计算机科学杂志社
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《计算机科学》杂志在全国影响力巨大,创刊于1974年,公开发行的月刊杂志。创刊以来,办刊质量和水平不断提高,主要栏目设置有:网络与通信、信息安全、软件与数据库技术、人工智能、图形图像与模式识别等。
  • 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
  • 国际刊号:1002-137X
  • 国内刊号:50-1075/TP
  • 出版地方:重庆
  • 邮发代号:78-68
  • 创刊时间:1974
  • 发行周期:月刊
  • 期刊开本:A4
  • 复合影响因子:0.94
  • 综合影响因子:0.687
相关期刊
服务介绍

计算机科学 2014年第B11期杂志 文档列表

计算机科学杂志智能计算

突发性故障模式下实时任务的优先级分配策略

摘要:在容错实时系统中,可调度性分析是确保实时任务在限定时间内完成的重要手段。分析了突发性故障模式的可调度性问题,针对该故障模式下已有策略的不足,设计了优先级分配策略,并根据策略的性质实现了容错优先级变迁因子的搜索算法。深入的分析和实验证明,这种策略能够有效地提高系统的容错能力。
1-6

广义分子计算模型在0-1背包问题中的应用

摘要:生物分子计算在实现上有很多局限性。借鉴了广义图灵模型(Generalized Turing Model,GTM)[1]。该模型是由分子计算粘贴模型与图灵机相结合而得到的,并且已证明可以在多项式时间内准确获得0-1整数规划、集合覆盖等多个NP完全问题的全体可行解集。在此基础上将GTM应用于求解0-1背包问题,仿真展现了该模型的优点。
7-9

基于维码数的RFID混合防碰撞算法

摘要:根据树搜索算法和时隙Aloha算法思想,提出了一种基于维码数的自适应混合防碰撞算法。针对RFID系统中同个阅读器可读范围内多个标签的碰撞问题,新算法先根据标签位数进行自适应分维,通过检测碰撞位,对不同维码数的标签组采用不同的策略推算标签维ID序列。算法还引入了维码数堆栈,减少了不必要的空闲时隙。仿真实验结果表明,新算法搜索次数较传统算法减少了75%,搜索深度减少了50%,提高了系统性能。
10-14

一类真值表与统计相结合的研究方法

摘要:从人力资源管理的实际问题出发,创新性地提出了真值表与统计相结合的研究方法,利用真值表计算员工激励模型正确性概率,从而判定员工激励模型的逻辑正确性。在分析国内外相关研究工作的基础上,给出一类通用的算法,并进行了算法实验。算法实验结果表明,这类真值表与统计相结合的研究方法,从新的研究视角判定了假设模型的逻辑正确性,具有普遍的研究意义和实用价值。对"真值表+统计"的新研究思路进行了探索。
15-20

基于贝叶斯网研究自动作曲中音高的表示和推理

摘要:自动作曲或称算法作曲是利用计算机进行自动或半自动的音乐创作过程。算法作曲的关键之一是生成音高。然而,不确定性是音乐本身固有的特征。贝叶斯网是不确定性知识的表示和推理的典型工具,已经成功应用到很多领域。在MIDI格式的基础上,利用贝叶斯网在算法作曲中生成音高,首先建立一个关于音高的贝叶斯网模型并基于此模型建立知识库。其次,基于贝叶斯网对音高进行推理,生成给定节拍处的每一个音的音高。实验表明,所提出的音高推理方法是可行的。
21-24

汉语复句关系词自动标识中规则引擎的研究

摘要:近年来规则引擎的研究取得了丰硕的成果,将其成果应用到各个方面为汉语复句处理带来了全新的思路与途径。将规则引擎用于复句关系词自动标识中,设计了规则引擎的结构,提出了关系搭配集的模式匹配策略、消除冲突规则的"消除包含最大化策略"以及最终结果集的"正覆盖"策略。在规则引擎中,3种策略的应用提高了复句关系词识别的效率与准确率。
25-28

带有时间窗口的富网络配送问题研究及仿真

摘要:通过建立GIS富网络路网属性模型,并组合N阶最短近邻自适应聚类算法和遗传算法,来解决不确定车辆数目、较大规模网点和多层次交通网络的带时间窗口的联合配送问题。首先,为了解决传统带有时间窗口车辆线路调度模型中配送网点规模小(不超过20个网点)的问题,以及在建模时将各网点抽象为图的顶点的缺陷,建立基于实际道路数据的网络数据集,采用GIS技术精确计算各网点之间的距离,并建立距离OD矩阵;然后,为了降低对较大规模网点配送算法设计的复杂度,采用N阶最短近邻自适应算法确定聚类簇数,再通过聚类数划分配送网点。其次,为了确定配送车辆的种类、车辆数目以及时间窗口的限制,利用遗传算法对配送线路进行优化。最后,通过2个实例验证了所提方法的有效性。
29-34

病毒协同进化遗传算法在自动化立体仓库货位优化中应用的研究

摘要:自动化立体仓库的存取效率直接影响着现代物流的整体效益,而存取效率高低的关键在于货位优化。针对自动化立体仓库实际应用中的货位规划难题,提出了利用病毒协同进化遗传算法来研究自动化立体仓库货位优化问题的方法,并将该算法和传统的遗传算法作比较。以提高货架稳定性和货物出入库效率为优化目标,建立了货位优化的多目标优化问题数学模型。最后利用MATLAB工具进行编程与仿真,实验结果表明,病毒协同进化遗传算法(VEGA)相比传统的遗传算法具有更好的收敛性和搜索效率。由此可见,利用病毒协同进化遗传算法对自动化立体仓库进行货位优化,可以很大程度上改善货物的出入库效率和货架的稳定性,进而提高货架的使用率。
35-38

基于改进的量子粒子群算法在QoS组播路由中的研究

摘要:针对QoS组播路由问题,提出了一种改进的量子粒子群优化算法。为了更好地求解该问题,算法采用预处理机制。首先将图形网络拓扑转换为树形网络拓扑,在此基础上进行粒子的编解码,从而杜绝了坏粒子及环路的产生,减少了重复粒子;并利用量子粒子群算法进行粒子群遍历寻优,同时在每次粒子位置移动后,均进行粒子群体的交叉和选择操作,以提高粒子群个体的多样性,增强算法的全局寻优能力,加快算法的收敛速度。最后,将该算法与传统的粒子群优化算法进行编程对比。实验仿真结果表明:改进后的量子粒子群优化算法能获得比传统粒子群优化算法更优的解,同时具有更快的收敛速度及全局寻优能力。
39-42

综合交通信息物理系统研究

摘要:为了给综合交通发展提供参考,针对综合交通系统的设计需要,确定了相关理论、方法和技术。考虑到信息物理系统在交通系统结构、运输方式和技术上的应用,提出了综合交通信息物理系统。分析综合交通发展面临的主要问题。针对综合交通各问题,对信息物理系统特性进行分析研究,同时对信息物理系统在综合交通上应用的可行性进行理论探讨。为给未来综合交通信息物理系统的设计及研究方向提供参考,提出综合交通信息物理系统内涵、框架及4大技术难题。研究结果表明:信息物理系统在解决综合交通问题方面有广泛的应用前景。
43-46

一种人工势场导向的蚁群路径规划算法

摘要:针对复杂环境下的机器人路径规划问题,提出一种势场法优化的蚁群路径规划算法。为提高算法收敛速度,将人工势场法的规划结果作为先验知识,对蚁群初始到达的栅格进行邻域信息素的初始化,并通过构建势场导向权改变蚂蚁概率转移函数,使其作用于蚂蚁路径搜索的始终,从而改善蚁群路径搜索的盲目性。仿真结果表明,新算法具有收敛速度快、规划路径短以及环境自适应的优点。
47-50

自然语言是正则语言

摘要:自然语言由字母集、单词集、句子集、段落集和文章集5部分组成,而且,字母集包含于单词集,单词集包含于句子集,句子集包含于段落集,段落集包含于文章集。在此观点下,自然语言是正则语言。引入了字母空图和字母空图语言等10个概念。作为特例,英语由英语字母集、英语单词集、英语句子集、英语段落集和英语文章集5部分构成。在此观点下,英语是正则语言。引入了英语字母空图和英语字母空图语言等10个概念。汉语由汉字集、汉语词汇集、汉语句子集、汉语段落集和汉语文章集5部分构成。在此观点下,汉语是正则语言。引入了汉字空图和汉字空图语言等10个概念。这为计算机自然语言处理打开了一扇新的大门,开辟了语言学新的研究领域。
51-54

信息技术在新一代智能交通中的应用探讨

摘要:在智能交通中运用物联网、云计算以及移动互联网技术,通过技术整合,实现交通管理的自动化和智能化,有效地缓解交通拥堵,预防交通事故,降低环境污染。
55-56

联合EMD和FSVM的非平稳时间序列预测

摘要:提出一种基于经验模态分解(EMD)和模糊支持向量机(FSVM)的非平稳时间序列组合预测方法。首先,利用EMD对非平稳时间序列进行分解,将其分解为时间尺度特征较为单一的单模态分量,降低待预测信号的非线性复杂度;然后,利用模糊支持向量机对EMD分解后的各固有模态函数进行预测;最后将各固有模态函数独立预测的结果进行叠加,即可得到原始序列的预测值。以带噪声的Lorenz系统和太阳黑子月平滑值序列为实验数据,对提出的预测方法进行了仿真分析。实验结果表明,与BP神经网络预测和传统的SVM预测方法相比,提出的方法具有更好的预测精度,而且对带有孤立点、噪声的序列信号具有较强的适应能力。
57-60

基于调Q小波变换的心电信号特征量提取方法

摘要:与传统的基于频域划分信号分解方法不同,提出了一种基于品质因数的自适应信号分解方法。利用调Q小波变换自适应生成品质因数不同的小波函数作为信号分解的基函数,利用Mallat塔式算法将复合信号分解为具有持续振荡特性的高共振分量和具有瞬态冲击特性的低共振分量,并将其用于心电信号的特征量提取。相比于小波分析、经验模态分解等方法,该方法可以有效地去除信号中的噪声及干扰,分离频谱混叠且振荡形式不同的信号。通过数值仿真和实例分析证明了该算法的优越性。
61-64

基于MATLAB遗传算法的清酒质量等级优化

摘要:酒的质量等级评定是一件十分重要的工作。由于酒的质量等级是分类变量,因此不能利用传统的回归模型,但可采用logistic回归模型进行建模。文章在结合一次对葡萄牙清酒全面调查所获得的实际数据的基础上,利用有序logistic回归构建了清酒质量等级预测模型,并利用了带惩罚函数的遗传算法(GA)进行优化,找出了一组能获得最优质量等级的数据。
65-68

基于IPSO算法的TSP问题求解研究

摘要:为获得旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)的最优解,提出利用改进的粒子群优化(Improved Particle Swarm Optimization,IPSO)算法中求解TSP问题。IPSO算法采用了粒子自适应更新机制和继承式判断机制,克服了传统算法易陷入局部最优位置的缺陷以及可调参数和初始位置随机设定对寻优结果不确定性的影响,确保在解空间内获得一致性的全局最优解。通过对不同样本TSP问题求解,验证了IPSO算法的有效性和稳定性。对比实验表明:IPSO算法在解决大规模寻优问题时具有突出的全局寻优能力。
69-71

基于贝叶斯理论的万智牌卡牌推荐算法

摘要:万智牌是一个历史悠久的桌面游戏,因其逻辑复杂且卡牌众多,可以组成大量套牌[1]。使用卡牌的逻辑进行穷举来推荐卡牌不仅难以实现,而且算法时间复杂度是一个NP问题。基于贝叶斯理论的万智牌推荐算法主要利用用户的套牌作为原始数据进行计算得到推荐矩阵,用以替换基于逻辑的推荐算法的逻辑部分,避开了基于逻辑的推荐算法的NP问题,而且推荐的准确率也随着用户套牌的增加而增加。
72-74