现代计算机

现代计算机杂志 省级期刊

Modern Computer

杂志简介:《现代计算机》杂志经新闻出版总署批准,自1984年创刊,国内刊号为44-1415/TP,是一本综合性较强的计算机期刊。该刊是一份半月刊,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:简讯、研究与开发、应用技术、安全技术、图形图像、开发案例、电子商务、实践与经验

主管单位:中山大学
主办单位:中大控股
国际刊号:1007-1423
国内刊号:44-1415/TP
全年订价:¥ 1180.00
创刊时间:1984
所属类别:计算机类
发行周期:半月刊
发行地区:广东
出版语言:中文
预计审稿时间:1个月内
综合影响因子:0.271
复合影响因子:0.57
总发文量:7167
总被引量:10680
H指数:22
引用半衰期:4.3988
立即指数:0.022
期刊他引率:0.9678
平均引文率:6.4934
  • 基于多核PC的事务内存冲突管理算法的改进

    作者:张婷; 李文敬 刊期:2019年第23期

    多核处理机的不断普及,为应用多处理器、充分发挥多核机的潜能,并行解决各领域的实际问题提供更好的解决方案。但是,目前多线程并行程序设计主要通过锁或信号量来实现数据共享,存在着多线程之间因竞争锁而导致运行速度变慢,或容易造成死锁,优先级反转错误等问题。将冲突检测算法与冲突规避算法的优势进行融合,结合竞争管理算法Polite和Timestamp...

  • 基于K-means算法的入侵检测系统研究

    作者:鲍海燕 刊期:2019年第23期

    网络安全是现代社会安全体系的重要组成部分,很多种方法可以解决网络安全问题,入侵检测系统是网路安全防范的最后一道屏障。K-means算法是一种高效的划分算法,提出依据初始聚类中心改进K-means算法应用于入侵检测系统中。建立基于K-means算法的入侵模型,可对数据进行收集和预处理,然后进行聚类分析、聚类标记、差异分析等,实验证明,改进的K-mean...

  • 基于布尔矩阵的决策表属性约简算法

    作者:袁红丽; 陈志佳 刊期:2019年第23期

    布尔矩阵的属性约简是粗糙集理论的一种新思路,针对现有布尔矩阵表示方法中未考虑决策属性的问题,将条件属性、决策属性两者的依赖关系与条件区分能力相结合改进计算相对核、相对约简的算法,提出一种基于布尔矩阵的决策表属性约简算法。实例和仿真实验证明该算法的正确性、可靠性、完备性。

  • 基于互信息和半监督学习的入侵检测研究

    作者:石凯 刊期:2019年第23期

    针对不同攻击需要检测的数据量较大而有标记数据较少导致检测效率低,特征定性分析不准确而导致检测精度较低的问题,提出一种新型的基于相关性和冗余度的半监督入侵检测方案。在标记流量数据样本较少的情况下,采用半监督学习方法。该方法利用少量已标记样本得到其他未标记大量样本的标记,从而获得大量有标记样本;由于标签数据包的特征隐含信息多...

  • 异地多源数据读写同步技术

    作者:陈春宇 刊期:2019年第23期

    为了实现异地多源数据副本的读写同步,提出一种异地多源数据副本读写技术,基于数据采集和汇聚技术,针对电磁数据格式多、来源多、种类多、数量多等特点,分析多种数据读写语言,采用智能网关统一接入技术,形成一套支持异地多源数据副本读写同步技术。

  • 国内学习风格智能预测研究现状分析

    作者:张莉娜; 杨微 刊期:2019年第23期

    旨在分析国内有关学习风格预测的研究现状,通过文献统计与研读,得出以下结论:(1)学习风格预测研究采用的学习风格模型大多数都是Felder-Silverman学习风格模型;(2)学习风格预测研究存在关注度较高、综合性较强、智能化较弱、实用性较差等方面的特征;(3)发现后续研究问题包括:①区分不同的学习环境有针对性的设计学习风格预测研究,②修正学习风格...

  • 云环境下密文策略权重加密方案

    作者:曹伯强; 赵郑营 刊期:2019年第23期

    现有的以密文策略属性为基础的加密方案往往缺乏对属性权重的考虑,为了改善这一现状,必须全方位分析现有基于密文策略属性加密方案,在现有的密文策略的属性加密方案中,引入权重的理念。针对如何既能保证系统安全,同时又能更符合实际应用环境,将联系实际情况着重对云环境下CP-ABE权重属性加密进行分析。

  • 基于频繁模式的套餐关联分析与推荐

    作者:刘芳宇; 李嘉豪; 张琳琳 刊期:2019年第23期

    在酒店历史订单数据的基础上,进行菜品套餐间的频繁模式关联分析。根据历史订购事务数据构建FP-Tree,利用FP_Growth算法递归发现所有满足条件的关联规则。利用逆向思维把关联推导条件作为套餐推荐结果,实现一次性将整个套餐菜品全部推荐出来。

  • 基于卷积神经网络的图像分类研究

    作者:庞丝丝; 黄呈铖 刊期:2019年第23期

    深度学习是机器学习的一个次领域,是现今研究的一个崭新的方向。它的研究目标是使机器具有人类进行学习和获取知识的能力,达到对数据的高层次抽象。自2012年以来,深度学习在计算机视觉以及自然语言处理两个领域取得巨大的成功。其中,卷积神经网络是深度学习最为常见的一种算法模型,现已成为图像领域的研究热点。它的参数共享机制避免传统网络中...

  • 基于集成推理卷积神经网络的快速行人检测

    作者:谭论正; 丁锐 刊期:2019年第23期

    提出基于卷积神经网络(CNN)的行人检测方法。基于CNN的方法分别将训练和分类过程引入随机丢失和集合推理网络(EIN)。随机丢失选择具有灵活速率的单位,而不是传统Dropout中的固定速率。EIN构建在完全连接的层中具有不同结构的多个网络。所提出的方法实现与现有技术方法相当的性能,即使所提出的方法的结构相当简单。

  • 基于MATLAB的视觉检测系统课程设计

    作者:袁良祺; 田畅; 徐充; 马耀 刊期:2019年第23期

    2019年北京信息科技大学开展视觉检测课设进一步的深化学习《数字图像处理》课程的实践环节。利用MATLAB对数字图像进行调焦评价、滤波算法、频谱分析、灰度变换、边缘检测算法以及系统的标定,要求利用MATLAB GUI完成程序设计并且通过实验和分析各种算法的优劣,使程序具有有效性、高速型、准确性、精准性、再现性等要求,并最终根据课程设计要求...

  • 一种基于规则过滤的红外人脸活体检测方法

    作者:黄叶珏 刊期:2019年第23期

    由于人脸图像和视频很容易得到,活体成为人脸识别大规模应用的障碍。提出一种基于规则过滤的红外人脸活体检测方法,基于红外成像的机理,可以高效地防止照片、视频重放和人脸动作编辑等攻击。

  • 图神经网络浅析

    作者:王佳 刊期:2019年第23期

    近年来,深度学习已经彻底改变许多机器学习任务,从图像分类和视频处理到语音识别和自然语言理解。这些任务中的数据通常用欧几里得空间表示。然而,越来越多的应用需要使用非欧几里得域的数据,并将其表示为包含对象之间关系的图。例如,对物理系统进行建模、学习分子指纹和预测蛋白质界面,这些任务需要从输入的图中学习模型。一些其他领域,如文本...

  • 基于模块化的《大学计算机基础》课程教学改革研究

    作者:高贤强; 张学东 刊期:2019年第23期

    为了改善传统的本课程教学模式,提高学生上课兴趣,提倡学生自主学习的能力,因此提出基于模块化的《大学计算机基础》课程教学改革研究。通过查找相关资料和文献,分析基于模块化的《大学计算机基础》课程教学改革内容,分别从目标导向及教育理念、课程结构、课程教材、课程内容、教学资源、教学环境、教学模式等几个方面的探索,实现基于模块化的《...

  • 基于微课的高校物理实验教学研究

    作者:袁伟; 禹湘 刊期:2019年第23期

    微课教学已经引入我国高校教学多年,也涌现出大量优秀的课件。总结成果,分析不足,探讨研究如何精细化地将这个教学手段精准地应用到高校物理实验教学中,并且提出相应的方法,希望对于今后微课的使用提供一定的帮助。