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期刊信息/Journal information
计算机技术与发展
陕西省计算机学会
计算机技术与发展

陕西省计算机学会

王守智

月刊

1673-629X

ctad@vip.163.com

029-85522163

710054

西安市雁塔路南段99号

计算机技术与发展/Journal Computer Technology and DevelopmentCSTPCD
查看更多>>《计算机技术与发展》期刊，原名《微机发展》，中国计算机学会会刊，中国科技核心期刊、中国科技论文统计源期刊。中国学术期刊综合评价数据库统计源期刊，中国核心期刊数据库收录期刊，中国期刊全文数据库收录期刊，万方数据资源系统数字化期刊群上网期刊，中国学术期刊（光盘版）全文收录期刊。中国计算机学会和陕西省计算机学会共同主办。刊名为著名科学家胡启恒院士亲笔所提，中国计算机学会名誉理事长张效祥院士写了创刊词。1991年创刊，国内统一刊号CN61-1450/TP，国际刊号:ISSN 1673-629X。该刊为综合性学术技术刊物、月刊。该刊在国内外有广泛的覆盖面，国内读者分布在全国30个省市，国际读者分布在北美、西欧、韩国、日本以及我国港、澳、台等38个国家和地区。几年来高水平的论文刊登数量明显增加，各类自然科学基金论文刊登数量已超过80%，各项指标在我国自然科学自动化、计算机类（TP）多种期刊中排名前列，已成为全国最具影响力的自然科学杂志之一。 该刊在我国计算机界有广泛的作者群体，主要稿件来源单位有：北京大学、清华大学、南京大学、复旦大学、同济大学、浙江大学、中国科学技术大学、国防科技大学、上海交通大学、西安交通大学、北京航空航天大学、南京航空航天大学、华中科技大学、哈尔滨工业大学、西北工业大学、吉林大学、武汉大学、中山大学、四川大学、山东大学、厦门大学、天津大学、重庆大学、中南大学、东北大学、上海大学、福州大学、安徽大学、西北大学等全国数百所重点大学以及中国科学院、中国航空、航天、电子、中国水电、中国建筑、中国测绘科学研究院等重点研究院所等。 刊载内容涉及国内外计算机科学的发展方向、技术和创新的最新成就、软件工程的最新成果、应用开发的成功经验等，在学术界有较好的影响。为我国计算机的创新、设计、开发、应用创造了一个宽舒和谐的学术交流的氛围，提供了一个良好的学术、技术展示的平台，成为我国计算机和嵌入式系统领域最具有代表性的前沿性的刊物之一。该刊的编委是来自北京大学、清华大学、南京大学、复旦大学等九所知名大学和七所重要研究所，以及美国、加拿大的外籍专家共22位著名教授或研究员组成。以沈绪榜院士为首的编委会顾问组把握着期刊的大方向.
正式出版
收录年代

    基于多层次语义感知的中文关系抽取研究

    付学敬丁肖摇
    143-149页
    查看更多>>摘要：关系抽取是构建知识图谱的基础，而中文关系抽取也是关系抽取中的难点问题，现有的中文关系抽取大多采用基于字符特征或者词特征的方法，但是前者无法捕获字符上下文的信息而后者受制于分词质量，导致中文关系抽取的性能较低。针对该问题，提出了基于多层次语义感知的中文关系抽取模型，该模型利用实体间丰富的语义信息来提高实体对关系预测的性能。多层次语义感知体现在以下三个方面:首先，利用ERNIE预训练语言模型将文本信息转化为动态词向量;然后，利用注意力机制增强实体所在句子的语义表示，同时通过外部知识尽可能地消除实体词的中文歧义;最后，将包含多层语义感知的句子表示放入到分类中进行预测。实验结果表明，所提模型在中文关系抽取的性能上优于已有模型，且更具解释性。

    知识图谱中文关系抽取多层次语义感知

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    融合协同知识图谱和图卷积网络的推荐算法

    沈鑫科李勇陈建伟陈囿任...
    150-157页
    查看更多>>摘要：推荐系统广泛应用于互联网，缓解信息过载问题。现有研究通常将知识图谱引入推荐算法中，但不能有效获取用户与项目的高阶建模以及存在数据稀疏性的问题。该文提出了一种融合协同知识图谱和图卷积网络的推荐算法(CKGCN)。首先，将用户-项目交互矩阵与项目知识图谱构建为协同知识图谱，利用知识感知注意力机制对邻居节点进行权重分配，递归地捕获用户和项目的特征向量，搜索用户对项目的潜在喜好，有效缓解数据稀疏性的问题。其次，采用基于图卷积网络的邻域聚合算法捕捉每层实体网络之间的高阶联系，将实体与邻域实体聚合，丰富实体语义表示。另外，通过交叉压缩单元协作处理项目特征向量与实体特征向量，探索二者的高阶特征交互，从而过滤实体的冗余信息、挖掘项目更深层次的联系。最后，对用户特征向量与项目特征向量进行计算得出用户对项目的预测概率。经过点击率预测及Top-k推荐实验证明，在书籍Book_Crossing和音乐Last。FM两个公开的数据集上，该算法与五种基线算法相比较，AUC，ACC，F1，Recall@k和Precision@k评价指标值均有提升，表明该模型具有良好的推荐性能。

    推荐算法协同知识图谱注意力机制图卷积网络实体特征

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    基于双流骨架信息的人体动作识别方法

    张艳肖文琛张博
    158-163页
    查看更多>>摘要：针对当前基于二维图像的人体动作识别算法鲁棒性差、识别率不高等问题，提出了一种融合卷积神经网络和图卷积神经网络的双流人体动作识别算法，从人体骨架信息提取动作的时间与空间特征进行人体动作识别。首先，构建人体骨架信息时空图，利用引入注意机制的图卷积网络提取骨架信息的时间和空间特征;其次，构建骨架信息运动图，将卷积神经网络网络提取到骨架运动信息的特征作为时空图卷积网络所提取特征的时间和空间特征的补充;最后，将双流网络进行融合，形成基于双流的、注意力机制的人体动作识别算法。算法增强了骨架信息的表征能力，有效提高了人体动作的识别精度，在NTU-RGB+D60 数据集上取得了比较好的结果，Cross-Subject和Cross-View的识别率分别为 86。5%和93。5%，相比其他同类算法有一定的提高。

    动作识别骨架信息注意力机制图卷积神经网络双流网络

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    基于机器学习方法的空气质量预测与影响因素识别

    李佳成梁龙跃
    164-170页
    查看更多>>摘要：空气质量指数(AQI)的精准预测及影响因素识别，对空气污染防护和治理具有重要现实意义。选取北京市2014年第一季度至2022 年第二季度AQI作为研究对象，探究六大污染物、五个气象因子和十四个经济变量对空气质量影响。选用DT，RF，GBDT和XGBoost模型对AQI进行预测，并使用稳定性选择方法定量分析各个变量对AQI的贡献。结果表明:四种模型方法均有良好的预测效果，其中XGBoost和RF的预测效果最优;六大污染物中PM2。5，PM10 浓度和气象因素中的风速和气压对AQI影响较大;十四个经济变量对AQI的影响差异较大，其中城镇居民人均可支配收入、第三产业GDP和规模以上工业总产值等对AQI影响较大，而第一产业GDP和公路货物运输量等影响较小。

    空气质量影响因素定量分析机器学习稳定性选择

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    高校大类分流系统的实现与应用

    任喜伟杜丰怡李兆允侯佳蕾...
    171-176页
    查看更多>>摘要：随着信息化时代的到来，高校教育教学信息化改革已成为不可避免的趋势。为解决传统高校大类分流、专业分班系统中存在的结果不准、效率不高、操作不便等问题，融合手机端、PC端和服务器端，设计并开发了B/S架构下前后端分离的高校大类分流系统。系统采用 Vue 框架作为前端技术，SpringBoot 和 MyBatisPlus 框架作为后端技术，同时采用MySQL数据库进行数据存储。系统的实现应用了登录验证、前后端分离、信息加密与数据校验等关键技术，以确保安全性和稳定性。分流过程设计了绩点优先和志愿优先两种核心算法，并提供随机分班、"Z字型"折线分班等多种分班算法选择。系统测试以陕西科技大学电子信息与人工智能学院2021 级本科生大类分流、专业分班的数据为案例，应用结果表明:该系统人机交互方便实用，能快速获得准确结果，分流分班效率显著提高，有效地解决了传统高校大类分流、专业分班系统存在的问题，为高校教育教学信息化改革提供了有力的支持。

    VueSpringbootMybatisPlus大类分流专业分班

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    基于区块链技术的生鲜农产品溯源系统设计

    巫光福王蒙蒙
    177-184页
    查看更多>>摘要：当前生鲜农产品供应链体系通常采用中心化管理模式，存在不同用户之间信息不对称、缺乏实时信息共享平台以及产品来源可追溯性差等问题。为了解决这些问题，采用区块链技术作为开发框架，提出一个基于区块链技术的生鲜农产品供应链的信息共享和可追溯模型，该模型系统具有信息共享、调度实时控制、溯源机制完善等特点。通过设计智能合约算法和新型的交易提案方式，实现自动化管理生鲜农产品供应链系统，以更好地可视化展现区块链网络交易流程。使用Caliper工具进行性能测试，实验结果表明，该方案可行性高，多节点环境下系统交易时延低，同时可以保证信息安全，具备完善的交易功能。最后，选取几个现有的农产品溯源应用系统做对比分析，该方案相较于现有的农产品溯源应用系统具有更强的溯源监管能力，更高的交易可靠性，以及更好的供应链各环节节点间的数据交互性等优势。

    区块链智能合约生鲜农产品供应链信息共享透明可追溯性能测试

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    基于深度学习的无人机单目标跟踪

    谢志丰周诺梁军
    185-192页
    查看更多>>摘要：无人机单目标跟踪，是指对无人机运动过程中拍摄的视频进行实时处理，进而准确、稳定地跟踪一个移动目标。无人机单目标跟踪受环境影响较大，存在光照变化、背景干扰、目标遮挡、相似目标干扰等问题，使得追踪准确性尚有待提高。针对上述问题，以SiamRPN++为基础，对其模型和损失函数进行创新性优化。主要研究贡献:在网络骨架(Backbone)方面，通过引入注意力机制网络结构SENet，与原有模型的ResNet50 组成Se_ResNet50，提升对单目标跟踪的准确性和有效性;在损失函数方面，使用Balanced L1 Loss提升关键的回归梯度，在分类、整体定位以及精确定位中实现更加平衡的训练;在SiamRPN++的结构基础上，对Backbone和Loss函数进行优化。实验使用ILSVRC2013 和ILSVRC2014 的DET数据集进行训练，以VOT2018 和OTB100 为测试数据集检验训练精度。最终追踪准确性在原基础上得到了一定的提高。

    无人机深度学习目标跟踪注意力机制平衡L1损失SENet

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    基于改进DenseNet的固井质量评价新方法

    肖红钱祎鸣
    193-199页
    查看更多>>摘要：为解决固井质量评价效率低、准确率不高的问题，提出一种基于改进的DenseNet卷积神经网络的评价方法。该方法通过增加多尺度卷积层可以同时获取固井质量特征图的大尺度和小尺度特征，从而提高感受野的覆盖范围，增强模型对不同尺度的适应能力;通过嵌入CBAM机制使模型在空间和通道两个维度上充分提取对评价任务有用的信息，增强模型对特征的关注能力和感知能力，提升评价结果的准确度以及模型的鲁棒性;同时，通过缩减网络层数减少模型参数的数量，提升模型的计算效率以及泛化能力。实验结果表明，测试集中的 3 类评价样本的准确率为 95。86%，相比DenseNet-121 提升了4。9 百分点左右，且参数量显著减少;相比BP神经网络和支持向量机均提升了9 百分点左右。从而揭示出，采用改进DenseNet模型实施固井质量评价的研究方案不仅是可行的，而且优于同类机器学习方法。

    固井质量评价DenseNet多尺度特征提取CBAM扇区水泥胶结测井

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    一种工控协议识别中的特征字符串挖掘算法

    海洋徐魁李晓辉曾涛...
    200-205页
    查看更多>>摘要：对工控协议的识别，是对工控协议开展研究的第一步。而在通信过程中频繁出现的字符串，是对工控协议识别中的重要特征。针对工控协议识别中特征字符串的提取问题，提出了一种自顶向下的频繁字符串挖掘算法，可以直接得到没有冗余的频繁字符串集。同时，对于自顶向下方法中原始数据过于庞大、算法迭代次数较多等问题，借鉴了N-gram模型，提出了一种数据划分策略，解决了自顶向下处理时数据过大的问题。此外，在挖掘频繁字符串的过程中，采取了删除重叠项与字符串分裂相结合的方法。实验结果表明，该算法针对多种协议均能识别出其中的特征字符串;同时，利用识别出的字符串作为特征，在协议识别工作中也能取得良好的效果。可以得出结论，该算法能够较好地提取出工控协议中的特征字符串。

    频繁字符串自顶向下数据划分特征提取数据处理

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    基于区块链的渔业种质资源管理系统设计

    刘奕顺刘双印徐龙琴曹亮...
    206-212页
    查看更多>>摘要：针对传统渔业种质资源管理系统存在的数据中心化存储、数据易篡改和数据信任，以及难以高效获取与利用多源异构渔业疾病数据等问题，在分析区块链与知识图谱关键技术的基础上，设计了渔业种质确权可信溯源区块结构，确保渔业种质溯源数据不可伪造和安全可信;提出了"On-Chain+Off-Chain"渔业种质资源可信确权信息协同管理存储策略，解决渔业种质资源溯源区块链网络中各节点数据存储压力大、查询效率低等问题;构建渔业疾病知识图谱，实现渔业疾病数据隐藏关系的有效挖掘;基于微服务技术研制了集种质确权、品种选择、疾病防治、知识图谱、环境智能预测等一体化的渔业种质资源管理系统，实现渔业种质资源可信确权与管理、渔业养殖品种智能分析与决策、海量异构的渔业疾病知识资源池的集成与共享、环境参数(溶解氧浓度、酸碱度等)智能预测预警等功能。测试结果表明，该系统解决了溯源信息真实可信的问题，有效挖掘出渔业疾病数据中隐藏的关系，并取得了较好的应用效果。

    渔业养殖种质确权区块链可信溯源渔业疾病知识图谱

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