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计算机科学杂志北大期刊CSCD期刊统计源期刊

  • 主管单位:国家科学技术部

  • 主办单位:国家科技部西南信息中心

  • ISSN:1002-137X

  • CN:50-1075/TP

计算机科学杂志

计算机科学 2018年第B11期杂志 文档列表

计算机科学杂志综述研究
1-11

频繁项集挖掘的研究进展及主流方法

作者:李广璞; 黄妙华 单位:武汉理工大学汽车工程学院; 武汉430070

摘要:关联分析作为数据挖掘的主要研究模块之一,主要用于发现隐藏在大型数据集中的强关联特征。而多数关联规则挖掘任务可分为频繁模式(频繁项集、频繁序列、频繁子图)的产生和规则的产生。前者发现数据集中满足最小支持度阈值的项集、序列与子图;后者从上一步发现的频繁模式中提取高置信度的规则。频繁项集挖掘是许多数据挖掘任务中的关键问题,也是关联规则挖掘算法的核心。十几年来,学者们致力于提高频繁项集的生成效率,从不同的角度进行改进以提高算法效率,大量的高效可伸缩性算法被提出。文中对频繁项集挖掘进行深入分析,对完全频繁项集、闭频繁项集、极大频繁项集的典型算法进行介绍和评述,最后对频繁项集挖掘算法的研究方向进行简要分析。

12-16

面向查询的自动文本摘要技术研究综述

作者:王凯祥 单位:中国人民大学信息资源管理学院; 北京100872

摘要:对面向查询的自动文本摘要技术进行系统梳理,分析所用方法的基本思想、优缺点,并总结未来的发展方向。通过分析梳理,总结出了四大类面向查询的自动文本摘要技术:基于图模型的方法、基于机器学习的方法、基于聚类的方法和其他方法。在今后的研究过程中,基于神经网络和多模型融合的方法将成为未来研究的热点,在应用层面上,与实际应用场景相结合的算法研究将成为趋势。

17-26

卷积神经网络在目标检测中的应用综述

作者:于进勇; 丁鹏程; 王超 单位:海军航空大学控制工程系; 山东烟台264001; 海军航空大学研究生五队; 山东烟台264001

摘要:深度学习作为机器学习的一个分支,在各个领域的应用越来越广,已经成为语音识别、自然语言处理、信息检索等方面的一个主要发展方向;其在图像分类、目标检测等方面更是不断取得新的突破。文中首先梳理了卷积神经网络在目标检测中的典型应用;其次,对几种典型卷积神经网络的结构进行了对比,并总结了各自的优缺点;最后,讨论了深度学习现阶段存在的问题以及未来的发展方向。

27-31

物联网架构研究综述

作者:李冬月; 杨刚; 千博 单位:西安电子科技大学机电工程学院; 西安710071

摘要:物联网自提出以来,就引起了政府、企业、学者的广泛关注。相关标准组织或研究机构一直试图制定统一的标准来规范物联网应用,但由于物联网涉及范围广、涵盖内容多,其概念和融合技术也在不断更新和发展,因此目前物联网尚未有统一的标准。文中以3种思路总结了物联网架构的演变,并在此基础上分析了不同的物联网架构的设计模式及其优势,最后推测了物联网架构的研究热点。

32-36

机器学习算法在中医诊疗中的研究综述

作者:张晓航; 石清磊; 王斌; 王炳蔚; 王永吉; 陈力; 吴敬征 单位:中国科学院软件研究所协同创新中心; 北京100190; 中国科学院大学; 北京100049; 中国科学院软件研究所计算机科学国家重点实验室; 北京100190; 西门子医疗系统有限公司北京分公司临床科研部; 北京100102; 中国中医科学院中医临床基础医学研究所; 北京100700

摘要:机器学习算法包括传统机器学习算法和深度学习算法。传统机器学习算法在中医诊疗领域中的应用研究较多,为探究中医辩证规律提供了参考,也为中医诊疗过程的客观化提供了依据。与此同时,随着其在多个领域不断取得成功,深度学习算法在中医诊疗中的价值越来越多地得到业界的重视。通过对中医诊疗领域中使用到的传统机器学习算法与深度学习算法进行述评,总结了两类算法在中医领域中的研究与应用现状,分析了两类算法的特点以及对中医的应用价值,以期为机器学习算法在中医诊疗领域的进一步研究提供参考。

37-42

社会化推荐研究综述

作者:王刚; 蒋军; 王含茹 单位:合肥工业大学管理学院; 合肥230009

摘要:社会化推荐系统正随着互联社交网络的快速发展逐渐成为人们关注的热点问题。首先,介绍了社会化推荐的基础理论,阐述了社会化推荐的概念及基本框架,并在此基础上将其分类为面向个体的社会化推荐和面向群组的社会化推荐。接着,分别给出了面向个体和面向群组的社会化推荐的形式化定义,从个体和群组两个角度对社会化推荐系统的研究现状进行了综述。面向个体的社会化推荐主要包括基于评分预测的推荐方法和基于排序学习的推荐方法;面向群组的社会化推荐主要包括推荐方法的融合和推荐结果的融合。

43-47

深度学习在智能机器人中的应用研究综述

作者:龙慧; 朱定局; 田娟 单位:华南师范大学计算机学院; 广州510631

摘要:机器人发展的趋势是人工智能化,深度学习是智能机器人的前沿技术,也是机器学习领域的新课题。深度学习技术被广泛运用于农业、工业、军事、航空等领域,与机器人的有机结合能设计出具有高工作效率、高实时性、高精确度的智能机器人。为了增强智能机器人在各方面的能力,使其更智能化,介绍了深度学习与机器人有关的研究项目与深度学习在机器人中的各种应用,包括室内和室外的场景识别、机器人的工业服务和家庭服务以及多机器人协作等。最后,对深度学习在智能机器人中应用的未来发展、可能面临的机遇和挑战等进行了讨论。

48-52

模式驱动的软件架构设计研究综述

作者:张英杰; 朱雪峰 单位:中国石油大学(北京)石油数据挖掘北京市重点实验室; 北京102249; 中国石油大学(北京)地球物理与信息工程学院; 北京102249

摘要:在目前的软件开发理论和实践过程中,软件生产从需求获取到代码完成都需要人工完成。从需求分析到体系结构的对应与转换依然依赖于软件设计者的技能、经验和创造力;大多数软件代码的生产仍然需要依靠程序员来人工完成。这种传统的软件生产方式为软件产业带来了许多问题。随着软件工程理论和case工具的发展,突破传统软件开发方式的方法论逐步被提出。基于模式的软件自动化生产方式能够在从软件抽象模型到软件代码自动生成的过程中节省大量人力,提高软件开发效率,增加软件的自适应性。通过介绍基于模式的软件自动化生产方式来重点研究软件架构的设计。

53-57

区块链技术对人工智能的影响

作者:潘吉飞; 黄德才 单位:浙江工业大学计算机科学与技术学院; 杭州310023

摘要:区块链是比特币的支撑技术,具有去中心化、不可篡改、可追溯的特点,在金融、数字版权、公证、物联网、文档存储等领域开始逐步应用并取得了较大成果,已成为与人工智能、大数据、云计算等比肩的热门技术。人工智能建立在海量数据和强大计算力的基础上,区块链技术的特点可以很好地融入到人工智能应用中,从而推动人工智能的进一步发展。文中在介绍了区块链基本概念与工作机制的基础上,重点介绍区块链技术的发展对人工智能的影响,分析了区块链技术应用于人工智能领域的可行性,最后提出展望。

58-62

基于大数据平台的企业画像研究综述

作者:田娟; 朱定局; 杨文翰 单位:华南师范大学计算机学院; 广州510631

摘要:随着国民经济的发展,企业的数量不断增加。基于企业运营时产生的海量数据,可以利用大数据技术结合企业画像的理论来对企业进行全面分析,为企业成长、行业发展、政府监管等各方面提供可靠的数据分析。文中首先对当前国内外企业画像构建及其技术进行总结和分析,构建了基于大数据平台的企业画像标签体系模型和建模框架;然后根据企业数据的特点,结合比较热门的用户画像技术,提出了几种处理企业的数据方法;最后提出使用大数据技术处理企业数据时值得讨论的几个问题。

63-70

P2P环境中的skyline查询综述

作者:孙志; 孙雪姣 单位:烟台大学计算机与控制工程学院; 山东烟台264005

摘要:随着数据规模的增长以及网络技术的发展,对等网络(P2P)作为一种分布式信息共享与搜索的平台引起了越来越广泛的关注。基于对等网络高度动态、高度分散、扩展性强等特点,P2P上的skyline计算方法不仅需要满足集中式skyline计算方法的各种要求,还需要考虑减小网络通讯量、减少平均节点访问数、保持负载平衡等。文中对这个发展领域的最新技术进行了研究,并且描述了分布式skyline方法的目的和主要原理,概括了适用于P2P环境中的现有方法,并进行了性能比较分析。最后,给出了P2P环境skyline计算的未来发展方向。

71-75

大数据时代——从冯·诺依曼到计算存储融合

作者:邱赐云; 李礼; 张欢; 吴佳 单位:上海威固信息技术股份有限公司; 上海201702

摘要:海量数据的出现和硬件计算能力的提升,催生了第三次人工智能的发展热潮,大数据时代来临。首先,分析了拥有冯·诺依曼体系结构的计算机在大数据时代遭遇的存储墙、带宽墙和功耗高问题,引出为适应和满足大数据处理需求的计算机体系结构的发展趋势;接着,分析计算机体系结构层面的计算存储融合技术、软硬件结构、offloading算法的设计思路与技术特点,以及在商业系统中的应用,为高性能计算、数据中心建设和智能SSD产品设计等提供启发意义;分析微观层面基于硅穿孔的3D堆叠封装技术和最新的产业动态;最后,阐述代表计算存储一体化发展目标的类脑计算和最新的研究进展。

76-83

软件成本评估方法综述

作者:赵小敏; 费梦钰; 曹光斌; 朱李楠 单位:浙江工业大学计算机科学与技术学院; 杭州310023

摘要:如何做好软件项目预算一直是政府机关、企事业单位进行信息化建设的难题之一。软件成本评估是通过一套流程或模型对软件项目开发的工作量、工期和成本进行评估的行为,可以提高软件预算的精确度,有利于保障软件项目的交付周期,合理安排和调度研发人员。首先,对软件成本评估方法进行分类介绍和对比,分析其优缺点;然后,采用软件项目样本数据,对功能点、用例点、神经网络、类推4种评估方法进行实验分析;最后,指出现有的软件成本评估方法存在的问题和进一步研究的方向。

84-91

SDN性能优化技术研究综述

作者:孙涛; 张俊星 单位:内蒙古大学计算机学院; 呼和浩特010021; 内蒙古科技大学信息工程学院; 内蒙古包头014000

摘要:软件定义网络(Software-Defined Network,SDN)是一种新兴的网络架构,完全解耦了数据平面与控制平面。控制平面集中制定并下发全网决策,数据平面单纯负责数据转发。通过控制平面的开放接口,SDN实现了网络的可编程性。在未来SDN大面积部署应用的过程中,各个平面的性能优化技术将面临诸多挑战。首先,分析了SDN架构中控制平面和数据平面的性能优化技术的发展现状。其次,总结了各平面性能优化过程中所面临的问题。最后,展望了SDN性能优化方面的未来研究趋势。

计算机科学杂志智能计算
92-96

基于改进粒子群算法的电动汽车停车场V2G策略研究

作者:邵炜晖; 许维胜; 徐志宇; 王宁; 农静 单位:同济大学电子与信息工程学院; 上海201804; 贵州电网有限责任公司电网规划研究中心; 贵阳550003

摘要:为解决电动汽车大规模并网带来的一系列问题,国内外逐步在城市商业停车场内提供电动汽车充电服务。在此背景下,提出一种基于电动汽车并网技术的电动汽车充放电停车场模型。该模型响应实时电价,对电动汽车的充电并网行为进行动态调度,继而与电网进行能量交互。在求解电动汽车最优调度策略时采用粒子群优化算法,从可行性编码、自适应搜索半径、边界变异修正等方面进行改进,以提高算法的效率及收敛精度。仿真实验采用美国PJM公司的实时电价数据及主流电动汽车的型号参数,对比分析了3种不同情景下电动汽车停车场的运营过程及结果,验证了所提模型的合理性以及改进算法的有效性。