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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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收录年代

    计及可持续发展的实时车辆共乘问题建模及求解

    刘嘉瑶郭羽含
    1-12页
    查看更多>>摘要：车辆共乘可分配闲置运输资源、提高经济效益、创造环境优势与社会福利.针对实时共乘问题构建可持续性发展运营模型,引入专车、顺风车双重模式,考虑可持续性三重底线,即经济效益、环境污染、社会责任等重要指征,提出一种基于可持续发展的多模式实时车辆共乘匹配方法.在综合考虑三重底线原则的基础上,采用路由字典机制生成私家车车主与乘客之间的最佳路线,选择最优共乘组合,采用非支配排序遗传算法NSGA-Ⅲ获得所提多目标模型的最佳解决方案.实验结果显示,当只最大化经济目标时,环境指标平均恶化约32.7%,社会指标平均下降约9.8%;而仅牺牲少量经济指标即可实现环境和社会指标大幅度改善,因此应将环境与社会指标纳入目标决策值,忽视它们仅仅优化利润会导致碳足迹增加及社会责任恶化.探究经济效益、环境污染、社会责任3个目标之间的相关性以及不同影响因素下的变化趋势可为车辆共乘平台决策者提供有益参考.

    城市交通共乘匹配可持续发展遗传算法帕累托前沿

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    机器学习模型在滑坡易发性评价中的应用现状与发展趋势

    潘网生蔚秀莲赵所毅
    13-24页
    查看更多>>摘要：滑坡易发性评价是滑坡危险性评价和风险性评价的必要基础,机器学习模型可以在海量滑坡灾害数据中挖掘潜在信息,建立数据联系,寻找滑坡现象背后的本质规律,是当前滑坡易发性评价研究的重要手段之一.基于文献检索平台,介绍不同机器学习模型等在滑坡易发性评价领域的应用现状,探讨了机器学习模型在滑坡易发性评价应用中的优缺点和适用情形,并提出以下几点认识:①基于耦合的机器学习模型在滑坡易发性评价中显著优于未耦合单一机器学习模型,基于改进的机器学习模型在滑坡易发性评价中也显著优于未经改进的单一机器学习模型;②探索模型算法"暗箱"式的作用机制、过程与结果的可解释性,提高滑坡易发性评价的精度和准确性,完善模型应用研究的不足,实现与人工智能的嵌套耦合等是未来机器学习模型研究的重要方向;③机器学习模型的自身特点和适用情形源于其构建原理,且作为固有特性贯穿于模型应用全过程.尽管机器学习模型受到广泛关注,但人们对其认识仍不够深入,学界也未形成一致的观点和统一的评价准则,尚有待进一步研究.

    机器学习滑坡地质灾害滑坡易发性评价

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    融合卷积门控与实体边界预测的中文财务报表实体抽取研究

    王婷杨川梁佳莹向东...
    25-33页
    查看更多>>摘要：在金融领域财务报表对企业的发展规划具有重要作用,但提取报表中的有效信息仍然高度依赖于人工.为此,提出一种融合关键信息和实体边界信息的财务报表命名实体识别方法,以提升财务报表有效信息提取效率.首先,通过两个卷积层、自注意力机制及门控机制组成的卷积门控单元对编码器的输出进行局部特征提取,筛选关键信息来引导实体识别;其次,通过实体边界预测模块将实体边界信息融入具有句子依赖关系的长序列语义特征;最后,将关键信息和融合了实体边界信息的长序列语义特征输入条件随机场层,以提取满足实体标注规则的相邻标签间的依赖,并获得全局最优标签序列.实验表明,所提模型在Resume、MSRA数据集上的F1值分别为95.75%、94.92%,优于所有比较模型,证明了该方法在中文命名实体识别的有效性;在财务报表数据集上的准确率、召回率、F1值分别为87.93%、92.45%、90.13%,相较于基线模型效果更好,能有效识别金融领域命名实体.

    金融命名实体识别卷积门控单元实体边界预测条件随机场

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    基于深度学习的腰椎间盘突出症辅助诊断

    张新菊崔亚轩胥义付强...
    34-39页
    查看更多>>摘要：针对腰椎骨结构复杂智能辅助诊断难的问题,提出一种基于深度学习的计算机辅助诊断方法框架,对腰椎间盘突出症(LDH)进行辅助诊断.首先,在U-Net的编码和解码过程中加入Resblock模块且保留U-Net的跳跃连接,以增强目标区域特征传递、减少特征丢失并加快模型收敛速度.其次,通过最小包络矩形法定位椎骨中心,根据定位在椎骨矢状面原图上裁剪合适大小的ROI,实现全自动ROI获取.最后,在Xception网络中使用平均池化代替Flatten操作,添加BN层、Droupout层和动态学习率提升模型的速度和精确度.针对上海某医院腰椎间盘突出症的MRI病例,通过分类模型评价标准评估训练后发现,所提框架诊断准确率ACC为94.46%,特异性SPE为94.60%,灵敏性SEN为97.09%,精确率PRE为94.32%,相较于以往研究均有提升,对推动计算机智能辅助诊断在临床上的应用具有重要意义.

    深度学习U-Net腰椎间盘突出症诊断Xception椎骨分割智能辅助诊断

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    基于大小语言模型协同的社区矛盾调解框架

    陈董王曼戴光裕张硕...
    40-44页
    查看更多>>摘要：大语言模型因其出色的情景学习和因果推理能力已越来越多地应用于人们的生活中,与大语言模型能力相对应的是在社区矛盾调解中需调解员在了解完矛盾纠纷后,对是非有一定的辨别能力,并站在中立角度对矛盾进行调解.大语言模型可以在一定程度上缓解现有的社区矛盾调解制度中存在的人力资源不足、调解难度高、公信力缺失的问题,但大语言模型昂贵的调用费用,又限制了其在基层社区中的使用.鉴于此,提出一种基于大小语言模型协同的社区矛盾调解框架,该框架使用免费的小语言模型生成矛盾摘要,并根据调解员的参与方式分为人机分流与人机协同.案例分析表明,该框架可以将调用大语言模型带来的花费降低到原本的一半以下,且调解质量趋向于人工调解员.

    大语言模型小语言模型人机分流人机协同矛盾调解

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    孪生数字人的形象与语言授权框架研究

    韩家伟朱妍
    45-50页
    查看更多>>摘要：由于AIGC(人工智能生成的内容)发展迅速,网络上涌现出一大批生成视频,但生成式AI可能会产生许多虚假信息,会对公众造成严重误导,不法之徒可以利用低成本高效率伪造文本、图片甚至视频进行诈骗、恐吓、诽谤等行为.据此,提出一个可以对孪生数字人的语言和行为进行授权的框架,该框架通过人脸识别和区块链加密生成数字签名,最后生成数字证书对信息进行保存授权.该方法有效地对生成的孪生数字人视频进行了真人核对、信息验证和物理信息保存授权.经过实验验证,该框架完全可以通过对视频内容的检测,达到对具体时空切片内所发布的言论和行为进行授权和鉴别的要求.

    孪生数字人授权框架言论加密数字证书生成式人工智能

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    基于LDA与双向GRU的借阅主题热度预测

    陈志辉吴克晴陈嘉超秦泽豪...
    51-57页
    查看更多>>摘要：图书借阅主题分析能够挖掘读者借阅喜好和阅读规律,通过使用借阅主题热度预测模型能够预测读者借阅主题热度变化趋势,对图书馆开展阅读推广活动具有重要意义.为了解决图书借阅主题提取、主题热度预测问题,提出基于LDA与双向GRU神经网络的借阅主题热度预测模型.该算法通过LDA算法提取读者不同时间段中的借阅图书特征和借阅主题,在计算不同时间段借阅主题热度、构建借阅主题热度序列数据集的基础上,构造基于双向GRU神经网络的主题热度预测模型以预测未来主题热度变化趋势,并在厦门大学图书馆纸质文献借阅记录数据集上进行实验评估.实验结果表明,模型能准确获得借阅主题与关键词之间的关系,与机器学习等算法比较可知,该模型能有效降低借阅主题热度预测误差.

    热度预测借阅主题发现深度学习双向门控循环单元潜在狄利克雷分配

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    基于子图特征融合的链接预测方法

    滕磊田炜靖琦东李霜...
    58-63页
    查看更多>>摘要：链接预测旨在预测知识图谱查询过程中缺失的事实三元组,通常广泛应用于智能问答、信息检索等任务,但由于知识图谱中节点和关系数量庞大,将整个图谱进行编码需要耗费相当大的资源,且图嵌入的编码方式缺少询问句中自带的语义信息,使链接预测结果并不理想.为此,提出一种基于子图嵌入的实体链接方法LPBS,基于强化学习模型设计相关策略来获取预测链接路径上下文集合并进行输入编码,然后通过基于多头自注意力机制的双塔模型获取询问句和子图的嵌入特征,最后通过交叉注意力机制将量特征融合后得到各节点的预测分布.在自建工业领域数据集上的测试发现,所提方法评的MMR达到0.362,Hits@1达到0.313,并通过消融实验证明了模型的有效性.

    链接预测强化学习多头自注意力机制双塔模型交叉注意力机制

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    基于邻居重叠比与结构洞的影响力最大化算法

    洪泽坚莫欣岳李欢
    64-71页
    查看更多>>摘要：影响力最大化是社交网络研究领域备受瞩目的问题之一,其目的是通过选择少量种子节点,尽量将影响力的传播范围最大化.传统的启发式算法往往只关注节点的单一特征,忽略了多个网络中心性指标的结合,受网络结构的影响较大,且容易导致"富人俱乐部"现象.为此,提出一种基于邻居重叠比与结构洞的影响力最大化算法OR-SH,通过邻居重叠比和结构洞性质两个指标衡量一个节点是否拥有成为种子节点的特征.在6个真实网络数据集中进行实验,发现该算法的影响传播范围相较基于节点覆盖范围与结构洞的NCSH算法平均提高了5.4%,表明ORSH算法能有效选取最有影响力的节点.

    社交网络影响力最大化邻居重叠比结构洞启发式算法

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    基于改进灰色模型的集中供热温控方法研究

    李文杰王涛张兵陶学攀...
    72-79页
    查看更多>>摘要：随着国家"双碳"政策的持续推进与发力,节能减排问题越来越受到关注.城镇范围内的集中供热系统作为目前最常见的取暖方式,耗能十分巨大,因而在保证舒适度的前提下,实现供热能耗的降低意义重大.对常见的集中供热温控方法进行分析,充分挖掘实际温度与温控面板设定温度误差的变化趋势,对历史误差序列进行改进灰色模型预测,获得预测误差,将实际误差与预测误差同时作为模糊控制的输入,建立模糊规则使模糊控制器输出调节参数,共同调节PID控制,减小误差,使原有控制策略提前响应,调控系统趋向平衡,减少过程能耗,以达到节能减排目的.通过MATLAB仿真实验,结果表明该方法响应及时,实现了舒适度前提下的节能,有助于"双碳"目标的实现.

    双碳灰色模型模糊控制MATLAB仿真

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