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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NSGA-Ⅲ算法的云制造服务组合优化

    王平周鑫
    71-79页
    查看更多>>摘要：为解决云制造环境下复杂制造任务的服务组合问题,促进云制造模式的良性发展,构建综合考虑服务需求方、云制造平台和服务提供方三方利益的多目标服务组合优化模型.基于反向学习机制和多目标种群自适应进化机制改进NSGA-Ⅲ算法,并将该算法应用于多目标服务组合优化模型求解.通过比较NSGA-Ⅲ算法与改进NSGA-Ⅲ算法的各个方向适应度的均值和方差,验证了后者在求解多目标服务组合优化问题上的有效性.

    云制造多目标优化反向学习自适应进化NSGA-Ⅲ

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    分布式存储中基于动态局部修复码的负载均衡研究

    邓文杰唐聃
    80-87页
    查看更多>>摘要：分布式存储系统中数据的访问存在不均衡性,大多数访问聚集在少部分数据上,便会引起系统的负载不均衡,导致部分高负载节点成为整个系统的性能瓶颈.针对此问题提出一种负载均衡的动态局部修复码(ALRC),该编码方案通过历史热度对冷热数据进行优先级确立,再对冷热数据进行动态编码,使其具备(r,t)-availability性质,让数据能够拥有额外的访问路径,借此提高热数据的并行访问性能和系统的负载均衡性,同时兼顾一定的存储效率.实验结果表明,ALRC在系统负载较不均衡时只需要相较于编码前少量的额外存储开销,便可拥有相较于原方案53％以上负载均衡度的提升,从而确保节点间的负载分布均匀,提高整个系统的性能和可靠性.

    分布式存储冷热数据负载均衡局部修复码并行访问

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    利用分支学习优化子图同构的搜索

    张梓涵刘燕丽李春丽迟思义...
    88-93页
    查看更多>>摘要：子图同构问题是经典的、具有广泛实际应用的NP完全问题.针对精确算法的分支策略依赖顶点度,计算代价高的问题,提出结合无解记录和顶点度约束规则,通过混合分支学习策略减少求解时间的方法(SIBL).无解记录是指算法每次重启前无目标解的分支路径,为了去除无效搜索,首先移除目标图中顶点度小于当前模式图顶点的候选顶点,然后移除出现在无解记录中的顶点,最后依据顶点分值进行降序排序,优先选择分值大的顶点.新策略提供了利用上界下降量计算单个顶点和顶点匹配对的两种分值计算方式,并交替使用两种分值选择分支顶点以快速寻找目标解,避免贪心选择的局部最优问题.通过测试14 220个来自生物、图像等领域的算例发现,SIBL相较于当前领先的Glasgow、McSplit+RL_SI分别多解决了10.08％、19.88％的中等难度算例,验证了分支学习能有效改进子图同构算法的求解效率.

    NP完全问题子图同构问题分支定界约束规则分支策略

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    基于属性可靠度置信规则库的轴承故障诊断研究

    王铎于延贺维
    94-98页
    查看更多>>摘要：轴承故障诊断是旋转器械健康管理中的一个关键问题.然而,在工程实践中,轴承的观测数据可能会受到一些干扰因素的影响,包括传感器质量和环境中的噪声等.在传统置信规则库(BRB)中,其模型推理假定输入数据完全可靠,但不可靠的观测数据会使BRB精度降低.具有属性可靠度的置信规则库模型(BRB-r)提供了一种建模框架和分析方法,是一个能够聚合不可靠定量数据和专家知识的系统.为提高轴承故障诊断精度,提出一种基于BRB-r的轴承故障诊断模型.首先,基于统计方法计算属性可靠度;然后,使用证据推理作为模型的推理机;最后,采用投影协方差矩阵自适应进化策略(P-CMA-ES)对模型进行参数优化.验证实验结果表明,BRB-r在一定程度上能够消除观测数据中不确定性信息的影响,并对不可靠数据进行有效处理,具备良好的诊断效果.

    故障诊断置信规则库属性可靠度证据推理

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    高性能云原生大数据平台设计与实现

    林健黄林黄进军谢冬鸣...
    99-106页
    查看更多>>摘要：传统大数据平台软件历经十余年发展,已日趋成熟.近年来,以容器化为主要特征的云原生架构成为基础设施建设的首选方案.尤其在高性能计算技术融入云原生环境的趋势下,新一代大数据平台设计也面临着不同的挑战.这些挑战涉及云原生环境下的作业调度、高性能网络的容器化适配、存算分离架构下的存储管理等.针对这些问题,提出一组高性能云原生大数据平台关键技术,包括多模式负载容器化调度技术、容器化RDMA数据交换技术、云原生存算分离架构等,并在此基础上研发了OMBD大数据平台.OMBD能够有效适配高性能云原生环境的特点,以体系化的技术方案使得多模式大数据作业在带有高性能网卡的容器化集群中实现有效调度和高效执行.实验数据和真实应用效果证明,OMBD是一款具有实用性和高效性的生产级大数据平台.

    大数据云原生高性能计算容器化平台软件

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    自主可控跨平台功能适配验证测试系统设计

    王甜柏姗姗吴佩泽李英...
    107-113页
    查看更多>>摘要：近年来,国家高度重视并推动国产化信息技术产业发展,信息行业自主可控的需求日益凸显.为完成自主可控操作系统、数据库系统及各类应用在自主可控软硬件环境下的适配验证工作,提出自主可控跨平台功能适配验证测试系统.该系统可在多种国产自主可控环境下运行,完成功能适配验证测试,对测试过程和测试环境进行全生命周期管理,并实现终端资源共享.在测试过程中,实现了功能测试录制脚本的复用,测试人员仅需录制一次脚本便可在多个国产化环境中运行.系统涵盖了元素识别、函数封装等功能,测试人员只需要简单操作便可完成脚本录制,而无需手动编写代码,实现了自动化的"零代码"录制.该系统拓展自动化测试,能够实现适配性和发布测试自动化,降低测试成本,提高测试覆盖率和效率,保障测试准确性,为国产自主可控平台的适配验证工作提供参考.

    自主可控平台适配验证国产软件功能测试数字化转型

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    基于B/S架构的空调智能监控系统设计与实现

    余秋亮王少林王泽宇
    114-120页
    查看更多>>摘要：为解决空调系统设备种类众多、协议不统一的问题,针对空调系统的监控需求,设计了基于分布式监控与集中管理模式、B/S架构的空调智能监控系统.首先,在设备监控层利用多线程技术实现设备实时数据的采集处理,采用多协议转换技术进行统一协议转换、封装,将多种协议数据上传存储到数据库服务器.然后,通过模糊自适应PID控制器对监测数据进行轮询计算,调节变频器实时控制空调系统温度.最后,通过Web服务端口访问数据库服务器,实现系统集成与数据交换,建立集中控制、管理、运维的集成平台,实现系统设备的统一监控和调度,系统的统一部署和高可用性,完成空调监控系统的界面可视化并提升空调系统智能化水平.实践表明,该系统运行稳定,能实时监控空调运行状况,且具有较高的扩展性与管理效率.

    空调监控系统B/S架构分布式多协议转换模糊自适应PID

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    基于改进BM3D的乳腺超声图像去噪算法研究

    陈雅玲童莹何睿清曹雪虹...
    121-127页
    查看更多>>摘要：低噪声、高对比度的超声图像能极大提高医生对病情诊断的准确率.为解决乳腺超声图像在采集和传输过程中引入散斑噪声而导致图像质量恶化从而影响乳腺癌早期诊断的问题,提出一种基于改进BM3D的乳腺超声图像去噪算法.首先引入基于DBSCAN的超像素分割方法,对原图进行超像素分割得到相应的超像素标签矩阵;然后利用超像素标签矩阵引导BM3D算法中的块匹配过程,一方面可以减少待匹配块的搜索时间,另一方面可以给相似块度量提供辅助信息,进而提高块匹配的准确性;最后改进BM3D算法中的硬阈值滤波,采用自适应噪声参数估计进一步提升去噪效果.实验结果表明,改进BM3D算法的等效视数相较传统BM3D算法提高了1.75％,边缘保持指数提高了2.56％,而算法处理时间却减少了51.26％,说明其是一种兼顾去噪效果与运行时间的实用方法.

    图像去噪BM3DDBSCAN自适应滤波乳腺超声图像

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    基于肿瘤形状特征与点云方法的PET-CT多模态图像神经母细胞瘤分割

    周维钦王朝立孙占全陈素芸...
    128-133页
    查看更多>>摘要：通过智能学习方法对PET-CT图像进行肿瘤自动分割,是辅助医生制定诊疗计划的重要研究领域.PET-CT图像兼具PET和CT两种模态优点,传统方法大多只简单的将两种模态的图像进行配准和融合后提取特征,忽略了神经母细胞瘤具有肿瘤边界轮廓不规则的特点.为此,提出一种两阶段的自动分割框架结构模型.首先,利用3D卷积神经网络定位肿瘤位置;然后在分割出的肿瘤区域附近生成多模态点云数据,并提取肿瘤的形状轮廓特征;最后,将两个网络提取的特征进行融合用来预测最终分割结果.在自有数据集和公共数据集上,将所提模型与其他多模态方法进行比较实验,实验结果验证了所提模型的优越性与有效性.以期为研究神经母细胞瘤分割的研究人员提供参考与借鉴.

    深度学习点云多模态医学图像分割PET-CT

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    快速准确的光流法运动目标检测

    王一超鲁芹王迎雪吴孟伟...
    134-141页
    查看更多>>摘要：使用经典HS光流法对视频图像中的运动目标进行识别与检测时存在环境噪声多、检测效率低等问题.为此,对光流法进行改进.首先设计新的判定方法降低求解光流的迭代次数,减少算法执行时间;然后结合边缘检测等算法设计满足精度约束的算法,降低环境噪声的影响;最后使用GPU分别对光流法和边缘检测算法并行优化,从而进一步提高算法效率.实验结果表明,所提算法在CDNet2014数据集上的检测精度为88.1％e,检测到的运动目标清晰度高.此外,该算法在GPU上的最大加速比为89倍,性能较传统算法有很大提升.

    光流法运动目标检测边缘检测CUDA并行优化

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