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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.
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收录年代

    基于三维子轨迹聚类算法的临床路径挖掘方法

    刘玉江罗双红郑庆霄
    156-163页
    查看更多>>摘要：针对临床路径的制定和实施存在受医院自身条件及疾病复杂程度等因素影响的问题，提出一种基于三维子轨迹聚类算法的临床路径挖掘方法。根据临床诊疗过程数据具有规律性和时序性的特征，该方法首先将大量临床诊疗过程数据转换为近似航空轨迹的三维时序轨迹，并使用时间加权方法对轨迹分布进行调整。其次基于传统TRACLUS算法，使用KD树进行邻近搜索加速优化，引入希尔伯特空间中的相似性度量方法使其适应于高维轨迹聚类。最后通过对大量轨迹进行聚类分析，从中提取出典型的临床诊疗过程，进而得到实际实施的临床路径。通过使用该方法对某三甲医院新生儿低血糖临床数据进行了一系列实验，结果证实该方法能够提炼出本地各种情况下实际实施的临床路径，可辅助医生制定更个性化的治疗方案，并且该实验结果为标准新生儿低血糖临床路径的改进和实施提供了方向和有力依据。

    数据挖掘临床路径TRACLUS算法轨迹聚类KD树时间加权

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    基于改进沙猫群优化算法的绿色多式联运路径优化

    杨骐鸣毕云蕊宫婧孙哲...
    164-170页
    查看更多>>摘要：为了解决整车多式联运物流过程中涉及的因素种类多，各方面成本难以平衡，且对节能减排要求较大的问题，综合考量运输成本、中转成本、风险成本、燃料消耗成本、碳排放成本和服务时效成本六个部分，并且加入对货运新能源车能耗排放的考虑，构建了一种绿色整车物流多式联运模型，该模型能够更好地反映出实际整车多式联运物流过程中的成本构成。为了更好地求出合理的配送方案，提出了一种混合沙猫群优化算法，在沙猫群优化算法的基础上，通过随机分布和Kmeans聚类算法优化初始沙猫的位置，并引入粒子协同机制和随机游走策略。通过与其它在基准函数中测试的算法进行比较，证明了所提算法在收敛精度和速度上都具有更好的性能。最后，将所提算法用于实际多式联运整车物流运输问题，实验结果表明，混合沙猫群优化算法在解决多式联运路径规划问题方面具有很大的优势。

    绿色物流多式联运碳排放最优路径规划沙猫群优化算法

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    基于目标对齐和语义过滤的多模态情感分析

    欧阳梦妮樊小超帕力旦·吐尔逊
    171-177页
    查看更多>>摘要：近年来许多研究工作利用注意力机制捕捉意见目标相应的视觉表征进行情感预测，但这种方法在细粒度意见目标对齐方面效果并不理想。为此，提出一种基于目标对齐和语义过滤的多模态情感分析方法。首先，引入目标识别方法Deepface获取图像的粗粒度意见目标，并使用映射方法，将粗粒度意见目标映射到细粒度意见目标，实现模态内的目标对齐。其次，利用Deepface获取粗粒度意见目标的情绪词并将其和视觉表征融合，使模型更准确地理解和表示意见目标的情感倾向。最后，引入图文匹配模型CLIP来评估图像与意见目标之间的语义关联性，从而过滤多余的视觉模态数据噪声。实验表明，提出的意见目标对齐和语义过滤能更好地利用视觉模态信息，提高情感预测的准确性。

    方面级情感分析目标对齐语义过滤噪声多模态

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    基于不确定性感知旋转目标检测的二次接线质检

    毛泽勇陈欣易丁俊峰陈蕾...
    178-185页
    查看更多>>摘要：变电站二次接线质检旨在检查端子排上预设的接线编号与二次线缆线帽序号是否匹配。由于二次接线线帽尺寸小、分布密集且朝向各异的特点，传统的水平目标检测算法在该任务上表现不佳，而图像采集过程中的视觉畸变和噪声干扰则加剧了二次接线难例样本的误检。为此，提出一种不确定性感知的实时旋转目标检测算法(Uncertainty-aware Real-time Oriented Object Detection，UROD)并将其应用于变电站二次接线可信质检。具体地，基于YOLOv8 算法引入角度回归分支以实现旋转目标检测功能，并对其边界框回归和分类分支分别进行高斯分布建模，UROD能在输出目标检测结果的同时，伴随输出衡量检测结果的不确定性度量，而该不确定性度量又可应用于融合标识有序领域先验的接线成对匹配策略，从而实现二次接线难例样本的拒识。公开数据集DOTAv1 与基于真实场景构建的二次接线数据集上的实验结果表明，相比于基线方法YOLOv8，UROD算法较大幅度提升了二次接线质检的精度;而相比于传统的旋转目标检测算法，UROD算法则不仅提升了检测速度，而且能够基于其所感知的不确定性度量对难例样本进行拒识。

    旋转目标检测不确定性感知高斯分布建模二次接线质检YOLOv8

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    基于MPBiLSTM的短期光伏发电功率预测

    陈君郭立颖赵小会李维乾...
    186-191页
    查看更多>>摘要：由于化石能源对环境有一定程度的危害，太阳能作为可再生的绿色能源，受到广泛关注。光伏发电是太阳能的利用途径之一，其相关技术正飞速发展。然而，光伏发电由于受到天气及其他因素的影响，具有不稳定性的特点。因此，为了保证发电策略的科学性，光伏发电功率预测极为重要。为了提高短期光伏发电预测的准确性，提出了一种基于特征融合和多路径的深度学习模型。首先，该模型使用变分模态分解(Variational Mode Decomposition，VMD)对历史发电功率序列进行分解，并结合斯皮尔曼相关系数(Spearman Correlation Coefficient，SCC)处理无关序列和异常值，形成每个包含本征模函数序列的矩阵。接着，将矩阵数据输入预测模型，该模型利用残差反转一维卷积(Residual Reverse One-dimensional Con-volution，RROC)，通过为每个结构提供不同数量的卷积核以及多路径结构来实现特征融合。此外，该方法还引入了堆叠的双向长短期记忆网络(Bidirectional Long Short Term Memory，BiLSTM)和Luong注意力机制，使网络更加精密。最终，将每个本征模函数的输出相加得到每个点或区间的预测值。与其他方法相比，基于多路径双向长短期记忆网络(Multiple-Path BiLSTM，MPBiLSTM)的模型具有更好的预测结果。

    短期光伏功率预测残差反转一维卷积双向长短期记忆网络Luong注意力机制深度学习

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    基于BAS-RF的航空精密零件加工质量预测方法研究

    张茜吕倩孔宪光
    192-196页
    查看更多>>摘要：在传统航空零件加工过程中，零件质量的波动问题一直是制造业面临的挑战之一。为了解决这一问题，提出了一种基于BAS-RF(天牛须优化的随机森林算法)的零件加工质量预测方法。该方法结合了启发式优化算法(BAS)和集成学习算法(RF)的优势，旨在提高零件质量预测的准确性和稳定性。首先，采用RF算法对零件特征进行预测。RF算法通过构建多个决策树，并通过投票机制综合它们的预测结果，能够有效地处理复杂的非线性关系，具有较强的泛化能力。为优化RF算法的参数，引入BAS算法进行模型参数的优化。BAS算法是一种基于天牛须行为的启发式优化算法，通过模拟天牛在寻找食物过程中的行为，能够高效地搜索复杂的参数空间。文中BAS算法用于调整RF算法中的关键参数，以实现最佳的零件质量预测效果。通过BAS算法的优化，模型能够更好地适应不同的零件加工场景，提高了预测的精度和泛化能力。为了验证该方法的有效性，进行了一系列实验，结果表明，基于BAS-RF的零件加工质量预测方法相比传统方法具有更高的预测精度，有效提高了航空精密零件的质量预测精度，在降低零件质量波动、提高生产过程可控性方面具有显著的应用实践意义。

    零件加工随机森林天牛须算法质量预测优化算法

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    基于多模态引擎的环境资源零代码平台设计

    王佳张云龙鞠炜刚米传民...
    197-203页
    查看更多>>摘要：为了应对算网数据中心虚拟化环境、物理环境和虚拟化-物理混合组网环境在不同场景下所面临的挑战，创新性地提出了环境资源分层管理理念，并设计开发了基于多模态引擎的环境资源零代码平台。该平台旨在解决现有拓扑建模复杂度高、资源利用率低以及环境搭建定制化带来的人力和运维成本上升等问题。通过统一规范建模，实现了可拖拽编排的环境资源组件，并通过调度驱动多层次的插件化能力，包括基础能力层、可插拔插件层和跨异构生态层，使得环境资源快速编排、灵活部署和申请使用。该平台已在环境资源领域得到广泛应用，助力提升资源利用率，降本增效以及持续数字化转型，为解决当前环境资源管理领域的难题提供了一种全新的思路和解决方案。此外，平台的插件化能力也为用户提供了更多定制化和个性化的可能性，使其能够更好地适应不断变化的业务需求和技术发展趋势。

    数字化转型环境资源管理模型多模态引擎零代码

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    基于深度学习的模板化手写表单信息提取方法

    董前前陈亮王鑫鑫
    204-212页
    查看更多>>摘要：手写纸质表单作为制造企业各部门之间信息传递的重要数据载体，其关键信息的提取对于企业生产、管理和决策具有重要意义。然而，当前手写表单信息提取方案在复杂文本布局中很难准确快速地抽取关键信息。为解决这一问题，提出了一种两阶段的模板化手写表单信息提取方法，仅需一张图片即可完成模板搭建，聚焦于用户关心的信息，并规避了传统关系抽取任务在复杂表格中潜在的逻辑错误。首先，对于一个特定种类的表格图片，直接在图像上标注希望识别的区域，并为这些区域分配对应的key值。然后，采用高分辨率网络提高对小文本的检测精确率，并提出多分辨率均匀分割的混洗的策略使得检测模型在性能和参数都取得良好表现。同时引入时域卷积网络和自注意力机制使得识别模型能够较好地应对手写字体由于书写速度和书写工具的原因造成的字迹模糊、不清晰和笔画缺失等情况。识别完成后，系统将识别结果与预设的key值进行绑定，形成结构化的输出。实验结果表明，与典型ResNet50 模型相比，在模型参数几乎相等的情况下，小文本检测准确性提升15。8 百分点。文本识别任务中，模型在CASIA-HWDB2。0-2。2 数据集上的字符准精确率可达99。30%。在文本框未完全涵盖整个文本行的情况下，字符准精确率仅下降0。55 百分点，表明文本识别模型具有较好的鲁棒性。

    信息提取手写表单基于模板手写文字识别文本行检测

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    基于微信小程序的大田农事管理系统

    周文艺李永可余恩
    213-220页
    查看更多>>摘要：大田农事作业科学规划、精准掌握大田各项农业气象数据是推动农业生产提质增效的关键因素。新疆大田的面积大、农事人员众多、农事种类繁多，农场主无法透明化管理农事，依据实地数据做出科学的农事调整;农事人员可能存在工作懈怠的问题，从而错过农事作业的最佳时机。为解决以上问题，该文利用微信小程序设计一款大田农事管理系统，用以农事的科学规划和农事数据的精准掌控。该系统用Django REST框架并按照CBV风格完成后端API接口的设计;数据采集设备采用STM32F103C8T6 为主体，结合太阳辐射、光合有效辐射等多种大田气象传感器，实现多数据监测;利用MySQL完成农事任务等各项数据的持久化;简洁灌溉设备操作界面设计，提高大田灌溉作业效率。系统通过图片、视频、轨迹、简明灌溉设备操作界面和气象数据实时采集等多种方式为农场主、农事雇员和大田农事之间提供线上信息交互的媒介，实现大田农事管理的可视化、数字化，为农业增产增效做出贡献。

    微信小程序DjangoREST框架MySQL大田气象采集大田农事管理系统

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