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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

    基于孪生网络特征融合与阈值更新的跟踪算法

    刘洋杨小军
    65-70页
    查看更多>>摘要:针对常见的视频目标跟踪过程中由于背景相似干扰、遮挡和形变等一系列问题导致跟踪精度下降的问题,该文提出一种基于孪生网络特征融合与阈值更新的跟踪算法,并引入加权平均模块.该算法采用MobileNetV2作为特征提取网络,借助深度可分离卷积运算,减少模型的参数量,并由深至浅进行多层特征融合,使特征同时具备浅层与深层的信息;模板分支的特征送入注意力机制模块,提高对目标关键特征的关注度;将融合并通过注意力机制后的特征向量的互相关结果与原始提取的特征向量的互相关结果再进行加权平均获得响应图;响应最高位置的相似度与设定阈值比较,判断是否进行模板更新,进一步提高跟踪精度.实验结果表明,该算法在OTB100数据集上能够获得较好的跟踪效果,与现有的一些算法相比展现了更强的鲁棒性.

    MobileNetV2特征融合注意力加权平均阈值更新

    行人属性识别:基于元学习的概率集成方法

    王文龙张磊张誉馨吴晓富...
    71-75,83页
    查看更多>>摘要:行人属性识别(pedestrian attribute recognition,PAR)的目的是从输入图像中挖掘行人的属性信息.近年来,卷积神经网络(convolution neural network,CNN)的兴起在行人属性识别中获得了广泛的应用.现有的方法多采用属性不可知的视觉注意或启发式的身体部位定位机制来增强局部特征表达,而忽略了多模型集成所能够带来的提升,因此该领域内鲜少有集成算法的提出.为了进一步提高行人属性识别的性能,该文从CNN模型的预测概率角度入手,基于元学习提出了一种行人属性识别的概率集成算法(probabilistic ensemble learning method,PEM).在行人属性识别数据集RAP上的实验结果表明,该算法随着模型有效数的增加表现出递增的平均准确度(mean accuracy)和F1值(F1-score),且评测结果均优于多个典型的行人属性识别算法.

    卷积神经网络行人属性识别元学习概率集成行人检索

    基于深度学习的点云目标检测方法

    高焱熊风光
    76-83页
    查看更多>>摘要:随着自动驾驶技术和点云处理技术的不断发展,如何对点云数据中的点的相关特征进行分析就成为关键问题.针对点云特征分析问题,很多的文献中对点云特征值采取手动输入的方法.然而,该类方法无法适应实际环境中复杂多变的情况.为了解决该问题,该文提出了一种新的基于深度学习网络的三维点云检测框架.该框架以深度学习作为点云分析工具,并引入三维视觉机理,在点云分析时网络会通过已有数据集的训练自动寻找需要注意的点云区域,从而极大地减少了计算成本.在测试时,采用自动驾驶点云数据集对网络进行应用.实验结果表明,与其他三维点云物体检测方法相比,基于深度学习网络的三维点云检测方法能够在对硬件环境要求较低的情况下实现良好的运行效果.

    点云检测三维点云检测框架三维视觉机理自动驾驶点云数据集

    基于YOLO v4的夜间车辆检测模型轻量化研究

    徐丽刘星星屈立成
    84-89页
    查看更多>>摘要:针对夜间车辆检测模型的实时性要求,以YOLO v4模型为基础,将主干特征提取网络更改为灵活性强且易于实现的MobileNet V2,并将加强特征提取网络里面的普通卷积全部更改为深度可分离卷积,同时模型给每个通道引入缩放因子,并与该通道输入相乘.然后将缩放因子正则项和权重损失函数联合进行稀疏正则化训练,此时选择较小的缩放因子进行通道剪枝,剪枝后模型的部分通道缺失,检测性能会降低,因此通过模型微调来弥补精度损失,并经过性能评估后再进行修剪迭代.最后得到一个轻量化的车辆检测模型,使其检测速度更快,更能满足夜间车辆检测的实时性需求.经过在UA-DETRAC数据集的实验分析可知:轻量化夜间车辆检测模型的检测精度可达98.29%,同时每秒处理帧数高达42帧图像.

    夜间车辆检测YOLOv4MobileNet深度可分离卷积通道剪枝

    一种求倒数近似值的量子算法及其量子电路

    朱家良叶宾季雯
    90-95页
    查看更多>>摘要:求取一个无符号数的倒数在数值计算中有着重要的应用.如何在量子电路中高效准确地求出倒数,影响着许多量子算法的性能.在此提出了一种求倒数近似值的量子算法及其量子电路的设计方法.首先将输入的二进制数存储在输入寄存器中;通过添加Toffoli门将两个n位二进制数每一位相乘的结果保存在2n个辅助量子比特中;再重复利用基础量子门设计出的n位量子全加器对辅助量子比特进行低位置零的移位相加;用控制非门设计置零电路对辅助寄存器进行置零操作以重复利用辅助量子比特,最后设计出了一种量子电路宽度较小的量子乘法器.应用牛顿迭代法解得一个求倒数近似值的系统图,然后在上述量子全加器和量子乘法器的基础上,设计出系统中各模块的量子电路图,最后连接各模块电路图,形成一个完整的求倒数量子算法的量子电路.通过分析,该量子电路提高了辅助量子比特的利用率,并且具有较低的计算复杂性.

    量子算法量子电路倒数量子全加器量子乘法器

    基于国产平台的可视化分析诊断系统

    李志刚刘自强张辉
    96-101页
    查看更多>>摘要:随着国产平台在各行业信息系统中的推广使用,其系统规模及复杂度日益提高,可靠运行面临较大挑战.针对面临的问题及挑战,从故障快速定位排查入手,对国产平台在运行维护和故障诊断排查中存在的问题进行分析,设计一种集日志分析、智能诊断和可视化监测等技术相融合的可视化分析诊断系统.基于日志分析可从大量日志噪声数据中自动识别关键信息并进行异常检测;通过智能推理诊断,可实现在错综复杂环境中故障的快速诊断及排查;通过可视化监测,以用户易懂的方式可视化展现众多监测数据,可提高用户对系统运行状态的理解和把控.该系统在传统监控的基础上,通过融入日志聚类异常检测技术、专家推理诊断技术和数据可视化技术,可有效提高国产平台的故障排查速度和可靠运行水平.

    日志解析异常检测知识管理推理诊断可视化监测分层架构

    基于相空间融合的异构网络数据拓扑重构技术

    黄浩瀚陆兴华黄嘉昊罗国华...
    102-106页
    查看更多>>摘要:为了提高分布式异构网络数据动态拓扑重构能力,提出基于相空间融合的异构网络数据动态拓扑重构算法.构建模糊层次空间异构网络数据库的异构存储结构模型,采用网格分块特征检测和特征重组技术实现对模糊层次空间异构网络数据库的动态拓扑设计,挖掘模糊层次空间异构网络数据库的关联规则特征分布集,采用相空间融合和模糊C均值聚类方法,实现对模糊层次空间异构网络数据库的统计信息融合聚类.根据数据的动态拓扑重构聚类结果,结合随机自适应调度和子空间压缩方法,实现对模糊层次空间异构网络数据库的动态拓扑重构,提高模糊层次空间异构网络数据库查询数据的特征聚类性.采用Matlab语言实现仿真分析,仿真结果表明,采用该方法进行异构网络数据动态拓扑重构的查准率较高,查全性较好,异构网络数据动态拓扑输出的聚类性较强.

    相空间融合异构网络数据动态拓扑重构

    基于雾计算的能耗最小化公平计算迁移研究

    葛欣炜段聪颖陈思光
    107-113页
    查看更多>>摘要:针对现有雾计算网络的迁移优化研究主要集中在降低任务计算时延及能量消耗上,缺乏融合考虑雾节点选择的公平性,该文提出了一种面向雾计算网络的能耗最小化公平计算迁移机制.具体地,构建了一个最小化所有任务完成总能耗的优化问题,充分考虑了任务迁移比、传输功率和雾节点选择的联合优化;基于上述优化问题,提出一种任务迁移候选目的节点集生成算法,通过二分法获得各个雾节点在相应延迟约束下的最低能耗及其对应的迁移比与传输功率;进一步,为了在低能耗与目的节点选择公平性之间取得平衡,基于公平调度指标,提出一种目的节点公平选择算法,以低能耗且公平的方式实现计算任务分配.最后,仿真结果表明,该机制可以在总能耗较低的情况下保证各个雾节点之间的公平性,较最大等效处理速率机制,平均雾节点存活率提升了10.9%.

    雾计算计算迁移公平性能耗性能优化

    面向网络欺骗防御的攻击诱捕技术研究

    高雅卓刘亚群邢长友张国敏...
    114-119页
    查看更多>>摘要:作为一种主动对抗攻击者的手段,网络欺骗防御技术得到了学术界和产业界的广泛关注,其中攻击诱捕技术是网络欺骗防御的核心所在.其基本理念是通过建立虚假的网络和业务系统环境,引诱攻击者对诱捕系统发起攻击而达到监控分析攻击行为的目的.着眼于面向攻击诱捕的网络欺骗防御技术研究,讨论了攻击诱捕技术的基本概念及典型架构,并从决策控制和欺骗环境构建两个方面对攻击诱捕机制的实现机理进行了探讨.总结了攻击诱捕技术在欺骗防御场景中的作用,在此基础上从传统诱捕机制、虚拟化诱捕机制以及智能诱捕决策等方面分析了攻击诱捕技术的研究现状及关键技术,为欺骗诱捕系统的设计提供了一定的思路,总结分析了现有研究存在的问题,并展望了未来的发展方向和面临的挑战.

    欺骗防御攻击诱捕蜜罐虚拟化博弈论

    一种适用于园区微电网的安全控制协议

    陈艺琳罗娇燕胡逸芳易传佳...
    120-125页
    查看更多>>摘要:随着微电网技术的快速发展,微电网的控制研究成为当前的研究热点.针对当前园区微电网控制系统在数据交互过程中存在数据来源可靠性和数据完整性保护等问题,提出一种消息可恢复式数字签名方案.该方案与一般的数字签名方案相比具有能够减少通信量、降低通信代价的优点,适用于带宽有限,计算能力弱的应用场景中,可以有效地应用到园区微电网的控制系统中,并保持微电网运行的高效性.园区微电网的控制是保障园区稳定供电的重要组成部分,针对园区微电网控制系统的网络安全问题,以消息可恢复式的数字签名方案为基础,进一步提出一种适用于园区微电网的安全控制协议.最后通过C#轻量级密码术包对安全控制协议的交互过程进行实验与仿真,实验结果表明该方案的签名过程耗时短,表明该安全控制协议在控制器端运行效率较高,可以有效提高园区微电网控制系统的安全性,可以为园区微电网的安全稳定运行提供有力保障.

    园区微电网微电网控制消息恢复数字签名安全协议