计算机科学杂志
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  • 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
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  • 国际刊号:1002-137X
  • 国内刊号:50-1075/TP
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  • 创刊:1974年
  • 曾用名:计算机应用与应用数学
  • 周期:月刊
  • 出版社:计算机科学
  • 发行:重庆
  • 语言:中文
  • 主编:朱宗元
  • 邮发:78-68
  • 库存:187
  • 邮编:401121
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计算机科学 2013年第12期杂志 文档列表

计算机科学杂志2013’智能信息处理
面向情感的电影背景音乐分类方法 作者:张宝印 于俊清 唐九飞 何云峰 王赠凯 单位:华中科技大学计算机科学与技术学院 武汉430074 华中科技大学网络与计算中心 武汉430074
37-40

摘要:电影背景音乐在强化电影情感、增加情节戏剧性和渲染气氛方面有不可替代的作用。如果能对电影的背景音乐进行面向情感的自动分类,将会提高电影情感内容分析的准确率。针对此问题,构造了电影背景音乐的情感特征向量与电影背景音乐情感分类器,从而改进了背景音乐片断的情感标注。电影背景音乐特征向量由从音乐音频信号中提取的小节长度节奏模式特征、小节长度低音线特征及梅尔频率倒谱系数和音程特征组成。节奏模式和低音线特征与其它特征的不同之处在于其能够反映出电影背景音乐片段的整体节奏结构。引入了概率潜在语义分析(PLSA)方法,构造了电影背景音乐情感分类器,并将电影背景音乐依据情感分为兴奋、紧张、放松和哀伤4类。实验结果表明,构造的电影背景音乐情感特征向量和引入的PLSA分类方法较之现有文献中用到的方法提高了分类的准确率。

Web访问序列模式挖掘算法的研究 作者:李陶深 王伟娜 陈庆峰 单位:广西大学计算机与电子信息学院 南宁530004
41-44

摘要:针对现有Web访问序列模式挖掘算法和PrefixSpan算法存在的问题,提出一种基于投影位置的Web访问序列模式挖掘算法(PWSPM)。该算法通过序列模式分析,发现用户的行为模式,预测用户对网页的访问模式,进而改进站点的性能和组织结构,提高用户查找信息的质量和效率,以及对用户开展个性化的信息服务。实验和应用结果表明,提出的算法具有更好的执行效率,适用于Web日志挖掘,可用于构建智能化Web站点和解决个性化的信息服务问题。

一种基于流特征模式的股市跟踪预测算法 作者:姚宏亮 杜明超 李俊照 王浩 单位:合肥工业大学计算机与信息学院 合肥230009
45-51

摘要:由于股市波动的突发性、多变性,且时序数据呈非正态分布,传统的时序预测模型难以有效预测股市。提出了一种基于流特征模式的股市跟踪预测算法(SFM-PG),该算法根据股票之间的相关性构建贝叶斯网络,选取目标股票的马尔科夫毯作为其同辈群体,然后基于同辈群体之间的接近度,给出一种窗口跟踪式预测模型,其通过对同辈群体权重的动态更新进行跟踪式预测,以减少股票数据分布非正态性对预测的影响;进而,使用滑动窗口提取时序数据中的特征并形成流特征,通过与模式知识库的匹配提取流特征模式,并利用与流特征模式对应的知识调整预测结果,以减少由于突变所引入的预测误差。最后,在上证股票板块网络上的实验结果显示了算法的实用性和有效性。

结构化加权最小二乘支持向量机 作者:鲁淑霞 田如娜 单位:河北大学数学与计算机学院 保定071002
52-54

摘要:针对最小二乘支持向量机(ISSvM)没有考虑样例本身的结构信息和对异常点敏感,提出了一种新的分类器一一结构化加权最小二乘支持向量机(SWLSSVM),SWLSSVM通过在目标函数中引入协方差矩阵考虑了样例的结构信息;为了减少异常点的影响,其根据本类样本点到该类中心的距离对误差项进行加权。实验表明,SWI.NSVM与LSSVM和SVM相比具有更好的分类和泛化性能。

结合同义向量聚合和特征多类别的KNN分类算法 作者:林啟锋 蒙祖强 陈秋莲 单位:广西大学计算机与电子信息学院 南宁530004
55-58

摘要:特征选择是文本分类的关键阶段,其选择过程将影响文本分类速度与精度。x2统计量能很好地体现词和类别之间的关系,是文本分类领域特征提取阶段的重要方法之一。分析了酽统计量在文本分类中的应用,发现CHI向量所表达的与各类别关系的特征词无法全面表达出此类的概念含义,依赖于训练集中出现的特征情况,且该向量仅用于特征选择阶段;针对x2统计量特征词的表达局限及其向量没有得到充分利用的问题,提出结合同义向量聚合和特征多类别的改进KNN分类算法,该方法能够综合考虑特征所表达的含义,且通过特征集多类别矩阵使CHI向量也能在分类阶段起到提高整个算法效率的作用。实验结果与分析表明,该改进算法明显提高了文本分类效率,并且提高了分类的精度。

具有3种否定的模糊集FScom在股票投资决策中的应用 作者:赵洁心 潘正华 单位:江南大学理学院 无锡214122
59-63

摘要:对于模糊知识中不同“否定”的认知与处理,文献[1]从概念层面上区分模糊知识中3种不同的否定关系,并提出一种具有矛盾否定、对立否定和中介否定的模糊集FScom。对FScom在股票投资决策方面的应用做了研究,以表明FScom处理实际问题的适用性。并基于FScom,讨论了决策规则中的模糊集及其不同否定的区分与形式表示;给出一种确定模糊集及其不同否定集的隶属函数以及阈值的方法;采用模糊产生式规则,讨论了实例中的模糊推理与决策。从而表明,FScom用来处理具有模糊性并且存在不同否定的实际问题是有效的。

一种元素最大描述下的多粒度覆盖粗糙集模型 作者:刘财辉 单位:赣南师范学院数学与计算机科学学院 赣州341000 同济大学计算机科学与技术系 上海201804
64-67

摘要:利用元素的最大描述,将传统多粒度粗糙集拓展到覆盖空间,首先提出了两种新的多粒度粗糙集模型,然后对模型的一些基本性质进行了研究,给出了不同多粒度覆盖粗糙集产生相同上、下近似的条件,最后研究了两种模型之间的关系。

带扰动因子的自适应粒子群优化算法 作者:赵志刚 张振文 石辉磊 单位:广西大学计算机与电子信息学院 南宁530004 91630部队 广州510000
68-69

摘要:针对标准粒子群优化算法搜索精度不高、易陷入局部最优的问题,提出了一种带扰动因子的自适应粒子群优化算法。该算法进行混沌初始化,采用自适应的惯性权重,并将扰动因子加入粒子个体极值、全局极值和位置更新公式中。通过与其它算法的数值实验对比,新算法能够有效避免局部最优,全局收敛性能显著提高,收敛速度更快。

抽样技术和CBES分类非平衡数据集 作者:职为梅 郭华平 范明 单位:郑州大学信息工程学院 郑州450052
70-74

摘要:CBES是面向非平衡数据集分类的组合选择方法。相关的实验表明,CBES方法能大幅度提升基分类器的泛化能力。已有研究表明,抽样方法能有效提高分类器在非平衡数据集分类上的性能。因此,巧妙地将抽样技术应用到CBES方法中,进而提出基于抽样的CBES方法(SCBES),以期进一步提高CBES在稀有类上的性能。大量的实验表明,巧妙地使用抽样方法能进一步提高CBES方法在非平衡数据集分类上的性能。

一种基于压缩矩阵的Apriori算法改进研究 作者:罗丹 李陶深 单位:广西大学计算机与电子信息学院 南宁530004
75-80

摘要:针对已有基于矩阵的Apriori算法存在的问题,提出了一种改进的基于压缩矩阵的Apriori算法。算法进行了以下方面的改进:增加了两个数组,分别用于记录矩阵行与列中1的个数,使得算法在压缩矩阵时减少了扫描矩阵的次数;在压缩矩阵中,通过增加删除不能连接的项集和非频繁的项集的操作,使得矩阵压缩得更小,提高了空间效率;改变了删除事务列的条件和算法结束的条件,以减少挖掘结果的误差和算法循环的次数。算法性能分析和实验分析证明,改进后的算法能有效地挖掘频繁项集,并且比现有的算法具有更高的计算效率。

基于云模型和相容粒的彩色图像检索方法 作者:徐久成 任金玉 孙林 徐天贺 单位:河南师范大学计算机与信息工程学院 新乡453007 河南省高校计算智能与数据挖掘工程技术研究中心 新乡453007
81-85

摘要:针对现有相容粒度空间模型中网格点提取只考虑空间位置而忽略图像纹理特征的随机性、模糊性、关联性等不确定性的问题,提出一种基于云模型和相容粒的彩色图像检索方法。首先,在CIELab颜色空间上构建相容粒度空间模型的对象集;其次,用云模型提取每层的网格点,进而构建基于云模型网格点的相容粒度空间模型;然后,提出基于云模型和相容粒的彩色图像检索的相似性度量;最后,用Corel图像库中的图像作为测试图像库进行仿真实验。结果表明,该方法有效地提高了图像的检索效率。

AVS帧内模式选择优化 作者:陈云善 苏宛新 王春霞 刘玉生 单位:中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 长春130033
86-89

摘要:AVS(AudioVideoCodingStandard)采用率失真优化(Rate-DistortionOptimization,RD0)技术,通过计算所有预测组合模式的率失真代价来确定宏块的最优编码模式,使得计算复杂度大大增加,难以适应实时性要求较高的场合。为了降低AVS帧内预测模式选择的复杂度,在深入分析帧内预测原理以及预测模式选择过程的基础上,提出了一种基于SATD(SumofAbsoluteTransformedDifferences)准则和空间相关性的快速帧内预测算法来优化帧内模式的选择过程。首先,利用SATD准则确定候选模式,以大幅度降低帧内预测模式选择的数量;然后,利用相邻宏块预测模式相关性,以进一步减少亮度块候选模式数量,提高模式选择速度。实验结果表明,与AVS标准算法相比,在编码效率相近的情况下,其编码速度能够平均提高53.56%,与经典的基于边缘检测的方法相比,其在质量略有提高、码率还稍有降低的前提下,平均节约16.39%的编码时间。

一种WLAN中MAC层自私行为的防御方法 作者:叶进 李陶深 王正飞 张向利 单位:广西大学计算机与电子信息学院 南宁530004 桂林电子科技大学信息与通信学院 桂林541004
90-93

摘要:WLAN中修改无线网卡参数的自私行为,严重影响了其他用户公平使用无线网络的权利,甚至会造成拒绝服务攻击而使整个WLAN瘫痪。为了寻找真实环境中简单可行的解决方案,提出了一个应用于无线AP的防御算法,该算法按照一定的规则对自私节点发来的包进行丢弃,以达到限制节点发包速度的目的,通过保证用户公平地使用无线网络达到防御上述自私行为的目的。在无线网卡驱动中应用了该算法,并且搭建了真实的无线局域网进行测试。结果表明,提出的算法无论是对自私行为还是拒绝服务攻击都能起到明显的缓解作用。

基于统计量模板的半调图像特征提取与分类 作者:文志强 胡永祥 朱文球 单位:湖南工业大学计算机与通信学院 株洲412007
94-97

摘要:为了实现误差分散半调图像的分类,提出了基于统计量模板的半调图像特征提取与分类方法。利用像素对的概念和统计量模板的特征描述方法,提出了基于分块的特征提取算法。提出了类特征矩阵概念;通过建立误差目标函数和利用梯度下降法来求取最优类特征矩阵,以描述半调图像的类别;探讨了最优类特征矩阵的特性。实验中,与其他类似方法进行了分类性能比较,探讨了参数对分类性能的影响,分析了特征提取算法的时间复杂度。大量实验比较和分析表明,提出的方法是有效的。

基于排名映射概率的混沌人工蜂群算法 作者:张新明 李晓安 何文涛 王鲜芳 单位:河南师范大学计算机与信息工程学院 新乡453007
98-103

摘要:针对人工蜂群算法(ArtificialBeeColonyalgorithm,AN2)因直接采用函数值映射的概率选择食物源而引起过早收敛和陷入局部最优以及优化精度不高的问题,提出一种基于排名映射概率的混沌人工蜂群算法(ChaoticArti—ficialBeeColonyalgorithmbasedonRankmappingprobability,CABCfR)。首先利用目标函数值的排名映射获取选择食物源的概率,然后构建基于排名映射概率的人工蜂群算法以便能够维持种群的多样性,获得较好的全局最优解,最后创建较高寻优精度的新型局部混沌优化算法精确寻找最优解。对10个标准测试函数进行了仿真,结果表明,CABGR算法不仅优化效果更准确而且更能跳出局部最优,有效地找到全局最优解,优于标准的ABC、JADE、MSEP和RABC算法。