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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

    融合时间信息的序列商品推荐模型

    徐红艳党依铭冯勇王嵘冰...
    139-145页
    查看更多>>摘要:针对基于序列的推荐方法通常忽略用户的多种兴趣倾向,并且不能很好地获取用户在短期序列中的兴趣变化,从而导致推荐结果多样性不足的问题,提出了一种融合时间信息的序列商品推荐模型.首先,将用户的历史交互行为区分为短期序列与长期序列,分别采取不同的方法进行建模.对于短期序列,在传统的门控循环单元(GRU)结构中加入时间门,单独处理序列中的时间信息,同时利用多头自注意力机制捕获用户在同一会话中不同的兴趣方向;对于长期序列,采用DeepFM模型进行建模.最后,利用自适应的门控结构融合用户的长短期兴趣,并根据得到的兴趣向量计算商品的得分,排序后进行推荐.在淘宝数据集上的对比实验表明,该模型相较于主流的协同过滤模型,基于RNN、DNN的推荐模型以及BINN模型在命中率、平均倒数排名两个指标上都具有显著优势.

    序列推荐长短期兴趣时间信息多头自注意力机制深度学习

    基于改进麻雀搜索算法的摄像机标定优化方法

    商海倪受东苏智勇
    146-151,160页
    查看更多>>摘要:目前一些摄像机标定方法,比如DLT标定法、Tsai标定法和张正友标定法,都有着简单且易标定的优点,但也存在着标定精度低、鲁棒性差等缺点.为了有效地解决这些问题,在麻雀搜索算法的基础上考虑其与鸟群算法相结合,提出了一种改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)对目标摄像机进行标定.首先,利用MATLAB对标定板进行预拍摄;其次,利用MATLAB软件中自带的标定工具箱对采集的图像进行预标定,得到初始的摄像机内外参数;然后,构建平均重投影误差的适应度函数,并用ISSA对构建的平均重投影误差的适应度函数进行优化,利用适应度函数的优化对内外部参数进行优化;最后,与基于麻雀搜索算法、天牛须搜索算法(BAS)的摄像机标定方法进行实验对比,发现基于ISSA、SSA和BAS的摄像机标定方法的平均重投影误差分别为0.002 9 pixel、0.004 9 pixel和0.003 7 pixel,说明ISSA算法相对于另外两个算法在标定精度上有着一定的提升,且稳定性与鲁棒性都有所提高.

    摄像机标定内外部参数畸变系数鸟群算法适应度函数平均重投影误差改进麻雀搜索算法

    基于Transformer的时序数据异常检测方法

    徐丽燕徐康黄兴挺李熠轩...
    152-160页
    查看更多>>摘要:近年来,异常检测在电力系统运维、故障诊断等智能运维场景中起到关键作用.其中,深度学习在时序数据异常检测上取得了成功的应用.然而,基于长短期记忆(Long Short-Term Memory,1STM)等异常检测方法因其序列学习模式中包含递归运算,导致模型难以并行计算,同时长期依赖性会导致模型性能下降.因此,提出了一种基于Transformer的时序数据异常检测方法,利用自注意力机制并行训练数据捕获内部有效信息,利用编码一解码框架使用端到端的方式通过时序数据生成异常得分.这个方法能更完整地提取时序数据的上下文关系,精确地捕获时序数据的异常关系.经实验证明,基于Transformer的时序数据异常检测方法在WADI、SWaT、KDDCUP99与AIOPS18等数据集上的异常检测表现出比其他方法更优的性能.

    异常检测多头自注意力Transformer时间序列深度学习

    融合FCM和TFNs的协同过滤推荐算法

    徐新卫陶飞邓佳佳周俊...
    161-166,172页
    查看更多>>摘要:针对推荐算法中的稀疏性问题和传统推荐系统中使用离散评分,用户对物品的喜好程度只能通过5个等级来选取,用户对物品的偏好程度是模糊的且5等级评分不能合理表达用户的喜好,提出一种结合模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)和梯形模糊数(Trapezoidal Fuzzy Numbers,TFNs)的协同过滤算法.首先,在传统的模糊C均值算法上融合遗传算法,将遗传算法的搜索结果作为模糊C均值的初始聚类中心,以其克服传统FCM搜索极易陷入局部最小值点的缺陷;然后,引入梯形模糊相似度模型,将离散评分数转化为梯形模糊数以此来计算用户相似度,从而利用模糊分数预测估计进行推荐;最后,选取MAE和RMSE作为评估指标,在Movielens数据集中进行实验,实验结果显示所提算法在与其余四种算法对比中预测误差更低,精确度更高,有效提高了推荐质量,也证明了该算法对于稀疏性问题有一定程度上的缓解,表明了该算法的有效性.

    协同过滤梯形模糊数模糊C均值遗传算法离散评分

    结合贡献度与时间权重的协同过滤推荐算法

    贾俊康李玲娟
    167-172页
    查看更多>>摘要:传统的协同过滤推荐算法未考虑用户兴趣随时间动态变化,以及不同用户对同一项目评分差异过大对推荐效果的影响,导致推荐效果不理想.针对以上问题,以进一步提高基于用户的协同过滤推荐算法的精度为目标,设计了一种结合贡献度与时间权重的协同过滤推荐算法CTCF.该算法在用户相似度计算中引入可信误差阈值、贡献度与时间权重.首先,利用用户评分信息构建用户-评分矩阵与用户-评分时间矩阵,依据可信误差阈值来计算用户贡献度;然后,引入拟合贡献度与时间因子的遗忘曲线得到时间权重,再将时间权重引入皮尔逊相关系数中计算用户相似度;找出目标用户的邻居集,并预测目标用户对邻居集对应项目中未评分项目的评分;最后,按评分由高到低生成Top-N推荐.在MovieLens数据集上的测试结果表明,CTCF算法具有更高的F1值,有效提高了推荐精度和动态性.

    贡献度时间因子相似度协同过滤推荐

    基于Mask R-CNN的胃肠息肉图像增强检测

    胡一凡肖满生范明凯吴宇杰...
    173-179页
    查看更多>>摘要:对胃肠息肉图像进行检测,是医学影像识别中的一个重要部分,在胃肠息肉图像中检测不显著息肉和小目标息肉更是一个难点.为了提升胃肠息肉图像的检测率,减少对息肉病理的误判,提出了一种基于Mask R-CNN的胃肠息肉增强检测模型.模型网络结构上采用残差网络和特征金字塔网络对图像进行多尺度特征提取,在残差网络的卷积层中改进使用了可变形卷积以扩大模型的采样范围,采样后的特征图进一步输入区域候选网络中对息肉区域筛选.模型的预测输出部分设计了一个增强图像边缘强度的检测模块,通过滑动窗口二次检测的方式,增强对不显著息肉和小目标息肉的检测.模型能同时进行息肉图像检测和分割,并在Kvasir-SEG与CVC-ClinicDB两个息肉数据集上进行了验证,实验结果表明提出的方法能够在原有模型的基础上提升对息肉病灶的检测精确度和分割精确度,检测精确度分别达到了 94.3%和98.6%,分割精确度分别达到了 93.7%和98.7%,优于其他的对比模型.

    MaskR-CNN可变形卷积边缘强度息肉图像检测图像分割

    基于核空间优化SVM的单用户频谱感知算法

    余飞岳文静陈志
    180-186页
    查看更多>>摘要:在认知无线电领域中,由于噪声随机动态变化引起信号聚类重叠,导致能量检测性能较差,为了解决能量检测效率低以及噪声变化对频谱检测性能的影响,提出了一种基于核空间优化SVM的单用户频谱感知算法.该算法将支持向量机和核空间优化相关理论相结合,通过对信号频谱占用以及空闲两种状态构建出认知信号,对信号进行小波降噪处理后,构建出特征向量进行训练和学习,从而得到判断频谱状态的分类模型,并利用自适应t分布变异策略以及萤火虫扰动算法对被囊群算法寻优过程进行改进和加速,优化训练搜索得到最佳核函数参数σ和惩罚系数C.仿真实验结果表明,提出的基于核空间优化支持向量机的单用户频谱感知算法和传统的能量检测以及协作频谱感知算法相比较,具有较高的检测准确性和鲁棒性.

    核空间优化支持向量机小波降噪被囊群算法单用户频谱感知

    基于关系特征交互的方面级情感分类方法

    赵振朱振方王文玲
    187-193页
    查看更多>>摘要:方面级情感分类是一项细粒度的情感分析任务,其目的是识别一句话中的方面词、观点项及其对应的情感极性.现有的方面级情感分类方法对模型的构建存在不足,难以有效利用句子中的依存关系信息,从而导致分类准确率较低.基于此,该文提出一种基于关系交互的图注意力网络模型.该模型首先利用单词之间的依存关系构建句法依存树,并使用双向门控循环单元提取句子上下文特征,然后将两者融入图注意力网络和关系感知网络中进行关系交互,以学习句子间的句法和语义信息,最后将关系的表征结果结合并输出方面词的情感类别(正面、负面、中性).在四个公开数据集上的实验结果表明,该模型在方面级情感分类任务上充分挖掘并利用了文本的句法关系信息,进一步提升了情感分类的准确率.

    句法依存树关系交互图注意力网络双向门控循环单元文本情感分析自然语言处理

    基于可视化界面多雷达信息融合教研系统设计

    赵珊珊刘子威
    194-199页
    查看更多>>摘要:多雷达信息融合是提升雷达探测与抗干扰性能的主要发展方向之一.然而,多雷达信息融合涉及知识多,需要对单雷达系统及多源信息融合知识有全面的认识.传统的理论教学直观性不足,现有的雷达系统教研系统以单雷达系统教学为主,并未包含多雷达信息融合的内容.为提升学生的学习兴趣,方便教师教授最新的研究发展动态,在MATLAB环境下利用图形用户界面工具设计并开发了多雷达信息融合教研系统.系统涵盖了场景想定、回波信号生成、单雷达系统仿真及多雷达数据融合等功能,实现了多雷达系统仿真的可视化操作.该实验平台界面友好,可交互性强,学生可根据需求对仿真过程进行配置.设计结果表明,该系统对多雷达系统的仿真效果良好,化抽象为直观,可以起到更好地辅助教师授课、帮助学生学习的作用.

    可视化界面目标探测信息融合多雷达系统教研系统

    融合线性插值和对抗性学习的深度子空间聚类

    江雨燕陶承凤李平
    200-206,214页
    查看更多>>摘要:聚类算法的研究受到广泛关注,但现有聚类算法通常无法对样本进行精准的聚类且不能有效分离个体聚簇,从而导致聚类模型泛化性能弱等问题.针对于此,提出了一种融合线性插值和对抗性学习的深度子空间聚类模型.该模型在编码器部分使用混合函数和来自均匀分布的α系数对两个样本的隐表示进行线性插值,得到新的混合输出;进而利用子空间聚类模型对混合输出和原样本隐变量进行聚类,有效提升模型对难分类样本的聚类精度.同时,将对抗性学习引入自编码器并在重构数据集上训练一个鉴别器,用于预测α系数,从而提升混合输出的数据质量.在3个公开数据集上进行实验,采用准确率(ACC)和归一化互信息(NMI)对所提算法进行评估.在Extended Yale B、ORL、COIL20数据集上准确率分别达到了 0.976 1、0.874 3、0.942 3,与现有的一些算法相比,所提算法的ACC和NMI均有较大的提升,验证了模型在处理难分类样本时,性能具有明显优于现有模型.

    聚类深度学习子空间聚类线性插值对抗性学习