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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YOLOX-s的农业害虫检测研究

    张剑飞柯赛
    208-213页
    查看更多>>摘要:针对现有目标检测算法难以应对现代农业环境下多种类害虫高精度检测的问题,提出了一种基于Swin-Transformer和YOLOX-s改进的ST-YOLOX-s目标检测模型,实现对30类常见害虫的有效目标检测工作.为解决YOLOX-s模型对小型目标害虫检测效果不佳的问题,在YOLOX-s模型基础上添加P2特征尺度,提升模型对小型目标害虫的检测能力;为弥补卷积神经网络对通道信息关注薄弱的问题,将高效通道注意力模块添加到YOLOX-s的CSPLayer,强化卷积神经网络的特征提取能力;为探索高效自注意力机制下的模型全局特征学习能力,将添加图属性的层次化Swin-Transformer结合到网络模型,弥补卷积神经网络忽视全局特征的问题;最后通过α-CIoU回归定位损失来实现高精度检测定位.实验表明,ST-YOLOX-s在多种类害虫检测上具有更好的检测性能,最终AP50以及AP50-95检测结果分别达到92.27%和67.32%,相比较YOLOX-s模型检测精度分别提高了2.01%和1.91%.同时ST-YOLOX-s检测模型与其他主流模型相比检测精度也有显著优势.

    目标检测YOLOX-s害虫检测Swin-Transformer注意力机制

    基于ISSA-BP的500kV高压线损预测模型

    徐利美贺卫华李远杨射...
    214-220页
    查看更多>>摘要:线损对评估电力系统的经济运行有着重要作用.针对高压线损与多种特征参数之间关系复杂的问题,综合考虑关口电压、关口电流及温湿度对高压线损的影响,提出一种基于改进麻雀搜索算法(ISSA)优化BP神经网络(ISSA-BP)的高压线损预测模型.首先,通过Lévy变异策略及旋转策略分别对麻雀搜索算法(SSA)的发现者及加入者的位置更新方式进行改进,并在6个基准函数上进行测试,结果表明ISSA的寻优能力得到提升.其次,通过ISSA将最优初始权值和最优初始阈值赋予BP神经网络,进而拟合出特征参数与线损率的关系.最后,以山西省某条500 kV高压输电线路数据为研究对象,对比分析BP、GWO-BP、WOA-BP、SSA-BP与ISSA-BP这五种预测模型的预测效果,结果表明ISSA-BP模型的预测值最接近实际值,其RMSE、MAPE、MAE和R2分别为4.29%、3.67%、3.57%和99.01%,均为各种预测模型中最优.相较于SSA-BP,ISSA-BP的RMSE下降了33.4%,MAPE下降了36.7%,MAE下降了37.1%,R2提高了1.24%,表明ISSA-BP模型能对高压线损进行准确预测.

    500kV高压线损预测BP神经网络麻雀搜索算法Lévy变异策略旋转策略基准函数

    2023CCF青年精英大会将在浙江温州召开

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