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Computer Science

杂志简介:《计算机科学》杂志经新闻出版总署批准,自1974年创刊,国内刊号为50-1075/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:网络与通信、信息安全、软件与数据库技术、人工智能、图形图像与模式识别

主管单位:国家科学技术部
主办单位:国家科技部西南信息中心
国际刊号:1002-137X
国内刊号:50-1075/TP
全年订价:¥ 1000.00
创刊时间:1974
所属类别:计算机类
发行周期:月刊
发行地区:重庆
出版语言:中文
预计审稿时间:1-3个月
综合影响因子:1.6
复合影响因子:0.94
总发文量:9065
总被引量:52317
H指数:66
引用半衰期:3.7625
立即指数:0.0157
期刊他引率:0.8858
平均引文率:12.0993
  • 关联图谱的研究进展及面临的挑战

    作者:尹亮; 袁飞; 谢文波; 王栋志; 孙崇敬 刊期:2018年第B06期

    随着Web技术的不断发展和Linked Open Data等项目的相继开展,关联图谱已被广泛应用于互联网智能搜索、图书馆书目管理、医学、智能制造等领域,并取得了显著的成果。文中深刻阐述了关联图谱的定义、架构以及构建的关键技术,包括实体抽取、实体间关系抽取和知识融合等方面的研究进展,并深度分析了当前关联图谱分析与研究所面临的若干挑战问题。

  • 深度学习原理及应用综述

    作者:付文博; 孙涛; 梁藉; 闫宝伟; 范福新 刊期:2018年第B06期

    深度学习作为机器学习领域中重要的技术手段,有着广阔的应用前景。文中简述了深度学习的发展历程,介绍了卷积神经网络、受限玻尔兹曼机、自动编码器及其衍生的系列方法模型,以及Caffe,TensorFlow,Torch等6种主流深度框架;论述了深度学习在图像、语音、视频、文本、数据分析方面的应用情况,分析了深度学习现阶段存在的问题以及未来的发展趋势,为...

  • 特征降维技术的研究与进展

    作者:黄铉 刊期:2018年第B06期

    数据特征的质量会直接影响模型的准确度。在模式识别领域,特征降维技术一直受到研究者们的关注。随着大数据时代的到来,数据量巨增,数据维度不断升高。在处理高维数据时,传统的数据挖掘方法的性能降低甚至失效。实践表明,在数据分析前先对其特征进行降维是避免"维数灾难"的有效手段。降维技术在各领域被广泛应用,文中详细介绍了特征提取和特征...

  • 不平衡数据分类研究综述

    作者:赵楠; 张小芳; 张利军 刊期:2018年第B06期

    在很多应用领域中,数据的类别分布不平衡,如何对其正确分类是数据挖掘和机器学习领域中的研究热点。经典的数据分类算法未考虑数据类别的不平衡性,认为类别之间的误分类代价相同,导致不平衡数据分类的效果不理想。针对数据分类的各个步骤,相继提出了不同的不平衡数据分类处理方法。对多年来的相关研究成果进行归类分析,从特征选择、数据分布调整...

  • 符号执行研究综述

    作者:叶志斌; 严波 刊期:2018年第B06期

    符号执行作为一种重要的程序分析方法,可以为程序测试提供高覆盖率的测试用例,以触发深层的程序错误。首先,介绍了经典符号执行方法的原理;然后,阐述了基于符号执行发展形成的混合测试、执行生成测试和选择性符号执行方法,同时,对制约符号执行方法在程序分析中的主要因素进行了分析,并讨论了缓解这些问题和提高符号执行可行性的主要方法;随后,介...

  • 软件系统的可信降密述评

    作者:朱浩; 陈建平 刊期:2018年第B06期

    无干扰模型是信息流控制中的基础性安全模型,能确保敏感信息的零泄露,但其安全条件的限制性过强。软件系统由于功能的需要不可避免地需要违反无干扰模型,释放合适的信息。为了防止攻击者利用信息释放的通道获取超额的信息,需要对释放的通道进行控制,建立信息可信降密的策略和实施机制。基于不同维度对现有的降密策略进行归类,大致归并为降密的内...

  • 最大受限路径相容约束传播算法的研究进展

    作者:张永刚; 程竹元 刊期:2018年第B06期

    约束传播技术对于约束满足问题的求解性能至关重要。约束传播技术在一个预处理过程中能彻底地移除一些局部不相容值,或者在搜索期间高效地剪枝搜索树。最大受限路径相容算法(max Restricted Path Consistency,maxRPC)是最近提出的一种强相容性约束传播算法,它能够删除更多不相容值,在解决复杂问题中取得了很好的效果。文中对弧相容算法AC和最...

  • 短文本情感分析的研究现状——从社交媒体到资源稀缺语言

    作者:拥措; 史晓东; 尼玛扎西 刊期:2018年第B06期

    随着社交网络的逐渐成熟,各类语种的文本出现在社交网络上。而这些非规范的短文本蕴藏着人们对事物的褒贬、需求等意见,是国家政府和企业了解公众舆论的重要参考信息,具有重大的研究价值和应用价值。首先,对目前互联网短文本情感分析领域常用的神经网络、跨语言和应用语言学知识等研究方法进行归纳和总结;其次,对当前短文本情感分析研究的热点领...

  • 基于深度神经网络的遥感图像分类算法综述

    作者:崔璐; 张鹏; 车进 刊期:2018年第B06期

    准确、高效的遥感图像分类是遥感图像解析的重要研究内容之一。近年来,随着机器学习技术的发展,深度神经网络日渐成为一种有效的遥感图像分类处理方法。分析了遥感图像分类目前存在的一些问题,并简要阐述了几种典型的深度神经网络的原理结构;然后根据遥感图像分类的研究现状和深度神经网络对遥感图像分类的研究现状,总结了深度神经网络在遥感图...

  • 指针式仪表自动读数识别技术的研究现状与发展

    作者:韩绍超; 徐遵义; 尹中川; 王俊雪 刊期:2018年第B06期

    指针式仪表自动判读技术是当前机器视觉研究的热点,也是模式识别领域一项重要的研究内容和前沿技术。在对指针式仪表识别技术进行了一般性概述之后,详细介绍了基于机器视觉的指针式仪表自动读数识别技术的基本概念、基本原理和主要研究内容,介绍了该技术在国内外的研究现状,同时重点介绍了图像校正、圆形表盘轮廓检测、指针线检测和角度计算等主...

  • 基于细粒度学习情感本体的学习效果评估方法——以算法设计与分析课程为例

    作者:张春霞; 牛振东; 施重阳; 商建云 刊期:2018年第B06期

    教育目标包括认知领域目标、动作技能领域目标和情感领域目标。情感领域目标教育已受到越来越多教育者和众多领域学者的关注和研究。学习者的情感在传统教育和网络教育中都起着十分重要的作用,影响着学习者的学习主动性、积极性、创造性以及学习效果。基于多年承担本科生和硕士生的算法相关课程的教学实践,构建了细粒度学习情感本体,提出了基于...

  • 基于动态拥挤距离的混合多目标免疫优化算法

    作者:马元锋; 李昂儒; 余慧敏; 潘晓英 刊期:2018年第B06期

    多目标免疫优化算法的研究目标是种群均匀分布于优化问题的非劣最优域并使算法快速收敛。为进一步提高多目标优化问题非支配解集合的分布均匀性和收敛性,提出了一种基于动态拥挤距离的混合多目标免疫优化算法。该算法基于动态拥挤距离来对个体进行比较和更新操作,从而保持最终解集的均匀分布,同时借鉴经典差分进化算法中的变异引导算子来加强免...

  • 悖论的生成机制和解释

    作者:吴美华; 王拥军; 杨义川; 王潇扬 刊期:2018年第B06期

    从计算机科学中的具体悖论实例出发,使用对角线方法来说明一类悖论的生成机制,并指出自指代现象是悖论产生的深层次原因。传统的应对策略往往采用回避的方式,简单禁止自指代以避免悖论。从量子力学和范畴理论两个新视角出发,给出容纳悖论的新模型。结果表明,从新角度审视悖论不仅可以使悖论在某些新领域得到合理解释,而且能提供认识问题本质的新...

  • 汉语阅读理解中词义判断题的解答研究

    作者:谭红叶; 武宇飞 刊期:2018年第B06期

    阅读理解任务是在给定的单篇文本上,要求计算机根据文本的内容对相应的问题作出回答。以北京语文高考阅读理解为背景,对其中的词义判断题进行了分析与研究,提出了一个基于支持度计算的解答框架,并尝试使用语言模型、点互信息与句子相似度3种方法来计算支持度。通过实验验证,3种方法在真实数据集和自动构造的数据集上均有一定成效。其中,基于点互...

  • 基于DBN深度学习的期货市场价格预测建模与决策

    作者:陈俊华; 郝彦惠; 郑丁文; 陈思宇 刊期:2018年第B06期

    深度学习通过学习深层非线性网络结构即可实现复杂函数的逼近,可以从大量无标注样本集中学习数据集的本质特征。而深度信念网络(DBN)是由多层随机隐变量组成的贝叶斯概率生成模型,可以作为深度神经网络的预训练环节,为该网络提供初始权重。基于该模型的一个高效学习算法不仅解决了模型训练速度慢的问题,还能产生非常好的参数初始值,极大地提升...