計算機應用與軟件

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《計算機應用與軟件》 關注(): 期刊周期：月刊; 期刊級別：北大核心; 國內統一刊號：31-1260/TP; 國際標準刊號：1000-386X; 主辦單位：上海市計算技術研究所;上海計算機軟件技術開發中心; 主管單位：上海科學院; 查看計算機應用與軟件近十年數據入口>>>; 上一本期雜志：《無線互聯科技》電子信息期刊; 下一本期雜志：《中國新通信》期刊火熱

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《計算機應用與軟件》期刊簡介：

　　《計算機應用與軟件》創刊于1984年，由上海市計算技術研究所和上海計算機軟件技術開發中心共同主辦，是全國中文核心期刊、中國計算機學會會刊，并已納入《中國科技論文統計源期刊（中國科技核心期刊）》、《中國學術期刊綜合評價數據庫來源期刊》、《萬方數據—數字化期刊群全文收錄期刊》、《中文科技期刊數據庫（全文版）收錄期刊》、《中國科學引文數據庫（CSCD）來源期刊》、美國《劍橋科學文摘》收錄期刊、美國《烏利希國際期刊指南》等數據庫收錄。
面向對象：《計算機應用與軟件》主要面向從事計算機應用和軟件技術開發的科研人員、工程技術人員、各大專院校師生、計算機愛好者。致力于創辦以創新、準確、實用為特色，突出綜述性、科學性、實用性，及時報道國內外計算機技術在科研、教學、應用方面的研究成果和發展動態的綜合性技術期刊，為國內計算機同行提供學術交流的平臺。

　　主要欄目：發展趨勢、最新技術動態、綜合評述、專家論壇、基金項目論文、學位論文、軟件技術與研究、數據庫技術

《計算機應用與軟件》2013年第04期目錄

一種檢測具有反分析能力的惡意軟件的方法....................楊兆;曾慶凱
一種面向立體顯示的實時人眼檢測方法........................周瑾;王元慶;張兆揚;范科峰
一個多級信息訪問控制系統的研究與設計......................朱貴強;黃皓
基于CIFS協議的云存儲安全網關的設計與實現..................郝斐;王雷;荊繼武;王平建
局域化聯合雜波抑制算法研究................................張環;王聰華;薛茹
基于Web的古陶瓷鑒別分析系統研究...........................李威;王曉川;李融武
基于亞素大津法的二維條碼分割..............................袁軍;王俊峰;唐鵬
基于VC的電子白板軟件Word保存格式實現......................韓小月;駱麗
廣義S變換在移頻信號檢測中的應用...........................曾曉青;陳永剛;張睿興
基于Heritrix限定爬蟲的設計與實現..........................張敏;孫敏
現代維吾爾語語言資源監測中數據分析技術研究................艾孜爾古麗;阿里木·木拉提
基于3D直方圖與爬山法的K-means車燈零件檢測算法.............張彩艷;穆平安;戴曙光;鄔敏杰
基于過濾驅動的透明加密文件系統研究與實現..................張小川;陳最;涂飛
基于OpenGL的醫學圖像實時交互處理技術......................何煦佳;楊榮騫;黃毅洲;吳效明
基于機器視覺的螺紋零件頭部裂紋檢測........................楊攀;姜立軍;李哲林
改進單尺度Retinex算法在圖像增強中的應用...................陳超
一種基于多尺度Retinex算法的圖像去霧方法...................羅會蘭;林家彪
一種基于空間混沌序列的量子粒子群優化算法及其應用..........靳雁霞;師志斌
自動測試系統消息中間件的設計與實現........................熊風光;韓燮;韓焱
基于對象時態穩定性分類特征的雙時態ER模型..................楊春蕾;王祥雒;鄭瑞娟

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搜論文知識網論文發表公告

　　計算機應用與軟件最新期刊目錄

基于情感分析和直覺模糊理論的景區排序與推薦方法————作者：林健;陳育佳;

摘要：在線評論是旅游者選擇旅游目的地的決策信息來源，對旅游者做出決策行為有著顯著影響。在線評論中蘊含著游客留下的情感信息，綜合考慮情感信息中包含著不同的情感傾向，依據情感分析和直覺模糊理論提出了一種景區的排序與推薦方法。利用LDA和RoBERTa-BiLSTM-Attention模型，將在線評論所含的潛在信息轉化為含有情感傾向的定量信息。通過構建基于在線評論的直覺模糊VIKOR決策方法，實現備選景區的排...

基于即時缺陷預測的缺陷隔離方法————作者：劉書寧;吳毅堅;宋學志;趙文耘;

摘要：缺陷隔離是保障軟件質量和提升開發效率的重要環節，傳統依賴測試的缺陷隔離方法在面對大規模代碼庫和測試資源不足的情況時存在局限性。提出一種基于即時缺陷預測的缺陷隔離方法(JIT-SemDI)，結合程序分析和大語言模型技術，將代碼變更拆解為具有單一開發目的的語義子提交，提出新的特征并訓練模型，通過對拆解后的子提交進行缺陷預測，實現無需測試的高效缺陷隔離。實驗結果表明，相比最新的即時缺陷預測算法，JIT-...

基于多模態特征融合的惡意程序分類研究————作者：劉治杰;丁錳;

摘要：針對Android系統惡意程序檢測面臨的復雜挑戰，提出一種基于多模態特征融合的惡意程序分類方法。首先，設計了APK文件關鍵組件的多通道可視化方案，提高了圖像分辨率以增強特征表示能力。其次，提出了一種基于改進ResNet18-BiLSTM的混合深度學習架構，該架構利用改進的ResNet18提取空間特征，BiLSTM捕獲序列依賴關系，并引入CBAM注意力機制突出重要特征。在CICMalDroid202...

基于Prophet分解和Stacking集成學習的復雜生產過程質量預測方法————作者：梁生龍;

摘要：質量預測是生產控制的重要手段，生產過程中產品質量與工藝參數之間存在復雜的非線性關系，且質量特性數據易受噪聲污染，導致已有質量預測方法存在預測精度低，噪聲穩健性差的問題。提出一種“分解-降噪-預測-集成”架構并建立基于Prophet分解和Stacking集成學習的復雜生產過程質量預測方法。首先利用Prophet對質量特性數據建模并將其自動分解為趨勢項、周期項、波動項和殘差項，通過剔除殘差項實現噪聲抑...

基于大語言模型的軟件配置研究綜述————作者：張添翼;張晨曦;彭鑫;趙文耘;

摘要：軟件配置在軟件系統運行與管理中至關重要，近年來大語言模型在配置任務中的應用逐漸興起。文章聚焦于基于大語言模型的軟件配置研究，系統梳理并分析了近三年相關工作，將研究劃分為三個階段：在配置生成階段，探討了大語言模型生成配置的能力及其局限性；在配置驗證階段，分析了大語言模型在配置錯誤診斷、沖突檢測中的表現；在配置運維階段，總結了大語言模型在配置故障診斷、配置故障修復中的應用方式。通過綜合分析揭示了當前方...

融合推斷分析的移動應用隱私收集分析方法————作者：虞舒甜;史一哲;楊哲慜;

摘要：隨著移動應用服務多樣化，其隱私收集方式日益復雜，除直接收集外，還包括基于已有用戶數據進行隱私推斷。推斷行為雖常用于精準推薦和廣告投放，但也帶來隱私泄露等安隱患。現有方法多聚焦于移動應用隱私的直接收集行為，缺乏對移動應用隱私推斷能力的系統評估。提出一種融合推斷分析的隱私收集分析方法，結合程序行為特征定位隱私直接收集行為，基于大語言模型構建推斷預測方法。實驗評估表明，該方法各模塊的精確率和召回率均達8...

融合多源特征和新穎度的短視頻推薦算法————作者：梁夏炎;于萬鈞;陳穎;

摘要：為了解決短視頻推薦領域追求準確性忽略推薦內容新穎性、無法精準捕捉用戶動態偏好問題，提出一種融合多源特征和新穎度的短視頻推薦算法DENSVD(Diverse-Element and Novelty SVD). 該算法首先對用戶交互產生的瀏覽行為等多源異構數據進行分析，并利用熵權法對數據進行量化，生成更精準的用戶-項目-評分矩陣。引入時間效應函數，動態更新評分矩陣。然后結合項目流行度與隱式特征等多源特...

MambaGrasp：基于Mamba的快速目標抓取位姿檢測模型————作者：王子祥;張晨;陳靈;陳中祥;陽波;

摘要：針對現有基于Transformer的機器人抓取檢測算法檢測速度較慢的問題，提出了一種基于Mamba的快速目標抓取位姿檢測模型MambaGrasp。為了提升推理速度，該模型的特征提取模塊并行結合卷積與AM(Attention Parallel Vision Mamba)模塊，實現局部與全局特征的聯合提取。AM模塊由并行視覺Mamba塊結合通道注意力機制和殘差鏈接組成，以增強對關鍵通道信息的聚焦，并緩...

顧及深度語義與多尺度漸進融合的乳腺癌超聲圖像分割————作者：皮斯妮;葉昭毅;胡興龍;梅禮曄;

摘要：超聲圖像分割通過精確識別和定位腫瘤，支持早期診斷、治療規劃及疾病進展監測。然而，傳統乳腺癌超聲圖像分割方法面臨著噪聲干擾嚴重、邊緣信息模糊等挑戰。因此，提出了一種顧及深度語義與多尺度漸進融合的乳腺癌超聲圖像分割方法。首先，在深度語義特征編碼器中，利用移動卷積和壓縮-激勵通道注意力，對通道量進行設置，能夠從輸入的乳腺癌超聲圖像中提取出豐富且多尺度的局部特征表示；其次，引入自注意力機制，將全局注意力轉...

頻率先驗引導的條件生成對抗去雨網絡————作者：楊浪;張奕;

摘要：大多數基于深度學習的單幅去雨方法將去雨視為簡單的端到端映射問題，并未充分利用圖像內在的先驗信息，導致去雨效果不理想。對此，提出了一種結合圖像頻率先驗與條件生成對抗網絡的單幅圖像去雨網絡。該網絡的生成器基于改進U-Net設計，判別器中引入了圖像的頻率信息作為條件約束，使其引導生成器生成更清晰的去雨結果。實驗結果表明，該方法在公開雨水數據集上的定性評估和定量評估結果均優于現有方法

基于有監督學習的問題生成綜述————作者：李玉娥;董黎剛;黃欣;蔣獻;

摘要：問題生成(Question Generation, QG)研究是自然語言處理(Natural Language Processing, NLP)中文本生成的一個研究方向，該研究旨在給機器輸入一段文本和答案，機器據此進行處理，輸出一個或多個與當前文本和答案有關的問題。目前，該研究可以應用于教育、醫學、自動問答等多個領域中。然而，研究表明當前基于有監督學習的問題生成策略仍然存在很多缺陷。該文首先介紹問...

基于元宇宙的艦船裝備維修保障訓練仿真系統研究————作者：孫賡;計浩然;柏楊;

摘要：傳統裝備維保訓練方式受到場地、資源、設備等限制，難以為艦員提供沉浸、高效的訓練環境。該文提出利用擴展現實(XR)、物聯網、人工智能等技術，建立一個基于元宇宙的艦船裝備維修保障訓練仿真系統的設想，設計系統的功能模塊、搭建構架，構想利用元宇宙實現裝備沉浸式拆裝訓練、故障診斷排故訓練與多人在線協同訓練，并分析了目前實現系統的難點與解決方案，為艦船裝備維保訓練以及其他軍事訓練系統的建設工作提供了新的思路與...

基于域適應的無人機航拍目標檢測算法————作者：陳金吉;吳金明;許吉慧;徐懷宇;

摘要：無人機航拍圖像具有背景復雜、目標尺度小、目標朝向多變等特性，并且常因模型的訓練數據與應用場景存在偏差，導致檢測性能大幅下降。針對上述問題，提出基于域適應的無人機航拍目標檢測算法，以Faster R-CNN為基礎，采用域適應方法來提升模型在不同場景下的泛化性，并設計融合可變形卷積的特征提取網絡以優化無人機視角下目標朝向多變的問題、采用特征金字塔網絡提高對小目標的表達能力、設計D-ROI Align提...

基于TCN模型的軟件系統老化預測框架————作者：王艷超;姚江毅;李雄偉;劉林云;

摘要：隨著軟件規模的擴大和邏輯復雜度的提高，軟件老化特征表現更加隱蔽，老化參數時序信號更加復雜，針對時序預測法對序列平穩性要求高和BP神經網絡收斂速度慢、易陷入局部極值的問題，提出以時域卷積網絡(TCN)模型為基礎的軟件老化預測框架。采集可用內存數據作為框架的輸入，經TCN模型進行預測，通過檢查預測輸出的內存與實際內存的平均誤差評價模型的效率。與ARIMA模型和RNN(LSTM)模型預測結果進行對比表明...

VANETs中基于虛擬位置的位置隱私保護方案————作者：劉世啟;蔡英;馬孟曉;范艷芳;

摘要：車載自組織網絡(Vehicular Ad-Hoc Networks, VANETs)中，現有的基于K匿名、混合區和路徑混淆的位置隱私保護方案均需依賴周圍車輛間的協助，在車輛稀疏場景下無法有效保護用戶的位置隱私。針對該問題，提出一種基于虛擬位置的隱私保護方案，設計了虛擬位置生成算法，結合K匿名技術實現虛擬位置對用戶真實位置的混淆，降低攻擊者獲取用戶真實位置的概率。實驗結果表明，該方案在不同車輛密度場...

基于分階段注意時序對齊的少樣本動作識別————作者：趙逸飛;詹永照;黃金鉀;

摘要：由于視頻中動作各進展階段發生時間長短不一、時刻各不相同，動作的時序對齊直接影響少樣本動作識別性能。對此提出基于分階段注意時序對齊的少樣本動作識別方法，通過分階段的注意力機制更精確地實現視頻片段的時序對齊，避免視頻階段級別的時序錯配，更合理地獲取利用視頻中動作的時序信息；通過剔除相似度過低的視頻片段特征對，可有效降低非動作片段的干擾，以提高少樣本動作識別的準確率。模型訓練采用了c路k樣本的元學習的訓...

結合距離骨架的語義嵌入骨架行為識別————作者：劉強;朱子奇;

摘要：針對骨架行為識別算法不能完整提取人體骨架的運動信息以及沒有利用語義信息的問題，提出一種能嵌入語義信息的雙流動作識別模型。在該模型中，首先通過語義嵌入模塊將關節名稱語義和速度語義嵌入進骨架數據，再分別經過距離流和關節流提取不同的特征。在距離流中，根據運動時不同關節的相對位置不同來構建距離圖結構作為輸入，并利用圖卷積網絡提取距離信息；關節流則以人體骨架為模型構建關節圖作為輸入，經過圖卷積來提取結構特征...

風格遷移增強的機場目標檢測方法研究————作者：王欣;李屹;孟天宇;黃佳琪;

摘要：在基于圖像的目標檢測中，機場是一類非常重要的目標，對其進行自動識別具有重要意義。針對一般檢測算法難以使用復雜的近地航拍圖像中邊緣信息的問題，提出一種融合風格遷移增強邊緣特征提取的目標檢測算法。使用生成對抗網絡抑制圖像噪聲，使用邊緣檢測算法突出圖像邊緣特征，將突出邊緣信息的圖像經由目標檢測算法完成機場位置檢測。在機場目標檢測數據集實驗中，結合所提出的邊緣特征提取方法的目標檢測算法相比原始目標檢測算法...

基于RF-LightGBM-LSTM的短期風向預測————作者：吳倩 ;吳海列 ;孫勇 ;

摘要：傳統風突變監測對采集的風向進行閾值判斷，無法改變機組因較大風向變化導致的停機問題。針對這種情況，提出一種風向時間序列智能預測方法。以機組實際運行數據作為數據集，采用隨機森林方法進行特征工程，解決風向序列特征過少的問題；采用Sigmoid函數對序列數據二分類并基于LightGBM分別構建回歸模型預測，應用貝葉斯優化對模型參數調優，優化模型性能；采用LSTM算法建立殘差預測模型進行自校正。實驗結果表明...

基于空間鄰域復雜度和直覺模糊集的FCM圖像分割算法————作者：韓玉蘭;曹曉峰;徐寒;

摘要：模糊C-均值(FCM)算法進行圖像分割時只考慮像素的灰度信息，忽略了像素的鄰域信息，導致分割結果不準確。針對此問題，該文考慮圖像像素間的分布特征和相互影響設計一個復雜度，復雜度的設計是為了增加像素空間鄰域信息在算法中所占權重。將此復雜度信息融入FCM算法中；結合直覺模糊集理論引入猶豫度和非隸屬度，完善圖像中的不確定信息，優化隸屬度矩陣。實驗結果表明，該算法弱化了噪聲對圖像的影響，對邊緣細節的處理具...

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