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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

    基于可撤销人脸的模糊保险箱算法研究与实现

    张波贺楚博
    126-130页
    查看更多>>摘要:针对传统人脸特征识别系统安全性问题,提出了一种可撤销人脸的模糊保险箱算法.解决了由于模糊保险箱方案中存在真实细节点信息,导致人脸特征不安全的问题.在进行特征模板加密过程前,先用正交随机矩阵加密,加密后的模板具有可撤销性,不存储真实细节点信息,增强了系统的安全性.并在解密过程中的解码阶段,用Berlekamp–Welch解码算法代替CRC解码,该算法在解密阶段仅需根据解码集重构一次多项式,提高了算法的效率.改进后的模糊保险箱算法在生物特征模板受到攻击或者泄露时,能够随时删除并重新产生新的正交随机矩阵,并生成新的生物特征模板,具有可撤销性和安全性.该方案基本流程分为四部分:2DGabor-PCA特征提取、特征可撤销变换、模板加密、模板解密.在ORL人脸库进行测试,最佳识别准确率达到96%,经过对比实验验证了该方法的有效性,能够满足生物模板保护方案所需的不可逆性和可撤销性.

    模板保护随机矩阵模糊保险箱特征提取多项式Berlekamp–Welch解码

    基于异常检测Docker容器的监控系统研究

    谢兆贤倪冰雪王若冰
    131-137页
    查看更多>>摘要:Docker容器监控系统在系统运维层面保障容器的安全.为解决当前容器监控系统存在部署过程复杂、异常检测精确度低、资源消耗量大和监控潜在黑洞等问题,采用Prometheus+、Sysdig和Weave scope等组件,构建支持可视化交互的综合型监控系统框架.该系统不仅可以快速准确定位异常来源、易于部署和资源消耗量低,还可以采用多种执行方式.依照监控组件资源使用量和组件执行模式,设计实验并对该系统进行研究.实验结果显示,Prometheus+磁盘故障检出率高并且可以长期存储数据,Sysdig在异常检测的误检率低并且耗费资源少,Weave Scope的异常检出率低,但是它可以同时监控多个容器.实验结果验证了该系统的有效性,其不仅可以全面地实时监控Docker容器内的各个节点,还可以解决多容器联合监控的问题.同时,系统从根本上降低了Docker容器整体的安全风险.

    Docker容器监控系统监控组件安全性异常检测

    基于广义胡克定律的弹性绳索拉伸研究

    陈一凡朱民耀朱晓强宋海洋...
    138-144页
    查看更多>>摘要:随着计算机性能不断提升,虚拟现实技术不断发展,工程开发中对于虚拟模具的要求不断提高,高效利用计算机性能达到视觉上的物理真实感已经成为衡量虚拟现实技术的关键指标.基于弹性力学本构方程,运用物理学中广义胡克定律,引入双曲线颈缩模型,改进计算机图形学中基于位置的动力学模拟的软体绳索,综合考虑功耗和性能之间的平衡,研究软体类弹性绳索在拉伸时的多种形变情况,建立起泊松比和极限收缩半径可调的弹性绳索动态拉伸数学模型,在Unity平台进行动画效果仿真.实现了三类情况下视觉上可信的仿真,包括弹性绳索在弹性限度内,不同泊松比时,符合纵横物理变化规律的拉伸动画效果;弹性绳索超过弹性限度时,在缺陷处出现颈缩现象的拉伸动画效果;以及弹性绳索超过伸长极限时,发生断裂的拉伸动画效果.最终成功将其应用到实际的虚拟现实工程中,模拟了安全培训中施工工人佩戴安全绳发生意外坠落的虚拟现实场景,取得了较好的真实体验效果.

    虚拟现实广义胡克定律基于位置的动力学弹性绳索安全培训

    基于有限元法的材料电特性计算机仿真研究

    王伦范珍珍郭晨
    145-149页
    查看更多>>摘要:等效电特性(如介电常数和电导率)是复合材料的重要物理属性,通常受到材料成分、占比、几何结构等多种因素影响.为深入研究夹杂物形状对复合材料等效电特性的影响机理,采用有限元法(FEM)模拟分析了具有不同形状夹杂物的复合材料模型在静电场下所表现出的等效介电特性,并提出以模型内部所产生的平均场浓度和场波动参数来观察并解释夹杂物几何结构对等效电特性的影响规律.论文借助计算机仿真技术,计算了复合材料模型中,当夹杂物和宿主的介电常数比值不同时,夹杂物几何结构对材料等效介电常数的影响,并将仿真结果与几种经典混合模型的解析公式进行了比较.分析结果表明,复合材料的内部平均场强及场波动变化与等效介电常数变化规律相吻合,而场波动与夹杂物几何结构特征有较为直接的相关性,从而可对材料等效电特性的变化进行合理解释.这一模拟分析方法可为复合材料设计等应用研究提供理论参考依据.

    计算机建模仿真有限元算法等效介电常数场波动场浓度

    Chan-AUKF融合算法在三维定位中的应用

    李向博熊鸣王丽婕
    150-155页
    查看更多>>摘要:针对超宽带(ultra-wideband,UWB)定位技术在三维定位应用中存在的定位精度低,定位结果易受复杂环境影响,存在固定偏差的问题,基于Chan算法和简化无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF)算法构建定位系统状态误差补偿函数对简化UKF算法进行自适应补偿,提出Chan-自适应无迹卡尔曼滤波(Chan-adaptive unscented Kalman filter,Chan-AUKF)三维定位算法.根据Chan算法和简化UKF算法解算出的标签三维坐标构建定位系统状态误差补偿函数,对简化UKF算法自适应补偿的同时,将此三维坐标作为Chan-AUKF算法的初值对标签三维坐标的精确值进行估计.实验结果表明,Chan-AUKF算法在性能上优于Chan算法、UKF算法和Chan-UKF算法,在保证稳定性的同时,能够有效地提高定位精度.

    超宽带Chan算法无迹卡尔曼滤波Chan-AUKF算法状态误差补偿函数

    基于改进决策树的道路交通事故成因耦合分析

    郭兰英张晓静程鑫
    156-161,166页
    查看更多>>摘要:道路交通事故的发生充满不确定性,为尽可能减轻事故损害,研究分析其成因具有重要意义.该文提出了一种基于改进决策树的道路交通事故成因耦合分析算法.算法采取数据清洗、方差过滤、相关性分析、数据重采样等方法预处理西安市历史事故数据,分析道路交通事故特征中的时间特性及道路环境特性,发现交通事故的严重程度易受交通特征影响.以事故严重程度为目标,初步选取道路因素及环境因素在内的17个交通特征候选自变量,以梯度提升决策树(gradient boosting decision tree,GBDT)为基模型,结合递归特征消除法(recursive feature elimination,RFE)探究不同交通特征对事故等级的影响.利用GBDT-RFE模型筛选出道路类型、道路横断面位置、交通信号方式、路侧防护设施类型、道路线型、照明条件作为主要特征变量,以此构建决策树模型,提取易引发重大事故且置信度较高的多因素耦合模式作为重点情境防范,为事故安全预警提供参考.

    交通事故GBDT-RFE事故严重程度决策树多因素耦合

    改进的双水平集心脏MRI图像左心室分割算法

    赵昊宸苑金辉朱恩嵘乔艳...
    162-166页
    查看更多>>摘要:针对基于深度学习的心脏MRI图像左心室分割网络仅使用简单的阈值法对输出的概率图进行二值化,使得分割的结果边缘模糊的问题,提出了一种改进的基于双水平集的后处理算法.在使用传统水平集方法对左心室内外膜进行分割时,存在水平集函数演化不稳定、边缘分割精度低和分割效率低等问题.提出新的距离规则化函数对水平集的能量函数进行改进,新的距离规则化函数可以更好地约束边缘正则性,能够很好地弥补深度网络输出结果当中的缺陷,并使用双水平集,即0水平集函数和k水平集函数分别向左心室内外膜演化.利用多伦多市儿童病医院影像科提供的数据集,用上述算法对基于深度网络的心脏MRI图像左心室分割结果进行后处理,实验结果表明,左心室内膜和外膜分割的Dice相似系数分别为0.9338和0.9587.对比其他分割模型,分割精度获得了明显提高.

    水平集方法距离规则化函数后处理算法左心室图像分割深度学习

    基于RBF神经网络的跌倒检测算法

    刘勃孔韦韦肖家钦王明伟...
    167-172,178页
    查看更多>>摘要:为了利用便携式可穿戴设备精确监测老年人运动状态,及时识别老年人突发跌倒等意外行为,针对传统算法中阈值设计的经验性、随机性等不足,提出基于径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络的跌倒检测算法.通过分析研究人体日常行为和跌倒动作的运动特征,对人体日常运动状态进行分类.运用部署在人体腰部的三轴加速度传感器采集人体运动状态数据,构建关于加速度均值、标准差、极大值与极小值幅度差和极大值与极小值时间差的组合特征向量,采用梯度下降法进行RBF神经网络训练和优化,通过RBF神经网络分类器实现对日常行为和跌倒动作的识别.实验结果表明:基于RBF神经网络的跌倒检测算法在跌倒和非跌倒的分类识别中,准确率、灵敏度和特异性均保持了较高的水平,达到了较好的分类性能.

    跌倒检测运动特征分类识别加速度传感器RBF神经网络梯度下降法

    基于BP神经网络的录井异常数据检测方法研究

    李春生邹林浩张可佳高雅田...
    173-178页
    查看更多>>摘要:在石油钻井工程中,由于技术和设备的客观因素,导致录井数据经常出现异常值,影响了录井解释评价精度.针对该问题,提出了一种基于BP神经网络的录井异常数据处理方法.为了在构建数据环节中提供准确且可信的工程数据,研究了录井异常数据的产生原因及异常数据的表征,并且通过对比格鲁布斯法、K-means聚类算法以及BP神经网络等方法的特点,选择BP神经网络作为异常值处理的方法.通过模型预测的录井数据误差平方值与样本数据的均方根误差进行比较,来确定数据的异常情况,保证检测异常点的合理性.经实验验证和同类算法的比较,表明了BP神经网络模型可以实现检测录井异常点数据,且检测异常点的准确率高于同类算法,处理异常点结果可信,能够有效解决因异常点数据所带来的问题.

    异常点检测录井工程数据BP神经网络格鲁布斯法K-means聚类算法

    加权Fisher卷积神经网络乳腺癌检测模型

    郝堃胡磊丁晓明
    179-185页
    查看更多>>摘要:乳腺癌是女性发病率最高的癌症,已经严重威胁到女性生命健康.随着医院影像数据量的爆炸式增长和计算机图像分类技术的不断涌现,基于人工智能技术的医学图像分类也逐渐应用于大型医院的科研、临床应用中.将这种手段运用于乳腺癌影像检测中,对其辅助诊断和病理研究有着重要的意义.该文提出一个新的代价函数加权Fisher准则并将其应用于乳腺癌检测的卷积神经网络模型中,其目的在于保证图像输出值和样本标签之间的残差最小的同时,使得同类样本距离越近越好,异类样本距离越远越好,从而加强模型对乳腺癌的分类能力.在公开数据集和医院提取的真实数据上的实验表明,加权Fisher准则能有效提升卷积神经网络的收敛时间和识别率,同时基于改进的LetNet-5相较改进的AlexNet有更优的效果.将加权Fisher的LetNet-5卷积神经网络模型用于乳腺癌辅助诊断,具备一定的临床价值和应用前景.

    乳腺X光摄影乳腺癌医学图像分类卷积神经网络加权Fisher准则