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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

    基于改进Informed-RRT*的路径规划算法

    姚凯文周锋李楠王如刚...
    80-86页
    查看更多>>摘要：针对Informed-RRT*算法在路径规划中存在盲目性、收敛速度慢和优化效率低等问题,提出了一种改进的In-formed-RRT*算法.首先,寻找初始路径时引入双向贪婪搜索,加快了初始路径寻找速率;其次,在树的生长过程中引入自适应步长代替固定步长进行生长,使得算法面对不同环境都能找到较优路径;最后,用懒惰采样代替原本的随机采样,在对算法进行处理前删除没有作用的节点,减小了算法运行压力,也加速了算法收敛.实验结果表明,面对复杂环境,优化后的算法能够快速找到较优路径.

    路径规划Informed-RRT*自适应步长移动机器人

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    一体机式虚拟数字人的设计与实现

    黄林林健徐驰罗明宇...
    87-95页
    查看更多>>摘要：虚拟数字人是人工智能与元宇宙应用的交叉点,也是当今线上与线下人机交互的新兴渠道之一.虚拟数字人涉及控制引擎、自然语言处理、3D图形渲染、语音识别与合成等技术领域,需要软硬件栈多层次的协同设计.为此,基于一体机部署模式的OMHuman虚拟数字人解决方案提出一套松耦合式控制引擎,采用独立显卡实现图形渲染,并通过自研算法在Intel OpenVINO计算引擎上实现人工智能模型推理,解决了传统方案在语音—动作协同控制等诸多方面的不足,同时兼顾了最终用户体验、开发成本与部署成本.比较测试表明,OMHuman虚拟数字人模型推理性能为传统引擎的2～3倍,图形渲染效率为核芯显卡的2倍,能够以自然的方式满足人机交互需求,目前已在虚拟主持人、智能数据分析师等场景得到成功应用.

    虚拟数字人人工智能一体机控制引擎自然语言处理图形渲染

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    基于云原生架构的企业级Elasticsearch平台研究

    门玉森韩超邓罡李睿...
    96-103页
    查看更多>>摘要：为解决Elasticsearch在企业级应用场景下,基础资源利用率与运维效率低、容器的数据持久化及资源需求多样性等方面问题,基于Ceph和Kubernetes构建了云原生的企业级Elasticsearch平台.对Elasticsearch平台的架构高可用性、数据持久化、容器化部署及资源标准化交付进行关键设计,对架构的优势进行定性分析,并与传统部署架构进行性能方面的定量对比测试.实验结果表明,该平台在架构设计方面优势明显,在性能方面表现良好,在企业级应用中具有较好的运维与经济效益.

    Elasticsearch云原生分布式存储分布式计算容器化

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    基于无线网络的室内甲醛监测系统设计

    刘威郑焕祺杨胜坤周玉成...
    104-109页
    查看更多>>摘要：针对传统室内甲醛检测仪无法同时监测多个测量点甲醛浓度变化的问题,设计一种基于无线网络的室内甲醛监测系统.监测系统包括采集终端、协调器和上位机3部分,采集终端通过甲醛传感器和温湿度传感器获取环境变化数据,借助ZigBee无线组网发送至协调器;协调器接收数据后写入OLED屏并通过串口传输至上位机中,使用Python脚本将实时数据插入MySQL数据库中;上位机依托Apache服务器和PHP语言在网页端进行MySQL库中的数据读取和显示.经测试,该系统实现了对室内多房间的甲醛浓度在线监测,协调器OLED屏和浏览器页面实时显示数据变化,并通过电脑端和移动端查看本地或云上监测记录.实验表明,系统稳定性高、简单易行且灵活性强,具有较高的实用价值和应用前景.

    ZigBee甲醛浓度监测系统设计数据库

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    一种晃动智能手机产生音乐的方法

    林巧民陶海林泽城
    110-114页
    查看更多>>摘要：受物联网让物体开口说话启发,利用智能手机自带的传感器感知手机状态并生成音乐旋律,无需额外硬件设备.通过对内置于智能手机中的传感器进行尝试后,选择加速度传感器进行体感交互,在手持智能手机前想象一个基于传感器的空间坐标系,沿+x、-x、+y、++y、-y、--y、+z和-z坐标轴挥动智能手机获得感知相关数据,根据数据将八度音符映射到不同的手部挥动动作,驱动扬声器奏出相应音符.基于Android平台开发的应用程序实验表明,根据动作与音符的映射可演奏《小星星》等简单乐曲旋律,能将智能手机变成一种乐器,适合低年龄阶段等人群基于自身交互进行音乐启蒙教育,做到寓教于乐.

    智能手机传感器具身交互音乐生成

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    融合知识图谱与用户长短期兴趣的新闻推荐

    陈志浩赖钿钿古万荣李西明...
    115-125页
    查看更多>>摘要：针对现有新闻推荐算法研究中忽略了新闻之间知识层面的联系和用户短期偏好等问题,提出一种融合知识图谱和用户长短期兴趣的新闻推荐模型.模型由新闻语义编码器、用户兴趣编码器和点击预测器3部分组成,在新闻语义编码器中,除使用新闻本身的标题、简介、类别信息以学习新闻语义表示外,还利用新闻标题与简介中提及的知识实体并结合WikiData知识图谱构建知识子图,从知识子图中学习新闻之间潜在知识层面的联系.在用户兴趣编码器中,使用注意力机制从用户历史点击新闻序列中提取用户的长期兴趣,并采用GRU网络学习用户的短期偏好,然后结合用户的长期兴趣和短期偏好构建用户综合兴趣表示.在MIND-small数据集上分别进行了对比实验和消融实验,在反映模型准确率的AUC指标上,KGLS模型比最先进的基线模型提高了2.92%.

    推荐系统新闻推荐知识图谱长短期兴趣GRU网络

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    基于网络演化博弈的信息传播行为分析

    王光张莹
    126-132页
    查看更多>>摘要：演化博弈论将博弈理论与动态演化过程相结合,在演化的过程中追求动态平衡,该方法较好地实现了对在线社交网络信息传播演化趋势的分析.为了进行在线社交网络中的信息传播演化动力学研究,同时分析到达某一均衡状态的原因和方式,首先结合在线社交网络特性构建改进聚集的无标度网络,用户间的交互采用单参数囚徒困境博弈模型,并采用费米规则更新策略.其次,通过数据仿真对影响网络中合作者比例演化的因素进行分析,得到网络聚集性、博弈收益权重会促进网络中的合作行为,而背叛诱惑与噪声因子则对其有抑制作用的结论.最后,结合新浪微博的真实舆论传播数据,对现实网络进行信息传播分析.研究表明,合作者比例是由博弈动力学和网络拓扑结构共同作用的结果,需采取适当的激励机制,以解决在线社交网络中信息传播出现的合作困境.

    网络演化博弈聚集无标度网络囚徒困境博弈费米规则

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    推荐系统中混合难负样本的生成模型

    马汉达梁文德
    133-137页
    查看更多>>摘要：负样本对协同过滤推荐任务影响巨大,高质量的负样本能帮助模型精准描述用户画像.针对现存的假负样本及计算量大的问题,基于难负样本的思想提出一种混合动态负采样模型.首先,通过动态负采样方法和服务推荐模型确定每个用户的负样本范围与序列;其次为每个用户快速采样到大量的难负样本候选项;再次,使用混合思想将采样到的负样本集合装配成一个难负样本,扩大感知域和融入的信息量;最后,引入一种注意力机制指导负样本的融合,以此提升系统稳定性.在Alibaba、Yelp2018和Amazon公开数据集上与基线模型进行的比较实验表明,所提模型在多个评价指标下均优于现有基线模型,证明了模型的有效性.

    协同过滤负采样难负样本推荐系统动态负采样

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    基于SMOTEENN-XGBoost的信用卡风险客户预测

    田园郭红烈吉倩
    138-143页
    查看更多>>摘要：为了实现信用卡的风险管控,降低因信用卡违约造成的经济损失,构建有效的信用卡风险预测模型尤为重要.针对信用卡数据分布不均衡的问题,使用ENN算法对经典SMOTE算法进行改进,构建了基于SMOTEENN-XG-Boost的信用卡风险预测模型.实验表明,该模型的预测准确率能达到91.8%、AUPRC值为0.903,显著优于SVC、GB-DT、AdaBoost等经典模型,对于信用不良信用卡用户的预测、帮助银行准确甄别客户信用风险具有重要价值.

    信用卡风险预测数据平衡SMOTEENNXGBoost

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    基于Prophet-LightGBM的PM2.5浓度预测模型

    高洁如魏霖静李玥王开翔...
    144-152页
    查看更多>>摘要：近年来,PM2.5污染问题日益突出,对人们的身体健康和环境质量造成了严重影响,建立准确的PM2.5浓度预测模型对于污染防治和空气质量管理具有重要意义.针对PM2.5时间序列的非线性、高噪声、不平稳特征提出一种将Prophet模型和LightGBM模型相结合的组合模型.为了验证模型的有效性,以兰州市PM2.5浓度数据为例,对比分析了Prophet-LightGBM模型和其他4种预测模型及其在不同季节下的预测效果.结果表明,Prophet-LightGBM模型相较于对比模型能够更准确地预测PM2.5 浓度的变化趋势,RMSE值达 6.557,MAE值达 4.543,MAPE值达14.344%,在夏季和秋季的预测准确度和稳定性方面表现出更优异的性能,RMSE值最优时达3.155,MAE值达2.169,MAPE值达9.4%.

    PM2.5浓度预测Prophet模型LightGBM模型组合模型

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