计算机技术与发展杂志 统计源期刊
Computer Technology and Development
杂志简介：《计算机技术与发展》杂志经新闻出版总署批准，自1991年创刊，国内刊号为61-1450/TP，是一本综合性较强的计算机期刊。该刊是一份月刊，致力于发表计算机领域的高质量原创研究成果、综述及快报。主要栏目：综述评论、人工智能、信息安全、经验交流、研究探讨、开发应用、网络通信、学习园地
杂志简介：《计算机技术与发展》杂志经新闻出版总署批准，自1991年创刊，国内刊号为61-1450/TP，是一本综合性较强的计算机期刊。该刊是一份月刊，致力于发表计算机领域的高质量原创研究成果、综述及快报。主要栏目：综述评论、人工智能、信息安全、经验交流、研究探讨、开发应用、网络通信、学习园地
作者：李菲菲; 王移芝 刊期：2018年第08期
LDA（latent Dirichlet allocation，隐含狄利克雷分布）主题模型被广泛应用于大规模文档处理，通常用于主题提取、情感分析和文本降维等。这些模型使用类似期望最大算法从文档集合中提取低维语义分布，并将每一维分布有效结合，形成主题。在模型构建过程中，初始主题数 K 对迭代过程与结果非常重要。针对这一问题，根据文档聚类簇数（即社区个...
作者：李松柏; 张卫华; 胡光亮 刊期：2018年第08期
行为绝望模型在神经心理学、神经药理学研究方面应用较为广泛，小鼠悬尾实验是最为常见的行为绝望模型实验，该实验能够对抗抑郁药、镇静药等药物的药效进行评价。利用计算机视觉处理技术，基于图像轮廓特征设计检测算法进行实验鼠行为自动分析。相比传统的人眼观察方法，基于计算机视觉的行为分析提高了实验效率，并使得实验结果更具有客观性。...
作者：李相桥; 李晨; 田丽华; 张玉龙 刊期：2018年第08期
由于卷积神经网络模型结构复杂且计算量大，实际应用中一般采用多GPU的方式对其进行并行训练，快速地完成卷积神经网络的快速训练。为了提高卷积神经网络的并行训练效率，同时解决在并行训练时通讯缓慢以及数据加载时等待的问题，提出参数通讯以及数据加载两个方面的优化策略。在参数通讯优化方面，将梯度计算和参数通讯同时执行，利用计算时间...
作者：宋相法; 姚旭 刊期：2018年第08期
针对采用单一描述子和单一特征编码方法导致三维人体骨架序列的行为识别率较低的问题，提出一种基于多描述子特征编码的方法。首先，从三维人体骨架序列中分别提取运动姿态描述子和角度描述子。然后，对每种描述子分别进行向量量化编码、稀疏编码和局部约束线性编码，从而获得六种特征。最后，根据这六种特征分别构造线性分类器，通过投票机制得...
作者：汤其婕; 朱小萍 刊期：2018年第08期
与确定时间序列相比，不确定时间序列在每个时间点上的取值不是一个确定的值，而是一个可能值的集合，这种不确定给时间数据的降维处理带来了巨大的挑战。加之时间序列固有的数据规模大、数据维度高的特点，对不确定时间序列进行预处理必不可少，现有的针对确定时间序列的降维方法已经不再适用。为解决此问题，建立适当的数据描述统计模型，将原...
作者：陶峰; 汤鲲; 程光 刊期：2018年第08期
随着电子邮件的普及，垃圾邮件的泛滥问题也逐渐引起人们的关注，垃圾邮件分类技术的研究成为了近年来的热点课题。邮件特征选择会直接影响到分类的效率和精确度，使用TFIDF算法可以有效评估一个特征项对于邮件分类的重要程度。但在邮件分类中单纯使用TFIDF来判断一个特征是否有区分度还存在很多的不足：没有考虑到特征词在类间和类内的分布情况...
作者：杨利红; 王列伟 刊期：2018年第08期
传统基于固定相序机制的道路交叉口信号控制算法的局限性较大，而使用可变相序信号控制方法则具有更多的优化空间。提出了一种基于混合Petri网的可变相序信号控制模型，该模型充分体现了Petri的特点，结构简单紧凑、直观易懂。基于该模型，交叉通信号的优化问题可以直接转化为模型中冲突解决策略的选择问题。使用基于模型预测控制（model predic...
作者：王龙翔; 魏晓林; 陈跃辉; 刘成; 董小社 刊期：2018年第08期
TPC-E是TPC（transaction processing performance council，事务处理性能委员会）组织的新一代数据库性能评测标准，用于取代日渐老化的TPC-C标准。SQLite是目前被广泛使用的一种嵌入式数据库，研究在TPC-E标准下的SQLite具体性能表现对实际应用具有重要参考意义。然而，目前业界缺少面向SQLite的TPC-E实现。为了解决该问题，设计和实现了面向...
作者：成小海 刊期：2018年第08期
高维数据相似性连接（HDSJ）是指在给定的空间数据库中，频繁执行连接和距离计算操作找出向量空间满足给定条件的数据对。但是随着数据量和维数的增加，HDSJ的计算成本将呈指数增加。针对HDSJ在处理海量数据时效率不佳的问题，利用Spark集群分布式和基于内存并行计算特性，提出了基于Spark框架的HDSJ改进方法。该方法主要借助Spark中高效的RDD算...
作者：蔡松成; 牛耘 刊期：2018年第08期
针对基于远监督的方法中训练数据存在噪音的问题，采用了一种基于最大期望（EM）算法的多实例多标记的方法来进行蛋白质关系的抽取。首先通过对大规模生物医学文本的自动搜索建立目标蛋白质对的签名档，提取出签名档中的词法和语法等特征，作为蛋白质对签名档的向量空间模型（VSM）；然后引入隐变量，将蛋白质对的签名档及其标签构建为多实例多...
作者：姜文; 刘立康 刊期：2018年第08期
随着软件开发技术的发展，软件持续集成与自动化测试已成为软件开发过程中的一个重要组成部分。集成构建中的自动化测试实质上就是冒烟测试。冒烟测试是对软件版本包的基本功能进行测试验证，同时也是进一步开展全面深入测试的预测试。结合工作实践，介绍了冒烟测试、门槛用例和基于持续集成冒烟测试的特点；叙述了冒烟测试涉及到的角色和软件测...
作者：宋辉; 刘奉华 刊期：2018年第08期
随着虹膜识别技术应用的加深，出现了诸多影响虹膜系统正确识别率的问题；其中,采集到的虹膜图像本身不满足识别条件，是导致识别率不理想的一种原因。将正确匹配和未正确匹配的虹膜图像分别作为两类不同的图像样本，采用提取虹膜图像的灰度共生矩阵和LBP（local binary pattern）特征作为虹膜图像特征数据，将特征数据作为训练集，对采用的支持...
作者：高友文; 周本君; 胡晓飞 刊期：2018年第08期
针对深度学习网络在处理图像分类的过程中数据集样本数较少和样本相似度较高的问题，在卷积神经网络模型AlexNet的基础上，提出了对数据集采用数据集扩增、背景分割和主成分分析等数据预处理方法。卷积神经网络模型的基本结构为5个卷积层，2个全连接层和dropout层。实验环境是ubuntu16.04系统，Caffe深度学习框架。实验首先对原始的公开数据集Le...
作者：朱馑後; 王炜; 李彤; 唐季 刊期：2018年第08期
软件维护是软件全生命周期中一项高难度、高成本、长周期的活动，准确预测软件可维护性对降低软件维护成本、提高软件可用性具有重要意义。软件可维护性分析历经20多年的研究，当前的预测分析性能和准确率仍然不高，甚至达不到模型预测是准确的标准；而总结相关研究发现，软件可维护性数据还普遍存在数据分布不均衡问题，该问题将直接影响到模型...
作者：骆聪; 王帅 刊期：2018年第08期
为了方便互联网用户高效地从海量网页中获取自己所需的信息，准确的网页分类技术越来越受到人们的重视。网页分类技术一般采用信息增益、互信息等进行特征选取，并使用kNN（k-nearest neighbor）、朴素贝叶斯（naive Bayes）和支持向量机（support vector machines）等进行分类。不同于传统的网页分类算法，结合深度学习的知识采用更深层次的方...
影响因子：0.51
期刊级别：北大期刊
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期刊级别：省级期刊
发行周期：半月刊
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期刊级别：北大期刊
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期刊级别：北大期刊
发行周期：月刊
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期刊级别：北大期刊
发行周期：半月刊
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期刊级别：统计源期刊
发行周期：月刊
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发行周期：月刊
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期刊级别：统计源期刊
发行周期：月刊
影响因子：0.57
期刊级别：省级期刊
发行周期：半月刊