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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

    一种基于深度RTRBM的动态网络链路预测方法

    潘嘉琪邹俊韬
    1-6页
    查看更多>>摘要：针对节点对的嵌入特征随时间演化而发生的骤变问题,提出了一种基于深度循环时序受限玻尔兹曼机(RTRBM)的链路预测方法.在样本集构建方面,利用网络嵌入学习自动化提取网络节点特征,并以嵌入特征空间中两个节点间的距离作为节点对样本属性;在学习模型选择方面,将RTRBM模型应用于动态网络链路预测,考虑到短时间间隔内节点在嵌入特征空间中的位置相对稳定,对RTRBM的能量函数及训练过程进行了改进.此外,为了提取节点对的深度时序特征,结合深度学习理论,通过纵向地堆叠多个改进后的RTRBM构成深度学习结构,并利用Logistic回归分类器对动态网络中的链路关系进行分类和预测.实验结果表明,改进后的RTRBM及其深度学习模型相比于其他方法在AUC指标下有着明显的性能提升.

    动态网络链路预测网络嵌入受限玻尔兹曼机

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    不同优化器在高斯噪声下对LR性能影响的研究

    徐龙飞郁进明
    7-12页
    查看更多>>摘要：目前机器学习算法已经应用到社会的各个领域,如数据挖掘、信息个性化推荐和自然语言处理等,在人们的工作和生活中起到了重要作用.线性回归模型(LR)是常见的机器学习算法的一种,具有使用简单,容易理解,便于执行等特点,但在加入噪声干扰的情况下模型性能会受到较大影响.LR的优化方式包括批量梯度下降(BGD)、随机梯度下降(SGD)、小批量梯度下降(MBGD)和Adam优化器等,最终训练后的模型性能受到优化方式、学习率、噪声等诸多因素的影响.为了研究在加入高斯噪声的情况下如何选择优化器来改善LR模型的性能,使用了Python语言和TensorFlow框架,通过比较几种优化器的损失函数和计算时间来研究加入高斯噪声后对LR模型性能的影响.实验结果表明,在加入高斯噪声的情况下,使用Adam优化器得出的损失函数和计算时间优于其他优化器.

    机器学习线性回归优化器损失函数高斯噪声

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    基于E2 LSH的轨迹KNN查询算法

    邱磊吴志兵
    13-18页
    查看更多>>摘要：目前海量时空轨迹数据近邻查询算法中存在计算时间复杂度较高的问题,因此提出了一种结合领域POI数据和E2LSH算法的轨迹KNN查询算法.首先利用GeoHash技术对地理空间进行编码,然后结合POI数据实现向量空间的初步降维,进而根据停留时间构建每条轨迹的向量,采用局部敏感哈希函数运算结果建立轨迹索引,最后对查询返回的相似轨迹集合分别进行距离计算,经过排序得到距离最近的K个查询结果.对于增量的轨迹数据,利用E2LSH算法计算哈希值,直接添加轨迹索引,从而避免了复杂的计算过程以及对现有轨迹索引的影响.基于合成数据及真实数据集的实验结果表明,该方法在海量时空轨迹数据的近邻查询中,虽然牺牲了一定的准确率,但有效提升了算法效率,并能够高效简便地处理增量的时空轨迹数据.

    海量轨迹大数据近邻查询地理空间编码局部敏感哈希轨迹索引

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    基于专家动态生成的协同过滤推荐算法

    贾彭慧刘鑫一孔亚斌郗佳林...
    19-23页
    查看更多>>摘要：随着互联网的迅速发展,网络上可用的数据呈爆炸式增长,搜索相关信息的过程花费了大量的时间,为了解决这一问题,推荐系统应运而生.协同过滤推荐算法是推荐系统的重要组成部分.针对传统协同过滤推荐算法中数据稀疏性严重影响推荐精确性的问题,提出了一种基于专家动态生成的协同过滤推荐算法.该算法通过计算用户之间的交叉性、信任性以及趋同性三项指标值和专家因子值动态地为每个用户挖掘出特定的专家数据集,然后通过计算用户与所挖掘专家数据集之间的相似度来预测评分.在FilmTrust数据集上的实验结果表明,相较于传统的基于用户的协同过滤推荐算法(UBCF)和采用均值中心化改进的UBCF算法(RUBCF),MAE分别降低了75.18％和6.90％,RMSE分别降低了69.73％和6.54％,精确性得到了明显的提升.

    协同过滤推荐系统专家动态生成交叉性信任性趋同性专家因子

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    基于Criminisi的结构组稀疏表示图像修复算法

    王君唐贵进刘小花崔子冠...
    24-29页
    查看更多>>摘要：结构组稀疏表示(structural group sparse representation,SGSR)算法对结构组的估计值进行奇异值分解得到字典,然后用Split Bregman Iteration算法求解优化模型得到稀疏解,最后借助字典和稀疏解来修复图像.该算法在一定程度上解决了传统稀疏表示算法忽略图像块之间相似性导致重构图像的结构和纹理不够自然的问题.但该算法中,结构组的估计值采用双线性插值算法得到,因此对块状缺失图像的修复效果一般.为了更准确地计算结构组的估计值,提出用Criminisi算法代替双线性插值算法,并由此时的估计值生成更合理的字典和稀疏解,得到重构的结构组,进而更准确地修复图像.实验数据表明,与SGSR算法相比,所提出的算法在峰值信噪比和相似结构性指数上分别平均提高了2.66 dB和0.0017,且在结构和纹理上取得了更自然的主观视觉效果.

    图像修复稀疏表示字典学习结构组

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    Web应用中冗余代码检测方法研究

    胡营营赵逢禹
    30-35页
    查看更多>>摘要：为了提高Web开发效率,开发人员常常复用已有系统框架或成熟项目中现有的代码,但因此也导致了Web应用中总存在大量的冗余代码,冗余代码不仅影响程序的可读性和运行效率同时还会隐藏软件缺陷.通过研究Web应用源代码逻辑和框架的特性,提出了Web应用系统中基于源代码分析的冗余代码检测方法.从应用程序入口开始,根据代码之间的逻辑调用关系构建Web应用调用树,进而得到有效页面集、有效类与方法节点集;然后根据冗余检测算法检测出Web应用系统中冗余页面、冗余处理类与处理方法.为了评估冗余检测方法的有效性,包括漏检率与误检率,对两个JavaWeb应用进行冗余检测并通过人工注入冗余实验验证检测的有效性.实验结果证明,提出的冗余代码检测方法可以达到较高的检测效率.

    Web应用冗余代码抽象语法树Web应用调用树

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    基于SAGBA优化粒子滤波的目标跟踪

    闾斯瑶周武能李龙龙
    36-39页
    查看更多>>摘要：在目标跟踪领域,粒子滤波技术有处理非线性非高斯问题的优势,但是标准粒子滤波在利用重采样方法解决退化现象时,会产生粒子贫化现象,导致滤波精度不稳定.针对这个问题,利用融合了模拟退火高斯扰动的蝙蝠算法对粒子滤波进行优化改进.该算法将粒子表征为蝙蝠个体,蝙蝠种群通过调节蝙蝠个体的频率、响度和脉冲发射率,伴随当前最优蝙蝠个体在目标图像区域进行搜索,并且可以对全局搜索和局部搜索进行动态决策,从而提高蝙蝠个体整体的质量与合理的分布;融合的模拟退火高斯扰动策略可以增强算法跳出局部最优的能力.为了验证该算法的优化性能,将该算法和标准粒子滤波算法进行性能分析对比.实验结果表明该算法的滤波性能优于标准粒子滤波算法.

    粒子滤波粒子贫化蝙蝠算法模拟退火高斯扰动目标跟踪

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    基于特征约简的随机森林改进算法研究

    王诚高蕊
    40-45页
    查看更多>>摘要：随机森林(random forest,RF)算法虽应用广泛且分类准确度很高,但在面对特征维度高且不平衡的数据时,算法分类性能被严重削弱.高维数据通常包含大量的无关和冗余的特征,针对这个问题,结合权重排序和递归特征筛选的思想提出了一种改进的随机森林算法RW RF(ReliefF&wrapper random forest).首先引用ReliefF算法对数据集的所有特征按正负类分类能力赋予不同的权值,再递归地删除冗余的低权值特征,得到分类性能最佳的特征子集来构造随机森林;同时改进ReliefF的抽样方式,以减轻不平衡数据对分类模型的影响.实验结果显示,在特征数目很多的数据集中,改进算法的各评价指标均高于原算法,证明提出的RW RF算法有效精简了特征子集,减轻了冗余特征对模型分类精度的影响,同时也证明了改进算法对处理不平衡数据起到了一定的效果.

    随机森林权重排序特征约简抽样方式RWRF算法

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    基于语义特征抽取的文本聚类研究

    殷硕王卫亚柳有权
    46-50页
    查看更多>>摘要：基于向量空间模型(VSM)的文本聚类会出现向量维度过高以及缺乏语义信息的问题,导致聚类效果出现偏差.为解决以上问题,引入《知网》作为语义词典,并改进词语相似度算法的不足.利用改进的词语语义相似度算法对文本特征进行语义压缩,使所有特征词都是主题相关的,利用调整后的TF-IDF算法对特征项进行加权,完成文本特征抽取,降低文本表示模型的维度.在聚类中,将同一类的文本划分为同一个簇,利用簇中所有文本的特征词完成簇的语义特征抽取,簇的表示模型和文本的表示模型有着相同的形式.通过计算簇之间的语义相似度,将相似度大于阈值的簇合并,更新簇的特征,直到算法结束.通过实验验证,与基于K-Means和VSM的聚类算法相比,文中算法大幅降低了向量维度,聚类效果也有明显提升.

    文本聚类语义特征抽取特征降维文本相似度知网

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    一种基于生成式对抗网络的图像数据扩充方法

    王海文邱晓晖
    51-56页
    查看更多>>摘要：针对卷积神经网络(CNN)在数据集(训练集)较小时,易发生过度拟合的现象,提出并实现了一种引入Selu激活函数并结合带参数归一化的Dropout方法的深度卷积生成式对抗网络用于图像增强,生成图像实现数据集扩充,从而解决深度学习图像分类研究中因图像数据不足造成的模型表达能力差、训练时易过度拟合的问题.通过裁剪、旋转、插值、畸变变换等扩充图像集的传统图像增强方法往往只能扩充样式单一甚至信噪比较低的图像,与传统图像增强方法扩充图像集不同,使用生成式对抗网络生成的图像明显区别于原始图像,不仅可以得到数量更多,内容更丰富的高质量图像,数据集扩充效率也得以提升.仿真实验表明,该生成式对抗网络得到了质量相对较高的图像,有效地扩充了数据集.

    深度卷积生成式网络图像增强数据增强

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