软件导刊杂志 省级期刊
Software Guide
杂志简介：《软件导刊》杂志经新闻出版总署批准，自2002年创刊，国内刊号为42-1671/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：人工智能、计算机软件与理论、软件设计、开发与应用、区块链技术及应用、计算机网络与通信、大数据与信息处理、图形图像处理等
杂志简介：《软件导刊》杂志经新闻出版总署批准，自2002年创刊，国内刊号为42-1671/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：人工智能、计算机软件与理论、软件设计、开发与应用、区块链技术及应用、计算机网络与通信、大数据与信息处理、图形图像处理等
作者：刘纪敏; 刘义伟; 徐建国; 肖海峰; 文龙日 刊期：2019年第07期
研究区块链技术在国内的应用情况有利于掌握区块链技术在我国发展现状,发现我国区块链技术发展的优势及潜在问题。回顾了国内区块链研究进展,从关键词、发文年份、作者合作关系、作者隶属机构等多个角度分析区块链发展现状及研究内容,并对研究趋势进行展望。
作者：李旭然; 丁晓红 刊期：2019年第07期
机器学习作为一门源于人工智能和统计学的学科,是当前数据分析领域重点研究方向之一。首先通过追溯机器学习起源和介绍不同算法在求解策略上的启发性思路,讨论五类机器学习的发展及其主要算法在评价方法和优化方式上的实现,进一步总结归纳各算法适用领域和算法优劣,最后指出各算法克服自身缺陷的最新进展和未来实现多算法融合的研究方向。
作者：周文烨; 刘亮亮; 张再跃 刊期：2019年第07期
关系抽取是构建如知识图谱等上层自然语言处理应用的基础。针对目前大多数关系抽取模型中忽略部分文本局部特征的问题,设计一种结合实体位置特征与多层注意力机制的双向LSTM网络结构。首先根据位置特征扩充字向量特征,并将文本信息向量化,然后将文本向量化信息输入双向LSTM模型,通过多层注意力机制,提高LSTM模型输入与输出之间的相关性,最后通过...
作者：张宏; 阮泽楠 刊期：2019年第07期
为确定歌词隐含的情感主题对音乐分类的作用,在传统主题模型中融入情感、语义元素,定义基于情感主题的音乐分类标准并进行音乐分类。结合文本情感词典、Word2vec词向量空间,将主题模型的基础主题进一步归类为情感主题,并通过爬取网易云音乐歌曲信息进行模型训练及测试。实验证明,该模型具有较好的分类效果,对音乐情感分类平均准确率达到80%。
作者：陈攀; 杜坤; 周明; 毛润康; 雷雨晴; 丁榕艺 刊期：2019年第07期
鉴于BP神经网络、RBF神经网络在城市供水量预测精度上的不足,利用粒子群算法优化两者相关参数,实现更高预测精度,并通过建立BP神经网络、RBF神经网络、PSO-BP神经网络、PSO-RBF神经网络分别对城市供水量数据进行仿真预测。最终测试样本统计结果显示:RBF神经网络比BP神经网络平均相对误差(MRE)低约1%,在拟合度(R^2)上高约0.014;PSO-BP神经网络比B...
作者：高硕; 许少华 刊期：2019年第07期
针对复杂非线性多通道时变信号模式分类问题,提出了一种集成卷积神经网络(CNN)与随机森林(RF)相融合的方法。该方法以CNN为基学习器,自动提取信号样本的抽样特征,同时省去降维与人工选择特征的过程,以RF为次级学习器,增加样本扰动,同时增加属性扰动。为增强样本多样性,使得该模型尽可能充分利用信息,在训练集中随机抽取7份子训练集,再利用7份子...
作者：冒伟 刊期：2019年第07期
通过对全球恐怖主义数据库(GTD)进行分析,为未来反恐防恐行动提供有价值的信息支持,提出利用大数据挖掘方法对未来反恐态势进行分析。首先采用N-gram模型对原始数据中的motive属性进行挖掘,分析恐怖袭击事件发生的主要动机。其次通过AR自回归模型,对恐袭造成的死亡人数进行预测。最后通过构建TreeMap图,展示未来全球某些重点地区的反恐态势,从恐...
作者：苏灵松; 应捷; 杨海马; 肖昊琪 刊期：2019年第07期
近年来,电子商务发展迅速,对电商商品评论进行情感分析可为消费者购物、商家调整销售策略与电商平台个性化推荐提供重要参考意见,因此提出双通道卷积记忆神经网络文本情感分析模型。首先,通过词向量与由特征词典构造的扩展特征矩阵两个不同的通道进行卷积运算,再利用卷积神经网络提取文本局部最优信息,最后利用长短期记忆神经网络学习长距离的上...
作者：张文辉 刊期：2019年第07期
针对传统车辆检测算法不能自适应地完成复杂道路场景变化下提取车辆特征的问题,结合焦点损失、K-means聚类与mobilenet网络,提出改进的RFB-VGG16与RFB-MobileNet模型进行车辆检测。从开源数据集UA-DETRAC的24个视频中每隔一定帧数抽取8209张已标注的图片构成数据集,在相同的超参数与训练策略下,改进后RFB-VGG16网络的AP值比原模型提高了3.2%。基...
作者：李思琦; 蒋志坚 刊期：2019年第07期
为在自然环境条件下对供热负荷进行较为准确的预测,分析了对供热负荷产生影响的自然因素,利用回归分析法建立负荷预测模型。在误差较大情况下提出利用神经网络法建模,采用差分进化算法对神经网络的阈值和权值进行优化。使用经过优化的神经网络进行负荷预测,在MATLAB环境下进行仿真。仿真结果表明,采用该方法可得到更为准确的供热负荷预测模型,对...
作者：雷光裕 刊期：2019年第07期
分类问题一直是数据挖掘、模式识别等领域的重要研究内容,应用大数据技术处理与分析海量数据可实现预测分类。数据科学研究一般过于依赖LGBM和XGBoost,但在某些情况下,线性回归的效果比GBM树更好。采用机器学习中的logistics回归算法对足球比赛历史数据进行分析处理,从而挖掘数据之间的关联。通过对训练集的后视检验得到每种结果的概率,对足球比...
作者：李嘉玲; 蒋艳 刊期：2019年第07期
数据挖掘技术与建筑工程之间的知识跨度较大,将两者完美融合起来存在一定难度,实际工程中也缺乏相关案例,因此在建筑工程中应用数据挖掘技术挖掘相关信息,为大型公共建筑用电能耗预测提供参考依据,是建筑领域一种新的发展趋势。基于对公共建筑用电能耗特性的分析,可利用Python构建BP神经网络建筑能耗预测模型,再将某公共建筑作为研究对象,确定影...
作者：金雨鑫; 骆懿; 于洋 刊期：2019年第07期
为了改善传统脑电情绪识别方法需要对脑电信号进行深入了解,且需要人工提取相关特征的缺点,基于深度森林的表征学习能力对脑电样本的时域与频域数据进行自动特征提取,并融合32通道脑电信号的时域特征向量和频域特征向量,通过级联森林对特征作进一步学习。实验结果表明,该方法对效价二分类预测的准确率达到68.4%,查准率达到66.3%,查全率达到89.9%...
作者：杨鑫; 杨晶东 刊期：2019年第07期
为提高卷积神经网络在图像分类中的泛化性,提出基于多分支深度神经网络结构。使用ResNet(残差网络)的跨层连接结构构造多分支网络,各分支网络共享中浅层特征提取,深层网络使用不同卷积核尺寸。分别使用独立损失函数产生多梯度对中浅层特征权值进行同步调整。与ResNet的单重网络进行对比实验,结果表明,在具有相同收敛性的前提下,各个分支网络的泛...
作者：毛润康; 杜坤; 周明; 陈攀; 雷雨晴; 丁榕艺; 杨佳莉 刊期：2019年第07期
水力模型已广泛应用于给水管网设计、分析与运行中。在所有水力模型中,需水量是导致模型输出最不确定的参数之一。因用水情况不确定,使得管网中的节点需水量变得异常复杂。在大多数实际管网中,用于校核节点需水量的监测设备数量有限,且小于未知量个数,使得节点需水量校核作为欠定问题,令节点需水量校准产生较大误差,并且传统遗传算法校核节点需...
影响因子：1.26
期刊级别：部级期刊
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影响因子：0.61
期刊级别：北大期刊
发行周期：月刊
影响因子：0.38
期刊级别：部级期刊
发行周期：半月刊
影响因子：0.3
期刊级别：部级期刊
发行周期：半月刊
影响因子：2.86
期刊级别：北大期刊
发行周期：月刊
影响因子：0.53
期刊级别：省级期刊
发行周期：月刊
影响因子：0.39
期刊级别：部级期刊
发行周期：月刊
影响因子：0.38
期刊级别：部级期刊
发行周期：月刊
影响因子：0.35
期刊级别：部级期刊
发行周期：半月刊
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期刊级别：统计源期刊
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期刊级别：部级期刊
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影响因子：--
期刊级别：部级期刊
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