首页期刊导航|计算机技术与发展
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

    结合组像素嵌入的双注意力高光谱图像分类

    谭云飞李明罗勇航石超山...
    147-153页
    查看更多>>摘要：近年来，基于深度学习的框架在高光谱图像分类领域中取得了令人满意的结果。然而，多数方法仍使用卷积神经网络作为主干网络，其存在感受野过小，对特征信息的挖掘不充分，序列建模的能力较弱，模型复杂和分类精度低等问题。为克服上述局限性，该文提出一种结合组像素嵌入的双注意力高光谱图像分类的方法。该方法主要分成三个部分，首先，使用含有点卷积组和深度卷积组的通道空间卷积分离模块来高效学习空间光谱的特征信息;其次，添加通道空间双注意力机制，抑制冗余信息的干扰，增强高光谱图像空间与光谱的特征权重;最后，通过组像素嵌入Transformer来进一步强化空间与光谱之间的联系，建立全局长距离依赖关系，缓解精度下降的问题，保证了网络良好的分类性能。实验结果表明，该方法与现有的网络模型相比具有更优越的性能，在Pavia University和WHU-Hi-LongKou两个数据集中的总体准确率分别达到99。26%和99。73%。

    高光谱图像分类卷积神经网络通道空间卷积分离双注意力机制组像素嵌入Transformer

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    引入位置编码机制对抗网络的文本生成模型

    贺妮牟莉万晓慧
    154-158页
    查看更多>>摘要：针对目前对抗网络文本生成模型在生成文本时，出现词与词之间位置关系紊乱导致文本逻辑不通的问题，该文提出了一种引入位置编码机制对抗网络的文本生成模型(Position-Encoding GAN，PE_GAN)并进行探讨和验证。在对抗神经网络模型的基础上引入位置编码机制，可以通过带有位置编码的词向量来标记文本中词与词之间的位置关系，生成器和判别器使用GRU神经网络的门控机制来减少梯度消失，同时利用蒙特卡洛策略思想来降低数据过拟合风险并提高生成文本的准确性。为了验证PE_GAN模型的有效性，使用开源数据和网络爬取的小说和新闻文本共同作为实验的数据集，结果表明:该模型中生成器和判别器loss值的差距比对比模型小，表明生成的文本更加接近真实文本;与Gumbel-softmax GAN模型、seq-GAN模型和LFMGAN模型相比，PE_GAN模型的BLEU-2、BLEU-3 和BLEU-4 的值分别都有明显的提高，表明引入位置编码机制后可以改善生成文本的逻辑性，由此可知该模型有较好的应用性。

    生成对抗神经网络位置编码文本生成GRU神经网络蒙特卡洛策略

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于RTOPSIS的集成学习的综合评价研究

    左胜勇冯立超陈学斌张春艳...
    159-166页
    查看更多>>摘要：Stacking集成学习被认为是一种"黑盒"模型，采用多个基学习器的预测结果输入，通过元学习器来生成最终的预测。这种复杂性使得难以准确了解每个基学习器对最终结果的贡献。为解决此问题，该文提出了RTOPSIS方法。该方法结合了灰色关联度系数计算和优劣解距离方法，为决策者提供了一种有效的工具，以清晰地揭示每个基学习器在Stacking模型中对最终结果的贡献程度。具体而言:采用RTOPSIS算法替代传统的判别方法，综合考虑基学习器和元学习器之间的关系，提供更客观和合理的模型排名结果;应用灰色关联分析算法计算各个基学习器在Stacking模型中的权重，并反映其对最终结果的贡献程度。实验证明，相对于单一指标如Accuracy、AUC 和 F1-score 等，在 Stacking 模型综合评价中，RTOPSIS算法为该文6 个模型提供了更为合适的排名，且与经典优劣解距离算法的排序结果基本一致。因此，RTOPSIS算法在Stacking模型评价中展现出更全面的评价效果。

    优劣解距离灰色关联度权重Stacking模型综合评价

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于双分支注意力机制的图像自动标注研究

    张国有崔永强
    167-173页
    查看更多>>摘要：图像自动标注技术能够将图像低层视觉特征转化为人类理解的高层语义信息，增强图像的可理解性和可搜索性，在图像检索和图像分类领域具有重要的应用价值。目前，基于卷积神经网络模型的图像自动标注技术，仍存在浅层网络无法捕捉足够的特征信息、容易忽视标签之间的相互关系以及标注时难以确定标签数量的问题。该文提出的基于双分支注意力机制的图像自动标注模型，首先使用双分支注意力网络，增强图像特征和标签的相关性以及学习标签之间的相关性;其次在空间注意力分支增加多尺度特征提取模块，以提取图像的多尺度特征，解决浅层网络特征提取不充分的问题;再次通过融合模块，融合两个分支的输出，将图像特征进一步增强;最后通过标签数量预测模块，预测待标注图像的标签数量，进一步提高标注的准确性。该模型分别在三个基准数据集Corel 5K、ESP Game和IAPR-TC-12 上进行实验分析，实验结果表明该模型可以有效解决上述问题，提高标注的有效性与准确性。

    图像自动标注卷积神经网络多尺度特征注意力机制特征融合

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于SLPA改进的重叠社团检测算法

    胡志涛余路粉潘文林
    174-181页
    查看更多>>摘要：标签传播算法(Speaker-Listener Label Propagation Algorithm，SLPA)在重叠社团检测任务上具有线性时间复杂度和优良的检测效果，但作为一种随机算法其多次的随机选择策略致使算法的精度受限且算法结果不稳定;此外，算法在选取的阈值较低时容易出现大量相互嵌套的小型社团和重叠节点。针对上述问题，提出一种精度更高、稳定性更好的改进算法。算法初始化阶段，使用节点局部结构熵(Local Structure Entropy，LE)计算的节点重要性排序升序作为节点更新序列;标签传播阶段，使用资源分配指标(Resource Allocation，RA)作为节点进一步选择的依据，引导标签传播的方向;后处理阶段，新增两两对比待选社团集以去除嵌套包含的社团。在真实网络与人工网络上验证算法的有效性，使用重叠标准互信息(Overlapping Normalized Mutual Information，NMIov)和扩展模块度(Extended Modularity，EQ)与 5 个经典算法进行对比。实验证明，改进算法在精度与经典算法相比具有优势，在真实网络和人工网络中均具备较好的鲁棒性;改进算法与原算法相比，算法的结果精度分布更为集中，算法的稳定性有提升。

    复杂网络重叠社团检测标签传播算法局部结构熵SLPA

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    求解全局优化问题的SCA-VPPSO算法及其应用

    曹琦程雷平徐成方宁...
    182-187页
    查看更多>>摘要：正余弦算法和速度暂停粒子群算法是两个优秀的元启发式算法，用于解决连续全局优化问题。在解决实际问题中，它们始终面临着跳出局部极小的问题。为此，基于二者，提出了一种新的混合搜索算法，称为SCA-VPPSO算法。该算法以速度暂停粒子群算法的搜索框架为基础，将正余弦搜索算子从原先的全维度更新策略转变为部分维度更新策略，并将之用于开发探索上，与速度暂停粒子群算法中的局部搜索行为进行了融合，形成双模式局部探索模式。混合后的SCA-VPPSO算法能够更加有效地平衡局部利用和全局探索，从而增强算法跳出局部最小的能力并获得更好的结果。所提算法与正余弦算法、速度暂停粒子群算法和2 个近期发表的优秀算法在CEC2019 测试集和一个工程实际应用上进行了性能分析，结果表明所提算法的优化性能有显著提高，扩展了算法的应用范围，为元启发式算法的发展提供了新的混合搜索模式。

    全局优化粒子群算法正余弦算法元启发式算法工程应用

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于MTCN-Informer的铁矿球团工艺预测模型

    廖雪超朱晨辉赵昊裔向桂宏...
    188-194页
    查看更多>>摘要：成品球团流量的预测是生产过程的关键，它决定着整个生产的效率和产量。铁矿球团链箅机—回转窑是生产铁矿石制备高品质铁合金的重要工艺过程之一，具有大时滞、参数庞杂、耦合关系复杂等特点，且成品球团流量波动剧烈，使球团流量难以预测。为此，该文使用移动平均滤波器来平滑波动的数据，互信息法对庞杂的参数做特征选择，再利用基于自注意力机制的Informer球团流量预测模型，其降低传统自注意力机制的时间复杂度，提高了模型训练效率。同时，针对Informer模型的概率稀疏自注意力机制难以把握长时间序列波动的问题，通过TCN时间卷积网络来提取长时间序列的扩展信息依赖，同时结合Informer编码解码网络来处理上下文的信息，从而完成球团流量的精确预测。通过对工厂实际数据进行实验分析可知，与循环神经网络这类传统的深度学习模型相比，所提集成模型在预测精度、稳定性方面均为最优。

    球团流量预测特征选择时间卷积网络编码解码网络自注意力机制

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    面向测井领域的多模态知识图谱构建

    曹茂俊林世友肖阳王瑞芳...
    195-201页
    查看更多>>摘要：针对测井解释过程中数据多源异构、数据间难以互补融合，不能很好应用于风险评估、解释评价和决策知识提供等问题，提出了一种面向测井领域的多模态知识图谱构建方法。该方法从测井角度出发，采用自顶向下的方式将知识整理分类为通用知识、区域知识和辅助知识等，结合测井解释过程中文本、图片、音视频等多模态资料深入挖掘实体属性关系，搭建了测井领域本体层，并基于CasRel实体关系联合抽取，余弦相似度多模态知识融合和TransR多模态表示学习技术完成了测井领域多模态知识图谱的构建。通过大庆测试服务分公司现场实际验证表明，基于该文构造的测井领域多模态知识图谱有效增强了测井知识的整合、互联和共享。

    测井知识图谱多模态知识融合知识表示

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    用于配网线缆识别和定位的多传感器引导系统

    杨淼夏骏李金亮王邹俊...
    202-208页
    查看更多>>摘要：不停电配网作业视场条件复杂，传统机器视觉方法存在配网线缆识别定位精度与速度无法满足要求等问题。为实现智能化配网作业中配网线缆的快速准确识别与定位，该文设计了多传感器视觉引导系统以及搭载的配网线缆分割算法。首先，面向配网作业需求进行了针对性的传感器选型，提出了一套使用可见光相机+激光雷达(RGB+Lidar)对末端执行机构进行引导的系统，以解决传统配网检修人工作业方式劳动强度大、工作效率低等问题。其次，针对传统机器视觉方法参数量大、推理速度慢的问题，将深度可分离卷积引入轻量化的图像分割模型的设计，输入部分增加了雷达点云提供稀疏的深度信息，并引入了直线注意力模块以进一步提高精度。最后，经过配网作业中采集的数据集进行图像分割模型的测试，验证了其速度和精度能够满足不停电配网环境下的识别定位需求。

    深度学习图像处理距离测量多传感器融合配网线缆

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于YOLO模型的车流量实时采集系统研究

    王金环李宝敏
    209-214页
    查看更多>>摘要：对于一座现代化城市来说，合理的交通规划是一个城市高效运行的关键，作为交通规划的关键信息的城市车流量信息，原本需要人工进行识别、获取、验证的提取方式，随着计算机视觉技术的蓬勃发展弊端尽显，终将退出历史的舞台。为了提高城市车流量信息的准确性和及时性，利用现有的计算机技术设计一种基于YOLO模型的车流量实时采集系统。该系统基于YOLO视觉检测模型，采用DeepSORT算法对检测到的目标车辆进行跟踪识别、判断车辆的运行状态、实现当前路段的车流量统计、对已记录车流量信息进行可视化展示以及数据输出等。该系统可以有效地代替传统消耗人力的死板工作，实现自动化数据收集以及道路交通情况的快速监测。该系统操作简单，交互性强，为城市的交通管理和交通规划提供准确实时的信息数据。

    目标检测目标跟踪算法数据处理YOLO模型车流量实时采集

      原文链接:
    • 国家科技期刊平台
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据