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软件导刊
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高建平

月刊

1672-7800

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027-87821070

430071

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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BE-MCNN模型的新闻评论情感分析方法

    李文书管平
    1-7页
    查看更多>>摘要：实时新闻评论具有文本短、信息丰富、结构复杂等特点,情感分析难以准确捕捉其真实的情感倾向.为增强语义的特征信息,减少模型过拟合问题,提高新闻评论情感分析的准确性,提出一种融合BERT模型、Transformer En-coder与多尺度CNN模型的新闻评论情感分析算法.首先,针对新闻评论长度较短、表达情绪观点内容较多的特点,使用BERT模型对新闻评论文本进行预训练,获得具有上下文信息的特征向量;其次,为解决模型过拟合问题,在BERT模型下游添加一层Transformer编码器;最后使用四通道双层CNN模型,通过组合不同大小尺寸的卷积核来提升模型分析新闻评论情感的性能.实验结果表明,该方法在两个新闻评论数据集上的准确率分别达到93.0％与96.4％;与不同模型的比较实验进一步证明了所提方法的有效性.

    情感分析BERT模型TransformerEncoder多尺度CNN新闻评论

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    基于轻量级卷积神经网络的DDoS攻击检测研究

    叶彩瑞徐华邓在辉
    8-14页
    查看更多>>摘要：分布式拒绝服务攻击(DDoS)可以攻击、侵入、破坏物联网设备.在COVID-19期间,将大量物联网终端设备用于疫情防控加速了信息交换频率,但过于简单的网络安全防御方式也让网络安全问题成为热议话题.深度学习(DL)已被广泛应用于网络安全领域,用于检测和应对各类安全等级较低的网络环境.针对具备简单结构的智能终端,传统DL模型对计算和内存资源的需求较高,在应对大量流量攻击时,往往需要额外的运行成本.提出一种基于自注意力机制与轻量级卷积神经网络(Self-attention-LCNN)的模型,通过以流为单位,对特定时间段内的数据包提取特征,用于检测和预防复杂网络环境中针对智能终端的DDoS攻击.Self-attention-LCNN模型在CICDDos2019数据集上的准确率为99.21％,将模型部署在树莓派上得到的平均检测率为93％,说明Self-attention-LCNN模型在资源受限的智能终端攻击检测方面具有良好的识别效果.

    DDoS攻击检测卷积神经网络轻量级自注意力机制智能终端

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    基于梯度提升决策树的材料计算时间预测模型

    高嘉鑫张伟高铭
    15-20页
    查看更多>>摘要：材料计算运行时间预测对提升作业调度效率和新材料研发有着至关重要的作用,传统集群作业运行时间预测模型的精度较差,在领域的可用性较低.为此,提出一种基于梯度提升决策树的作业预测模型,结合领域知识和相关文献对VASP作业日志数据进行清洗,对选择的特征进行重要性评估,然后在不同数据量、不同样本分布数据条件下进行实验,将该模型与使用传统机器学习方法的模型进行比较.实验表明,所提方法的平均绝对百分比误差在不同条件下均低于传统机器学习方法,且综合作业运行时间的预测误差为4.28％,优于RunningNet方法的10.3％,证明了所提模型对材料计算运行时间预测精度更高,对提升作业调度效率和加快新材料研发作用更大.

    材料计算作业运行时间预测决策树VASP作业作业调度

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    融合BTM与TextCNN的文本语义增强主题爬虫研究

    艾芳菊尹虓寅
    21-26页
    查看更多>>摘要：在拥有海量数据的信息时代,如何高效精准地检索到所需信息是一项巨大挑战,主题爬虫是获取某个特定领域信息的有效途径.通用的主题相似度计算通常是基于词粒度的特征表达,而忽略了文本整体的主题特征表达,会影响爬虫系统的查准率和查全率.对此,提出融合BTM与TextCNN模型的主题爬虫,将内容主题判别模块当作文本分类问题研究,通过融合BTM得到的文本主题向量与Word2vec词向量以增强文本语义信息,利用卷积神经网络提升判别模块的精确度,弥补了传统卷积神经网络分类模型中文本特征表示不充分的问题.实验结果表明,在开源新闻文本分类数据集(THUCNews)和自定义爬取的真实论文数据集中,融合BTM与TextCNN模型在测试集中的平均分类精准率分别为93.7％和91.3％,比只采用TextCNN的平均分类精确率分别提升了0.6、1.3个百分点.

    主题爬虫主题相似度TextCNNBTMWord2vec

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    一种改进图神经网络的虚假评论检测方法

    袁紫烟任勋益黄家铭
    27-33页
    查看更多>>摘要：电商平台中的虚假评论存在误导消费者购买决策、损害消费者和合法商家权益的问题.现有的虚假评论识别方法难以发现虚假评论之间的隐含关联.为了提高虚假评论检测的分类效果,提出一种基于TrustRank算法和图神经网络的虚假评论检测方法.首先,通过构建虚假评论相关特征,计算出特征的重要性分数;其次,结合改进Trust-Rank方法计算评论的可疑值,利用自适应邻域采样策略对图中节点进行有偏向和自适应地选择并生成目标节点的邻域,以此改进GraphSAGE的随机采样算法;最后,使用Yelp数据集对该模型进行验证.结果表明,TR-GraphSAGE模型相比于LSTM、TextCNN、GCN和GraphSAGE,在准确率、召回率与F1 3个方面分别提升了5.86％、15.01％和10.12％.TR-GraphSAGE模型能够降低噪音对预测的影响,保证邻域信息的质量和数量,从而提高关联特征表示质量,为虚假评论检测提供了一种新方法.

    虚假检测TrustRank图神经网络特征工程GraphSAGE

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    基于LDA主题模型的GitHub Actions工作流项目推荐算法

    聂耀明陈克豪程伟刘杨...
    34-40页
    查看更多>>摘要：在CI/CD实践中,自动化已成为软件开发实践中的一种规范.GitHub引入GitHub Actions为软件维护者提供自动化的持续集成工作流方案,尽管其为开发者提供了诸多便利,GitHub社区也提供了许多第三方的GitHub Actions服务,但仍然只有极少的项目在使用.为了满足开发人员对工作流自动化的需求,减少非开发任务工作量,提出一种基于隐含狄利克雷分布(LDA)主题模型和Jensen-Shannon距离的GitHub Actions工作流项目推荐算法.通过对GitHub Actions存储库的README文件进行主题建模,将GitHub的事件描述文本和用户输入作为模型输入,为正在开发的代码仓库推荐GitHub Actions服务.将该推荐模型与标准的基于余弦相似度的方法进行比较的实验结果表明,该方法能有效改善开源软件仓库的推荐精度.

    GitHubActionsLDA工作流README代码仓库推荐

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    一种无创预测血压的改进LightGBM学习方法

    陈勤达陈小惠
    41-46页
    查看更多>>摘要：为提高无创血压预测模型的准确率,减小个人身体差异对准确率的影响,提出一种基于鲸鱼优化算法(WOA)与轻量级梯度提升机(LightGBM)的无创血压检测模型WOA-LightGBM.该模型首先提取预处理后的光电容积脉搏波、心电信号特征,并结合人体特征组成输入特征矩阵;然后通过核主成分分析法对输入特征矩阵进行降维,减少冗余;最后运用WOA优化LightGBM模型参数.实验结果表明,WOA-LightGBM模型预测的收缩压和舒张压的平均绝对误差均满足美国医疗仪器促进协会制定的标准(±5mmHg),与传统模型相比具有一定优势,且与传统水银血压计测量结果有高度一致性.

    无创血压检测人体特征核主成分分析法鲸鱼优化算法轻量级梯度提升机

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    考虑电网风险传播的移动储能配置点优化选址策略

    王艺帆李军祥王溪
    47-54页
    查看更多>>摘要：在灾后恢复用电过程中,移动储能(MESS)作为应急电源在恢复重要负荷供电时可发挥显著作用.考虑大停电事故发生的本质是由于电网风险传播所导致,提出一种配电网和交通网耦合框架下的MESS配置点选址策略.首先,借助SIR传染病模型描述电网风险传播过程,量化节点的风险传播能力与风险控制评价指标;其次,提出计及节点风险控制指标的MESS多目标优化选址模型,利用免疫优化算法求解问题;最后,构建城市配电网及其地理对应的城市交通系统,开展测试并进行比较分析.实验表明,考虑电网风险传播的影响对提升应急响应能力的效果不可忽视,证实了所提移动应急储能灾前布点方法的有效性.

    配电网交通网移动储能SIR模型风险传播选址

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    一种大口径平面镜支撑结构的仿真与实验

    王全全王彦钧韩森徐春凤...
    55-61页
    查看更多>>摘要：为提高600 mm大口径立式平面镜沿光轴旋转90°后的表面面型测量精度,对多孔支撑结构下5种不同材料的平面镜重力变形进行有限元仿真分析,并通过实验测量探究旋转后的静置时间对面型精度的影响等问题.结果表明,该多孔支撑结构下的平面镜表面由重力导致的轴向变形量不超过14 nm,满足精度要求.该多孔结构支撑的平面镜沿光轴旋转90°静置1h后达到稳定状态,与静置2h后的面型结果PV值仅相差0.337 nm,RMS值相差0.081 nm,实验探究了静置时间对面型结果的影响.研究发现,在至多去除6％外口径的条件下可以大幅降低平面镜表面面型PV值,PV值降低超过50 nm,由此提出一种制造大口径平面镜时通过设置支撑结构缓冲区以提高面型精度的方法,可以有效提高大口径平面镜的面型精度.

    大口径平面镜有限元仿真干涉测量旋转测量实验验证

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    正余弦动态干扰哈里斯鹰算法的PCNN参数优化图像融合

    刘立群陈辉
    62-70页
    查看更多>>摘要：哈里斯鹰优化算法存在前期全局开发种群分布不广泛、后期局部开发易陷入收敛精度不够的缺陷,因此提出一种正余弦动态干扰的哈里斯鹰优化算法.首先,在前期的全局开发阶段,对两种不同的进化策略分别采用余弦函数和正弦函数进行鹰群群体分布干扰,从而扩大群体分布范围,强化鹰群初期全局探索阶段的广度,为后期进行局部开发提供更好的条件;然后,在局部开发阶段,通过对猎物逃逸能量公式进行曲线化调整,使得猎物能量损耗与自然界中的真实能量损失更加匹配,进而提升开发阶段的捕获能力;最后,将改进的正余弦动态干扰的哈里斯鹰优化算法对脉冲耦合神经网络(PCNN)的链接输入、时间衰减系数、链接强度3个参数进行优化,并应用于可见光与ToF置信图的图像融合.采用6种对比算法及24个测试函数对改进后的算法进行仿真实验验证,证明了基于正余弦动态干扰的哈里斯鹰优化算法具有较好的寻优能力和更高的收敛精度.通过与其他融合算法进行对比实验,验证了改进后的融合算法相比原始算法的融合效果有显著提升.

    哈里斯鹰优化算法动态干扰逃逸能量脉冲耦合神经网络图像融合

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