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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

    基于改进SIR的突发事件网络情绪传播机制研究

    韩普顾亮张伟
    122-128页
    查看更多>>摘要:为更好地呈现突发事件网络情绪的传播状态和转移过程,揭示网络情绪传播的内在机理,首先在传染病SIR模型的基础上,考虑网络情绪的不稳定性和调节性特征,加入网络情绪暂时稳定阶段,接着基于改进SIR模型构建突发事件网络舆情中积极和消极情绪传播模型,然后通过对模型求解和数值仿真来探究网络情绪传播的内在规律,最后结合仿真结论和新冠疫情案例来验证模型有效性.研究结果表明,在突发事件网络情绪的感染期中,网络舆情信息是影响网民情绪传播的关键因素;在网络情绪的爆发期中,政府对网络情绪的积极引导可有效缓解网民消极情绪,减少网络情绪对现实生活中的负面影响;在网络情绪的消亡期中,舆情反弹程度是引起网络情绪二次爆发的重要因素.模型能有效预测突发事件网络舆情中消极和积极情绪的传播演化过程,揭示网络情绪的传播规律,为网络情绪引导提供可靠建议.

    突发事件网络舆情网络情绪传播情绪特征传染病模型情绪引导

    国家气象云资源池智能管理技术应用研究

    聂元丁
    129-133页
    查看更多>>摘要:云计算环境中的资源池管理是云计算的关键技术之一.为适应气象资源整合集约的要求,基于云计算虚拟化技术,国家级气象资源池初具规模,云计算资源池系统的精细化管理是重点也是难点.该文从气象资源池业务运行以来用户的具体业务需求和实际工作中的痛点出发,结合国家级气象部门的自身特点以及信息化现状,充分研究探讨了智能管理技术,设计了国家级气象资源池智能管理的业务架构,创新性地设计气象云资源精细化管理系统,同时借鉴引入公有云自助式运维的模式,多方面多层次解决了资源池用户的实际业务需求.通过对国家级气象资源池智能管理上线前后进行了对比分析,结果表明,国家级气象资源池智能管理技术,具有实际的业务应用价值,对其他行业有很好的借鉴意义.

    气象云计算资源池智能管理自助式运维精细化管理

    基于Bi-LSTM+Attention公共安全危机识别

    王志晓李卓淳闫文耀
    134-139页
    查看更多>>摘要:公共安全危机对社会稳定和人权构成威胁,令人担忧.社交媒体上帖子的可用性使得公共安全危机更容易被探测.然而,手动浏览和分析大量可用帖子耗时且效率低下.鉴于深度学习技术在自然语言处理方面的优势,采用深度学习技术自动识别潜在的公共安全危机成为当前的迫切需求.文中以家庭暴力危机为例,将社交媒体Faceboo-上有关家庭暴力的英文帖子作为研究对象,通过Faceboo-GraphAPI获取后进行文本预处理.采用Word2vec方法构建词向量模型,使用Bi-LSTM+self-Attention(SA-BiLSTM)深度学习模型完成了家庭暴力危机识别任务,并与CNN、RNN(recurrent neural networ-,循环神经网络)、LSTM三个神经网络模型进行了比较.实验结果显示,CNN和LSTM模型表现明显好于RNN,与SA-BiLSTM模型表现相接近;同时,使用self-Attention机制后Bi-LSTM模型综合表现最好,F1值、召回率、准确率均最高,其中召回率和准确率超过90%.该研究成果将为使用深度学习技术自动探测公共安全危机问题提供参考和帮助.

    公共安全社交媒体家庭暴力深度学习文本挖掘

    基于U-Net的多尺度视网膜血管分割方法

    喻鲁立陈黎
    140-145页
    查看更多>>摘要:视网膜血管的形态和结构一直是高血压、冠心病、糖尿病等疾病的重要诊断指标之一,其检测和分割具有十分重要的意义.为了解决视网膜血管分割中,血管末梢缺失和细小血管断裂的问题,提出了一种基于U-Net改进模型的多尺度分割方法,通过在编码阶段和解码阶段之间采用增加卷积块的方式来保持对不同尺度下的特征提取,同时对增加的卷积块采用密集连接的方式解决由于网络加深带来的浅层特征缺失和梯度消失问题,从而增强模型的特征提取能力并提高分割性能.此外,采用Dice损失函数解决数据集中正负样本不均衡的问题.实验采用CHASE_DB1和DRIVE两个数据集进行训练和测试,通过与U-net、Residual U-net、Ladder-Net以及R2U-Net的对比表明,由于保留了多尺度的细节信息,该方法取得了更好的分割效果.实验证明,该方法能够有效提取健康视网膜图像和病变视网膜图像中的血管网络,能够较好地分割细小血管.

    视网膜血管U-Net卷积神经网络图像分割密集连接多尺度策略

    基于形式概念分析的新冠肺炎疫情大数据挖掘

    李艳郝飞马苗
    146-150,157页
    查看更多>>摘要:形式概念分析是一种分析数据和提取规则的有力工具,其核心结构-概念格体现了对象与属性间的统一,通过构造概念格可以挖掘数据中隐含的概念,以及概念之间的层次关系.因此,在大数据的背景下,运用形式概念分析理论,从大量数据中进行规则提取和发现是切实可行并且大有可为的.该文将之引入到新冠肺炎患者医疗数据的分析中来,通过构建形式背景和概念格来探究新冠肺炎病理学潜在模式,并通过统计学方法分析患者性别、年龄、临床症状分布规律;然后,用Pearson相关系数探究新冠肺炎与不同影响因素间的隐含联系,并进行了相关实验分析.得出结论:新冠肺炎各年龄段人群普遍易感,其中,中老年人和慢性病患者感染的可能性更大.新冠肺炎临床症状主要表现为发热和咳嗽,部分个体会伴随有肌肉疼痛、咽喉疼、疲劳等症状.最后,以上述分析结果为基础,提出相应的防控策略.

    新冠疫情数据挖掘临床特征形式概念分析疫情防控

    基于SVM-IOA集成的动态风险识别模型研究

    杨波杨美芳
    151-157页
    查看更多>>摘要:动态风险识别是根据已知的风险信息尽早预测未来可能存在的风险.基于支持向量机的风险识别技术能够较全面地、自动地通过学习模型来识别可能存在的风险,该技术已经成为动态风险识别的主要方法.为了提高识别的效率与准确性,支持向量机参数的选取非常关键,而人工免疫算法是一种有效的随机全局优化技术,具有精确度高、收敛速度快且不易陷入局部最优解等优点.该文首先对原始数据进行特征选取及降维处理,然后通过人工免疫优化算法(IOA)选择支持向量机(SVM)的惩罚参数和核函数的参数,同时结合支持向量机多分类方法的优势,提出一种新的动态风险识别模型—基于支持向量机和免疫优化算法集成的动态风险识别模型.在Heart-Disease数据集上的实验结果表明,该模型正向与反向的抗原识别率分别为95.82%和96.01%,均高于传统识别模型.

    支持向量机动态风险风险识别免疫优化模型

    一种基于区块链的物联网标识管理方案

    严国秀沈苏彬
    158-163页
    查看更多>>摘要:随着物联网的快速发展,越来越多的物联网装置被部署到网络中用于数据的采集、处理、存储.目前物联网主要采用注册服务器,集中管理物联网装置的标识.这种方式存在单点故障、用户隐私易于泄露、处理效率低等问题.为了解决上述问题,基于区块链技术,提出了一种物联网标识管理方案.通过散列技术和数字签名技术设计了数字标识的生成规则,易于标识的管理和验证;通过将标识管理操作中涉及到的关键数据信息记录到区块链上,实现标识的可信发布和可信管理.此外,在以太坊平台上部署标识管理的智能合约仿真实现了基于区块链的物联网标识管理系统.实验结果表明,所提的方案是正确的和可行的,有望促进物联网标识管理从中心化向去中心化的转型,以满足日益增长的物联网标识管理的需求.

    区块链物联网标识管理智能合约以太坊

    基于克里金算法的井田煤层三维建模方法研究

    张小艳王萌娟
    164-169页
    查看更多>>摘要:为了增加实现井田煤层三维模型的数据点,得到更为真实的井田煤层图形,提出了基于改进的克里金插值算法的煤层高程估算模型.利用钻孔数据和高程数据计算实验变差函数值和步长,根据步长分组计算得到组内平均半方差,采用支持向量回归对变差函数进行拟合,避免了常规克里金对变差函数选择的局限性;在支持向量回归参数的求解中,采用可修改变异方向的差分进化算法对其进行优化,求出支持向量回归最优参数,得出最优理论变差函数;构建了基于支持向量回归的克里金高程估算模型,并与其他优化算法构建的克里金估算模型在同一数据集上进行实验对比,实验结果表明,基于改进支持向量回归优化的克里金估算模型的估算精度更高,建立的某井田煤层三维图形能够更为真实地反映井田煤层的分布情况.

    三维建模克里金法井田支持向量回归自适应差分进化算法

    融合时间衰减函数的改进协同过滤算法

    殷佳莉江智威杨毅刘培培...
    170-174页
    查看更多>>摘要:大数据时代数据量呈爆发式增长,为帮助人们在海量数据中获取自己所感兴趣的信息,推荐系统应运而生.协同过滤在推荐系统中应用广泛,针对传统协同过滤推荐算法数据稀疏、推荐精度较低,不能及时反映用户的兴趣度变化以及时效性不足等缺点,提出了一种融合时间衰减函数的改进协同过滤推荐算法.此算法在传统协同过滤算法的基础上综合考虑了时间因素的影响,用户兴趣会随着时间而变化,用户在短时间内感兴趣的物品具有更高的相似性,参考人类记忆遗忘特性,拟合人类记忆遗忘曲线得到时间衰减函数作为权重因子,在计算相似度和用户偏好程度时同时融入时间衰减函数对算法进行约束,提高短时间内物品相似度和用户兴趣度的权重,实现短期和长期兴趣度融合.实验结果表明,改进后的方法能在一定程度上提高传统推荐算法的精确率和召回率,验证了时间衰减函数的有效性.

    推荐算法协同过滤人类记忆遗忘特性时间衰减函数兴趣偏好

    基于多尺度多色域特征融合的乳腺癌图像分类

    张莉张成郝岩程蓉...
    175-180,185页
    查看更多>>摘要:乳腺癌是世界上女性发病率最高的癌症,而组织病理图像是鉴定乳腺癌的"黄金标准".为了实现对乳腺癌组织病理图像的精确分类,提出了一种基于多尺度多色域特征融合的乳腺癌组织病理图像分类方法.此方法能实现良、恶性病理图像的有效分类.首先进行多色域特征提取,将病理图像从RGB空间转换到HSV空间,分别提取H、S、V三个色彩分量的9维颜色矩特征和24维灰度共生矩阵特征(GLCM);其次进行多尺度特征提取,利用Haar两层小波分解提取病理图像的高频分量(水平、垂直、对角),共得高频分量的48维灰度共生矩阵特征.将最终形成的81维特征向量输入到不同训练集训练所生成的7类支持向量机(SVM)中进行分类,将分类结果采取多数投票策略,获得最终识别准确率.通过BreaKHis公开数据集的实验表明,4个放大倍数图像的分类准确率分别达到约95.31%、94.34%、93.07%和91.94%.

    乳腺癌颜色矩灰度共生矩阵Haar小波支持向量机多数投票策略