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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

    基于卷积神经网络的网贷违约风险模型研究

    钟世钦
    123-129页
    查看更多>>摘要:自互联网金融诞生以来,网络贷款得到了快速发展,但是借贷双方的信息不对称增加了网贷的违约风险,同时随着互联网技术的发展网贷用户数据也表现出高维化的趋势,数据处理面临更大的挑战,因此亟需应对该问题并在网贷违约风险上进行准确、稳定的预测.该文提出了卷积神经网络(CNN)和一般机器学习模型结合的预测模型,利用CNN在数据特征提取上的优势来处理高维的网贷用户信息.首先采用数值图形化思想对网贷用户数据进行处理并与CNN对接,其次调整其超参数选择合适的网络模型,然后基于三种一般机器学习模型与CNN的组合进行网贷风险预测测试,最后在真实数据集上使用最优的网贷违约风险预测模型进行预测.实验结果验证了组合模型的显著性以及CNN对一般机器学习模型性能提升的能力,为网贷风险预测提供了一种新思路.

    卷积神经网络网贷风险深度学习特征提取模型组合

    抗疫用蓝牙健康监测设备信息安全实验技术

    张蒙胡曦明吴振强王亮...
    130-135页
    查看更多>>摘要:面向大众随时随地开展生命体征常规监测成为疫情防控的刚性需求,家用级蓝牙健康监测设备凭借廉价、易用的产品优势契机跨界填补医用刚需的同时也因产品的信息安全认证缺失造成安全隐患,聚焦现实需求经文献调查发现不依赖专业检测环境的蓝牙设备信息安全实验技术成为确保疫情防控信息安全的新课题.在此基础上,提出了基于个人移动端"手机+笔记本电脑"打造模块化、便携式、轻量级蓝牙健康监测设备信息安全实验技术并给出总体架构以及检测接入、检测操作、报文分析、安全性检测等详细工作过程,实现对蓝牙体温计、蓝牙血压计的接入控制,信息保密性,信息完整性和身份认证等四项检测,为抗疫一线"随时、随地、随手"检测设备信息安全性提供新的技术途径.

    疫情防控蓝牙信息安全实验技术网络安全

    基于出行关系的广告点击率预测模型的研究

    郝晓培朱建生单杏花
    136-140页
    查看更多>>摘要:随着智能移动终端的普及以及互联网产品的多样化发展,在为用户提供服务的同时也丰富了广告的投放渠道,然而传统的广告平台投放策略是针对全体用户批量投送,严重影响用户体验,同时也降低了点击率以及转化率,为广告平台的可持续发展带了极大的挑战,广告的精准投放已经成为互联网服务产品领域内的研究热点之一.该文依托铁路12306互联网售票系统的广告平台,在图注意力网络GAT与Wide&Deep模型的基础上提出了一种新型的广告个性化推荐模型.该模型首先将用户的同行的关系、购票关系以及用户与广告的交互关系作为基础数据构建关系网络,利用图神经网络聚合邻节点特征以及自身节点特征以实现在非欧氏空间新节点的表示向量的更新,生成最终的特征向量并作为Wide&Deep模型的输入实现广告点击率预测.论文利用近半年的广告平台数据对该模型的性能进行评估,实验效果显示,该模型能够准确对广告点击率进行预测,实现了广告的精准投放.

    广告投放个性化推荐图注意力网络Wide&Deep模型关系网络

    基于集成学习算法的消费行为预测

    贾志强李涛乐金祥
    141-146页
    查看更多>>摘要:消费行为预测在营销活动中具有重要的价值,其预测效果主要取决于特征工程与算法建模.通过特征提取与新特征发现,提出定长与变长滑动窗口相结合的特征提取方法和基于先验知识与矩阵分解的特征交叉方法.特征提取方法考虑样本不平衡和用户消费习惯,提取更多的样本数据并给特征加上时间属性,而特征交叉方法考虑商品与用户之间隐含的关联关系,提取有关联的新特征.对于单一模型预测效果较差的问题,采用stacking策略构建集成学习模型,以XGBoost、随机森林和梯度提升决策树作为初级学习器对特征进行变换,以逻辑回归作为元学习器对用户消费行为进行预测.实验结果表明,该特征工程方法在多个模型算法中均能明显提高精准率,该集成学习模型预测效果要比单个模型更好.

    行为预测特征工程算法建模stacking策略集成学习

    基于关联规则对工业铀测量数据挖掘分析研究

    何林刘宇红张荣芬
    147-152,159页
    查看更多>>摘要:为了推进"智能制造"的进步,大数据技术处理工业制造的大量数据成为了一种高效的方式.通过采用大数据方法针对工厂工业产品的测量数据进行挖掘分析,挖掘有意义的知识,制定智能化生产方案以提高生产效率,可以避免资源的浪费.该文主要借助某企业工业铀产品的测量数据开展工业大数据分析研究.首先进行数据清洗,去除部分冗余和不相干或不可靠的数据,然后根据数据本身的结构特点利用K-Means算法对数据进行聚类分析,再结合改进的关联规则算法Apriori对测量参数进行挖掘分析,成功得到测量参数与产品质量之间的有价值的关联规则.最后,根据关联规则结果进行有效性分析.实验结果表明,该方法减少了大量冗余规则,能够准确挖掘工业大数据有意义的信息,并且准确性得到了明显的提升,有助于提高生产质量,为企业生产调整智能化提供有益的技术支持.

    工业大数据智能化生产数据挖掘分析聚类关联规则

    面向区块链平台的庞氏骗局模式检测方法

    毛典辉梁秀霞赵爽郝治昊...
    153-159页
    查看更多>>摘要:区块链技术的出现给各行各业带来了新的变革,同时也给诈骗提供了新的平台.作为金融诈骗的代表形式——庞氏骗局借助智能合约在二代区块链上给人们制造了巨大的损失,这不仅影响区块链技术的发展,同时也在一定程度上扰乱了正常的社会经济秩序,因此,对借助区块链技术实施庞氏骗局的相关平台进行监管势在必行.该文选取区块链平台以太坊作为研究对象,设计了一种基于智能合约混合特征的庞氏骗局检测算法.首先根据交易主体间的关联特征判断其是否符合庞氏骗局中回报不公平的金字塔交易形式,提取智能合约交易特征;其次根据智能合约的操作代码在庞氏骗局合约和其他合约出现频率设计了一种新的ITF算法,提取区分庞氏骗局智能合约的操作码特征;最后采用Catboost集成学习算法来训练庞氏骗局检测模型,算法强调多个特征之间的联系,并解决检测算法训练过程中梯度偏差以及预测偏移问题.与其他算法相比,该算法在庞氏骗局检测上具有较高的准确率(精确率=0.89、召回率=0.78、F1值=0.82).

    庞氏骗局区块链以太坊智能合约TF-IDF集成学习Catboost

    基于深度学习的印花织物循环图案基元分割

    林峰向忠
    160-164页
    查看更多>>摘要:在实际的生产过程中,织物的印花图案往往由循环图案基元排列而成.然而基于传统的人工织物循环图案基元分割会消耗大量设计成本,因此实现基元的自动分割,有非常重要的研究意义.近年来,随着深度学习技术的快速发展,为解决该问题带来新的希望.针对印花织物循环图案基元分割,该文提出了一种基于深度学习的循环图案基元分割算法.该算法利用预训练AlexNet网络的卷积层进行特征提取,织物图像输入网络后,在网络特征层中会产生规律的激活峰值,每对峰值对应一组位移向量.并且对位移向量进行投票,出现次数最多位移向量的绝对值即为循环图案基元的尺寸.随后在印花织物中找到对应区域,从而实现完整循环图案基元的分割.对比传统算法,该算法不仅可以分割出简单印花织物的循环图案基元,还可以分割复杂印花织物的循环图案基元,达到了更高的准确率,具有更强的鲁棒性.

    深度学习AlexNet循环图案基元卷积神经网络印花织物

    基于人体特征结合专家系统的西装推荐策略

    任永亮毋涛李科
    165-170页
    查看更多>>摘要:针对目前西装推荐基本都是基于用户行为信息的关联性进行推荐,缺乏对人体自身特征的考虑,出于西装对合身度的要求,搭建一种基于人体轮廓特征结合专家系统的西装推荐系统.首先通过Canny边缘检测算法进行人体轮廓的提取,通过人体轮廓图对人体身型快速判断,并按照制定的策略实现对西装的智能推荐,经过实验证明该系统可以准确地通过人体轮廓推荐与身型相匹配的西装,并且有较高的用户满意度.当系统用户达到一定的数量时,数据库会产生一些数据基础,系统可根据身型数据包括已注册用户的体型、肩型、脸型等数据计算用户之间相似度,参考相似用户的购买记录与所设计的专家规则库相结合的方式为用户产生推荐列表.该技术可以为线上线下的西装门店进行专业的西装推荐.

    边缘检测轮廓提取体型分类专家系统西装推荐

    基于HSV颜色空间特征的视频烟雾检测

    曹灿灿龚声蓉周立凡钟珊...
    171-175页
    查看更多>>摘要:由于烟雾具有形状不规则、扩散缓慢的特性,导致传统烟雾识别方法对烟雾检测存在一定的缺陷,如烟雾检测准确率低、烟雾警报响应时间长等问题.为了满足野外空旷场景下烟雾检测的准确性和实时性,提出了基于HSV(Hue,Saturation,Brightness,色调,饱和,明亮)颜色空间特征和卷积神经将网络相结合的视频烟雾检测的识别方法.通过将烟雾图像的RGB颜色空间特征映射到HSV颜色空间特征后提取烟雾候选区域,提取到的烟雾候选区域经过高斯混合模型进行运动判断,然后将符合运动特征的烟雾候选区域图像送入到训练好的卷积神经网络中进行烟雾识别.针对传统烟雾检测效率问题,设计了卷积神经网络conv-12用于烟雾识别.实验结果表明,基于HSV颜色空间特征和卷积神经网络conv-12相结合的视频烟雾识别方法对视频烟雾检测的准确率为96.45%,烟雾检测率为93.3%,烟雾报警平均响应时间为0.9 s.相较于其他方法,在烟雾检测准确率、烟雾检测率、烟雾警报响应时间都有一定的提升.

    烟雾检测HSV颜色空间特征卷积神经网络conv-12烟雾警报

    配网不停电作业全流程安全监测与预警系统

    张冬谢世朋
    176-181页
    查看更多>>摘要:在当代中国电网的迅速发展下,对于中国输配电线路的维修、电网设备检测和维护,不停电作业技术已经成为一种重要手段.但是不停电作业对于作业人员来说也是一项极其危险的工作,这种作业环境下存在的高强度的电场、暂态电击和稳态电击以及在不停电作业过程中对误操作短接空气间隙放电,对作业人员的安全会造成很大的威胁,因此不停电作业的安全防护就成为不停电作业顺利进行的关键.目前,对于中国输配电线路不停电作业的人员安全问题主要从两方面共同解决,一是需要依靠一批具有丰富经验的专责监护人,二是提高作业人员的自觉性.在实际的作业中,由于现场作业点多面广,作业人员工作任务繁重,容易疲劳,其精力无法持续集中,作业人员很容易发生违反操作规程、忽视安全距离等危险行为,从而导致安全事故的发生.针对目前国内不停电作业过程中安全监控及预警手段和方法缺乏的问题与现状,提出了基于人工智能的不停电作业全流程安全监测与安全预警系统,实现不停电作业全流程智能化管控,并实时监测人与带电体的安全距离以及进行主动预警.

    不停电作业人工智能安全监测预警系统深度学习