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2019年 第0卷 第05期 刊出日期:2019-05-14
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操作系统
一种基于Native层的Android恶意代码检测机制
孙炳林,庄毅
2019, 0(05): 1. doi:
10.3969/j.issn.1006-2475.2019.05.001
摘要
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参考文献
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计量指标
Android现有的恶意代码检测机制主要是针对bytecode层代码,这意味着嵌入Native层的恶意代码不能被检测,最新研究表明86%的热门Android应用都包含Native层代码。为了解决该问题,本文提出一种基于Native层的Android恶意代码检测机制,将smali代码和so文件转换为汇编代码,生成控制流图并对其进行优化,通过子图同构方法与恶意软件库进行对比,计算相似度值,并且与给定阈值进行比较,以此来判断待测软件是否包含恶意代码。实验结果表明,跟其他方法相比,该方法可以检测出Native层恶意代码而且具有较高的正确率和检测率。
基于磁光虚拟存储系统的文件调度算法
王子炫,魏力,张育平
2019, 0(05): 7. doi:
10.3969/j.issn.1006-2475.2019.05.002
摘要
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参考文献
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计量指标
基于光盘库的Hadoop分布式文件系统(HDFS光盘库)在单位存储成本、数据安全性、使用寿命等方面非常符合当前大数据存储要求,但是HDFS不适合存储大量小文件和实时数据读取。为了使HDFS光盘库能更好地运用到更多大数据存储场景,本文提出一种更加适合大数据存储的磁光虚拟存储系统(MOVS, Magneto-optical Virtual Storage System)。系统在HDFS光盘库与用户之间加入磁盘缓存,并在磁盘缓存内通过文件标签分类、虚拟存储、小文件合并等技术将磁盘缓存内小文件合并为适合HDFS光盘库存储的大文件,提高系统的数据传输速度。系统还使用了文件预取、缓存替换等文件调度算法对磁盘缓存内文件进行动态更新,减少用户访问HDFS光盘库次数。实验结果表明,MOVS相对HDFS光盘库在响应时间和数据传输速度方面得到很大改善。
一种优化的内核态文件发送方法
屠雪真
2019, 0(05): 13. doi:
10.3969/j.issn.1006-2475.2019.05.003
摘要
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参考文献
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计量指标
传统的Linux内核协议栈已不能满足大规模数据处理系统对网络传输越来越高的性能要求。现有很多研究是将原来在内核态实现的协议和接口移到用户态去实现,但针对内核态优化的研究比较少。在研究分析Linux内核态文件发送接口sendfile( )处理流程和管理机制的基础上,本文提出一种内核态文件发送优化方法,采用自动负载均衡的定长内存池管理、CPU亲和性等技术,对内核态文件发送接口进行优化改造。解决了系统在高负载情况下内存碎片、内存耗尽及CPU抖动的问题,有效提升了数据传输性能。实验结果表明,在高并发、高吞吐场景下,采用本文优化方法后,系统运行更稳定,内核态CPU占有率下降50%。
数据库与数据挖掘
基于计量风格学的小说质量分析
李艳丽,李宛蓉,廖欣,李静娟,汤露,刘喜平
2019, 0(05): 19. doi:
10.3969/j.issn.1006-2475.2019.05.004
摘要
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计量指标
从计量风格学的角度来对小说文本进行比较研究。目前对小说文本的研究以定性为主,很少有定量的;以主观分析的居多,客观实证分析的较少。采集涉及网络小说和经典小说的225部小说作品,分成3个作品集,分别对应“优秀”、“良好”和“较差”的作品。对于每个作品,提取篇幅、词性、节奏、词汇量等方面的特征,基于这些特征,构造决策树、神经网络、贝叶斯等分类模型,由此来发现3个作品集之间的关键差异。研究发现,3个作品集在计量风格统计特征上有着较为明显的区别;对于不同的作品集,不同的特征具有不同的区分度。
基于微服务的石油大数据挖掘平台
郭燚1,张卫山1,徐亮2,翟佳3
2019, 0(05): 25. doi:
10.3969/j.issn.1006-2475.2019.05.005
摘要
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计量指标
为推进大数据技术在油田领域的快速融合和应用,提出一种覆盖大数据处理整个生命周期的多功能大数据处理平台。平台融合各类大数据分析框架和机器学习框架,设计面向油田领域,能够支持实时和离线处理的数据挖掘功能。基于Docker容器封装各类计算框架和算法服务,并基于Kubernetes框架完成容器的编排与调度。在系统的架构方式上采用基于微服务的架构方式,将不同技术栈的应用独立分解为单个服务模块,以此来保证业务系统服务的可靠性、可扩展性。这使得企业数据分析人员能够专注于业务数据分析问题,而不必花费大量时间学习框架部署和其他大型数据挖掘技术细节。
基于规则引擎的金融风控系统
王文静,张承钿
2019, 0(05): 30. doi:
10.3969/j.issn.1006-2475.2019.05.006
摘要
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计量指标
金融科技企业推出了以小额现金贷为主导产品的一种新型金融模式:P2P网络借贷模式。现金贷产品自推出以来,在很短的时间内就积累了大量的客户。如何制定快速有效的金融风控策略,提高客户信息数据处理效率,及时预测防范业务中信用及欺诈风险,成为金融企业亟待解决的问题。对此,本文提出基于规则引擎的金融风控模型,实现风控规则策略和程序硬编码的解耦,在此基础上进行特征因子以及特征模型的设计,对于实现金融科技企业信贷体系中的自动化审批将起到很大的推动作用。
图像处理
基于SSD的车辆目标检测
吴水清,王宇,师岩
2019, 0(05): 35. doi:
10.3969/j.issn.1006-2475.2019.05.007
摘要
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计量指标
传统的车辆目标检测算法需要为不同的图像场景选择合适的特征,导致泛化能力差。针对此问题,本文提出一种基于SSD(Single Shot MultiBox Detector)的图像车辆检测方法。该方法通过对多个尺度的卷积特征图进行预测来检测车辆,在一定程度上提升车辆的检测精度;找出原SSD方法在训练过程中的小缺陷,通过改进损失函数来优化训练速度。最后结合KITTI数据集进行训练。实验结果表明,该方法对车辆的检测具有较高的识别率,且比传统算法的效果更好。
一种灰度化混合法在集装箱箱号识别中的运用
张超,李小平
2019, 0(05): 41. doi:
10.3969/j.issn.1006-2475.2019.05.008
摘要
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参考文献
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计量指标
研究一种基于机器视觉的集装箱箱号识别方法。对于集装箱彩色图像预处理过程中的灰度化方法,传统的灰度化算法不能有效弥补图像中污损或其他信息缺失的部分,因此,本文提出使用主成分分析法(PCA)结合贝叶斯阈值估计灰度变化率的混合法对图像的灰度化进行优化,可以在判断图像中某一点灰度值与周围相邻像素点的灰度值的变化率后,弥补缺失信息,有效确定边缘特征,从而使后续的字符识别准确率大大提高。最后使用该算法模型设计实现一套用于港口集装箱的智能检测系统。经过Matlab实验验证,在对50幅港口集装箱箱号图像的识别中,通过使用本文提出的混合灰度化方法,与普通的均值法和加权平均法的灰度化方法相比,准确率更高,其中单一字符准确率可达96%,箱号准确率可达92%。
基于RGBD的箱体尺寸测量与包装优化
秦文翔,郭玲,林舒泓
2019, 0(05): 46. doi:
10.3969/j.issn.1006-2475.2019.05.009
摘要
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参考文献
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计量指标
针对国内物流行业与国外相比包装耗材浪费严重,对包装优化有着巨大需求的现状,提出一种新的装箱方案,并设计一种基于遗传算法的包装优化方法,目标是从已有的包装规格中找出表面积最小并能容纳所需货物箱体的包装规格。本包装优化方法以货物的摆放序列和摆放朝向作为遗传编码,配合空间分割规则寻找包装规格的最优解;同时,考虑到传统激光扫描测量设备成本高昂,为了适应国内仓储管理模式,给包装优化提供货物尺寸信息,本文还设计一种基于RGBD的箱体尺寸测量方法。实验结果表明,本文方法能够快速精确地测量货物尺寸并选择合适的包装规格。
结合天空分割和局部透射率优化交通图像去雾算法
李熙莹1,2,3,朱肯钢1,2,3
2019, 0(05): 51. doi:
10.3969/j.issn.1006-2475.2019.05.010
摘要
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计量指标
针对现有的去雾算法在处理交通场景图像时由于透射率估计与实际情况偏差较大,尤其交通图像含有天空区域时容易导致色彩失真和产生光晕效应等问题,在暗原色先验理论的基础上,提出一种结合天空分割和局部透射率优化的交通图像快速去雾算法。首先,采用大津算法(OTSU)将原始图像分割为天空区域与非天空区域;其次,对非天空区域,利用最大值滤波和引导滤波对其透射率进行优化,采用自适应参数调整的方法对天空区域的透射率进行修正;最后,对复原的图像利用限制对比度自适应直方图均衡法(Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization, CLAHE)调整色调,提高亮度。实验结果表明,对于天空区域,本文算法不但能有效减少产生颜色失真和光晕效应的现象,得到更为自然清晰的复原结果,对于非天空区域,复原结果的清晰度和对比度更高,而且,算法保持较高的运行效率,另外,去雾后的图像在方差、平均梯度、信息熵等指标上相对于暗原色先验算法、Tarel算法、Meng算法、Zhu算法和Berman算法均有所提升。本文方法可较好地复原雾天交通图像,能为雾天模糊的交通图像快速有效去雾复原提供重要有益的理论基础和技术支持。
应用与开发
基于BIM的管线优化方法
李昌华,陶俊杰,李智杰,宫月君
2019, 0(05): 59. doi:
10.3969/j.issn.1006-2475.2019.05.011
摘要
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计量指标
BIM技术在综合管线设计中的一个重要功能是解决管道碰撞问题。然而手工绘制调整管道的效率低下,因此本文结合Revit二次开发技术,实现基于BIM的管线快速调整优化。首先对综合管线模型中的图元信息进行提取,构建基于AABB和空间几何的混合碰撞检测算法,识别产生碰撞的管道。然后对综合管线工程设计规范进行参数化处理,提出管线调整优化算法,确定待调整管线和调整范围。实现了碰撞管线的自动调整优化,提高了工程设计效率。
LSTM网络在台风路径预测中的应用
徐高扬,刘姚
2019, 0(05): 64. doi:
10.3969/j.issn.1006-2475.2019.05.012
摘要
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计量指标
台风路径实质为二维平面上一段曲线,根据2条台风路径曲线的相似度可以判断其数值相似和形态相似,由此利用动态规整算法可以从历史台风数据库筛选出与目标台风相似的台风路径。同时考虑到台风路径信息的时间关联性,提出了长短时记忆网络预测模型。利用历史台风的经纬度信息,预测台风未来6小时位置信息,对比传统基于相似度预测台风路径方法,长短时记忆模型能够有效提高台风路径预测精度,模型更加稳定高效。
面向分布式环境的仿真部署工具设计
方伟,徐涛,闫文君,张兵强
2019, 0(05): 69. doi:
10.3969/j.issn.1006-2475.2019.05.013
摘要
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计量指标
仿真环境的构建是大规模分布式仿真系统中最为繁琐的问题,易受到人的主观因素影响,存在着环境重构难、自动化程度低和数据资源难以管理等多个方面的问题。本文设计一种基于客户端/服务器架构的面向分布式环境的仿真部署工具,通过定义规范化的对象系统、标准化的交互接口和统一化的数据资源调度方式,实现分布式环境下仿真资源的集中管理,优化了部署环境,简化了部署流程。仿真实验表明使用本文提出的方法可快速实现部署环境的重构。
基于视频确认的变电站顺控操作系统
田宇1,李宇2,谢佳1
2019, 0(05): 74. doi:
10.3969/j.issn.1006-2475.2019.05.014
摘要
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计量指标
目前变电站的顺控操作都需要人为干预,工作效率低,自动化程度不高。由于电网对变电站顺控操作的准确性要求高,目前顺控操作防止误操作机制单一,因此无法满足电网对安全性的高要求。本文在原有防误逻辑的基础上提出一种通过模板特征匹配视频分析算法来视频识别设备当前运行状态的方法,对顺控操作中刀闸、翻字牌等设备状态进行高精度可靠识别,实现了顺控操作不同源信号双确认,增加了防止误操作的途径,大大降低了顺控操作中系统误判率,也减少了顺控操作人工参与,提高了变电站顺控操作的工作效率和自动化程度,为电网安全运行提供了保障。
算法设计与分析
基于运动矢量投影的帧率转换算法
张迪1,黄倩1,陈斯斯2
2019, 0(05): 80. doi:
10.3969/j.issn.1006-2475.2019.05.015
摘要
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计量指标
提出一种基于运动矢量投影的帧率转换算法。在运动估计阶段,采用连续消除算法SEA,将该算法与全搜索相结合,对块匹配准则的计算过程进行优化,可以在保证图像质量的同时减小计算复杂度。在运动矢量场投影过程中,定义一个新的运动矢量选取标准,在匹配准则的基础上添加了块的位置信息,相对于传统标准,本标准更能代表内插块的真实运动,准确性更高。在运动补偿阶段,针对投影过程中产生的重叠现象,采用自适应加权补偿插值算法,考虑所有重叠投影块的运动信息。对于产生的空洞现象,采用运动矢量中值滤波的算法来填充。实验结果表明,该算法可以减少运动信息的丢失,插值效果更加准确。
带权重的贪心萤火虫算法求解0-1背包问题
任静敏,潘大志
2019, 0(05): 86. doi:
10.3969/j.issn.1006-2475.2019.05.016
摘要
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计量指标
根据萤火虫算法的自身特点,将自适应权重、改进贪心算法、变异算子与基本萤火虫算法相结合,提出一种带权重的贪心萤火虫算法。通过加入自适应权重与变异算子,可以提高算法全局搜索能力,加入贪心算法在一定程度上可提高算法收敛速度,整体看,改进萤火虫算法提高了算法性能。通过仿真实验将改进后的算法与一些基本算法进行比较,实验结果表明,该算法在求解0-1背包问题时,无论在运算速度还是求解精度上都有明显改进。
基于学习子句长度和LBD的删除策略
刘姚1,2,宋振明1
2019, 0(05): 92. doi:
10.3969/j.issn.1006-2475.2019.05.017
摘要
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计量指标
学习子句的删除在求解器的构成中是非常重要的。因为学习子句删除策略的“优劣”不仅影响BCP的效率,还影响内存的占用问题,为避免出现这些问题,很多学者做了大量的工作,提出了很多良好的学习子句删除策略。然而当前的学习子句删除策略都有一个缺点:删除学习子句时有可能会删除在后续搜索过程中有很大作用的子句,因为不能确保每次删除的都是没有“价值”的子句。在充分考虑学习子句的长度和变量的决策层的基础上,本文提出基于学习子句长度和LBD的删除策略——LLBD策略,并形成算法,然后用该策略替换Glucose求解器中的删除策略,最后通过实验表明LLBD策略能够求解出更多的实例,求解器的效率也有所提高,表明本文策略有一定的优势。
基于小波变换和希尔伯特包络分析的QRS波检测算法
张异凡,王浩任,史浩天,刘成良
2019, 0(05): 96. doi:
10.3969/j.issn.1006-2475.2019.05.018
摘要
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计量指标
提出一种基于双正交小波变换和Hilbert变换的QRS波检测算法。首先,通过双正交小波变换分解与重构,消除高频噪声,同时突出R峰位置,构造出有利于QRS波检测的检测层。然后,对信号求差分和希尔波特变换,进一步抑制P波、T波以及基线漂移等噪声。最后,在计算得到的包络信号上根据自适应阈值及决策规则进行R峰检测。根据MIT-BIH心率失常数据库有标注的临床数据进行验证,QRS波检测结果准确率达到99.01%,同时算法具有不错的鲁棒性和实时性。
基于时间序列神经网络的鲜切花价格指数短期预测
彭伟
2019, 0(05): 101. doi:
10.3969/j.issn.1006-2475.2019.05.019
摘要
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计量指标
鲜切花价格指数是反映鲜切花市场现状的风向标,研究鲜切花价格指数变化,掌握鲜花市场的动态和规律性具有重要意义。本文针对具有时序特点的鲜切花价格指数,基于BP模型中的L-M优化算法构建鲜切花价格指数短期预测模型,采用tansig和purelin作为各层之间的传递函数,利用时间序列分析方法确定输入层的神经元个数,通过实验数据对比来确定隐含层的神经元个数。采用平均绝对误差、平均相对误差和均方根误差这3个评价指标对模型的预测精度进行检验,实验结果表明所构建模型是有效的和具有实际应用价值的。
自平衡跟随机器人的目标识别及预测重拾策略
杜文浩,胡维平,张佑贤,于健涛
2019, 0(05): 108. doi:
10.3969/j.issn.1006-2475.2019.05.020
摘要
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计量指标
为使用更简单有效的方式实现双轮自平衡机器人的自适应跟随控制,采用单目视觉目标识别的Apriltag算法,可被动式地反解三维坐标中相机的相对位置,以此对目标进行定位。在目标识别的跟踪与选择中利用判别法、门限法以及滑窗法进行限定,同时使用多项式曲线拟合方法对目标移动的下一状态进行跟踪预测,判断出运动趋势,使在丢失目标的情况下,根据设计的寻找方案,补偿跟随重拾目标。实验表明,本文方法在目标识别与预测及丢失后重拾目标方面有显著效果。
基于相似度计算公式改进的K-中心点算法
韩冰,姜合
2019, 0(05): 113. doi:
10.3969/j.issn.1006-2475.2019.05.021
摘要
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计量指标
在传统K-中心点聚类算法中,相似性一般仅仅用距离来进行度量,这种度量方法均基于对象属性之间是独立同分布的,但大多数真实数据对象属性之间都相关联的,因此,本文将引用非独立同分布计算公式,对传统距离计算相似度方法进行替换。同时,由于此公式会依据属性值的频率来进行计算,但数值型数据对于频率并不敏感,因此,本文在引入公式之前,将数值型数据按属性列进行聚类与替换。实验结果表明,本文方法可以提高算法的聚类精度。
一种改进的最小二乘回归子空间分割方法
蔡晓云1,2,尹贺峰1,傅文进1,赵航涛1,3
2019, 0(05): 118. doi:
10.3969/j.issn.1006-2475.2019.05.022
摘要
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计量指标
最小二乘回归(LSR)算法是一种常见的子空间分割方法,由于LSR具有解析解,因此它的聚类性能较高。然而LSR算法是应用谱聚类方法聚类数据,谱聚类方法初始化聚类中心是随机的,会影响后面的聚类效果。针对这一问题,提出一种基于聚类中心局部密度和距离这2个特点的改进的LSR算法(LSR-DC)。在Extended Yale B数据集上进行实验,结果表明,该算法有较高的聚类精度,具有一定的鲁棒性,优于现有LSR等子空间分割方法。
基于种群划分与变异策略的粒子群优化算法
张晓燕1,赫俊民2,刘文英1,林亚林1
2019, 0(05): 122. doi:
10.3969/j.issn.1006-2475.2019.05.023
摘要
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计量指标
粒子群算法因其形式比较简洁,参数设置灵活,操作简便易行,并且能够快速收敛,从而引起广泛关注。但是传统的粒子群算法也有缺陷:收敛速度慢以及容易陷入局部最优等。针对这些问题,本文借鉴小生境的方法,在进化初始阶段,对种群进行划分,将初始种群分为子种群,对不同的子种群进行不同的变异策略;在进化过程中,针对不同的子种群,设置不同的惯性权重因子ω,用来增强全局搜索能力与局部搜索能力。实验结果表明,本文提出的算法较传统的粒子群算法具有较快的收敛性以及找寻的全局最优解更接近真实解集,收敛精度比较高。