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計算機應用與軟件雜志

Computer Applications and Software

主管單位:上海科學院
主辦單位:上海市計算技術研究所;上海計算機軟件技術開發中心
國際刊號:1000-386X
國內刊號:31-1260/TP
審稿時間:1-3個月
全年訂價:¥ 640.00
創刊:1984
類別:信息科技
周期:月刊
發行:上海
語言:中文
起訂時間:
曾用名:
出版社:行政事業單位類
郵編:200040
主編:朱三元
郵發:4-379
庫存:200
計算機軟件及計算機應用
計算機應用與軟件雜志簡介
計算機應用與軟件雜志簡介

《計算機應用與軟件》(月刊)創刊于1984年,由上海市計算技術研究所和上海計算機軟件技術開發中心共同主辦,是全國中文核心期刊(2017)、上海市計算機學會會刊。

《計算機應用與軟件》主要面向從事計算機應用和軟件技術開發的科研人員、工程技術人員、各大專院校師生等。致力于創辦以創新、準確、實用為特色,突出綜述性、科學性、實用性,及時報道國內外計算機技術在科研、教學、應用方面的研究成果和發展動態的綜合性技術期刊,為國內計算機同行提供學術交流的平臺。內容翔實,富有創新性、科學性、實用性,是一本頗具參考價值的刊物。

計算機應用與軟件雜志被以下數據庫收錄
計算機應用與軟件雜志期刊榮譽
計算機應用與軟件雜志欄目設置
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計算機應用與軟件雜志數據統計
計算機應用與軟件雜志影響因子
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計算機應用與軟件雜志總被引頻次
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計算機應用與軟件雜志社審稿
1-3個月
計算機應用與軟件雜志社介紹

1.《計算機應用與軟件》來稿必須是原創性論文,并且未在任何正式出版物上發表過。文字要簡練,文章題目在20個字以內。摘要不超過300字,摘要的內容應包含與論文同等量的主要信息,一般應說明研究工作目的、實驗方法、結果和最終結論等,而重點是結果和結論。關鍵詞3~8個。以上內容需全部譯成英文(包括文章名、姓名、單位、摘要、關鍵詞)。文中插圖精繪,圖中文字清楚,圖、表要求有圖號、圖名、表號、表名和文中引用。

2.《計算機應用與軟件》稿件請用Word編輯排版,可參考“《計算機應用與軟件》格式說明”寫作模板,作者可參考進行撰寫。

3.獲國家自然科學基金或其它省、部級重點基金資助以及重大獲獎項目的文稿請注明:資助基金名稱、項目編號、項目名稱以及獲獎類別。

4.每篇稿件必須提供所有作者簡介,內容為:姓名、職稱/學位、主研領域。并提供第一作者的身份證號或軍官證號,同時注明作者或聯系人的姓名、手機號或電話、單位、通信地址、郵政編碼、E-mail地址。審稿期間聯系方式如有變化,請及時進入本網站“在線查詢”中修改。

5.投稿應具有合法性,包括不存在抄襲、剽竊、侵權、數據不實、一稿多投等不良行為,如發現上述不良行為,作者將承擔法律責任。如有泄密,本刊不承擔連帶責任。

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計算機應用與軟件較新文章
  • 信息物理融合系統體系結構研究

    作者:羅韶杰; 張立臣 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    信息物理融合系統(Cyber-Physical System,CPS)是近年來國內外科技界與學術界研究的新興的重要領域。為了從整體上把握和研究CPS的體系結構,歸納列舉包括原型的、基于事件驅動的、“發布-訂閱”式的、面向服務的和基于云的幾類主流的CPS體系結構。分析討論CPS各類主流體系結構的層次劃分及層級結構,歸納其共性,總結并提出典型CPS體系結構和典型CPS層級體系結構,為以后CPS體系結構的研究提供了參考。

  • 基于三角直覺模糊層次分析法的國產CPU產品成熟度評價軟件開發

    作者:武陽; 李雪巍 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    為了解決國產CPU產品成熟度評價的問題,通過借鑒國內外對成熟度的研究,給出國產CPU產品成熟度的5級等級劃分。構建國產CPU產品成熟度評價指標體系,引入三角直覺模糊數來構造三角直覺模糊層次分析法并以此確定指標的權重。以此為支撐開發國產CPU產品成熟度評價軟件,包含模型建立、權值計算、成熟度計算等功能。經實例驗證,該評價軟件能夠客觀真實地評價國產CPU的產品成熟度水平,為用戶選用國產CPU提供決策參考依據。

  • 一種基于K均值聚簇的虛擬機分類與部署方法

    作者:李俊雅; 牛思先; 程星 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    云數據中心環境下,虛擬機部署結果對主機能耗與服務等級協議SLA的遵守均具有重要影響。為了降低數據中心能耗與SLA違例,提出一種基于三門限值的高能效虛擬機部署優化算法。基于歷史數據集,設計一種中檔四分位的K-均值聚簇方法以產生主機CPU利用率的三個門限值;依據三個門限值,將主機劃分為低載主機、輕量負載主機、正常負載主機和重載主機四種類型;為了對重載主機實施虛擬機遷移,分別針對計算密集型任務和I/O密集型任務設計兩種虛擬機遷移選擇方法,實現虛擬機優化部署;通過現實負載流數據對算法進行仿真分析。結果表明,該算法不僅可以有效降低能耗,而且SLA違例也較低,相比單純降低能耗而忽略性能的同類算法,具有更高的能效。

  • 基于BIM與3DGIS的城建信息化平臺構建研究

    作者:畢天平; 佟琳; 高振東; 孫強; 張立楠 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    為了提高建筑項目信息化建設中大量數據交互的準確性與穩定性,解決設計與施工等各專業系統之間的協同作業能力不足等突出問題,基于BIM與3DGIS技術,利用REVIT API結合C#.Net語言,實現BIM到3DGIS的轉化,自主研發城建信息化平臺。該平臺有三維審圖、文檔與系統權限管理、屬性查詢、日照分析等功能,具有便捷、高效率等優勢。該平臺實現了城市大場景的快速顯示和建筑精細化共存,以及建筑項目科學化、信息化、高效化、智能化管理,促進了智慧城市的發展,具有廣闊的工程應用前景。

  • 南海艦船數據可視化分析系統設計與實現

    作者:王桃蘋; 王加勝; 王健; 劉宇晨 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    為了更好地對南海艦船數據進行展現和分析,基于百度地圖API,以南海艦船數據為基礎數據,采用B/S架構,結合數據可視化圖表庫Echarts、百度地圖大數據可視化庫、百度地圖熱力圖庫,采用數據庫等技術對艦船數據進行管理,在時間和空間上對艦船數據進行可視化和分析。設計并實現具有艦船位置和軌跡可視化、艦船統計分析、艦船軌跡查詢、艦船熱力圖為核心功能的Web應用。該系統能夠更加直觀高效地對艦船數據進行管理分析,對航道安全的提升具有分析參考作用。

  • 食品追溯信息系統中ITSM的應用研究

    作者:楊虹; 章民融 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    食品流通追溯信息系統可實現一定區域范圍內食品流通的過程跟蹤與追溯。IT服務管理(IT Service Management,ITSM)結合信息系統管理活動中的變更、資產等管理內容,由服務級別協議(SLA)來保證IT服務質量的協同流程,從而提高組織系統運行維護支持的能力及水平。運用ITSM技術,規范追溯系統運行工作,為食品流通追溯信息系統應用推廣提供決策支撐數據,使食品流通追溯系統的管理者全面了解食品追溯系統的運行和管理的情況,從而保障該信息系統的穩定運行,為食品安全監管提供有力支撐。

  • 協同過濾和粒子群算法在飲食推薦中的應用

    作者:何金超; 羅芳; 袁知才; 黃慧中 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    目前飲食健康越來越受到關注,而傳統飲食推薦只單方面考慮飲食偏好或營養均衡需求。綜合考慮兩個方面,構建個性化飲食推薦模型。利用基于用戶的協同過濾算法進行飲食推薦,解決飲食偏好問題;利用多目標粒子群優化算法對推薦食譜進行營養調優,解決營養均衡問題。實驗結果表明,該模型在推薦和調優上效果顯著,有效解決了個性化飲食推薦問題。

  • 基于真值發現的加油站車輛號牌缺損數據填充方法

    作者:彭新亮; 程力; 王軼; 馬博; 趙凡; 周喜 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    由于數據采集設備的不完善以及數據在傳輸過程中的不可靠性等原因,致使加油站車輛加油數據中經常會產生數據的丟失和錯誤,降低了車輛加油數據的完整性,嚴重影響了后續的數據分析工作。目前雖然已有許多算法可以解決連續型數值數據的缺損問題,但是它們并不適用于車輛號牌這種離散型分類數據。提出一種基于改進TruthFinder算法的缺損值填充框架。基于真值發現算法,考慮到離散數據相似度的計算方式,改進原算法對數據值支持度的計算模型。通過在真實加油站車輛數據集上的實驗,相較于原算法及更加通用的Voting算法,正確率分別提升了7%和23%。該方法能部分解決類似加油站車輛加油數據這種多源離散型數據的缺損值填充問題,大大提高了此數據的可用性。

  • 煤礦領域知識圖譜構建

    作者:潘理虎; 張佳宇; 張英俊; 謝建林 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    為有效分析煤礦領域知識之間的聯系,將本體技術和知識圖譜構建技術相結合,實現煤礦領域核心知識圖譜的構建。結合煤礦領域數據特點提出一種基于七步法、METHONTOLOGY法的本體構建方法,并借助本體建模工具Protégé完成對煤礦領域本體的構建;通過對RDF三元組到圖數據庫結構的映射分析,將煤礦領域本體數據存儲于Neo4j圖數據庫,實現煤礦領域核心知識圖譜的初步構建;設計并開發煤礦監測監控原型系統,實現對煤礦知識的存儲,有助于保障作業人員的生命安全與設備完整。

  • Spark平臺在單光子成像測量矩陣生成與評估中的應用

    作者:王興達; 劉雪峰 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    針對單光子成像實驗中測量矩陣在高分辨率條件下所面臨的生成時間瓶頸問題,提出基于Spark平臺的測量矩陣的生成和評估算法。在三種高分辨率條件下,進行測量矩陣生成與評估實驗。實驗表明,使用Spark平臺進行測量矩陣的生成,大幅縮短了生成時間,測量矩陣的生成質量與單機版本相近,且可拓展性良好,大大降低了單光子成像實驗的時間成本。

  • Stack Overflow系統的特征融合答案推薦策略

    作者:萬杰; 趙逢禹; 劉亞 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    針對Stack Overflow系統中用戶尋找問題答案效率低的問題,提出一種基于標題相似度、描述相似度、標簽相似度、語義相似度的特征融合答案推薦策略(FIARS)。從Stack Overflow網站中抽取“問題與答案”語料集,對答案進行去重處理,建立問題索引和問題對應的答案集索引;采用余弦相似度計算新問題與語料庫中問題在標題、標簽、問題描述等維度上的相似度,并構建語義模型計算語義相似度;基于這些相似度篩選出最佳的“問題與答案”候選集并把答案推薦給用戶。為了驗證策略的可行性和有效性,使用Stack Overflow真實數據集進行分析實驗,實驗結果表明該策略能夠較大地提高答案推薦的準確率。

  • 基于同義詞詞林的句子語義相似度方法及其在問答系統中的應用

    作者:周艷平; 李金鵬; 蔡素 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    提出一種基于同義詞詞林的句子語義相似度方法,借助同義詞詞林來計算句子的詞形相似度,使用向量距離法得到句子間的詞序相似度。同時,對句子進行語義依存句法分析。通過對詞形、詞序、語義依存相似度加權結合獲得句子之間的最終相似度。將該方法應用于常問問題問答系統(Frequency Asked Questions,FAQ)的問句匹配。實驗結果表明,該方法在問句匹配上相比傳統方法具有更高的準確率。

  • 改進深度信念網絡在飛機下降段油耗估計中的應用

    作者:劉家學; 尹鵬 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    為準確估計飛機油耗量,針對飛機下降段油耗影響因素眾多且與油耗呈非線性關系的特點,提出一種基于改進深度信念網絡(DBN)模型的飛機下降階段油耗估計方法。通過引入高斯伯努利受限玻爾茲曼機(GBRBM),解決傳統DBN模型中受限玻爾茲曼機(RBM)處理連續油耗輸入數據時信息丟失問題;采用自適應步長(AS)策略加快收斂速度。該方法利用改進DBN模型的深層非線性網絡結構實現油耗影響因素與油耗復雜非線性函數關系的逼近,并通過模型頂層連接的BP網絡進行油耗估計。實驗結果表明,改進DBN模型在復雜非線性估計方面有較大優勢,油耗估計精度和擬合度較高,驗證了該方法在飛機下降段油耗估計領域具有可行性。

  • 基于航班延誤情況下的登機橋作業調度方法的研究

    作者:丁芳; 沙常濤 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    航班延誤導致機場事先安排好的登機橋調度方案無法滿足實時需求,為了使機場在航班延誤時能夠更有效地運行,就需要對登機橋進行再調度。通過分析基于航班延誤的登機橋調度問題的目標,基于人工蜂群算法,提出機場登機橋調度以停靠在遠機位航班數,航班登機橋原有對應關系的改動數及乘客進港所用時長加權之和最小為目標的調度模型。該模型可用于機場在預先知道延誤航班信息的前提下,對不同時段的延誤航班實現對登機橋的高效再調度,很大程度上提高機場運行控制的效率。通過國內某大型機場的某天某時段的實際航班信息進行實驗及仿真,結果表明,該模型及方法可以很好地利用到機場實際運行中。

  • 基于智能手機用戶行為習慣的App使用預測算法研究

    作者:王克強; 王保群; 張雨帥; 王紀超 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    互聯網的發展不僅推動了智能手機的普及,而且涌現了大量的手機App。大量被安裝在手機中的應用程序不僅增加了用戶尋找App的時間和難度,而且占用了手機大量的內存空間,致使手機卡頓,嚴重影響了用戶體驗。利用智能手機用戶使用App的行為習慣特征,預測用戶將要使用的App,并將其應用到智能手機中用以預加載App和智能清理手機內存是解決上述問題的方法之一。在深入了解PrefixSpan算法和Bayesian網絡算法的前提下,考慮智能手機用戶對每個App的喜愛程度,將其加入到PrefixSpan算法的剪枝步驟中;采用貝葉斯網絡算法整合智能手機用戶的App使用記錄和App使用時長等特征,提出一套新的預測用戶下一個將要使用的App的算法——WAPA(Weighted App Prediction Algorithm)。實驗證明,該算法預測準確率最高可達86.3%,較其他算法可提高大約4%。

  • 基于改進時頻特性的高精度太赫茲光譜測量系統定量分析研究

    作者:李清霞; 羅澤鵬 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    太赫茲時域光譜測量過程中的許多系統誤差,如噪聲誤差、幅值誤差、位置誤差以及樣品傾斜誤差等,直接影響光學常數的測量精度。針對正入射反射式太赫茲光譜測量的誤差源進行系統性研究,提出一種基于時頻分析的不確定誤差函數,為系統性誤差校正提供理論基礎。通過對每個單誤差源進行仿真分析,結果表明消光系數比折射率更受誤差的影響,光學常數的偏差隨著位置誤差增加而變大,且較高頻率下太赫茲時域光譜測量中位置和樣本傾斜誤差也影響測量精度。因此可以通過系統誤差公式的校正增強測量的精度。

  • 基于VLBP神經網絡算法的中國旅游外匯收入預測研究

    作者:李泓穎; 李飛; Mikhalev; Daniil; Sergeevich 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    國家化、多元化的旅游業發展是目前旅游市場研究的重點,旅游外匯收入是體現旅游業發展的水平和潛力的重要標準之一。往往旅游外匯收入及其影響因素之間存在線性和非線性兩種關系。利用VLBP神經網絡,針對近20年相關數據建立合理的預測模型,對2020年至2025年的旅游外匯收入進行預測。同時將預測結果與時序模型預測結果進行對比,分析改善影響因素的途徑,對未來涉外旅游市場開發和評價提供良好的基礎。

  • 基于本體的領域自動問答系統研究

    作者:朱淑媛; 羅軍 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    由于傳統信息檢索返回的結果難以充分理解用戶的問題語義,因此以醫學領域本體為例,提出一種具有語義推理的自動問答系統。系統在領域知識本體上,通過鏈式索引結構抽取問題對應在領域知識本體中的命名實體。為理解問題的語義層次,通過改進CFN漢語框架網結構,給出從領域知識本體直接生成能理解問題語義的QFN問題框架本體的映射算法。運用QFN將自然語言問題轉化成RDF三元組結構,自動生成問題對應的SPARQL查詢語句,同時調用Jena推理機完成語義推理查詢在知識本體中查找并給出問題的相關回答。實驗結果表明,該方法相比傳統的信息檢索,可以理解問題表達語義并給出與問題語義相關度高的答案。

  • 動態模擬循環水熱交換系統中循環水進口溫度的控制研究

    作者:梅英杰; 王龍; 寧媛 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    針對動態模擬循環水熱交換系統中循環水進口溫度具有非線性、大滯后的特點,在目前較流行的串級控制與內模控制相結合的融合控制器基礎上改善算法。針對目前內模控制中跟隨性能、魯棒性能方面的缺陷,提出三自由度內模控制器,并結合人工魚群算法對三自由度內模控制器進行參數整定;為解決人工魚群算法收斂速度慢、易陷入局部最優的問題,對人工魚群的步長進行改進,實現自適應變步長;對于溫度采集系統中出現的測量誤差,選取卡爾曼濾波和平滑對數據進行誤差消除。通過SIMULINK仿真證明,變步長人工魚群算法下的三自由度內模控制器對系統的穩定性和抗干擾性有明顯提高。

  • 核反應堆數字化設計全面集成模型研究

    作者:張亮 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    采用企業架構(EA)方法建立核反應堆數字化設計與科研試驗的業務架構,進一步規劃IT系統架構。在解決傳統“信息孤島”問題基礎上,著眼于實現核反應堆設計過程中信息、資源的共享與集成,將孤立的管理、設計、驗證等過程整合成一個有機的整體。提出數字化設計整體集成層次結構圖,從而構建核反應堆數字化設計全面集成模型,并在某型號反應堆自主設計條件保障項目中得到了應用。

  • 基于NDIR原理的多組分氣體在線監測系統的設計與實現

    作者:葉剛; 趙靜; 陳建偉 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    傳統電化學法可燃及有毒有害氣體報警傳感器應用于城市下水道管網、公廁、小區的化糞池等場合。由于設備經常處于高溫高濕環境,傳感器的敏感元經常存在快速劣化現象,設備穩定使用周期急劇縮短,為用戶帶來大量的系統維護和耗材成本的問題。設計并實現采用熱釋電材料傳感器,基于非分散紅外光譜吸收原理的多組分氣體監測報警系統。實驗結果表明,該系統以較低的綜合使用成本完全實現了傳統電化學傳感器的替代,適合市政、化工、石油等可燃及有毒有害氣體監測的場合使用。

  • 行李表面主被動柔順貼標方法研究

    作者:武偉; 姚錦博; 田忠武 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    針對機器人自動貼標裝置與行李表面接觸作業的需求,確保在環境參數未知的情況下標簽粘貼的可靠性,需同時對裝置的末端位置與接觸力進行控制。依據柔順控制的思想,設計一套可有效降低外力干擾的被動柔順貼標機構,并研究一種基于神經網絡的自適應阻抗控制算法。在傳統阻抗控制的基礎上,利用自適應增益更新阻抗參數,消除不確定環境信息的影響,同時采用神經網絡逼近動力學模型中的不確定項,改善系統的魯棒性。利用MATLAB/Simulink搭建二自由度機器人的仿真平臺,驗證該力跟蹤算法的有效性。結果表明,該方法可以更好地適應行李表面環境,確保貼標的可靠性。

  • 邊緣計算的物聯網深度學習及任務卸載調度策略

    作者:茍英; 李冀明; 魏星 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    為解決物聯網深度學習模型的網絡性能和隱私問題,提出一種邊緣計算的物聯網深度學習應用及任務卸載策略,以優化網絡性能,保護數據上傳中的用戶隱私。深度學習的多層結構適用于邊緣計算,邊緣節點上傳縮減的中間數據,因此減少了從物聯網設備到云服務器的網絡流量。考慮到邊緣節點有限的服務能力,提出一種邊緣計算環境中最大化任務數量的卸載調度策略,優化邊緣計算的物聯網深度應用性能。實驗結果表明,該策略能夠在邊緣計算環境中執行多個深度學習任務,并且性能優于其他物聯網深度學習優化解決方案。

  • 車站運行列車異音檢測方法

    作者:張宏睿; 馬秀榮; 單云龍 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    針對運行列車異音檢測的高實時性和高準確率要求,提出一種改進的最小值控制遞歸平均噪聲估計算法(minima controlled recursive averaging,MCRA)和一種以改進能熵比值為特征值的異音檢測算法。根據無法提取純凈行車音頻和列車運行環境噪聲變化大的特點,改進MCRA算法中最優平滑因子及功率譜最小值跟蹤算法,有效解決MCRA算法中存在的噪聲估計延時問題和噪聲功率譜估計不準確問題。針對異常類型較多的特點,采用改進的能熵比檢測算法,有效識別四類異常情況。實驗結果表明,結合上述兩種方法能夠有效確定異常車廂和異常行駛類型,準確率達91%。

  • 氣象文本推薦研究

    作者:梅鈺; 唐衛; 王慕華; 王闊音 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    氣象文本是國家氣象部門面向公眾發布的氣象信息,具體包括預警、預報、專報、公報、提示等類型。現有文本生產需要人工編寫審核,效率不高,而全自動文本生成主要依賴模板、形式比較固定。針對這個現狀,提出氣象文本推薦思路并給出具體實現方法。氣象文本推薦讀入用戶輸入信息,自動推薦后續相關文本供用戶選擇,提升編寫效率及質量。該方法分為兩步:進行氣象要素抽取,替換得到模板文本;基于模板文本構建鄰居子句生成模型。要素抽取使用CRF序列標注模型,文本生成利用Seq2Seq模型。基于公開預警文本的實驗結果表明:利用CRF進行要素抽取平均準確率超過90%,基于Seq2Seq模型的生成方法在BLEU值上達到12.2,準確率達到65%。

  • 多層次場景感知評分預測研究

    作者:郭望; 胡文心; 吳雯; 賀樑; 竇亮 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    近年來,評論在電商等網絡平臺中起著越來越重要的作用。充分利用評論信息,可以更好地理解用戶興趣和物品性質,提升推薦系統的性能。但是,現有的基于評論的推薦模型都只在“單詞”層面或“評論”層面之一建模,且沒有考慮交互場景對用戶興趣和物品性質的影響。因此提出一個新模型SCRM(Scene Context-aware Rating Prediction at Muti-level),同時在兩個層面層次化、細粒度地抽取相關特征;在“評論”層面加入了場景上下文信息,突出當前場景中起主要影響的因素。在來自Amazon的不同領域上的四個公開數據集上進行了實驗,結果顯示基于均方誤差SCRM整體上顯著地超過了最先進的方法,包括MF、DeepCoNN、D-ATT和NARRE。

  • 屬性約簡結合GWO-SVC的乳腺惡性腫瘤數據診斷研究

    作者:周孟然; 卞凱; 劉衛勇; 陳焱焱; 胡鋒; 來文豪; 閆鵬程 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    乳腺癌是最常見的惡性腫瘤之一,也是僅次于肺癌死亡的第二大兇手。乳腺惡性腫瘤的準確迅速診斷對于癌癥的治療有著重要的意義。模式識別機器學習算法用于乳腺腫瘤的辨識可有效彌補傳統診斷方法辨識精度的不足。提出一種支持向量機遞歸特征消去(Support Vector Machine Recursive Feature Elimination,SVM-RFE)與灰狼優化支持向量分類(Grey Wolf Optimal Support Vector Classification,GWO-SVC)的組合算法。用SVM-RFE對乳腺腫瘤數據的30條屬性進行約簡,將屬性約簡后得到的18條屬性數據用于GWO-SVC學習建模,發現訓練集分類準確率高達99.33%,測試集分類準確率高達99.11%,耗時只需2.12s。通過對比不同的智能算法分類結果表明,該方法具有較高的辨識精度與泛化能力。

  • 基于深度殘差網絡的雙階段視頻顯著性檢測

    作者:張亮; 段向歡; 李建偉 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    為了進一步推進視頻顯著性檢測的研究,提出一種以深度殘差網絡和U-net為基本結構的雙階段視頻顯著性檢測方法。用靜態圖像和視頻序列訓練第一階段模型來分別提高模型對于空間特征和時序特征的學習能力;通過調整基本結構的輸入端,融合連續三幀視頻序列以及第一階段得到的顯著圖作為每次的輸入來訓練第二階段的模型,增強模型學習的時序特征;融合周期性學習率,使得學習率周期性變化,保證模型在訓練的每個階段可以利用到最佳學習率,以此更好更快地達到收斂。實驗表明,該方法在兩個公開視頻數據集上的檢測效果均超過了當前主流的方法,檢測精度更高,魯棒性更好。

  • 基于強化學習的多Agent路徑規劃方法研究

    作者:王毅然; 經小川; 田濤; 孫運乾; 從帥軍 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    以復雜任務下多個智能體路徑規劃問題為研究對象,提出一種基于強化學習的多Agent路徑規劃方法。該方法采用無模型的在線Q學習算法,多個Agent不斷重復“探索學習利用”過程,積累歷史經驗評估動作策略并優化決策,完成未知環境下的多Agent的路徑規劃任務。仿真結果表明,與基于強化學習的單Agent路徑規劃方法相比,該方法在多Agent避免了相碰并成功躲避障礙物的前提下,減少了17.4%的總探索步數,形成了到達目標點的最短路徑。

  • 基于卷積神經網絡模型的手寫數字辨識算法研究

    作者:張爍; 張榮 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    針對目前基于卷積神經網絡模型(CNN)手寫數字辨識算法收斂速度慢、識別率低的問題,設計一種CNN網絡模型。在模型訓練時,改進模型學習率,使學習率指數可以動態衰減;使用 Dropout正則化方法,提高模型的泛化能力;與批量隨機梯度下降法、Momentum算法、Adagrad算法、RMSprop算法、Adam算法等參數優化方法作比較。實驗結果表明:基于RMSprop或Adam的優化算法CNN模型在對MNIST數據集進行訓練時,算法收斂速度快、測試集識別準確率為99.40%或99.70%。

  • 卷積深度神經網絡在基于文檔的自動問答任務中的應用與改進

    作者:傅健 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    基于文檔的自動問答,尤其是語義匹配,其目標是計算兩個文本之間的相似度。這是自然語言處理中的典型任務,并且用以衡量對自然語言的理解程度。深度學習方法得益于可以自動化地學習到給定任務的最優特征表示,在許多研究中取得成功,也包括文本匹配。針對基于文檔的自動問答,提出一個基于卷積深度神經網絡的語義匹配模型,以便對每一對問題和文檔提取特征,并據此計算它們的得分。通過問題和文檔之間的交互計算,利用重疊詞等文本特征,在中文開放域上的自動問答任務中取得的實際效果證明了該模型的有效性。

  • 二級分區下顏色融合紋理的刑偵圖像檢索

    作者:蘭蓉; 母保洋 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    多數刑偵圖像檢索算法缺乏圖像局部特征的提取,從而導致檢索精確度較低。對此,提出一種新的二級分區下顏色融合紋理的刑偵圖像檢索算法。該算法采用二級分區將圖像劃分成多個局部區域;提取局部區域的顏色自相關圖特征和雙樹復小波結合多方向多參數的灰度共生矩陣的紋理特征;以串行的方式融合局部區域特征。使用核主成分分析法(Kernel Principle Component Analysis,KPCA)進行特征選擇,以歐式距離作為相似性度量實現檢索。通過在兩個刑偵圖庫的實驗結果表明,該算法的平均精確度均高于傳統的刑偵圖像檢索算法,具有良好的檢索效果。

  • 基于深度卷積神經網絡的圖像去霧算法

    作者:李曉戈; 薛倩茹 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    隨著人們對圖像的質量要求越來越高,相比于傳統的去霧算法,人們發現用卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks,CNN)對圖像進行去霧處理可以達到更好的效果,可以更好地還原圖像的輪廓和細節。通過研究CNN去霧的原理,提出一種通過深度卷積神經網絡對圖像進行去霧處理的模型。用該算法得到圖像的高頻信息與去霧前的低頻信息相疊加,以得到清晰的圖像。將該算法和基于模型和基于神經網絡的去霧最新算法進行對比,實驗結果表明,該算法在峰值信噪比(Peak Signal to Noise Ratio,PSNR)和時間上都優于其他幾種算法,并且在細節處理和圖像紋理恢復上效果也更好。

  • 基于用戶查詢與樣本間匹配度評估的分層抽樣策略

    作者:鄔志罡; 荊一楠; 何震瀛; 王曉陽 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    在數據探索性分析場景下,用戶傾向于借助抽樣系統獲取近似查詢結果來換取更快的查詢速度。現有的抽樣系統通常假設用戶的歷史查詢記錄能很好地表征未來的查詢情況,從而針對特定的查詢特征生成特定的抽樣策略。然而,在現實場景中,用戶探索意圖變化豐富,用戶查詢特征的穩定性假設通常無法得到保證。為解決上述問題,提出一種評估任意用戶查詢與樣本間匹配度的方法。離線訓練生成多份樣本集,并在應對具體查詢時自動選取最匹配樣本集進行近似結果計算。離線樣本集的生成是以在所有可能的用戶查詢上的預期匹配度損失總和最小作為訓練目標。實驗結果表明,在真實數據集上,該抽樣系統與現有方法相比,將近似結果的精確度提高了26.3%。

  • 協同免疫量子粒子群算法求非合作博弈Nash均衡解

    作者:劉露萍; 賈文生; 蔡江華 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    考慮n人非合作博弈Nash均衡求解問題。將混合策略意義下的Nash均衡轉化為最優化問題;把免疫記憶、自我進化、信息共享機制加入量子粒子群算法,通過概率濃度選擇公式來保持種群的多樣性,提出協同免疫量子粒子群算法。4個經典的數值算例說明,該算法優于免疫粒子群算法,具有較強的尋優能力和收斂性能。

  • 一種面向圖像分類的流形學習降維算法

    作者:劉開南; 馮新揚; 邵超 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    數據挖掘中的流形學習降維算法可以應用于圖像分類等領域。提出一種面向圖像分類的流形學習降維算法Mod-LLE(Modified Locally Linear Embedding)。該算法是針對高維數據的局部線性嵌入降維算法的改進,其整合了圖像識別信息來更好地改善優化效果,達到在處理過程中保證原始數據固有的拓撲組成結構。以標準數據集作為案例進行測試。圖像分類功能測試與降維性能測試結果表明:該算法對于人臉圖像的分類精度比較高,降維性能良好。

  • 多層DAE協同LSSVM的瓦斯突出預測模型

    作者:付華; 梁漪 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    為準確預測瓦斯突出,提出多層去噪自編碼器(Multi-layer DAE)搭載最小二乘支持向量機(LSSVM)的瓦斯突出預測模型。多層DAE網絡提取瓦斯突出原始數據的有效特征,并鏈接LSSVM進行突出分類。因突出影響因子邊界存在一定的模糊性,從時間角度考慮將其分為動、靜態影響因子,并依此對多層DAE網絡按照交叉熵規則設計新的代價函數。利用收集的100組真實樣本數據,多次實驗確定最穩定的模型結構參數。對比分析PCA-LSSVM、LLE-LSSVM、BP神經網絡模型,結果表明,該模型有更優越的特征提取能力和預測性能,更適用與瓦斯突出預測問題。

  • 基于局部關鍵路徑與截止期限分配的云工作流調度算法

    作者:蔡艷婧; 王強; 程實 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    為了解決云計算中截止期限約束下的工作流調度代價優化問題,提出一種基于局部關鍵路徑和截止期限分配的工作流任務調度算法。為了滿足期限約束,并最小化執行代價,算法將工作流任務的調度過程劃分為兩個階段:期限分配階段和調度資源選擇階段。期限分配階段定義工作流的局部關鍵路徑,并以遞歸的方式在局部關鍵路徑上的任務間進行子期限分配;調度資源選擇階段在滿足任務子期限的同時,為每個任務選擇執行代價最低的資源進行任務調度,以實現調度代價優化。分析算法的時間復雜度,并通過一個算例對算法的實現思路進行了詳細闡述。通過科學工作流結構的仿真實驗,證明了算法不僅可以滿足截止期限約束,而且可以降低工作流任務的執行代價。

  • 一種基于蟻獅優化的極限學習機

    作者:尹洪紅; 楊曉文; 劉佳鳴; 韓燮 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    極限學習機(Extreme Learning Machine,ELM)是一種高效率的單隱層前饋神經網絡,由于其訓練速度快與泛化性能好,在各個領域中都有廣泛的應用。但是極限學習機隨機生成輸入權值與隱含層偏置矩陣,隨機性影響訓練模型的泛化性能與穩定性,降低模型分類的精度。為了解決這一問題,借鑒蟻獅優化算法中利用蟻獅種群中的多個個體進行并行尋優的能力,改進優化極限學習機的輸入權值與隱含層偏置矩陣,得到一個分類精度更高模型。以UCI標準數據庫中數據進行分類實驗分析驗證,實驗結果表明,在5類UCI數據集上基于蟻獅優化的極限學習機(ALO-ELM)相比于PSO-ELM和SaDE-ELM具有更高的分類精度。

  • 基于多密度峰值的CFSFDP算法改進

    作者:孫綿; 侯再恩; 韓肖赟 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    CFSFDP(Clustering by Fast Search and Find of Density Peaks)算法在單個簇中存在多個密度峰值時,使用決策圖難以確定聚類中心數量,導致聚類效果不佳的情況。對此提出將所有密度大于當前位置的數據點以及與當前位置的最小距離各歸為一個集合,并對高斯核求得的局部密度排序。當存在多個密度峰值時,只選擇第一個點作為聚類中心,同時利用歸一化的γ值分布圖確定聚類中心數。人工數據集和UCI數據集的數值模擬實驗表明,改進CFSFDP算法在調整蘭德系數、同質性、完整性、V-measure和標準互信息評分等各指標值均優于CFSFDP算法、DBSCAN算法和k-means算法。該算法彌補了CFSFDP算法對多密度峰值不能很好聚類的缺陷,適用于對較低維度的任意形數據集的聚類。

  • 基于螞蟻群體智能的多目標虛擬機合并優化

    作者:李玉萍; 陳麗娜 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    為了優化數據中心中虛擬機的合并過程,提高物理主機利用率和降低虛擬機的遷移代價,利用螞蟻群體智能方法提出一種新的多目標虛擬機合并算法。該算法基于重要性按序優化了兩個目標,第一目標是最大化虛擬機合并過程中的主機釋放量。同時,由于虛擬機遷移是資源密集型操作,第二目標選擇最小化虛擬機遷移量。通過修正的螞蟻搜索過程,最終得到了最優的虛擬機合并效果。與兩種代表性螞蟻算法進行實驗對比,結果表明,在所有四個實驗場景下,新算法在多數場景和參數配置條件下得到的主機釋放量、虛擬機遷移量、包裝效率以及算法運行時間均有更佳表現。

  • 熱點詞匯的最長時間區間查詢算法

    作者:路暢; 何震瀛; 荊一楠; 王曉陽 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    熱詞查詢是指在一個特定的時間范圍內,從文本數據中搜索熱點詞匯。查詢一組詞匯成為熱詞的最長時間范圍是話題檢測與追蹤的一個重要任務。現有的熱詞提取算法具有較高的時間復雜度,未考慮不同偏好的用戶的查詢需求,難以用于熱詞的在線提取以及最長時間范圍的在線查詢。為此提出一種在線查詢算法,在類別和時間的二維區間上提取熱詞并查詢用戶指定詞匯成為熱詞的最長時間范圍。該算法基于Prefix Cube技術,對傳統的TF^*PDF算法加以改進,在空間復雜度不變的情況下,降低TF^*PDF算法的時間復雜度。實驗表明,與傳統的TF^*PDF算法相比,該算法在路透社、紐約時報和BBC三個語料庫上提取熱詞并查詢最長時間區間的運行時間減少了81%,驗證了該算法的高效性。

  • 特鋼廠煉鋼-澆鑄流程作業調度優化仿真模型

    作者:梁青艷; 孫彥廣 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    智能化的作業排產及調度問題是鋼鐵行業急需解決的難點,傳統方法難以適應復雜多變的現場環境。針對這種情況提出一種基于多智能體理論的作業調度優化模型。模型定義針對鋼鐵行業的 4類智能體,并提出智能體之間任務分配機制及上下游作業協調機制。仿真分析表明,所建模型能有效解決實際調度中煉鋼和澆鑄節奏協調性問題,使生產節奏更加緊密連貫,極大地提高了生產效率。該智能體模型以及任務協調機制框架具有普適性,為鋼鐵行業作業調度精細化、智能化的發展提供了可行性。

  • 混合粒子群算法在ETV調度優化中的應用

    作者:丁芳; 宋小靜 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    為了提高機場貨運區(Elevating Transfer Vehicle,ETV)轉運效率,建立以最小化任務集調度時間為優化目標的調度模型,提出一種混合的粒子群算法對ETV調度問題求解。算法對加速因子采取動態的自適應調整策略;采用混沌序列替代標準粒子群中的隨機數;建立平均粒距、適應度方差和漢明距離相結合的早熟判斷機制并采用混沌算子擾動微粒的位置來跳出局部最優。通過實例驗證和遺傳算法、模擬退火等經典的優化算法以及非線性學習因子粒子群、混沌粒子群等改進的粒子群算法相比,該算法在ETV調度最優序列的求解中收斂速度快,全局尋優能力強,穩定性好;和傳統的鏈式調度算法相比,平均調度任務時間減少了15.6%,較好地解決了ETV轉運效率低的問題。

  • 一種基于網格劃分的密度峰值聚類改進算法

    作者:江平平; 曾慶鵬 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    針對密度峰值聚類(Density Peak Clustering,DPC)算法具有時空復雜度高而降低了對大規模數據集聚類的有效性,以及依靠決策圖人工選取聚類中心等缺點,提出基于網格的密度峰值聚類(G-DPC)算法。采用基于網格的方式進行網格劃分,用網格代表點替換網格單元整體;對各代表點聚類,通過改進的自適應方法選出核心網格代表點作為聚類中心;將剩余點歸類,剔除噪聲點。仿真實驗驗證了該算法對大規模數據集和高維數據集聚類的有效性。

  • 區塊鏈中的自適應廣播路由分配算法

    作者:秦毅 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    針對區塊鏈中單播消息導致的數據包重復傳輸問題,提出一種區塊鏈同步服務的自適應廣播路由分配算法,該算法用于區塊鏈的認證、授權和計費(authentication,authorization,and accounting,AAA)服務。將網絡拓撲的問題特征和區塊鏈的數據庫驗證概念進行數學模型描述。根據覆蓋網絡拓撲中的分散處理,提出一種應用層廣播方法,實現自適應路徑設計和鏈路分配,用于分析密碼信息在消息中傳播到共享網絡池中的所有主機的過程。構造廣播樹作為覆蓋網絡拓撲,以最小延遲改善信息驗證能力,包括通過適當的傳輸路徑選擇來限制傳輸和計算延遲。實驗結果表明,自適應動態AAA架構和路徑選擇使區塊鏈運營商能夠有效地做出決策并實現更安全的服務。

  • NCA降維和貝葉斯優化調參對分類模型的改進

    作者:李斌; 王衛星 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    高校貧困生的貧困程度判定可以歸屬于構建分類模型對樣本數據進行訓練。但單個分類模型的精準度要取決于處理樣本數據的大小和類型復雜度,在模型速度和準確性之間不易取舍。集成多個分類算法可以避免單個分類算法的過擬合。通過鄰域分量分析(Neighborhood Component Analysis,NCA)進行特征降維降低初始分類模型的計算成本,對誤判損失引入一個成本函數進行懲罰的同時采用貝葉斯優化進行超參數調優。結果表明,改進后的分類模型泛化能力得到明顯提升。計算時間成本降低的同時,誤判率由初始的8%下降到5%,模型的準確率提升了近4%。

  • 基于最小二乘支持向量機微陣列基因特征分類

    作者:高振斌 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    基因表達分析中的微陣列數據具有高維、高冗余的特點,給基因表達數據分類帶來很大的困難。機器學習中的最小二乘支持向量機算法具有計算效率高的優勢,從而為數據挖掘提供了一條有效途徑。針對兩類典型的癌癥微陣列數據集(結腸癌集和白血病集),進行歸一化預處理并且計算其相關系數矩陣;使用主成分分析法進行降維處理,得到用于特征選取和分類的信息基因集(各取 10個基因);采用最小二乘支持向量機分類器對信息基因集進行分類。實驗結果表明,該算法在兩類癌癥數據集上的留一交叉檢驗的準確率分別為97.5%和100%,具有比其他分類器都高的測試準確率,為進一步醫學臨床應用提供可靠的診斷依據。

  • Spark框架下基于對比散度的網絡服務TLRBM推薦算法

    作者:那勇 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    為提高Web服務推薦算法的可靠性和時效性,提出一種Spark框架下基于對比散度的網絡服務推薦算法。基于用戶之間的直接信任關系,構建信任網絡無向圖模型,提出一種基于兩層受限玻爾茲曼機的Web服務質量預測模型TLRBM(Two Layers Restricted Boltzmann Machine Model),并將該模型應用于Web服務質量預測。為提高算法處理Web服務大數據的能力,采用對比散度算法CD(Contrastive Divergence)來提高收斂速度,并采用Spark框架實現TLRBM的并行化執行,大幅度提升了Web服務推薦算法的計算速度。通過在Epinions數據集上的仿真測試,驗證了該算法在Web服務推薦算法的可靠性和時效性上的性能優勢。

  • 基于信任度的公安合成作戰平臺動態訪問控制策略

    作者:石興華; 曹金璇; 朱衍丞 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    針對現行公安合成作戰平臺因PKI/PMI框架和RBAC模型的靜態、粗粒度訪問控制策略所存在的業務數據訪問不便問題,結合民警自身屬性、業務成效等多維度信息實施用戶信任度評估,提出一套基于信任度的公安合成作戰平臺動態訪問控制策略,利用用戶/平臺交互實例對所提訪問控制策略進行對比分析。測試結果表明,該策略在保證系統安全的前提下,能更好地實現對不同用戶角色的動態、細粒度授權,更好地滿足民警對所需公安信息資源的共享利用。

  • 印度數據本地化與跨境流動立法實踐研究

    作者:胡文華; 孔華鋒 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    作為實施數據本地化與跨境流動限制的典型國家,印度進行了諸多相關立法實踐。印度數據本地化與跨境流動立法呈現出規制對象從個人數據擴展至非個人數據;區分數據類型,實施分級分類管控;多種監管機制并行,設有豁免規則的特點。印度系列做法引來了國際社會的諸多爭議。在我國《網絡安全法》第37條規定的數據本地化與出境細則尚不明晰,數據本地化與跨境流動制度設計尚在探索之際,印度此番立法有諸多問題值得我國在未來相關立法中加以關注或反思。

  • 一種連續查詢事件中基于語義的軌跡k-匿名方法

    作者:何遠德; 黃奎峰 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    針對傳統的軌跡k-匿名方法難以防范以連續查詢為背景知識的攻擊問題,利用事件本體對軌跡連續查詢進行形式化表示的優點,提出一種連續查詢事件中基于語義的軌跡k-匿名方法。該方法引入OWL(Ontology Web Language)形式化表示關于軌跡查詢事件,構建基于事件本體的軌跡匿名模型;利用軌跡片段相似度計算和Jena推理引擎,給出基于k-匿名查詢事件的軌跡聚類方法,實現關于當前軌跡的虛假匿名組。實驗表明,與傳統方法相比,該方法的信息損失率降低了15%~20%,查詢精準率保持在75%以上,執行時間減少約20秒,較好地維持軌跡數據匿名的有效性和可擴展性。

  • 基于nDPI的輕量級入侵檢測與防御系統的設計與實現

    作者:韋小剛 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    移動互聯給人們帶來便利的同時,也引入了許多安全風險。針對特定業務的安全防護,因為業務協議單一,業務訪問量不大,流量分析及非法協議識別等技術手段可有效檢測出網絡攻擊。采用主流的網絡抓包手段,基于nDPI深度報檢測技術,設計并實現輕量級的入侵檢測與防御系統。測試結果表明,該系統可以通過流量檢測出異常協議,并追溯到相應終端,從而進行異常終端響應處置,阻斷從終端發起的異常連接,從而達到入侵防御的目的。

  • 一種基于樹型網絡的可驗證多方量子密鑰分配協議

    作者:沙倚天; 李天一; 賈瑋; 姚銘藝 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    借助可信中心的協助,引入用戶身份驗證和密鑰驗證機制,提出一種適用于電力通信系統的樹型網絡可驗證多方量子密鑰分配協議。利用帶密鑰的單向hash函數技術同時對每個用戶進行身份驗證和密鑰驗證,保證兩者可以在同一個步驟中完成。發送者和接收者之間無需進行公開討論,節省了資源,降低了成本。和其他利用糾纏資源的協議相比,該協議采用單光子作為量子信息載體,且單光子不需要存儲,在技術上更容易實現。通過對該協議進行安全性分析,表明該協議在理論上是安全的。

  • 基于禁忌搜索的數字微流控生物芯片多目標綜合優化算法

    作者:王鶴 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    利用數字微流控生物芯片來實施生化分析實驗的關鍵是如何提高電極利用率、增大操作的并行性以及最小化生化檢驗完成時間,因為這關系到檢驗結果是否完整準確。根據片上實際空閑電極的數量和位置,利用數字微流控芯片上功能模塊具有動態重構這一特點,適時改變某些功能模塊在片上的位置,提高操作的并行處理。結合改進的禁忌搜索算法對數字微流控生物芯片進行架構級調度和幾何級布局,以實現提高電極利用率和最小化生化檢驗完成時間兩個目標。仿真結果驗證了優化算法的可行性和有效性,該算法可大大提高數字微流控生物芯片的電極利用率,減少生化檢驗的完成時間。

  • 投稿須知

    作者: 期刊:《計算機應用與軟件》 2019年第08期

    投稿指南:《計算機應用與軟件》創刊于1984年.由上海市計算技術研究所和上海計算機軟件技術開發中心共同主辦.主要面向從事計算機應用和軟件技術開發的科研人員、工程技術人員、各大專院校師生、計算機愛好者.致力于創辦以創新、準確、實用為特色.突出綜述性、科學性、實用性.及時報道國內外計算機技術在科研、教學、應用方面的研究成果和發展動態的綜合性技術期刊.為國內計算機同行提供學術交流的平臺.

計算機應用與軟件雜志分期目錄
計算機應用與軟件雜志網友評論
較新評論
wanghua** 的評論:

7月8日郵件投稿計算機應用與軟件雜志,16日回復讓壓縮字數,表格最好轉化成文字重新投過,接著進入審稿階段,修改幾次之后收到錄用通知,錄用后編輯部給回復,說發表在最近一期上,總之回復快,審稿快,值得信賴的刊物。

2019-11-12 11:16:31 回復 2
  • zhengsa** 的回復:

    是北核,不是普刊

    2019-11-26 10:22:11 回復
  • 2630921** 的回復:

    它現在是北大核心期刊,還是普刊啊

    2019-11-25 21:53:32 回復
qinlang** 的評論:

從投稿到刊發,只用5到6個月,計算機應用與軟件雜志沒有歧視,以質取稿,是一本良心雜志,編輯極其負責,不過投稿過程有一點艱辛啊,6月23日投稿,一個月回復修改,陸陸續續花了1個多月時間,中間還遇上系統出問題,原來通知的是19年底月或20年初發。

2019-10-15 11:49:01 回復
shaoshi** 的評論:

計算機應用與軟件雜志的兩個審稿專家給提了很多意見,文章的說服力確實有了大大的增加。編輯部的小姐姐很負責,最后校稿的時候特別認真的調整了我的各種字體、表格。單位要求學生畢業必須在資格審查之前見刊,評職稱也差不多的時間。

2019-07-16 16:40:20 回復
sufugen** 的評論:

這是一個很不錯的統計源核心期刊!這是我第一次投關于圖像處理與應用的文章。特別感謝該刊工作人員,作為編輯再忙也非常認真負責,盡職盡責,處理稿件速度很快。對于外審老師回復的問題點,還特地打電話來與我討論應該怎樣修改。真的是非常的感動~

2019-03-26 09:35:37 回復
pangka_** 的評論:

初審,外審都很快,大概2個月就直接通知錄用了,速度還是很快的。還有就是,之前我擔心自己是本科生,會被拒稿,誰知道還是同等對待,總之我感覺還是挺不錯的。

2019-03-20 10:30:20 回復
qianyix** 的評論:

審稿速度還是蠻快的,從退修到錄用也就三個月左右,退修時候包括了審稿人意見和編輯意見。《計算機應用與軟件》雜志編輯意見需要修改的更多。12月26日,返修編輯部,1月18日發來編改稿,有pdf和word。然后就是校稿并修改英文摘要,很快就收到錄用通知了。

2019-02-26 15:37:42 回復
lyujrg_** 的評論:

從投稿到接受有三個月時間,一個審稿人評價很高直接接受,另一個給了大修意見,總共修改兩次,每次一個多月吧,所以總共有三個月時間才被接受,總體還比較認真,速度也比較快。

2019-01-22 11:10:33 回復
zhangto** 的評論:

第一次投稿,1個半月左右,主編整理審稿意見,通知退修,內容大多是格式問題,修改兩次,第二次是微調。總的來講個人覺得比較好中,審稿速度很快,審稿專家很負責,意見提的很詳細,對論文提高很有幫助!不錯的期刊。

2018-12-02 09:45:30 回復
kaipule** 的評論:

給我印象就是審稿還是很專業的,一個審稿人,因為現在中國人搞學術水平已經很高了,所以國內審稿人的水平就很高,給的意見的水平也是一流的。對文章提升很大。校稿的時候編輯還主動電話聯系和我一起討論,非常負責而且很高效!

2018-11-02 11:11:42 回復
guolu_f** 的評論:

5月初投的稿,5天后收到退修通知,兩個星期修改后再投,1個月左右變成了外審結束,等待主編終審,又是1個多月,然后8月初收到修改意見,還不錯,改后錄用,見刊還是比較快的。

2018-09-04 16:14:56 回復
hdkdsp_** 的評論:

前期有點慢,因為它是第一個外審完了后再送出第二個外審,大概花了2個多月時間,完了就很快。如果文章可以,推薦投,責任編輯態度也很好,沒得說,總體來說,是計算機應用與軟件領域里面比較有影響力的期刊,值得推薦!

2018-07-24 14:48:44 回復
馮雨琳** 的評論:

審稿速度還是挺快的,整個工作流程很是規范、嚴謹,審稿意見還是比較中肯也比較有建設性的,安排發表也比較快。期間編輯也比較負責任地發郵件來提出修改意見。幫忙整理文章結構!非常不錯哦。

2018-04-23 15:56:16 回復
edg414** 的評論:

《計算機應用與軟件》雜志的審稿速度兩個月左右給回復,效率很高;編輯部很有耐心,態度很好。外審專家很細心,問題都很中肯,審稿人也巨負責,修改意見很詳細。值得一投的期刊。祝越來越好。

2018-01-23 10:44:24 回復
dtghuj** 的評論:

收到錄用通知了,很高興,辛苦總算有了回報!談談我的投稿經歷,文章是今年9月投的,半個月內一位老師的審稿意見回來了,接收,但另外一位老師拒審,編輯老師很負責,立馬又找了老師,半個月后還是拒審,但是編輯老師又很快找了第4位老師,10月底送出,11月12號就回來了,那位老師真是神速!小修,然后上傳修改稿,12月22號錄用。

2017-12-30 11:06:06 回復
wg1065** 的評論:

投稿感受,綜述文章最大的不確定性是學術觀點不一致,每個人引用文獻不一樣,綜述出來的結果有小的差異。如同做菜,原材料差不多,做出來味道有差別。審稿人可能認為他的角度好點,碰到不講理的審稿人,會比較麻煩。一般審稿人會要求引用一些他的文章,然后要求修改后接收。

2017-12-22 15:18:10 回復
xieming** 的評論:

此刊效率和質量均較高。小生中了第二篇,初審一星期,外審一個月,提了一個大問題及兩個小問題,修改一星期返修,五天后即發錄用通知,有所欣慰,亦有所僥幸。總體而言,可見此刊審稿較為嚴格,錄用比例不高。

2017-11-08 15:13:10 回復
pangzhi** 的評論:

本人第一篇文章投了這本期刊,12月初交完審稿費后20天收到了外審返修結果,修完后由于過年期間耽誤了一段時間,因為自己有一個月比較忙,沒空修改。前前后后外審、復審、退休折騰了近3個月,2月底給了錄用通知。總體感覺,這本期刊審稿流程比較規范,審稿人給的意見很中肯,打電話咨詢了很多次,前臺回答問題很認真。看樣子期刊編輯部在認真做期刊。

2017-06-26 15:22:30 回復
wahaha** 的評論:

首先,編輯態度相當好,提出的問題與建議都很專業,而且很有耐心,點贊。其次,審稿專家審稿也很仔細,可以看出是信息領域的專家。《計算機應用與軟件》又被CSCD與統計源核心收錄,值得推薦!

2017-06-22 10:02:13 回復
haoyuan** 的評論:

計算機應用與軟件審稿時都是不帶個人信息盲審的,而且編輯特別負責,如果初審3個月內沒有結果的話,給編輯打電話一般也會很快得到很好的答復。基本上一年就能發表了。

2015-08-07 11:22:29 回復 1
  • luoliu** 的回復:

    告訴你哦,現在根本就不用等那么久了。

    2016-08-29 10:12:57 回復
owisaa** 的評論:

編輯部的老師比較認真、負責、通過電話、在線留言,都能得到及時回復 我建議 編輯部找 三個審稿人,如果兩個審稿人給過,那就錄用,不能聽信一家之言。我覺得將來核心期刊的評比,肯定會降低基金的比例,讓市場說話,論文質量好,讀的人就多。并不是基金厲害,基金多,大牛多,人們才去讀。

2015-01-23 09:03:56 回復
wangqua** 的評論:

首先編輯部的老師比較認真、負責、通過電話、在線留言,都能得到及時回復 這個期刊 給出身不好、沒有基金的蟲子們 提供了去處 上面的文章 質量尚可,但存在魚目混珠 主要是審稿人的問題 我建議 編輯部找 三個審稿人,如果兩個審稿人給過,那就錄用,不能聽信一家之言。我覺得將來核心期刊的評比,肯定會降低基金的比例,讓市場說話,論文質量好,讀的人就多。并不是基金厲害,基金多,大牛多,人們才去讀。

2014-11-17 10:30:17 回復
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