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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

    基于深度学习和模型集成的肺结节分割方法

    朱诗生王慧娟李淳鑫
    208-213页
    查看更多>>摘要:针对CT图像中肺结节所占的比率比较小、特征复杂及分割精准度不高的难题,提出了一种基于深度学习和模型集成的肺结节分割方法.该方法在数据采样上,为解决胸部CT图像中存在的类别不平衡问题和避免模型对图像中肺结节位置的过度学习,提出了一种新的随机方向采样方式.首先,将采样图截成64*64的大小;然后,在对CT图像进行分割预测时采用步长为32的遍历预测叠加方式,来避免肺结节被遗漏的现象,以提升模型性能;在分割结果上,提出在卷积网络后连接条件随机场,通过结合肺结节相邻像素点的信息来优化分割的结果;在此基础上,创新性地将多种深度学习模型(U-Net、LinkNet和SegNet)的肺结节分割结果进行集成,从而进一步提升肺结节分割的精准度.在LIDC-IDRI肺结节公开数据库上的实验验证结果表明,该方法可以更有效地提高肺结节分割的精准度,更有助于提升医生对肺癌的诊治水平.

    深度学习肺结节分割全连接条件随机场集成学习

    基于伽马内核与加权K近邻的流量分类算法

    徐魁海洋许艺凡段靖海...
    214-220页
    查看更多>>摘要:K最近邻算法(KNN)是一种简单有效的分类方式.当数据集分布均衡,不同类别样本之间的差异显著时,KNN的分类效果一般较好.但实际中数据集通常不理想,网络流量往往呈现倾斜分布,存在样本之间差异不显著等问题.为了更好地权衡样本距离之间差异以及流量类别分布不均带来的模型准确率下降问题,提出了一种基于Gamma内核与加权KNN的流量分类算法,综合考虑了距离和流量分布对分类结果的影响.采用Gamma分布函数作为内核,对不同类别采用自信息进行加权.最后得到G-WKNN模型,并将该模型应用于CIC-IDS2017数据集.实验结果表明,在流量均衡的情况下,模型准确率稳定在0.91左右.在流量不均衡时,依旧具备良好的分类表现.对比其余几种改良的KNN算法,其分类准确率较高且模型稳定性好,对K值相对不敏感.同时G-WKNN模型对少数类别分类准确率的提升效果也较为显著.

    K最近邻算法Gamma分布自信息距离函数网络流量分类