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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

    基于模糊逻辑的模糊XML扩展

    胡磊赵羽晗
    1-6页
    查看更多>>摘要：当前万维网的环境下,为网络用户提供强大支持的智能代理的主要障碍在于,网上的内容并不是机器可读的.不同于传统人工智能和计算语言学用一些日趋复杂的技术解决现有难题的方式,语义网采用容易被机器处理的表示形式描述网上内容来解决这个难题. XML作为语义网的底层标签语言在实际应用中已经发挥了很大的作用.各种团体和商界不仅创建基于XML的应用,而且也广泛使用XML作为不同应用之间的统一数据交换格式.考虑到现实中处处存在模糊现象和模糊概念,而经典的XML又不能处理这些模糊信息,所以有必要扩展经典XML模型使其可以表达模糊信息.文中在现有的模糊XML数据模型的基础上,进行进一步的拓展,使新的模糊XML模型既能与现有的模糊XML兼容,又能表达更强的模糊信息.

    XML模糊数据模型XMLSchema模糊集模糊逻辑

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    基于CNN和SVM融合的交通标志识别

    王新美丁爱玲雷梦宁康盟...
    7-12页
    查看更多>>摘要：针对传统的卷积神经网络对小样本分类易产生过拟合等问题,在卷积神经网络( CNN)和支持向量机( SVM)融合模型的基础上,提出对CNN网络结构提取的特征进行归一化处理,提高泛化能力,并将其应用到交通标志识别.该方法构建了一种CNN-SVM模型,将卷积神经网络和支持向量机结合起来,使用从ImageNet数据集初始化的网络进行特定域的微调,截取网络内层来提取交通标志图像特征,并对特征进行归一化处理,最后采用SVM进行识别,从而有效解决交通标志分类过拟合问题.仿真结果表明,通过CNN内层建立的特征映射模型,所传递的特征经过归一化处理后,在交通标志分类任务中具有良好的特征表示能力,较好地提升了SVM分类性能,表现出更好的分类精度以及泛化性能.

    CNNSVM迁移学习归一化交通标志识别

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    基于机器学习的车牌识别技术研究

    陈政李良荣李震顾平...
    13-18页
    查看更多>>摘要：随着经济的快速发展和城市扩张,交通量逐年增加,交通管理也变得复杂多样.针对隧道环境下高速行驶车辆的车牌识别问题,提出了一种车牌分割和识别的算法.算法分为四个部分:图像预处理,车牌定位,车牌分割和字符识别.采用选择更新法拦截行车辆视频进行关键帧处理;在车牌定位中选用边缘检测与形态学相结合的算法,以消除噪声干扰,提高定位准确率;又用阈值分割法进行字符分割,以解决投影分割法等传统算法出现的字符黏贴和汉字不连通等问题;再通过HOG算法对分割后的字符图像进行特征提取,基于SVM算法实现字符识别.针对训练模型,则采用PSO算法对SVM分类器的参数设置进行优化,以获得最佳分类精度.利用MATLAB平台对优化后的SVM算法进行检验,通过实验数据说明该方法能够提高字符识别的准确率.

    隧道机器学习智能交通车牌识别SVMMATLAB

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    基于Spark的层次聚类算法的并行化研究

    余胜辉李玲娟
    19-22页
    查看更多>>摘要：随着大数据时代的来临,传统的计算模式已经不足以支撑如此大量的数据.基于内存计算的大数据并行化计算框架Spark的出现很好地解决了这一问题. CURE是一种基于取样和代表点的层次聚类算法,它采用迭代的方式,自底向上地合并两个距离最近的簇.与传统的聚类算法相比,CURE算法对异常点的敏感度更小.但是在处理大量数据的情况下,CURE算法存在着因反复迭代而消耗大量时间的问题.文中利用了Spark的RDD编程模型的可伸缩性和分布式等特点,实现了对CURE算法计算过程的并行化,提升了该算法对数据的处理速度,使算法能够适应数据规模的扩展,并且提高了聚类的性能.在Spark上运用CURE算法对公开数据集的并行化处理结果表明,基于Spark的CURE算法并行化既保证了聚类准确率又提高了算法的时效性.

    Spark层次聚类CURERDD并行化

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    基于深度学习的粒子滤波视频目标跟踪算法

    李敏吴莎
    23-28页
    查看更多>>摘要：在视频目标跟踪中,由于环境以及目标形变等因素的影响,会导致跟踪算法出现鲁棒性差的问题,针对该问题提出了一种基于预训练卷积神经网络,在粒子滤波框架下将深度特征和手工特征相结合的视觉目标跟踪算法.该算法通过卷积神经网络对数万张通用目标图像进行离线预训练,得到可以对通用目标进行表示的从简单到复杂的结构性特征,再在粒子滤波跟踪框架下将深度特征和手工特征相结合用于目标跟踪.同时,该算法以一种懒惰的方式更新跟踪模型,避免了模板频繁更新而导致的昂贵计算代价.实验结果表明,与已有的传统粒子滤波跟踪方法相比,该方法在现有的跟踪基准测试中显示出优越的性能,在复杂背景、光照以及目标形变等恶劣条件影响下仍能稳定地跟踪目标,具有更强的鲁棒性.

    目标跟踪粒子滤波卷积神经网络深度特征手工特征

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    基于RFID无源标签的智能开关控制系统

    周尧周松照崔逸林叶宁...
    29-34页
    查看更多>>摘要：针对传统手势控制系统制作成本高和对光线依赖性强等问题,设计了一种基于RFID无源标签的智能开关控制系统.系统以RFID技术与蓝牙mesh技术为支撑,将手势识别技术与智能开关控制技术有机结合,首先通过提取用户所佩戴的RFID无源标签的运动轨迹,并在PC端中构建手势数据指令库,同时利用加窗处理来解决无源标签运动时反射信号的不连续性,提取标签运动时相位流中的波纹特征分段,继而利用动态时间规整( dynamic time warping,DTW)算法计算当前手势运动分段与预先设置的手势指令库中各维分量的匹配度,同时在此基础上结合KNN邻近算法实现手势分类,之后将识别的手势指令与PC端构建的数据指令库进行匹配,通过蓝牙mesh系统将控制指令传递给各个用电器,实现用户对智能开关系统的手势控制.实验结果显示该系统可以对多个智能开关进行远程实时控制,智能开关对手势指令正确反馈率达到90% .

    RFID手势控制智能家居无源标签蓝牙mesh

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    基于生成对抗网络的长短兴趣推荐模型

    康嘉钰苏凡军
    35-39页
    查看更多>>摘要：传统的推荐系统中,用户的兴趣被认为是稳定不变的,而事实上,用户的兴趣会因为各种因素产生变化.为了更加有利地跟踪用户兴趣偏好变化进行内容推荐,提出了一种基于生成对抗网络的推荐算法 L-GAN( long short-term memory via generative adversarial networks),利用长期和短期的兴趣偏好,通过生成对抗的训练策略来训练推荐模型,使推荐模型产生的推荐列表更加准确.在对抗训练过程中,将数据分为多个行为周期,按照时间顺序依次输入每个行为周期内的用户-项目评价矩阵,生成器模型产生推荐列表,而判断器模型则区分输入的推荐列表是否与真实历史记录的特征相似.最终,通过在两个公开的数据集上与多个推荐模型进行对比实验,结果表明在不同稀疏度的数据集上,L-GAN算法在推荐精度方面有较明显的提高,更善于挖掘数据的隐层特征.

    推荐算法生成对抗网络循环神经网络孪生网络对比损失函数

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    基于SLAM技术的双控制器智能机器人

    蒋江红张锲石
    40-43页
    查看更多>>摘要：为了实现未知环境下的地图构建、定位、导航、路径规划和室内环境检测与控制等功能,基于机器人操作系统(ROS),设计了一套智能移动机器人研究平台,使用机器人携带的激光雷达传感器、惯性测量元件(IMU)、超声波和深度相机感知外界环境信息,通过里程计获取自身位移信息,采用卡尔曼滤波对传感器数据进行滤波处理,利用即时定位与建图(SLAM)技术进行地图构建和局部路径规划.机器人在导航过程中利用蒙特卡洛定位方法可以实时确定机器人姿态,将机器人的位置信息和采集到的环境特征信息映射到2D网格地图中实现地图构建.在局部路径规划的过程中,通过编码器设备采集加速度和角速度信息,获取实时的速度和姿态,利用构建的地图来进行局部路径规划.实验测试表明,设计的基于SLAM技术的双控制器智能机器人能够构建较高精度的环境地图、实现室内定位和导航.

    ROS智能移动机器人SLAM地图构建路径规划

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    基于多目标进化的复杂网络社区检测

    王聪柴争义
    44-48,108页
    查看更多>>摘要：为了准确地发现复杂社区结构,提出一种改进的多目标进化的复杂网络社区检测算法.通过在某一范围内等间距产生多个p参数,再将其代入AP聚类算法通过半监督聚类方式确定聚类个数以及产生初始种群,克服传统的通过随机方式产生的初始解聚类效果不稳定的缺点,且用模拟退火(SA)算法对多目标进化算法进行改进提高种群搜索能力,防止寻优过程陷入局部最优解.分别在不同μ值下仿真40次,以FootBal足球社交网络、Karate-CluB网络和Dolphins网络作为测试案例,与传统多目标进化算法以及基于近邻传播(AP)的多目标算法进行实验对比,结果表明文中提出的多目标进化算法在总体上MNI数值更大,即改进效果明显,因此可应用该算法对复杂网络社区进行更加精确的检测.

    复杂网络社区多目标进化近邻传播(AP)聚类模拟退火(SA)算法

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    基于共性需求的软件通用自动化测试设计研究

    左万娟虞砺琨王小丽董燕...
    49-54页
    查看更多>>摘要：随着航天器发射任务越来越密集,航天软件测试强度不断增大,如何在提高测试效率的同时确保软件测试质量,对航天软件测试人员提出了严峻的挑战.作为软件自动化测试方向的研究热点,无论是基于代码、面向路径覆盖的测试自动化,还是基于需求建模、面向需求的测试自动化,均未能在工程实践中大范围推广.以CAN总线通讯接口通用测试设计为例,提出了基于共性需求的航天嵌入式软件通用测试设计方案,通过共性需求提取、通用测试设计,推进航天软件测试的标准化和规范化,并通过自动化测试工具研发,实现了基于共性需求的通用自动化测试.该通用自动化测试方案已在航天嵌入式软件第三方评测中广泛使用,在测试覆盖率、查找软件潜在设计缺陷以及提高测试效率等方面均取得了良好的效果.

    软件共性需求通用自动化测试设计

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