应RPM的客机最速爬升轨迹优化

    吴凯
    134-141,193页
    查看更多>>摘要：针对客机最快时间爬升优化问题,采用改进hp自适应Radau伪谱法将客机爬升连续时间最优控制问题离散化为非线性规划问题进行求解.实验仿真结果验证,优化得到的客机爬升轨迹在满足客机性能约束以及乘客乘机体验的前提下完成最快时间爬升,达到巡航高度以及巡航速度.与hp自适应Radau伪谱法相比,在保证优化解最优性的基础上,以更高的求解效率优化客机爬升轨迹.

    民航飞机轨迹优化伪谱法

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