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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

    基于图像重建的深度估计方法

    徐魁海洋李晓辉陶军...
    73-79页
    查看更多>>摘要：实现可靠精度的深度估计是三维目标检测方法的关键，该文提出了一种图像深度估计方法。基于深度学习方法，通过训练深度神经网络，从立体图像的一幅图像中重建另一幅图像实现深度估计，并在训练中采用最小化深度误差替代最小化视差误差，利用立体图像对的几何约束引入左右视图一致性损失实现更加精确的深度估计。针对图像真实深度数据获取困难、数据集制作成本高的问题，构建了基于图像重建的自监督训练的图像深度估计框架，不需要图像真实深度数据，节省了数据集制作成本;针对深度估计误差随深度的增加急剧增大的问题，采用最小化深度误差替代最小化视差误差，解决了深度估计网络过分强调近处的微小深度误差而忽略远处深度误差的问题。另外，该文还充分利用了立体图像对的几何约束，在训练中引入左右视图一致性损失来提高深度估计的准确性。实验验证了提出的图像深度估计方法在性能上优于现有的其他方法，对远处区域和细小目标进行深度估计时具有更好的性能。

    三维目标检测深度估计图像重建自监督学习深度神经网络

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    基于集成算法的腐蚀管道失效压力预测研究

    骆正山张佳琦骆济豪
    80-86页
    查看更多>>摘要：为了提高腐蚀管道剩余强度的预测精度、解决单一预测模型易受训练数据的质量影响而发生运行及预测输出不稳定的问题，引入两种集成模型方法。首先对于串行结构集成方法，以支持向量回归(SVR)融合正余弦策略改进的黑猩猩优化算法(IChOA)为基础建立AdaBoost-IChOA-SVR模型;其次对于双层并行结构方法，根据预测问题筛选出相关性低且学习效果良好的预测算法作为第一层基预测器，调节新数据集形成方式及相关参数设置，建立Stacking堆叠集成模型。以含腐蚀缺陷管道失效压力爆破数据为例，利用MATLAB分别进行仿真模拟，与基础SVR和PSO-ELM模型的预测结果及评价指标进行对比分析。研究结果表明:集成预测模型具有更好的预测输出性能，且串行结构的AdaBoost集成学习模型的构造流程较为简洁，运行速度及精度更高;该模型对腐蚀缺陷管道失效压力预测问题的拟合度可达0。996，相对误差均值可达3。69%，可为后续腐蚀管道相关预测模型建立和防护维修策略制定提供参考。

    安全工程科学技术集成模型腐蚀管道失效压力AdaBoost集成学习Stacking黑猩猩优化算法

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    带有并发行为的UML状态机图的形式语义

    陈华豪蒋建民谢嘉成陈卓然...
    87-94页
    查看更多>>摘要：在软件开发过程中，UML(统一建模语言)状态机图是目前最流行的建模形式之一，它属于半形式化模型，无法用形式化的方法进行推理。为了能对UML状态机图进行推理，现有工作采用Petri网、时序逻辑语言XYZ/E、动态描述逻辑、Z(Object-Z)语言、CHAM化学抽象机等作为状态机图的形式语义，但这些语义都是行为语义，并没有从结构上直接形成体现真并发的形式语义。该文提出一种新的模型——统一结构模型作为带有并发行为的UML状态机图的形式语义，该模型不会增加或减少状态机图的任何信息。基于统一结构模型首先定义了状态机图的格局(全局状态)，用于表现状态机图的执行过程，并且给出了UML状态机图的格局的转换规则，说明格局如何在状态机图中执行，在此基础上给出了状态机图的可达性算法，然后还对状态机图的死锁等性质进行了介绍，最后开发出一个原型工具，实现了状态机图的可达性分析，并用实例说明了该方法的应用。

    统一建模语言状态机图形式化模型并发行为可达性死锁

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    基于CL加密的改进分布式解密系统

    张志莹王志伟
    95-102页
    查看更多>>摘要：近些年，无线医疗传感器网络(Wireless Medicine Sensor Networks，WMSNs)得到了广泛的应用。WMSNs提高了患者护理质量，但同时也存在许多安全隐患。为了保护患者数据的隐私安全，Yi等人提出了一个基于Paillier密码系统的分布式ElGamal密码系统。然而，Rao分析了他们的方案并展示了一种可行的攻击，该攻击允许攻击者获取密钥。因此，是否可以将具有加法同态性质的密码系统修改为安全的分布式解密系统，以实现更简单的分布式密钥生成和更高效的分布式解密仍然是一个挑战。针对上述挑战，该文提出了一种基于Castagnos和Laguillaumie(CL)加密的改进分布式解密系统，并对未知阶群G上的离散对数关系给出了有效的零知识证明。与其他分布式解密系统相比，基于CL加密的改进分布式系统具有良好的性能、更可靠的设置、更高的安全级别。

    分布式解密系统加法同态HSM群零知识证明自适应根子群假设

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    迈向量子安全:后量子密码迁移研究与思考

    冯艺萌刘昂
    103-108页
    查看更多>>摘要：量子科技的飞速发展使得大规模量子计算机的实现只是时间问题，一些量子算法的提出(如Shor、Grover、Simon)使得对现代密码体制(公钥密码和对称密码)实施量子计算攻击成为可能，从而严重威胁经典密码的安全。为提升密码系统抵抗量子计算攻击的能力，以格密码为代表的后量子密码(PQC)算法得到广泛关注和研究。从经典密码算法到PQC的迁移是密码系统实现量子安全的有效路径。首先，该文调研了NIST，ETSI及其他组织和学者提出的PQC迁移路线，总结起来，就是以NIST为代表的替换方案、以ETSI为代表的二次加密方案以及其他混合加密方案三种迁移路线;其次，针对PQC迁移过程，从迁移目标、迁移准备、迁移实施三个环节介绍了迁移策略;此外，为了促进PQC迁移的顺利高效实施，提出了需要考虑的迁移评估要素，包括资源投入、时间成本、业务风险、维护成本、用户体验、商业影响六个方面;最后，提出PQC迁移下一步研究方向。总之，文中工作将为PQC迁移的方案设计和高效实施提供有益参考。

    后量子密码迁移信息安全系统安全网络安全

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    基于改进的GAF算法的EEG情感识别

    王星星邵杰陈鑫杨世逸林...
    109-116页
    查看更多>>摘要：利用脑电图(EEG)信号对人类的情感进行识别一直是一个重要且具有挑战性的研究领域。传统的方法都是对一维EEG信号进行分析，然后提取特征进行识别;但这种方法需要提取许多时域或频域上的特征才能取得较好的识别效果。考虑到二维图像蕴含的信息要远远比一维信号蕴含的信息丰富，因此将一维信号转换成二维图像可以提取更加有效的特征进行识别。为此，该文提出了一种基于改进的Gramian Angular Field(GAF)算法的EEG情感识别方法。首先，从EEG信号中提取alpha、beta、gama三个频段的子带信号;然后，提出了一种基于马氏距离加权的改进GAF算法将一维EEG信号转换成二维特征图像;接着，从二维图像中提取奇异值熵、图能量等特征;最后，利用卷积神经网络(CNN)对提取的EEG特征进行分类识别。基于广泛使用的DEAP数据集，针对四分类(HAHV、LAHV、LALV和HALV)情感识别任务，对该模型进行了验证。实验结果表明:所提算法的平均分类准确率达到92。63%，与现有的识别方法对比具有一定的优势。

    脑电图情感识别格拉姆角场马氏距离卷积神经网络

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    多策略改进的蛇优化算法

    权浩迪刘勇国傅翀朱嘉静...
    117-125页
    查看更多>>摘要：为改进蛇优化算法(Snake Optimizer，SO)在探索方式、变量计算、空间搜索方式和种群更新方式等方面存在的不足，提出了一种多策略改进的蛇优化算法(Improved Snake Optimizer，ISO)。首先，提出探索寻优策略，根据个体相对于优势个体的位置更新自身的位置，使种群在前期快速收敛到最优解附近。其次，优化变量计算方式，将SO算法中的指数运算改进为多项式运算，提高SO的时间效率。同时引入动态调整搜索空间的机制，随种群进化迭代次数的增加逐步扩展搜索范围以提高寻优能力。最后，引入优势进化策略，淘汰适应度较差的个体并结合优势个体的基因产生新个体，快速提高种群优势基因比例以增加收敛速度。对不同基准测试函数进行寻优实验，分别与经典SO算法和5 种启发式算法进行对比，结果表明ISO具有较强的寻优能力。为进一步验证所提算法的高效性和实用性，将ISO应用于全连接神经网络的优化问题，结果表明基于ISO优化的神经网络具有更优的分类效果。

    蛇优化算法启发式算法优化问题多策略改进神经网络

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    基于混合表征和协同训练的软件漏洞检测

    陈浩东李琳乔梦晴叶彪...
    126-132页
    查看更多>>摘要：对于漏洞领域基准数据集较少导致的深度学习模型泛化能力较差，以及传统的基于规则引擎的漏洞检测工具性能较低的问题，提出了一种基于混合表征和协同训练的软件源代码漏洞检测方法。首先，基于预训练模型提取源代码文本特征，提取代码语义信息，然后使用工具生成抽象语法树，通过自定义遍历规则提取源代码的AST(抽象语法树)特征，将两种特征进行混合丰富代码表征。其次，搭建多个深度模型，基于协同训练算法通过大量的无标签数据提升各模型的泛化能力。鉴于单一模型可能造成较高的漏报率和误报率，并可能被某一模型主导预测结果的问题，采用了基于加权投票机制的多模型集成方法。实验结果表明，该方法在一定程度上解决了数据集较少导致的模型泛化性差的问题，与漏洞检测领域一些主流检测方法相比，该方法在各指标上具有一定的优势，且检测性能高于规则引擎Fortify。

    深度学习混合表征漏洞检测协同训练集成学习

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    基于相似度加权的无模型元强化学习方法

    赵春宇赖俊陈希亮张人文...
    133-140页
    查看更多>>摘要：强化学习在游戏对弈、机器人控制等领域内已取得良好成效。为进一步提高训练效率，将元学习拓展至强化学习中，由此所产生的元强化学习已成为当前强化学习领域中的研究热点。元知识质量是决定元强化学习效果的关键因素，基于梯度的元强化学习以模型初始参数为元知识指导后续学习。为提高元知识质量，提出了一种通用元强化学习方法，通过加权机制显式表现训练过程中子任务对训练效果的贡献。该方法利用不同子任务所得的梯度更新向量与任务集内所有梯度更新向量的相似性作为更新权重，完善梯度更新过程，提高以模型初始参数为元知识的质量，使训练好的模型在一个良好的起点上解决新任务。该方法可通用在基于梯度的强化学习中，达到使用少量样本快速解决新任务的目标。在二维导航任务和仿真机器人运动控制任务的对比实验中，该方法优于其他基准算法，证明了加权机制的合理性。

    元学习强化学习元强化学习梯度下降无模型

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    基于贝叶斯估计和群体智能的无人机轨迹优化

    丁汝妍李欢莫欣岳吴灿...
    141-148页
    查看更多>>摘要：为提高无人机的定位精度与队形调整效率，提出了基于贝叶斯估计的定位模型和基于群体智能算法的队形调整方法。首先，考虑实际情况中的测量噪声影响，在定弦定角模型中引入贝叶斯最大后验概率得到新的定位模型。然后，针对粒子群算法易陷入局部最优的问题，结合模拟退火算法提出改进的队形调整算法。仿真结果表明:提出的定位模型对圆形(锥形)编队的误差率比初始模型降低72。8%(49。2%);改进的队形调整算法对圆形(锥形)编队的误差率相对于原始算法和遗传算法与高斯伪谱法相嵌套的方法分别降低了37。1%(27。0%)和24。7%(19。9%)，收敛迭代次数分别降低了12。5%(20%)与12。5%(4。8%)。实验结果验证了提出的优化方案具有较高的精度和计算效率。

    无人机轨迹优化无源定位贝叶斯优化粒子群算法模拟退火算法

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