计算机研究与发展杂志

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计算机研究与发展杂志 北大期刊 CSCD期刊 统计源期刊

Journal of Computer Research and Development

  • 11-1777/TP 国内刊号
  • 1000-1239 国际刊号
  • 2.65 影响因子
  • 1-3个月下单 审稿周期
计算机研究与发展是中国科学院计算技术研究所主办的一本学术期刊,主要刊载该领域内的原创性研究论文、综述和评论等。杂志于1958年创刊,目前已被上海图书馆馆藏、Pж(AJ) 文摘杂志(俄)等知名数据库收录,是中科院出版委员会主管的国家重点学术期刊之一。计算机研究与发展在学术界享有很高的声誉和影响力,该期刊发表的文章具有较高的学术水平和实践价值,为读者提供更多的实践案例和行业信息,得到了广大读者的广泛关注和引用。
栏目设置:综述、计算机技术、计算机网络、人工智能、计算机软件、计算机应用

计算机研究与发展 2010年第09期杂志 文档列表

计算机研究与发展杂志人工智能
基于耦合度的高斯均值场归一化结构选择算法1497-1503

摘要:高斯Markov随机场是具有Markov性质、符合多元高斯分布的概率模型.高斯均值场是高斯Markov随机场模型上一种基本的变分推理方法,该方法通过引入基于变量簇分解的自由分布进行变分转换,计算出目标函数的下界.自由分布结构选择是变分推理的重要步骤,也是折中变分精度与计算复杂性的关键.提出了一个新的结构选择标准,并设计了一个结构选择算法.首先,在高斯Markov随机场上定义了耦合度和类耦合度概念来度量变量簇间的依赖关系,证明了高斯均值场的耦合度-精度定理,并进一步给出了类耦合度结构选择指标;然后,结合类耦合度指标和变量簇归一化技术,设计了一个高斯均值场结构选择算法;通过对比实验验证了算法的有效性.

一种带有维度抽取的Pareto协同进化算法1504-1513

摘要:保证评价的可靠性和有效性是协同进化算法面临的主要挑战.近期研究显示协同进化问题域内隐含存在着一个维度系统,决定了问题解的完整评价指标.分析了维度结构表现出的个体间特征收益关系,提出了一种在线维度抽取方法,并将其集成到协同进化算法中,在进化过程中,同步抽取问题的维度,建立维度系统,为个体提供准确评价,并指导选择和保优操作,以此确保进化稳定进展.抽象问题上的实验结果验证了本算法的可行性,并表明本算法在性能和维度抽取的准确性上均高于现存同类算法.

基于最大不动点模型的描述逻辑系统FLε的有穷基1514-1521

摘要:研究了描述逻辑的有穷基问题,分析了有穷基在描述逻辑中的重要意义及其研究现状,并研究了形式概念分析中的属性蕴含和Duguenne-Guigues基问题.利用形式概念分析中Duguenne-Guigues基存在的证明结果,在F.Baader工作基础上设置了描述逻辑的描述背景,重新定义了描述背景下的属性蕴含,证明了带循环术语的描述逻辑系统FLε存在最大不动点语义(greatest fixed-points,gfp)模型,给出了带循环术语的描述逻辑系统FLε在最大不动点模型下的有穷基的存在性定理,并证明有穷基的可靠性和完备性.描述逻辑有穷基可以帮助知识工程师构建一个更适用于推理的描述逻辑知识库.

基于半扩展规则的定理证明方法1522-1529

摘要:自动定理证明一直是人工智能领域中最重要的问题之一,基于归结的方法是通过推出空子句的方法来判定子句集的可满足性.基于扩展规则的定理证明方法在一定意义上是和归结原理对偶的方法,是通过子句集能否推导出所有极大项组成的子句集来判定可满足性.通过对扩展规则的研究给出了半扩展规则的概念,并提出了基于半扩展规则的定理证明算法SER.然后分析及证明了该算法的正确性、完备性和复杂性.实验结果表明,算法SER的执行效率较基于归结的有向归结算法DR和基于扩展规则算法IER,NER有明显的提高.

科学出版社期刊出版中心招聘启事1529-1529

摘要:科学出版社期刊出版中心是专业化科技期刊出版服务机构,致力于打造中国科技期刊的集团军,做大做强科技期刊产业.现因业务发展需要,招聘以下岗位:

一种新的神经网络集成方法及其在精准施肥中的应用1530-1538

摘要:为解决作物精准施肥量确定这一难题,提出了一种新的基于神经网络集成的精准施肥量确定方法.在该方法中,采用回放取样生成神经网络个体集合,通过给出一种神经网络相似度度量标准,用聚类算法AP从神经网络个体集合中选出一组精度高、多样性强的网络个体;进而形成分别用拉格朗日乘子和预测有效度法线性集成所选个体的算法LME和FEME.在基准数据集上的实验结果表明:在精度方面,算法LME要明显优于算法FEME和算法BSN(单个最优神经网络算法),且LME具有较好的泛化能力.最后在确定精准施肥量方面,对算法LME进行了实际应用,结果表明LME明显优于传统施肥模型和现有神经网络精准施肥模型.

VOTCL及其在交叉销售问题上的应用研究1539-1547

摘要:交叉销售已成为企业盈利的重要手段,如何解决其数据中普遍同时存在的类别不平衡和代价敏感问题是准确预测交叉销售客户的关键,也是难点之一.针对上述问题,提出了一种基于最优阈值的投票方法:VOTCL.该方法首先结合过抽样和欠抽样技术获取多个类别平衡的训练数据集,然后在每个平衡数据集上分别训练得到多个底层学习器,最后利用所提出的基于最优阈值的投票集成方法集成底层学习器得到决策模型.在PAKDD2007数据挖掘竞赛的交叉销售数据集上,VOTCL预测的AUC值为0.6037.该集成模型在性能上优于单个学习器,这也在一定程度上表明了所提出的基于最优阈值的投票集成方法的有效性.

适用于多种监督模型的特征选择方法研究1548-1557

摘要:特征选择是模式识别、机器学习、数据挖掘等领域的重要问题之一,近年来已成为研究热点,并涌现出大量的用于选择特征的算法.现有的特征选择算法大多仅面向某一特定领域,其适用范围有限.采用基于Hilbert-Schmidt相关性标准的核方法衡量特征子集与目标对象间的相关程度,提出了一个适用性更广的特征选择方法FSM-HSIC,能较好地统一有监督、半监督和无监督3种模型下的特征选择过程,而且可从核方法的角度对整个过程进行抽象地描述,并深入理解现有的一些算法.同时以该方法为基础针对交互特征选择问题设计了新颖的FSI算法.理论分析和大量真实与仿真实验结果表明,与若干特征选择算法相比较,提出的算法具有良好的效率和稳定性,FSM-HSIC方法对新算法的产生具有重要的指导意义.

机动目标拦截器的信息模式分析1558-1566

摘要:采用追逃微分对策理论描述大机动目标拦截问题,从分析拦截器的信息模式入手来研究微分对策解的结构形式.在给出追逃微分对策问题信息模式相关概念的规范化描述后,结合典型场景分析了拦截器的信息模式,表明大机动条件下拦截器的信息模式为无共享模式;随后证明了当目标机动满足"模式可检测性"条件时无共享模式等价于控制量延迟共享模式;最后给出了控制量延迟共享模式下微分对策解的结构,并证明了最优解条件下微分对策值与信息模式延迟间的单调性定理,为提高机动目标拦截性能指明了研究方向.

基于扩展领域模型的有名属性抽取1567-1573

摘要:网页信息抽取是互联网挖掘的重要课题.为了自动化抽取过程,最新的研究利用特定领域的特征,通过机器学习方法对信息抽取过程进行统一建模.但是,对领域特征的依赖使得这类方法难以推广到其他领域中去.因此,对信息抽取问题进行了分析,从中分离出一个可以完全自动化的信息抽取子任务,即有名属性抽取任务.在多个领域的数据集上进行的统计表明,这个子任务覆盖了60%以上的待抽取属性,因此它在整个信息抽取中占有重要地位.并给出了一种基于扩展领域模型的有名属性抽取方法,实验结果表明,这种方法的准确率接近或大于80%,召回率大于90%.

计算机研究与发展杂志信息安全
基于动态对等网层次结构的网络预警模型研究1574-1586

摘要:借助恶意代码快速传播搭建的分布式平台对互联网实施大规模入侵,已经成为网络安全领域的热点问题."协同安全"是应对恶意代码分布式攻击的必然趋势,因此提出了一个基于动态对等网层次结构的网络预警模型.该模型的体系结构包含自上而下的两层对等覆盖网和4类节点角色,可以有效地整合网络中各种异构安全防护设施的数据和资源,并且使网络安全防护体系具备了动态自适应调整和跨安全域协作的能力.初步实验表明,该模型不仅可以进行报警消息聚合和关联分析、攻击场景图的生成和实施一定的主动防护,并且具备良好的鲁棒性、扩展性和可管理性.

不使用双线性对的无证书签密方案1587-1594

摘要:签密能够在一个合理的逻辑步骤内同时完成对信息的数字签名和公钥加密,其计算量和通信成本均大幅低于传统的"先签名后加密",基于离散对数提出了一种不使用双线性对的无证书签密方案,并在随机预言机模型下给出了安全性证明,在CDH和DL假设下,该方案被证明是安全的,此外该方案还具有公开验证、前向安全和不可否认等安全属性.在计算效率方面,该方案仅需3次指数运算,与其他无证书签密方案相比,不进行对运算效率更高.

基于全方向预测与误差扩展的可逆数据隐藏1595-1603

摘要:提出一种具有高容量低失真特点的可逆图像数据隐藏算法.通过扩展像素的预测误差值将数据嵌入图像宿主中,可在提取嵌入的数据后准确还原原始图像.与大部分基于预测误差扩展的算法不同的是,提出一种具有全方向上下文的预测器以提高预测精度.提出一种基于差值扩展的嵌入算法将数据嵌入预测误差中,并提出一种仅需少量附加数据的边界表策略以避免像素溢出问题.实验数据表明,提出的全方向预测器能有效提高预测精度,并且结合提出的扩展算法与边界表,其嵌入容量与宿主图像质量较已有的可逆数据隐藏算法都有所提高.

标准模型下基于身份的认证密钥协商协议1604-1610

摘要:由于在现实世界中无法实现随机预言模型,标准模型下可证安全的高效密码协议成为近年来的研究热点.现有的标准模型下可证安全的基于身份的认证密钥协商协议,要么以未经安全性证明的基于身份的加密方案为基础设计密钥协商协议,无法保证所提出密钥协商协议的安全性;要么在弱的安全模型中设计密钥协商协议,导致协议的安全性差.采用MTI协议族的思想,基于判定性q-ABDHE假设和判定性BDH假设,设计了一个新的基于身份的认证密钥协商协议IBAKA,并第1次在标准模型下证明该协议是eCK安全的.与现有的标准模型下基于身份的密钥协商协议相比,IBAKA协议的计算效率、通信效率等方面性能优越.

计算机研究与发展杂志计算机网络技术
社会化网络服务中的信任扩张与控制1611-1621

摘要:社会化网络服务(SNS)是近年来兴起的一类网络应用.随着该类应用的不断深入和发展,其所面临的安全威胁不断增加.其中,恶意信任扩张是在SNS中实施攻击的重要前提.因此了解SNS信任网络的恶意扩张的特性及其与正常信任扩张的区别对于保障SNS网络安全具有重要意义.通过分析社会化网络服务中的虚拟网络结构及其形成过程的特点,提出社会化网络动态模型(SNDM),并利用该模型分析SNS网络中的恶意信任扩张行为.在此基础上,提出了以信任评估为基础的恶意信任扩张控制策略,并通过仿真实验对该策略的有效性进行了分析.实验结果显示,该策略可以有效地限制SNS网络中的恶意信任扩张.

机会网络中的自适应喷雾路由及其性能评估1622-1632

摘要:针对传统喷雾路由无法适应动态网络环境的问题,提出了一类自适应喷雾路由机制.由具备最新网络知识的中间转发节点实时地进行喷雾决策,达到对网络环境的快速感知和适应,并在特定的喷雾方式下,以最低的路由代价满足目标时延约束.对提出的3种不同的喷雾机制从路由代价、副本冗余度以及期望延迟3个方面给出了理论上的分析.仿真评估结果表明,自适应喷雾路由具备路由代价低、自适应能力强、扩展性佳等特点,所提出的喷雾机制各有特点和应用场景,是一类正确有效的时延约束机会路由协议.

AS关系标注的因特网拓扑图的dK序列分析技术1633-1642

摘要:拓扑特征分析和拓扑图生成是因特网拓扑研究的一个重要研究方向.dK特征序列被证明是一种有效的系统化拓扑特征分析方法,2K图已经能够在各种重要的拓扑度量方面与实际因特网拓扑图保持一致.在使用dK特征序列分析因特网拓扑时是用无向图来对因特网拓扑进行抽象的,然而对于自治系统(AS)级拓扑,由于AS之间存在复杂的商业关系,使用AS关系标注的拓扑图才能更精确地描述AS级拓扑特征.对dK特征序列进行了改进,提出了能够分析AS关系标注的拓扑图的dK′特征序列,并给出了生成满足指定2K′特征的拓扑图的算法.分析实验结果发现,2K′特征已经能够描述AS关系标注的拓扑图的各种重要特征.

计算机研究与发展杂志系统结构
一种类数据流驱动的分片式流处理器体系结构及其编程模型1643-1653

摘要:考虑到半导体工艺发展带来的线延迟问题,分布式、分片式的处理器结构变得很有吸引力.在传统流处理器中,流控制器发射的控制信号在传递时存在长线延迟问题.传统流处理器的运算簇由众多的功能部件组成,由于运算簇间的通信是集中控制的,运算簇间通信网络的线延迟可扩展性差.提出了一种分片式流处理器(TPA-PD)体系结构,它采用分布式的网络连接分片式的部件,避免了控制信号在传递过程中出现的长线延迟问题.在kernel级,TPA-PD使用类数据流的执行模型即显式数据流图执行,将指令间的依赖关系在指令中静态编码,把传统流处理器中运算簇间的集中通信变为动态发射、分布式的通信,利于结构扩展.解释了新的执行模型、指令集以及将流编程模型映射到新结构上.在时钟精确的模拟器上,实验分析了影响kernel级执行时间的软硬件因素,TPA-PD比传统流处理器在8个benchmark中平均获得了20%的加速比.