杂志简介：《计算机应用研究》杂志经新闻出版总署批准，自1984年创刊，国内刊号为51-1196/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、研究探讨、软件技术、网络与通讯、应用与开发、数据库技术、图形与图像技术 、经验技巧
杂志简介：《计算机应用研究》杂志经新闻出版总署批准，自1984年创刊，国内刊号为51-1196/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、研究探讨、软件技术、网络与通讯、应用与开发、数据库技术、图形与图像技术 、经验技巧
作者：武岳; 李军祥 刊期：2019年第10期
针对点对点网络协议的特点,通过阅读源代码和官方文档,对比特币(Bitcoin)、以太坊(Ethereum)以及超级账本(hyperledger fabric)三种主流区块链系统的P2P协议进行了详细研究。通过讨论区块链点对点协议在演进过程中的变化分析了不同协议的优缺点,同时提出了分析标准,给出了量化评价,以期为未来区块链网络协议的研究提供有益的启发与指导。
作者：王付宇; 李琰 刊期：2019年第10期
为了减少财产损失和人员伤亡、提高灾民满意度,基于双层规划理论,从应急救援角度出发,对突发灾害事件下的应急物资调度问题进行综述。围绕应急物资调度,从灾后应急现状、应急物资选址—分配、不同约束下的应急物资调度及双层规划和群智能优化算法在应急物资调度中的应用等方面进行梳理和讨论。结果表明,关于灾后应急物资调度的研究,目前主要关注...
作者：邹凌云; 伍世虔; 方红萍; 黄志开 刊期：2019年第10期
针对计算机视觉的材料感知问题,综述了国内外的主要研究成果,介绍这些研究的主要方法及其典型算法和基本思想,归纳出材料视觉感知的两种主要研究方法,即材料识别和分类以及材料属性和参数估计。最后提出目前研究所存在的关键问题,并指出材料视觉感知未来的可能发展方向。
作者：蒋伟; 秦志光 刊期：2019年第10期
近十年来,协同过滤(CF)推荐系统成功地为用户提供了个性化的产品和服务。然而,用户—物品矩阵的稀疏性、推荐精度不高等问题仍然是一个挑战。针对这些问题,在矩阵分解模型基础上,提出了耦合用户和物品辅助信息的矩阵分解混合协同过滤框架;然后,基于此框架又提出了耦合物品属性信息相似度(COS)的过滤模型。大规模真实数据集上的实验表明,该模型不...
作者：曾辉; 胡强; 淦修修 刊期：2019年第10期
标签推荐的现有方法忽视了多种属性特征之间的联系,无法保证大数据环境下推荐系统的准确率。针对该问题,提出了一种基于用户聚类和张量分解的新标签推荐方法,以进一步提高标签推荐的质量。该方法首先对一些对产品具有重要影响的用户进行聚类,然后根据用户、产品、标签和产品评分之间的多元关系综合计算总权重。最后,根据聚类之后的用户群体以及...
作者：田明杰; 崔荣一 刊期：2019年第10期
针对日渐丰富的跨语言的文字信息资源与新闻报道及科技文献中的多标签数据,为了挖掘跨语言间的相关性及数据属性间的关联性,提出了带标签双语主题模型,应用于跨语言文本分类与标签的推荐。首先,假设科技文献中的关键词与摘要部分有着内容上的相关性,对关键词进行提取,并进行标签化,进而把标签对应于主题模型中的主题,实例化“潜在”的主题;其次,...
作者：章登义; 胡思; 徐爱萍 刊期：2019年第10期
针对现有的基于深度学习的神经网络模型通常都是对单一的语料库进行训练学习,提出了一种大规模的多语料库联合学习的中文分词方法。语料库分别为简体中文数据集(PKU、MSRA、CTB6)和繁体中文数据集(CITYU、AS),每一个数据集输入语句的句首和句尾分别添加一对标志符。应用BLSTM(双向长短时记忆模型)和CRF(条件随机场模型)对数据集进行单独训练和多...
作者：房有丽; 王红; 狄瑞彤; 王露潼; 宋永强 刊期：2019年第10期
目前对慢性阻塞性肺疾病(COPD)的研究存在局限性,一方面,研究成果只利用数据分析单一特征对疾病的影响;另一方面,研究成果仅通过简单算法模型对病例数据验证,因此提出了COPD多维特征提取与集成诊断方法。首先,提出最大依赖度MDF-RS算法,提取多维特征的最优组合;其次,提出DSA-SVM集成模型,构建分类器进行诊断及预测;最后,利用交叉验证方法验证准...
作者：黄兆玮; 常亮; 宾辰忠; 孙彦鹏; 孙磊 刊期：2019年第10期
随着深度学习的发展,越来越多的深度学习模型被运用到了关系提取的任务中,但是传统的深度学习模型无法解决长距离依赖问题;同时,远程监督将会不可避免地产生错误标签。针对以上两个问题,提出一种基于GRU(gated recurrent unit)和注意力机制的远程监督关系抽取方法。首先通过使用GRU神经网络来提取文本特征,解决长距离依赖问题;接着在实体对上构...
作者：庞书杰; 刘其成; 牟春晓 刊期：2019年第10期
针对如今高校招生人数扩张所伴随而来的高校排课资源紧张的现象进行了研究,提出了一种基于关联规则的排课优化算法(SH-AP算法)来优化高校排课。SH-AP算法将关联规则算法应用到排课过程中,通过对高校学生选课数据进行关联规则的挖掘,找出需要排课的课程之间的关联规则,之后SH-AP算法再将已经挖掘出的课程间关联规则应用到排课系统中,对高校排课进...
作者：肖成龙; 王宁; 王永贵 刊期：2019年第10期
为解决传统协同过滤推荐算法中存在的数据稀疏、冷启动以及推荐结果缺乏多样性等问题,提出一种融合社交网络与关键用户的协同过滤推荐算法。该算法在用户—项目评分矩阵基础上,融合用户社交网络信息得出社交信任矩阵,融合关键用户信息得出关键用户评分矩阵。利用三大评分矩阵,分配不同的权重比例,共同来预测用户对于目标项目评分。针对海量数据...
作者：于佩秋; 李进金; 林国平 刊期：2019年第10期
现有的聚类融合算法从聚类成员的角度出发,若使用全部聚类成员则融合结果受劣质成员影响,对聚类成员进行选择再进行融合则选择的策略存在主观性。为在一定程度上避免这两种局限性,可以从元素的角度出发,提出一种新的聚类融合方法。通过多粒度决策不一致粗糙集来选择一部分类别确定的元素,再利用这部分元素进行聚类融合生成新的划分;多粒度决策不...
作者：姚兰; 严寒冰; 蔚泽峰 刊期：2019年第10期
针对模糊C-均值聚类(FCM)算法对噪声敏感、容易收敛到局部极小值的问题,提出一种基于交叉熵的模糊聚类算法。通过引入交叉熵重新定义了传统FCM算法的目标函数,利用交叉熵度量样本隶属度之间的差异性,并采用拉格朗日求解方法和朗伯W函数解决了目标函数的优化问题,此外,分析了样本划分矩阵的分布情况,依据分布特性对噪声样本进行识别。人工数据集...
作者：万福成 刊期：2019年第10期
在大数据环境下进行模糊信息挖掘抽取中受到数据之间的小扰动类间干扰的影响,导致信息抽取的特征聚类性不好。为此提出一种基于改进混沌分区算法的模糊信息抽取方法,对高维数据信息流进行分布式结构重组,以Lorenz混沌吸引子作为训练测试集进行大数据模糊信息抽取的自适应学习训练,采用相空间重构技术对大数据的混沌吸引子负载特征量进行自相关特...
作者：黄灿奕; 杜建强; 聂斌; 曾青霞; 朱志鹏; 喻芳 刊期：2019年第10期
离散二进制粒子群算法(BPSO)在各种离散优化问题中有着诸多优势,但其很容易由于非线性的问题陷入局部最优解,无法得到最佳特征子集。而降噪自编码器可通过多层非线性网络进行映射与重构,对中医药数据有良好的处理效果。因此提出了一种融合降噪自编码器与BPSO的特征组合方法,该方法主要是利用降噪自编码器对特征进行非线性映射形成超完备基,然后...
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期刊级别：省级期刊
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