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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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    一种满足否定约束的增量数据修复算法

    徐婷朱云鹏杨卫东谈子敬...
    288-293,303页
    查看更多>>摘要：为了提高数据质量，数据修复技术得到了广泛的研究。数据修复通常使用约束，常用的有函数依赖、条件函数依赖和否定约束(Denial Constraints，DCs)等，其中，否定约束具有足够的表达能力，可以包含许多其他依赖项，因此在数据修复中得到了很好的应用。另外，数据通常是动态的，因此需要增量修复技术，以响应数据更新。该文提出一种满足否定约束的增量修复算法，结合辅助的索引结构，能有效地识别增量数据引起的DC冲突。大量的实验结果表明了该方法的有效性和高效性。

    数据质量否定约束增量修复

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    基于时间序列预测的停车泊位调度算法

    宗学森董晓飞李鹏熊晓芸...
    294-303页
    查看更多>>摘要：针对现有停车方法存在停车冲突和停车泊位利用率低问题，提出一种基于时间序列预测的停车泊位调度算法。算法利用Holt-Winters模型预测月租车辆在下一时段的停车流量;采用两种停车泊位调度策略，即月租服务优先策略和动态分配策略，在保证月租车辆的停车服务质量的前提下，动态规划可用停车泊位的泊位类型。实验结果表明，在不同数量的停车泊位和月租用户条件下，采用该方法比现有停车方法具有更高的累积利用率，可以有效提高写字楼停车场的利用率。

    时间序列预测Holt-Winters停车流量预测停车泊位调度

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    基于数据特征感知潜在因子的QoS预测方法

    任利军范晓静肖志
    304-313,369页
    查看更多>>摘要：为了提升可扩展性与噪声鲁棒性，提出一种基于数据特征感知潜在因子的服务质量预测方法。从原始服务质量稀疏数据中提取密集潜在因子，检测用户和服务的邻域和噪声，在建模过程中引入了密度峰值聚类方法，实现了对服务质量数据邻域和噪声的同时检测，从而精确地表示给定的服务质量数据，实现对未知数据的高精度预测。在实际Web服务生成的两个QoS数据集上的实验结果表明，提出的方法能够有效提升预测精度和鲁棒性。

    数据特征感知潜在因子服务质量密度峰值聚类

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    基于改进的无迹卡尔曼滤波长基线定位算法研究

    侯华王曹杨沛钊曹俊俊...
    314-318,376页
    查看更多>>摘要：在复杂的水环境中，自主水下机器人(Autonomous Underwater Vehicle，AU V)运用声学导航系统实现自主导航并确保精确定位。针对水声环境中由于外部噪声带来的定位精度损失问题，提出一种改进的无迹卡尔曼滤波(Adapt Unscented Kalman Filter，AUKF)长基线定位算法。该算法在无迹卡尔曼算法(UKF)的基础上引入遗忘因子，充分利用新的测量数据动态调整测量协方差矩阵和过程协方差矩阵，有效避免因长期运行带来的累计误差。实验结果显示，当AUV沿两种不同轨迹运行时，AUKF算法的均方根误差最低，分别为2。901 1、19。221 5。该算法定位精度高，适用于长时间工作的高精度水下定位。

    AUV长基线定位自适应无迹卡尔曼滤波

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    基于注意机制LSTM-CNN的准周期时间序列异常检测框架

    周孔均常涛刘维吕小红...
    319-328页
    查看更多>>摘要：为提升时间序列异常检测方法的通用性与精度，提出一种基于注意机制LSTM-CNN的准周期时间序列异常检测框架。该文通过QTS分割算法将准周期时间序列分割成多个连续的高质量准周期子序列，提升抗噪声能力;基于LSTM-CNN模型同时捕捉准周期的总体变化趋势和局部特征，精确地模拟准周期的波动模式。在4个公共数据集上的实验结果表明，提出的方法能够有效提升序列行为异常检测的效果。

    准周期时间序列异常检测注意机制长短期记忆网络

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    基于降维字典学习的高维数据分类策略

    李巧君李江岱王爱菊
    329-338页
    查看更多>>摘要：为了解决字典学习中的高维数据与非线性问题，提出一种基于降维字典学习的高维数据分类策略。在降维阶段，利用 自编码器学习一种非线性映射，该映射可以降维并保留高维数据的非线性结构;在字典学习阶段，利用标签嵌入进行局部约束;在学习过程中，保留了可分解的非线性局部结构，增强了类的区分能力，同时优化了映射函数和字典。在多个基准数据集上的实验结果表明，提出的方法能够有效解决字典学习中的高维数据与非线性问题。

    字典学习高维数据局部约束自编码器

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    基于多智能体DRL的区块链物联网协同计算卸载

    张华英
    339-347,382页
    查看更多>>摘要：由于基于深度强化学习算法收敛速度慢、鲁棒性差、性能不稳定，提出一种基于多智能体DRL框架的区块链物联网协同计算卸载算法。设计一种高效的多智能体深度强化学习算法，提出一种基于代理策略的初始化方法，避免了智能体训练初始阶段的无用探索，大大减少了在智能体训练中达到稳定性能所需的时间。引入联盟学习机制，并为智能体构造了分散网络，提升算法对动态环境的适应能力。仿真对比结果证明了该算法能够有效提升鲁棒性以及收敛速度。

    区块链物联网深度强化学习计算卸载

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    基于平衡分层K均值的正交无监督大型图嵌入降维算法

    张志丽古晓明王文晶
    348-356,362页
    查看更多>>摘要：为了降低大规模数据集降维的计算代价，提出一种基于平衡分层K均值的正交无监督图嵌入降维方法。该文给出局部保持投影和谱回归等价的充分必要条件;基于平衡分层K-means的锚生成策略，构建加快局部保持投影求解过程的特殊相似矩阵;再结合正交约束，提出正交化无监督大型图嵌入降维方法;在几种公开数据集上进行扩展实验，结果表明提出的方法能够对大规模数据集实现高效快速的降维。

    数据降维平衡分层K均值局部保持投影无监督大型图嵌入

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    基于Bi-LSTM模型的恶意JavaScript代码检测方法

    纪育青方艳红谭顺华王学渊...
    357-362页
    查看更多>>摘要：传统的静态检测恶意JavaScript代码方法十分依赖于已有的恶意代码特征，无法有效提取混淆恶意代码特征，导致检测混淆恶意JavaScript代码的精确率低。针对该问题提出基于双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short-term Memory，Bi-LSTM)的恶意代码检测模型。通过抽象语法树将JavaScript代码转化为句法单元序列，通过Doc2Vec算法将句法单元序列用分布式向量表示，将句向量矩阵送入Bi-LSTM模型进行检测。实验结果表明，该方法对于混淆恶意JavaScript代码具有良好的检测效果且检测效率高，准确率为97。03％，召回率为97。10％。

    恶意JavaScript代码检测Bi-LSTM深度学习Doc2Vec

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    基于稠密连接卷积网络的加密流量分类方法

    康健豪凌捷
    363-369页
    查看更多>>摘要：针对传统方法依靠人工提取特征、现有基于深度学习的方法在多分类上性能不够高等问题，提出一种基于稠密连接卷积网络的加密流量分类方法，利用DenseBlock中各层卷积稠密连接的结构，减轻梯度消失、加强特征传递，以提高分类性能。在公开数据集"ISCX VPN-nonVPN"上进行实验，结果表明该方法对不同种类的加密流量有更好的分类效果，准确率达到98。56％，F1值达到98。55％，相比于基于一维卷积神经网络模型和ResNet模型的方法，准确率分别提升了8。88百分点和6。54百分点，F1值分别提升了8。86百分点和6。64百分点。

    加密流量分类卷积神经网络稠密连接图像分类深度学习

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