计算机科学与探索

计算机科学与探索杂志 北大期刊 CSCD期刊 统计源期刊

Journal of Frontiers of Computer Science and Technology

杂志简介:《计算机科学与探索》杂志经新闻出版总署批准,自2007年创刊,国内刊号为11-5602/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:综述探索、简讯、学术研究、专题报导、专题报导。

主管单位:中国电子科技集团公司
主办单位:华北计算技术研究所
国际刊号:1673-9418
国内刊号:11-5602/TP
全年订价:¥ 820.00
创刊时间:2007
所属类别:计算机类
发行周期:月刊
发行地区:北京
出版语言:中文
预计审稿时间:1-3个月
综合影响因子:1.52
复合影响因子:0.65
总发文量:1930
总被引量:6560
H指数:28
期刊他引率:1
  • 图像篡改检测感知哈希技术综述

    作者:杜玲; 陈振 刊期:2019年第05期

    互联网的发展使得多媒体的真实性、完整性认证成为亟待解决的问题。感知哈希在理解图像内容基础上,通过简短的感知摘要来完成图像内容的识别和认证,为解决与多媒体认证相关的管理问题提供了一种更为便捷的方式。首先,总结了目前基于底层线索和基于学习的感知哈希图像篡改检测方法,并根据方法的不同特点进行了更为细致的分类。其次,介绍了常用的...

  • 面向多源数据的可扩展主题建模分析框架

    作者:唐爽; 张灵箫; 赵俊峰; 谢冰; 邹艳珍 刊期:2019年第05期

    随着信息技术的不断发展和应用,大量信息系统积累了海量多源异构数据,这些数据中有很大一部分都是结构化数据,具有高维度、低质量、无标注等特点,难以进行特征提取与进一步的知识提炼。主题建模是文本处理和数据挖掘中的一个非常重要的方法,它是一种无监督学习算法,最初用于对无结构的自然语言文本进行建模,可以有效地从文本语义中提取主题信息,...

  • 基于卷积神经网络的微博话题内容搜索方法

    作者:周南; 杜军平; 姚旭; 梁美玉; 薛哲; LEE; JangMyung 刊期:2019年第05期

    针对由于微博文本的数据特性造成的传统信息搜索方法无法直接实现微博话题内容搜索的问题,提出了一种基于卷积神经网络的微博话题内容搜索方法,对微博安全话题内容进行搜索和匹配排序。该方法包括基于深度卷积神经网络的微博内容筛选和微博内容匹配两部分。微博内容筛选依据深度卷积特征表示进行微博内容筛选,微博内容匹配通过卷积特征非线性变...

  • 新型锁位式混合查询树射频识别防碰撞算法

    作者:南敬昌; 樊爽; 李蕾; 高明明 刊期:2019年第05期

    针对无线射频识别技术系统中标签碰撞产生的时隙过多和通信复杂度高等问题,在二叉树和四叉树查询树防碰撞算法的基础上,利用对碰撞位锁位和预测子节点的方法,提出一种新型锁位式混合查询树(novel lock-bit hybrid query tree,NLHQT)算法。该算法通过锁位指令提取碰撞位信息,并针对提取出的碰撞位信息进行预测,在减少碰撞时隙的同时,通过预测使阅...

  • 海量数据上有效的top-k Skyline查询算法

    作者:韩希先; 宋翠; 戈韵如; 高宏; 李建中 刊期:2019年第05期

    在许多应用中,Skyline查询是一种十分重要的查询类型,它在潜在的巨大的数据空间中返回不被其他元组支配的用户感兴趣的元组,但是Skyline查询无法控制返回结果的数量。处理一个新的top-kSkyline查询问题,该查询返回支配分数最大的k个Skyline元组,从而控制了需要向用户返回的查询结果数量。分析发现,大多数现有算法忽略了利用支配分数作为限制Skyl...

  • 面向时间依赖路网的连续k近邻查询

    作者:李佳佳; 李雨现; 夏秀峰; 王波涛; 刘向宇 刊期:2019年第05期

    连续k近邻查询(continuous k-nearest neighor,CkNN)定义为查找指定路径上每个点的k个最小代价数据对象。目前关于CkNN的研究都是在欧式空间与静态路网中实现的,这些算法不能直接应用到边权值变化的时间依赖路网中。定义并解决了时间依赖路网中的CkNN问题,利用积分的性质以及通过对权值代价函数合并的方式提出了两阶段的基于分割点的CkNN查询算...

  • 融合社会关系的机会网络有效数据转发策略

    作者:严晔晴; 陈志刚; 吴嘉; 王磊磊 刊期:2019年第05期

    机会网络是一种具有延迟容忍网络特征的移动自组织网络。随着各种具有短距离通信功能的便携式移动设备的迅速普及,具有社会性的机会网络应用场景增多。机会网络中具有类似于节点聚集的现象,节点表现出的某些特征呈现出了社区结构的特性。然而,现有的路由算法没有考虑到节点社会性对网络中消息传递的影响,其传输成功率较低且造成大量的时延和网络...

  • 基于网络表示学习的链路预测算法

    作者:杨晓翠; 宋甲秀; 张曦煌 刊期:2019年第05期

    网络是表达对象之间复杂联系的重要形式,广泛存在。而链路预测作为网络分析的重要方法,具有很大的研究意义和应用价值。传统的链路预测算法普遍是基于邻接矩阵的稀疏表示方案而设计,计算效率低且扩展性差。首先引入网络表示学习的概念,创新性地提出基于几何布朗运动的随机游走算法GbmRw,然后进一步设计出网络表示学习算法GBMLA,实现更具区分能力...

  • 参数字典稀疏表示的完全无监督域适应

    作者:余欢欢; 陈松灿 刊期:2019年第05期

    无监督域适应(unsupervised domain adaptation,UDA)针对的是源域有标记而目标域无标记的学习问题,其目的是利用从标记大样本源域中所学“知识”来促进无标记小样本目标域的学习性能。但现实中也往往存在样本无标记的源域,形成了所谓的完全无监督域适应。该问题给域适应学习带来了严峻的挑战。受先前提出的软大间隔聚类学习(soft large margin c...

  • 基于多特征融合的显著性目标检测算法

    作者:张守东; 杨明; 胡太 刊期:2019年第05期

    显著性目标检测是获取图像中视觉显著目标的任务,它是计算机视觉及相关研究领域的重要内容。当前在复杂的自然场景下基于深度学习的算法依然存在特征学习不足和检测错误率较高的问题,因此提出一种新颖的基于多特征融合的显著性目标检测算法。以HDHF(hybrid deep and handcrafted feature)模型的预测显著图作为特征,融合全局像素的深度特征。此外...

  • 未知环境下的蚁群-聚类自适应动态路径规划

    作者:刘新宇; 谭力铭; 杨春曦; 翟持 刊期:2019年第05期

    针对用于动态环境中的机器人路径规划的蚁群算法存在收敛速度慢,路径累计转折角大,对环境变化适应性低等问题,提出了一种未知环境下的蚁群-聚类自适应动态路径规划方法。依据聚类算法对环境复杂程度的准确判别自动改变寻优半径,达到充分利用机器人有限的计算能力,提高收敛速度的目的;通过识别对角障碍,生成虚拟障碍,确保规划的路径不穿过对角障...

  • Adam优化的CNN超分辨率重建

    作者:赵小强; 宋昭漾 刊期:2019年第05期

    为了使单帧图像在不同放大倍数的条件下进行超分辨率重建能得到较好的效果,提出了一种Adam优化的卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)超分辨率重建方法。该方法首先使用ISODATA(iterative selforganizing data analysis)聚类算法对训练的图像集进行分类处理,然后在Adam优化的卷积神经网络中对输入图像进行特征提取和非线性映射得到...

  • MEPaxos:低延迟的共识算法

    作者:赵守月; 葛洪伟 刊期:2019年第05期

    共识问题作为分布式计算中最重要的基本问题之一,被广泛应用在状态机复制、原子广播、领导者选举等领域。解决共识问题的算法通常存在单领导者性能瓶颈、响应延迟受命令冲突的影响等问题。针对这些问题,在非拜占庭故障下的异步分布式系统中,提出了一种低延迟的共识算法MEPaxos(modified Egalitarian Paxos)。首先,提出了系统平均延迟的计算方法;...

  • 面向局部多约束的属性约简方法研究

    作者:董杰; 王逊; 张文冬; 王平心; 杨习贝 刊期:2019年第05期

    传统求解约简的启发式算法采用单一的度量指标作为约束条件,但这一策略并不能保证约简满足多重度量指标下约束需求。除此之外,绝大多数的约简定义是建立在考虑所有决策类基础上的,而忽视了不同决策类别所对应的度量指标在约简前后的变化情况。针对这些问题,提出了一种面向局部多约束的属性约简策略,其目的是使得每个决策类别都能够满足多重度量...

  • 商空间粒度的可逆性研究

    作者:陈林书; 王加阳; 柳媛慧; 马庆 刊期:2019年第05期

    粒计算是近年来人工智能领域的重要研究热点,而商空间理论是最重要的粒计算模型之一,其主要思想是通过保假原理实现求解问题从细粒度到粗粒度的商空间构造过程。这个粒化过程是一个信息有损过程,是不可逆的,于是研究商空间粒度的可逆性。首先,提出逆商空间的概念并定义其构造方法,为商空间(粗)粒度到原空间(细)粒度的可逆转换提供形式化的数学方...