计算机应用研究杂志是由四川省科学技术厅主管，四川省计算机研究院主办的一本北大期刊。
计算机应用研究杂志创刊于1984，发行周期为月刊，杂志类别为计算机类。
杂志介绍
计算机应用研究杂志
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主管单位：四川省科学技术厅
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主办单位：四川省计算机研究院
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国际刊号：1001-3695
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国内刊号：51-1196/TP
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发行周期：月刊
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全年订价：￥700.00
杂志介绍
计算机应用研究杂志是由四川省科学技术厅主管，四川省计算机研究院主办的一本北大期刊。
计算机应用研究杂志创刊于1984，发行周期为月刊，杂志类别为计算机类。
主管单位：四川省科学技术厅
主办单位：四川省计算机研究院
国际刊号：1001-3695
国内刊号：51-1196/TP
发行周期：月刊
全年订价：￥700.00
关键词: hadoop spark 大数据 生态系统 应用场景
Spark的崛起对作为当前最为流行的大数据问题解决方案的Hadoop及其生态系统形成了有力的冲击,甚至一度有人认为Spark有取代Hadoop的趋势,但是因为Hadoop与Spark有着各自不同的特点,使得两者拥有不同的应用场景,从而Spark无法完全取代Hadoop。针对以上问题,对Hadoop与Spark的应用场景进行了分析。首先介绍了Hadoop与Spark的相关技术以及各自的生...
关键词: 流式数据处理 apache storm 性能优化 调度
随着大数据技术的发展,相对于Hadoop等传统的批处理系统,流式处理系统具有更好的实时性特点。在已有的流式处理系统中,Storm系统具有良好的稳定性、高可扩展性以及高容错性等优点,使它在流式数据处理系统中脱颖而出。但是在任务调度方面,Storm系统并没有做过多的考虑,默认采用相对简单的轮询调度法,导致系统在性能上存在瓶颈。近年来针对Storm系...
关键词: 正弦余弦算法 高维优化问题 反向学习 惯性权重
提出一种改进的正弦余弦算法(简记为ISCA)。受粒子群优化(PSO)算法的启发,引入惯性权重以提高正弦余弦算法的收敛精度和加快收敛速度。此外,采取反向学习策略产生初始个体以提高种群的多样性和解的质量。采用八个高维基准测试函数进行仿真实验:在相同的最大适应度函数评价次数下,ISCA总体性能上均优于基本SCA和HGWO算法;当维数较高(D=1 000)时,I...
关键词: 单指令多数据扩展部件 自动向量化 超字并行 代价模型
作为多媒体和科学计算等领域重要的程序加速器件之一,SIMD扩展部件现已广泛集成于各类处理器中。自动向量化方法是目前生成SIMD向量化程序的重要手段。超字并行SLP(superword level parallelism)方法现已广泛应用于编译器中,并成为实现基本块级代码向量化的主要手段。SLP在进行收益评估时仅考虑代码段整体向量化的收益,并没有考虑到向量化收益为...
关键词: 人名识别 层次特征 藏文 条件随机场
为了提高藏文人名识别的效果,提出了结合三层的层次特征的藏文人名识别算法。提出了无须分词,仅在藏文音节粒度上,基于藏文人名三层特征:内部特征、上下文信息、并列关系特征,利用条件随机场(conditional random fields,CRF)算法进行藏文人名识别的研究。首先将人名的内部和上下文特征作为CRF特征,然后将人名并列关系特征设计为规则进一步提高识...
关键词: 连续流交叉口 行人过街 人均延误 交通流
为了准确评价连续流交叉口行人过街服务水平,为优化设计提供依据,对其行人延误进行了研究。针对连续流交叉口三种行人过街设计模式,根据行人流到达离散的特性,对不同行人流向(包括直行和对角穿行)的延误进行建模。利用VISSIM仿真对模型的准确性进行了验证,其偏差均小于3%。通过敏感性分析,探讨了车辆需求、行人需求、斜穿交叉口行人比率对三种模...
关键词: 神经网络 rusboost 积矩系数 集成学习
针对单个神经网络分类准确率低、RUSBoost算法提高NN分类器准确率耗时长的问题,提出了一种混合RUSBoost算法和积矩系数的分类优化算法。首先,利用RUSBoost算法生成m组训练集;然后,依据Pearson积矩系数计算每组训练集属性的相关程度消除冗余属性,生成目标训练集;最后,新的子训练集训练神经网络分类器,选择最大准确率分类器作为最终的分类模型。实...
关键词: 多目标分配 多无人机协同 改进遗传算法 三维环境
针对复杂三维环境中多无人机协同多目标分配问题,在飞行代价函数建模的基础上,提出了一种改进遗传算法。首先通过引入启发式信息和采用随机生成的方法构造初始种群,保证了初始种群的多样性和高适应性;然后构造适应度函数,加入惩罚项排除不满足约束条件的方案;最后进行遗传操作,将变异产生的个体组成新的种群,把新种群中性能优异的个体加入到初始...
关键词: 分类算法 朴素贝叶斯 引力模型 遥感图像
针对朴素贝叶斯分类器在分类过程中不同类别的同一特征量之间由于存在相似性,易导致误分类的现象,提出基于引力模型的朴素贝叶斯分类算法。提出以引力公式中距离变量的平方作为相似距离,应用引力模型来刻画特征与其所属类别之间的相似度,从而克服朴素贝叶斯分类算法容易受到条件独立假设的影响而将所有特征同质化的缺点,并能有效地避免噪声干扰,...
关键词: 协同过滤 社交网络 矩阵分解 社交信任 差异性 动态性
随着社交媒体的发展,社交活动日益普及并产生丰富的社会关系。融合社会关系进行推荐可以缓解传统推荐系统面临的数据稀疏和冷启动问题。已有很多成功利用社会关系和评分信息进行推荐的算法,然而它们没有充分地挖掘不同的社会关系对用户的不同影响以及在不同时间段中社会关系的不同影响,这导致推荐效果的下降。基于对现实中社会关系影响复杂性的...
关键词: dna微阵列数据 relieff算法 蚁群算法 特征选择
针对高维小样本的DNA微阵列数据多分类问题,提出一种基于ReliefF和蚁群算法的特征基因选择方法(ReliefF and ant colony optimization,ReFACO)。该方法首先采用ReliefF算法评估特征权重,根据阈值筛选出无关基因;然后引入改进的蚁群算法,在迭代改进的过程中寻找最优基因子集;最后利用经典分类算法对维数约简后的数据分类识别。经实验证明,该方法...
关键词: 预防维修 不完美维修 准更新过程 随机故障 缓冲库存
针对带有库存缓冲区的设备维修问题,提出了随机故障设备的不完美预防维修策略。考虑设备随机故障率随故障次数的增多而变大的情况,基于准更新过程,建立随机故障设备的故障次数表达式。结合设备故障次数表达式,在综合考虑维修成本和库存缓冲成本的基础上,构建了设备生产成本模型,以缓冲库存量和预防维修周期为自变量,以生产成本为目标函数。获得...
关键词: 稀疏线性代数方程组 聚集型代数多重网格 预条件 克里洛夫子空间方法 图分割
针对自顶向下聚集型代数多重网格预条件,首先对问题规模敏感性进行了研究,并与基于强连接的经典聚集型算法进行了系统比较,发现大部分情况下,该算法具有明显优势,特别是在采用Jacobi光滑时优势更显著;之后,对最粗网格层的分割数与每次每个子图进行分割时的分割数这两个参数进行了敏感性分析。综合分析表明,自顶向下聚集型代数多重网格预条件具有...
关键词: 入侵杂草算法 差分进化算法 小波包变换 多核支持向量机
为提高容差模拟电路参变故障的诊断率,提出了一种新颖的差分进化入侵杂草算法优化多核支持向量机参数的故障诊断方法。通过小波包变换提取被测电路时域响应信号的特征参量,并生成样本数据,经差分进化入侵杂草算法优化多核支持向量机参数,建立故障诊断模型。故障诊断结果表明,所提出的方法能较好地实现模拟电路故障诊断,与现有方法相比,此方法所...
关键词: 智能交通 公交串车 驻车策略 近似动态规划 q学习
公交串车是公交系统运行失效的集中体现。为防治公交串车,建立了公交线路运行的近似动态规划模型,从而实现公交线路的动态自适应式控制。利用Q学习算法和基于人工神经网络近似的价值函数求解上述模型可以得到公交线路控制的最优策略,即基于系统状态确定站点滞留时间的状态价值函数。新的防治方法不仅可以利用仿真模型细致刻画公交线路的实际运行...
关键词: 模拟退火 捕食搜索策略 禁忌表 初始温度 降温函数
针对传统模拟退火算法初始温度和降温函数难以确定以及接收劣质解同时容易遗失当前最优解等缺陷,将禁忌搜索算法的禁忌表功能引入SA算法,避免遗失最优解和对某个解进行多次重复搜索;根据函数的复杂程度确定初始温度,并定义新的降温函数,提高算法的搜索效率和精度;引入捕食搜索策略,平衡算法搜索能力和开发能力,避免陷入局部最优。通过对五个典型...
关键词: 时间序列 elman神经网络 特征选择 特征提取 clamping神经网络
针对Elman神经网络模型,通过引入时间权重与随机性因素,提出了改进的Elman神经网络模型,提高了现有Elman神经网络针对时序数据预测的精度。提出了基于时序数据的特征学习框架,可评估多个特征参数对结果的联合影响。在此基础上,提出了一个互联网金融风险预测模型,实验结果表明,所提出的模型在金融时序预测中具有更好的准确度。
关键词: 时间序列 相似性度量 动态时间弯曲 形态距离 自适应赋权
针对传统的动态时间弯曲算法的性能容易受到离群点以及局部噪声点的影响,同时对于复杂数据的处理能力较差,提出基于形态距离及自适应权重的相似性度量算法。该算法首先利用l 1趋势滤波对原始待比较序列进行降维、压缩;其次引入形态距离计算两时间序列的距离矩阵;最后利用自适应赋权的距离函数抽取出各个子序列所含的信息量差异并结合动态时间弯...
关键词: 平稳时序数据 自回归模型 递阶辨识 自相关函数
由于自回归模型的参数估计可归结为求解一个线性方程组的问题,所以其在平稳时序数据的辨识过程中具有广泛的应用场合。提出了一种基于自回归模型的快速辨识算法,以递推的方式对平稳时序数据自相关函数矩阵的秩的下界值进行估计,再以该估计值作为自回归模型的起始阶数对系统进行依次的递阶辨识。最后,基于F检验对相邻阶次的拟合误差的变化趋势进...
关键词: 序列挖掘 频繁轨迹模式 环境约束 不确定轨迹数据
针对环境约束的不确定轨迹数据的频繁路径问题,设计了一种适应于严格时间约束条件下基于环境约束的位置不确定的移动概率序列挖掘算法(UETFP-PrefixSpan)。算法通过设置类标号把不同环境下的不确定轨迹数据区分开,利用概率支持度对频繁项集进行了重新定义,通过减少某些特定序列模式生成过程的扫描,来减少投影数据库的规模及扫描投影数据库的时间...
关键词: 无人机 禁飞区 预警 轨迹预测
针对大量在空中无秩序飞行的无人机有可能会闯入飞机场等禁飞区的情况,为了避免发生空中交通安全事故,提出了一种无人机禁飞区预警算法。首先,该算法经过坐标变换将描述无人机位置点的GPS坐标转换成对应的平面坐标;接着,采用改进的最小二乘曲线拟合算法预测出无人机的飞行轨迹;然后,通过计算预测的飞行轨迹曲线在当前点的切线是否会与描述禁飞区...
关键词: 聚类 线性判别分析 位置指纹 接收信号强度指示
室内定位中位置指纹库采集的密集程度往往与定位精度密切相关,针对离线阶段时指纹库稀疏的情况下定位精度低的问题,提出了一种基于半监督仿射传播聚类和KLDA的室内定位算法。该算法结合了在线阶段采集无位置标签的RSSI数据,通过建立局部邻域图将无位置标签的RSSI信息反映到离线指纹数据的结构中,并使用KLDA方法抽取位置指纹库中最大的特征信息,...
关键词: rssi 动态权重因子指数 四点定位 加权质心
针对传统的基于RSSI的加权质心定位算法中使用静态权重因子指数只能使部分区域的误差得到明显改善而其他区域的误差相对较大的现象,提出了一种基于动态权重指数的四点定位算法。在矩形区域中,通过构造权重因子指数矩阵,使不同区域拥有相对最优权重因子指数。在实际运算时,首先通过传统加权质心算法判断未知节点的大致位置;然后通过查询指数矩阵...
关键词: 移动对象 离线轨迹简化 速度阈值 近似算法
目前对移动对象轨迹简化问题分为离线简化和在线简化。以往的简化方法中许多依赖轨迹的几何特性,而针对移动对象的速度这一重要特征没有足够关注。基于速度研究移动对象轨迹的离线简化新方法,提出了移动对象轨迹离线简化的动态规划算法、基于广度优先搜索的轨迹简化算法及其优化算法、时间复杂度更低的近似算法。通过大量实验验证所提出的算法比...
关键词: 多回归分析 超图表示 子空间学习 稀疏学习
针对已有的多回归算法未能更好地考虑不同列类别之间的关联性,提出了一种基于超图稀疏的属性选择方法。利用稀疏理论中的2,p-范数来改进线性回归模型,结合低秩结构和超图表示来分别考虑同一类别间的局部结构和不同类别间的全局结构,通过子空间学习中的线性判别分析(LDA)来进一步调整重构系数矩阵的结果。经实验验证,提出的算法在六个公开数据集...
关键词: 故障模式 风险评估 未知不确定性 无线闭塞中心
为了解决列车控制系统无线闭塞中心设备故障模式与影响分析的风险评估过程中专家评判的认知模糊性和未知不确定性问题,提出基于未确知集和模糊TOPSIS决策的故障模式风险评估方法。该方法采用三角模糊数对发生度、严重度、可检测度、维修度四项风险评价指标分别进行模糊化处理,运用未确知数理论来处理各评价指标权重的不确定性以表现其相对重要度...
关键词: 作战编队 视觉感知 拓扑关系 图算法 连线交叉 拟合队形 三维可视化
针对作战编队可视化中背景对比不突出、整体感不强、美学性不足等问题,提出了基于视觉感知拓扑关系模型(VPTM)的作战编队可视化算法(3DCFV)。设计了作战编队可视化的基本原则,建立了作战编队的视觉感知拓扑关系模型。该模型通过采用图算法进行叠加处理,实现了作战编队中个体之间连接关系选择的优化,较好地刻画了作战编队的视觉整体范围及内部个...
关键词: 离散切换系统 平均驻留时间 概率算法
研究离散线性切换系统非脆弱H∞滤波器设计问题,假设滤波器增益含有区间不确定性,采用平均驻留时间技术,并利用LMIs给出非脆弱H∞滤波器的设计方案。当采用经典的顶点方法时,需要求解的LMI数量呈指数级增长,系统维数较高时,可能超过当前的运算能力,故提出一种明确有效的概率算法。预先制定的概率水平可以保证鲁棒性,并给出为达到所需概率水平而...
关键词: 固定极性rm 面积优化 布谷鸟算法 进化评估机制 参数自适应机制
针对固定极性RM(fixed-polarity Reed-Muller,FPRM)电路面积优化问题,提出一种基于参数自适应布谷鸟算法的FPRM电路面积优化方案。在标准布谷鸟算法基础上,通过增加进化评估机制和参数自适应机制得到参数自适应布谷鸟算法。结合FPRM电路面积优化的特点,利用所提算法实现对FPRM电路的面积优化。最后采用MCNC Benchmark电路对该方案进行测试。测试...
关键词: 车载边缘计算 计算卸载 信誉值
将移动边缘计算(mobile edge computing,MEC)引入车载自组网形成车载边缘计算,从而使服务提供商直接利用MEC服务器在网络边缘服务用户,以提升用户体验质量和丰富用户满意度。研究了在车载边缘计算环境下车辆用户的计算卸载问题,提出相应的系统模型与使用讨价还价博弈方法以解决MEC服务器如何根据不同的任务要求与车辆信誉值分配自身的计算资源以...
关键词: 轮式移动机器人 定位 里程计 系统误差 校核
里程计在轮式移动机器人运行过程中存在严重的误差累计,通过校核系统参数可以减小系统误差。针对传统UMBmark系统误差校核方法存在的不足,提出一种改进的系统误差校核新方法。该算法综合考虑三种主要系统误差来源产生的误差对移动机器人直线运动和定点旋转运动造成的影响,同时采用正方形回路终点的方向误差代替位置误差来校核系统参数。实验结果...
关键词: 故障诊断 递归图 局部二值模式 uniform模式
针对内燃机故障诊断问题,提出采用递归灰度图(RGP)和局部二值模式(LBP)提取内燃机故障信号特征信息的方法。将递归图(RP)引入内燃机缸盖振动信号的处理中,并针对递归图中阈值选取的问题进行了优化,提出了递归灰度图算法。对振动内燃机缸盖振动信号进行递归灰度图分析,然后采用局部二值模式提取内燃机递归灰度图的纹理特征,并结合uniform模式对特...
关键词: 模拟电路 故障诊断 rbf神经网络 小波分解 狼群算法
针对模拟电路故障诊断进行了研究,提出了一种新方法。该方法包括Haar的小波分解、对数据的归一化处理,以及用K-均值优化RBF的中心向量和宽度、用狼群算法优化RBF的权值。首先用Haar小波对所得的电路原始故障数据集进行变换,然后对变换后的数据进行归一化处理,最后得出RBF神经网络训练所需的输入数据。针对RBF神经网络中隐层节点中心、基函数宽度...
关键词: 自动解题 支持向量机 试题分类
针对地理课程自动解题,采用SVM学习算法实现地理试题自动分类。通过采用TF-IDF技术提取地理试题文本中的特征关键词,并选取LIBSVM中的Linear核函数进行训练,以构建用于地理试题分类的预测模型。在所收集的地理试题集上的实验结果表明,在22个试题类别上的单类分类精度达到80%以上,整体分类精度达到了87%。
关键词: 内容中心网络 软件定义网络 多域分段路由 域标签 分段标签序列
为提高软件定义的内容中心网络(SD-CCN)分域多控制器架构中的路由传输效率,减轻控制器的负载压力,设计了软件定义的内容中心网络的多域分段路由机制(MDSR)。将基于内容名称的路由查找在控制平面执行,数据平面转换为基于节点标签的路由查找,上行链路经过的每个域的控制器选取最优路径并下发分段标签序列引导各自的域内路由,通过跨域节点对域标签...
关键词: 认知无线电网络 频谱感知 噪声功率估计 决策阈值
针对传统认知无线电网络(CRN)的频谱感知策略没有考虑噪声不确定性问题,提出一种基于噪声功率估计自适应阈值和OR-决策规则的频谱感知策略。将各接收器数据构建成一个数据矩阵,并计算矩阵的协方差矩阵;计算协方差矩阵的特征值,并根据特征值的均值来获得噪声的最大似然估计;根据估计的噪声和能量信号的检验统计量来确定决策阈值;各节点根据决策阈...
关键词: 网络控制系统 随机时延 广义预测控制 时延预测 truetime
针对网络控制系统中随机双向通道时延引起的不确定性问题,提出一种基于时延在线预测模型改进的补偿控制方法。基于自回归模型构建时延预测模型,通过递推最小二乘法实时更新模型参数以预测前向通道时延,并由区间分割法获得高精度的环回时延;设计状态预估器、网络预测器和时延补偿器对环回时延进行补偿,进一步提高系统性能。采用TrueTime工具箱构...
关键词: 信噪比 频谱感知 自适应算法 感知时间 自适应能量检测 循环特征检测
传统能量检测不能对低信噪比条件下的信号进行准确感知,容易造成误判。为了提高在低信噪比条件下的频谱感知性能并缩短感知时间,结合循环特征检测具有较高的检测性能和鲁棒性但计算复杂度高的特点,提出了基于信噪比预估计的自适应频谱感知算法。该算法通过预估计待检信号与信道噪声的信噪比,当高于信噪比选择阈值时,采用改进后的自适应门限能量...
关键词: 空间信息网络 自相似排队模型 缓存分配 平均分组时延
针对空间信息网络的自相似分组业务流、星上交换节点的有限缓存资源,提出一种基于自相似排队模型的星上交换输入缓存分配算法。构建了基于VOQ的空间信息网络星上Crossbar交换节点模型,依据空间信息网络业务流的自相似性,通过建立虚通道自相似排队模型估算出各个虚通道的缓存溢出概率,再根据其溢出概率采用贪婪算法来实现缓存资源的优化分配。仿...
关键词: 机会网络 社区特性 能量有效 消息传输
针对机会网络中消息转发的特点,综合考虑节点移动的社区特性和能量有效传输策略,提出基于社区的能量有效消息转发算法(EEMF)。将节点的剩余能量与节点间的相遇概率作为消息是否转发的关键因素,并在社区内和社区间采取不同的消息转发策略,在提高消息传输成功率的同时降低网络负载,减少节点能耗,延长网络的生命期。仿真实验结果表明,该算法与PRoPH...
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