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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

    软件老化与再生研究综述

    王艳超姚江毅李雄伟
    1-6页
    查看更多>>摘要:软件老化已经成为造成软件可靠性降低的主要因素.为了缓解软件老化对软件的不利影响,研究人员提出了软件再生技术,在软件性能恶化到一定程度时主动停止正在运行的服务或程序,清理内部状态,释放系统资源,使软件性能恢复到比较健康的状态,预防软件发生意外的崩溃.软件再生技术已经成为应对软件老化的方法,自提出以来研究人员围绕老化状态识别预测与提高再生效益展开研究.随着软件复杂度的提高和预测、监测等理论技术的发展,越来越多研究人员综合运用状态预测方法和再生策略研究方法来提高预测精度和再生效益.该文梳理总结了软件老化与再生的相关研究,首先根据研究的老化参数的不同将软件老化划分为资源消耗型和性能退化型老化;然后重点分析了软件老化状态预测研究和再生策略研究方法,并对软件再生实施技术进行分析梳理;最后,在总结近期研究特点的基础上,对下一步工作提出了几点展望.

    软件老化软件再生老化预测再生策略再生成本

    融合注意力机制的GNN推荐算法

    吴长旺黄刚胡婷婷
    7-13页
    查看更多>>摘要:在推荐系统中,用户的兴趣爱好受到自身的历史行为、社交网络等多方面影响,呈现出一种动态变化的趋势.而如何在推荐系统中结合用户的社交网络信息以及时序兴趣提取有效信息,是一个棘手的问题.对此,提出了一种融合多头注意力机制和门控循环单元的图神经网络算法MGRU.该算法先利用门控循环单元对时序信息进行记忆与遗忘,从而增强局部图邻域迭代过程中时序信息的抽象能力.再利用注意力记忆网络获得朋友在不同方面对用户的影响,依靠多头注意力机制来调节朋友的影响力大小.通过门控神经网络将朋友的影响和用户自身偏好进行融合,对项目进行推荐.在Ciao与Epionions数据集上使用均方根误差和平均绝对误差作为评价指标进行实验,结果证明该算法提升了推荐系统的准确率.

    图神经网络注意力机制门控循环单元社交信息推荐系统

    基于节点分层和延迟敏感的服务放置策略

    鲍春林宋丽华余航
    14-20页
    查看更多>>摘要:在灾难应急响应时,为了提高救援效率,使用无人机作为灾区的临时通信基站提供中继服务,由无人机以及边缘设备组成雾节点网络共同提供服务.但是由于雾节点设备的计算存储资源和传输带宽有限,无法部署大型应用程序.为了避免单一雾节点负载过高,将原应用拆分为若干微服务并且分散部署到雾节点上.然而服务数量的激增导致了服务请求时间过长.针对该问题,提出了基于节点分层和延迟敏感的服务放置算法.将雾节点划分为三层,约束微服务的部署位置.对每个雾节点的等待时间建模,尽最大努力使每个雾节点的服务等待延迟最小.在仿真实验中,通过与Edge-ward策略进行对比,表明该方法能够在资源受限的情况下有效减少服务等待时间.

    灾难响应雾计算微服务服务部署无人机

    面向科技服务的专家推荐模型研究

    盖素丽檀改芳唐松董佳...
    21-25页
    查看更多>>摘要:社会公众在日常生活中经常会遇到各种难题,需要专家提供专业性的咨询服务,由此催生出了专家推荐系统,使得专家及其专业知识得以广泛而深入地介入公众生产生活当中.但是,随着社会数字化发展,科技资源更加繁杂,给专家推荐工作带来一定的挑战.当前专家推荐系统并没有深入挖掘用户需求与专家研究兴趣之间潜在的知识关联,无法针对具体需求推荐出合适的服务专家.知识利用不当成为知识匮乏之后大数据环境下专家推荐的又一障碍.就如何为用户决策咨询需求推荐合适的服务专家进行系统研究,最终提出了一种科技咨询服务的新模式.通过构建需求、专家和案例的知识网络,挖掘需求与专家间潜在的知识关联,提出了一种面向科技领域用户决策咨询需求服务的专家推荐模型.

    专家推荐知识网络隐性知识关系抽取科技服务

    基于相关子空间的扩展隔离森林离群检测算法

    刘佳朱鹏云荀亚玲
    26-33,40页
    查看更多>>摘要:扩展隔离森林离群检测作为一种集成离群检测方法,可选取随机斜率的超平面,具有将离群数据与正常数据对象快速分离,时间复杂度较低等优点,但隔离树超平面选取在数据集密集区域或含有无关维度数据区域时,严重影响了其离群检测的效果.采用相关子空间思想和方法,提出了一种扩展隔离森林离群检测算法.该算法利用高斯混合模型确定数据对象的相关子空间,从而保证了能够在稀疏数据区域中选取隔离树的切割超平面;隔离树分枝分割优先在稀疏数据区域中,选择隔离树超平面的随机截距点,可快速地将离群数据对象从稀疏数据区域中隔离出来,从而避免了在超平面的随机斜率选取时无关属性维度的干扰;将每个数据对象在各隔离树上的平均路径长度归一化后作为离群得分,并选取离群得分最大的若干个数据对象作为离群数据;在UCI数据集上通过实验验证了该算法的有效性,以及抽样数、隔离树个数和近邻数参数对其离群检测效果的影响.

    离群检测扩展隔离森林相关子空间高斯混合模型稀疏数据区域

    融合知识图卷积网络的双端邻居推荐算法

    胡婷婷黄刚吴长旺
    34-40页
    查看更多>>摘要:针对现有的基于知识图谱的推荐对于用户信息的考虑少于对物品信息的考虑,提出一种融合知识图卷积网络的双端邻居推荐算法,在用户端及物品端同时进行特征提取.对于用户特征的提取,是通过用户偏好在知识图谱中的扩散过程实现.对于物品特征的提取,是将邻居信息聚合到物品节点生成嵌入向量,因各个邻居的权重与用户点击物品的邻居节点紧密联系,因此基于KGCN模型来实现.最后让用户兴趣传播与物品特征聚合交替进行.在两个数据集上进行对比实验,在MovieLens-1M数据集上,与基线方法相比,AUC和F1分别提升了1.5%和2.0%,在Book-Crossing数据集上,AUC和F1分别提升了5.3%和1.9%,算法有效性得到显著提升.

    知识图谱KGCN推荐系统用户偏好准确性

    基于ZYNQ平台的图像处理算法IP验证系统研究

    尹飞皓尚建华
    41-45页
    查看更多>>摘要:针对目前图像处理算法硬件验证平台成本高、验证环境不灵活、不易移植等问题,在ZYNQ异构计算平台上搭建了一套视频图像处理算法IP(intellectual property)验证系统,借助软硬协同手段进行系统开发,能够充分发挥ZYNQ平台的优势.在处理系统侧部署嵌入式实时操作系统FreeRTOS并使用轻量级网络协议栈进行TCP/IP网络通信的开发,实现了图像数据的接收与发送;在可编程逻辑侧进行了图像算法的验证测试以及视频图像输出显示的控制.通过自定义多个基于AXI总线协议的数据传输IP核以及对ARM端缓存的控制,完成了三次直接内存访问操作,实现了ARM端和FPGA端的大数据高效互交.最后,对两种不同的白平衡算法IP进行了验证.测试验证结果表明,对于硬件资源开销较少的情况,该系统可以实现400 Mbps以上的视频传输速率,并且能够较好支持图像算法IP的验证,有效降低不必要的外设成本.

    图像处理视频传输IP验证系统ZYNQ异构计算

    基于低秩矩阵恢复的高光谱图像去噪

    徐辉杨敏
    46-50页
    查看更多>>摘要:高光谱图像在采集中通常受到各类噪声的污染,存在多种不同程度的退化,传统的高光谱图像去噪仅考虑图像的低秩性而忽略了高光谱图像的相邻波段之间的相似性,缺乏空间信息.基于低秩矩阵模型和空间光谱全变分正则化,该文提出一种将不同噪声统一去除的框架,从而对退化的高光谱数据进行复原.算法基于低秩矩阵恢复抑制分离稀疏噪声,并保证图像的局部低秩性;采用空间光谱全变分正则化模型,增强全局空间光谱的平滑性,减少伪影.由此,建立两者相结合的正则化模型,并用增广拉格朗日乘子法优化求解.仿真实验结果表明:与其他高光谱复原方法相比,在峰值信噪比和结构相似性方面,所提算法数值指标较高,提高了去噪性能.

    高光谱图像图像去噪低秩矩阵全变分正则化稀疏噪声

    基于多尺度特征融合的消防车通道占用检测

    张鑫陈黎
    51-57,64页
    查看更多>>摘要:针对屡禁不止的消防车通道占用、堵塞的问题,为保"生命通道"时时畅通,消防部门定时开展消防车通道安全隐患检查工作变得尤为重要,然而人工巡检消防车通道除了投入成本大、效率低等问题外更存在执法力量不足、取证不便、执法告知不易等难点,致使该问题具备隐患动态的特点.对此,该文提出一种基于多尺度特征融合网络的消防车通道占用检测算法和光照补偿模块.首先对图像特别在夜晚场景下进行亮度优化,在图像过亮或过暗的区域实现像素点亮度局部自适应调整,再使用多个分支提取不同尺度图像的特征,并通过注意机制进行优化,最后进行特征融合.通过语义分割得到目标区域的消防车通道和车辆信息后,利用占用判定算法实现消防车通道的占用检测.经验证,该方法在相关数据集上白天和夜晚场景检测准确率分别达到了97%和85.2%,兼具实时性、高效性等优点,能有效降低消防车通道占用检查难度与成本.

    语义分割特征融合注意力机制消防车通道占用检测

    基于多特征融合卷积神经网络的年龄预测

    廖黄炜马燕黄慧
    58-64页
    查看更多>>摘要:使用卷积神经网络预测人脸图像年龄.目前标注的表观年龄公开数据集不足且人数规模小,小样本训练紧凑模型成为年龄预测的研究方向之一.为提高卷积神经网络对图像中年龄特征提取能力和小样本数据迁移能力,并减少对大型图像分类数据集的依赖,提出多特征融合卷积神经网络结构的年龄预测方法.该方法设计多特征融合模块融合两者特征向量获取图像的多层次信息;主干特征提取卷积网络中引入注意力机制模块,增强年龄特征提取能力;设计序列化年龄标签的组合损失函数,使得年龄特征充分拟合年龄标签.在IMDB-WIKI预训练下,该方法在MORPH上取得的平均误差为1.951,ChaLearn15上平均误差为3.128.实验结果表明,该方法的训练和迁移成本低,与许多最新方法相比取得了较高的预测精度.

    特征融合年龄预测卷积神经网络深度学习小波变换Gabor