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软件导刊
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高建平

月刊

1672-7800

softwaerguide@163.com

027-87821070

430071

湖北武汉洪山路2号湖北科教大厦D座5楼

软件导刊/Journal SoftWare Guide
查看更多>>《软件导刊》杂志是2002年经国家科技部和国家新闻出版总署批准，由湖北省科技厅主管、湖北省信息学会主办的全国性计算机软件类学术期刊。《软件导刊》杂志以服务计算机软件事业为使命，以“引领软件学科发展方向，响应软件产业发展潮流”为办刊宗旨，积极反映软件学科的新理论、新方法、新技术，把握学科发展趋势，促进学术交流，推动产业发展。
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    基于改进遗传算法的混合流水车间批量调度问题求解

    宁方华黄丙齐周晓敏
    84-91页
    查看更多>>摘要：针对多品种小批量混流生产模式中生产计划调度复杂的特点,提出解决批量问题的等量分批策略,实现工件在不同工序上同时加工,缩减机器等待时间;以最大完工时间为优化目标,建立混合流水车间批量调度问题数学模型;设计求解模型的改进遗传算法,使用NEH启发式算法和随机生成结合的方式生成优质初始解,采用二元锦标赛进行选择操作,采用二元交叉法进行交叉操作,采用插入变异生成新个体,并使用贪婪插入的领域搜索算法进行局部搜索,解码时采用"子批优先+先空闲先加工"策略.发动机连杆生产案例应用结果表明,混合流水车间批量调度问题模型与改进的遗传算法正确有效.

    混合流水车间批量流遗传算法分批策略

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    基于数据中台的药品安全舆情数据分析及实现

    石怀明曾浩洋梁国泉张国飞...
    92-98页
    查看更多>>摘要：在互联网和大数据背景下,药品安全舆情因其影响力广、突发性强的特点日益受到政府监管部门的高度重视.然而,不少药品安全舆情数据的数据质量未得到充分保证,业务部门难以直接使用.为了更好地发挥舆情数据的价值,基于数据中台的概念,面向药品安全舆情领域,研究数据分析和处理的解决方案,设计一个具有数据抽取转换、数据存储、数据自动统计分析与可视化功能的数据中台,既提高了数据质量,又便于药品安全舆情分析与决策.

    药品安全舆情数据数据中台数据仓库数据可视化

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    基于WTD-PPAR的中国碳排放预测研究

    楼泽瑶
    99-105页
    查看更多>>摘要：碳排放预测对我国的碳排放规划和政策颁布具有一定的参考价值.使用小波阈值去噪模型对碳排放数据建模能够有效缓解其存在的非线性和波动性问题,筛选得到数据的有效增长趋势.在此基础上,利用碳排放数据的时间序列特征建立其投影寻踪自回归(PPAR)模型,从而对碳排放进行预测分析.将该模型与未进行去噪的PPAR、BP、LSSVM、SVR、LSTM模型进行对比,发现WTD-PPAR模型的预测精度更高,预测结果更准确.分析结果显示,我国碳排放将在2029年达到峰值,约为1 081.89 mt,能够实现碳达峰的目标.

    碳排放小波阈值去噪投影寻踪寄生捕食算法自回归

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    基于深度森林的多类型DDoS攻击检测方法

    徐精诚陈学斌董燕灵
    106-112页
    查看更多>>摘要：分布式拒绝服务攻击(DDoS)是网络安全的主要威胁之一.近年来,基于多种不同DDoS攻击方式的混合攻击数量大幅增长,如何在保证精度的前提下同时检测多种类型的DDoS攻击成为亟待解决的问题.为此,提出一种基于深度森林的多类型DDoS攻击检测方法.该方法首先使用基于平均不纯度的特征选择算法对多类型异常流量数据集进行特征排序与特征筛选;然后使用多粒度扫描对DDoS训练集进行特征提取,并使用级联森林分层训练模型,最终生成可用于DDoS恶意流量检测与分类的深度森林模型.实验结果表明,与6种主流树类集成学习模型相比,基于改进深度森林的DDoS攻击检测方法训练得到的分类器准确率最低提升了 0.8％,召回率最低提升了 0.9％;与改进前相比,改进后模型准确率提升了 1.3％,加权召回率提高了 1.3％,训练时间减少了 29.7％.模型整体性能有明显提升.

    多类型攻击检测分布式拒绝服务攻击深度森林多粒度扫描级联森林平均不纯度

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    基于SVD的分块半脆弱水印医学图像算法研究

    方旺盛陈小冬
    113-119页
    查看更多>>摘要：为确保医学图像的完整性与安全性,提出一种基于奇异值分解的分块半脆弱水印医学图像算法,具备定位图像篡改区域以及图像自恢复两种功能.该算法将图像按4x4大小分块,并将水印嵌入位置分为块认证位和自恢复位两种,其中块认证位用于认证每个块,确保该块被篡改时能被识别出来;自恢复位则用于实现图像被篡改后的自恢复.将分块通过奇异值分解生成块认证位,同时将块划分为2x2的块,计算它们的5MSB平均值以生成自恢复位.仿真实验结果表明,所提算法的PSNR指标均在50 dB以上,大部分篡改攻击的Rfa和Rfd接近于0,且自恢复图像PSNR指标在30 dB以上.所提算法具有较好的透明性,能准确检测大部分篡改攻击,且自恢复图像质量良好.

    图像安全脆弱水印篡改检测自恢复医学图像

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    基于超混沌系统与DNA编码的图像加密研究

    张瑶王希胤
    120-128页
    查看更多>>摘要：针对图像加密方案中密钥敏感性弱、相邻位置像元相关性强等问题,提出一种基于超混沌系统置乱、扩散及DNA编码的彩色图像加密算法.首先,将原图像经R、G、B通道分层得到的3个二维灰度图像矩阵进行补零操作后划分为16个子块;然后,对各模块进行扩散得到一个随机矩阵,利用多混沌系统产生的4条混沌序列值确定DNA编码与运算规则,分别对补零后的矩阵和随机矩阵进行DNA运算.为获得更好的扩散效果,在对两个矩阵子块进行DNA运算及解码操作后,由Logistic混沌映射迭代的两条混沌序列对其进行行列位置置乱,重新组合图像子块得到彩色加密图像.仿真表明,改进后的加密算法密钥空间达到10128数量级,在图像水平、垂直及对角方向上相关性系数平均达到-0.004 3,计算得到的UACI值为33.368 7％,NPCR值为99.695 6％,对降低图像相邻位置像素数值相关性及各种攻击的能力更强.

    图像加密超混沌系统Logistic混沌映射DNA编码DNA运算

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    基于组合特征的安卓恶意软件静态检测方法研究

    姚斌荣张娜
    129-134页
    查看更多>>摘要：针对目前Android恶意软件的静态检测方法在特征选取上类型单一、同类型数量较多以及得到的检测模型效率不高等问题,提出一种基于组合特征的安卓恶意软件静态检测方法,组合特征集包含权限、组件和预见性3个方面.首先,不同方面的特征通过实验和推理方式选取并保留各自具有代表性的特征为最终特征集;其次,根据特征属性的信息增益优化决策树节点分类规则,构建检测模型;最后,采用十倍交叉验证法进行实验.实验结果表明,改进后的决策树算法模型检测准确率和检测效率均有较大提升,且在相同实验环境下检测结果优于目前流行的随机森林算法、支持向量机算法和朴素贝叶斯算法.

    恶意软件检测组合特征静态分析特征集决策树算法

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    实例级全局—局部联合语义标签引导图像生成

    胡新荣王生辉蔡浩罗瑞奇...
    135-145页
    查看更多>>摘要：针对语义引导图像生成任务中局部图像空间组合搭配合理性欠佳、生成图像清晰度较低、生成图像与语义标签不匹配等问题,提出结合局部-全局网络与实例级优化的语义引导图像生成方法.首先,在全局网络中使用实例级自适应归一化方法,对网络中的相同实例进行自适应随机采样,并为每个实例进行独立的参数调制,提高全局实例级空间布局相关性;其次,构建局部生成网络,根据实例类标签分别为每个实例构建子生成器,从而提取更多精细特征;再次,采用实例特征分类,对生成的实例图像进行分类反馈,确保具有相同语义标签实例图像的一致性;最后,联合局部-全局网络,将细粒度局部实例图像融合到全局图像中,实现全局尺度上实例级清晰展现.优化后的模型在COCO-stuff、ADE20K、Cityscapes上进行了测试,实验结果表明,整体视觉效果更加细腻逼真,MIoU平均提升2.7,FID平均下降5.1.

    图像生成图像翻译生成对抗网络语义标签局部生成器实例自适应

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    基于多目标模板匹配的晶圆芯片检测方法

    高德傲陈晓荣张驰艺祖赫阳...
    146-152页
    查看更多>>摘要：晶圆芯片检测在晶圆加工生产过程中起着至关重要的作用.针对工业生产过程中晶圆芯片检测耗时长、精度低的局限性,提出一种基于机器视觉的结合非极大值抑制算法的改进多目标模板匹配算法.该算法利用近邻外接矩形算法得到最贴合芯片的矩形轮廓,精准获取矩形芯片的模板;对于影响模板匹配的芯片表面污染,则采用结合形态学改进的灰度补偿方法,以降低污染区域灰度值对匹配结果的影响.实验结果表明,所提多目标模板匹配算法的识别率在95％以上,耗时不超过0.5 s;近邻外接矩形算法比传统的最小外接矩形算法更精准,为工业晶圆芯片检测提供可行方案.

    晶圆芯片检测机器视觉非极大值抑制多目标模板匹配近邻外接矩形灰度补偿

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    基于Mobile-UNet的葫芦科接穗苗子叶图像分割方法

    赖一波喻擎苍方家吉蒋路茸...
    153-161页
    查看更多>>摘要：农业嫁接栽培中,通常要保证嫁接后叶片方向与底部的砧木叶片成十字姿态.为了满足自动嫁接机实时准确分割接穗叶片进而找出子叶特征参数,提出一种基于改进UNet的轻量化分割网络.利用MobileNetV2主干作为UNet编码部分的特征提取主干网络,在加强特征提取层中使用Ghost模块实现所有双重卷积操作,在提高网络精度的同时减少网络参数和计算量.实验结果表明,Mobile-UNet模型相比原始模型在MIoU、Precision、Recall和Dice系数等指标上分别提高了 5.69％、1.32％、4.73％和3.12％,模型的计算量和参数量分别下降了 27.4％和35.3％,模型参数体积得到了有效压缩.此外,该模型与SegNet、DeepLabV3+经典语义分割模型相比,也具有分割精度高、参数量更小等优点,可部署于自动嫁接机系统,实现对夹持机构上的接穗子叶分割.

    嫁接机接穗叶片改进UNetGhost模块语义分割

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