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计算机工程与科学
北大期刊

影响因子:0.79

预计审稿周期:1-3个月

计算机工程与科学杂志

主管单位:国防科技大学  主办单位:国防科技大学计算机学院
  • 创刊时间:1973
  • 国际刊号:1007-130X
  • 出版周期:月刊
  • 邮政编码:410073
  • 国内刊号:43-1258/TP
  • 邮发代号:42-153
  • 全年订价:¥ 624.00
  • 发行地区:湖南
  • 出版语言:中文
主要栏目:
  • 算法研究
  • 图形与图象
  • 计算机网络
  • 神经网络
  • 仿真技术研究
  • 人工智能
  • 研究与实现
  • 试题选载与博士论文摘要
  • Artemis—COOR:一个基于Agent的软件动态协同支撑平台

    针对开放网络环境下软件协同应用需求,本文提出了一种基于Agent的软件动态协同模型。该模型以软件实体的Agent封装为基础,通过Agent运行时刻重解释以软件体系结构表达的协同逻辑和Agent间的多模式交互技术,实现对动态协同的支持。面向此概念模型,给出了相应的软件动态协同支撑平台Artemis-COOR,该平台在“非侵入式”A—gent封装、多模式交...

  • 基于信任向量的P2P信任机制

    针对现有P2P信任机制不能有效地检测和惩罚短期内反复建立信任然后进行恶意攻击的摇摆节点,本文提出了基于信任向量和时间窗口的信任机制,用信任向量记录节点的交易信息,用时间窗口收集最近一段时间内交易的记录,提高了信任评估的准确性和动态性。仿真实验表明,与已有的信任机制相比,该机制能够有效处理动态恶意节点行为。

  • 基于移动Agent的分布式入侵检测和决策系统

    随着网络应用的高速发展,网络安全成为一个主要的问题,由此提出了一个基于移动Agent的分布式入侵检测和决策系统。给出了系统的结构,说明了系统中Agent的组成、各个Agent功能以及他们之间的交互过程;提出了基于知识和模糊遗传算法的决策方法。

  • 一种基于MA的无线传感器网络IDS模型研究

    本文针对分簇式无线传感器网络的特点,将入侵检测技术与移动Agent技术相结合,提出一种基于MA的无线传感器网络入侵检测方案,采用多个Agent模块分布协作,运用一种基于聚类的入侵检测算法,从而达到提高无线传感器网络的安全性、可靠性,降低入侵检测能量消耗的目的。

  • 基于移动Agent的特种无线网络管理仿真建模

    本文将移动Agent技术和分布式网络管理技术应用于保障特种作战的无线网络中,提出了一种基于移动A—gent的新型无线网络管理模型。该模型具有良好的可伸缩性,具备一定的抗干扰和抗毁能力。根据此模型构建了诸军兵种特种联合作战概念仿真系统,为移动Agent技术应用于特种作战网络环境以及其他战场环境中的可行性和优越性提供了定性定量分析的依...

  • 一种基于移动的网络安全联合风险评估系统模型

    本文建立了一种基于移动的网络安全联合风险评估系统模型(MAURA),分析了系统体系结构、各部分功能,并将合同网的协同方法应用到风险评估中,提出了联合风险评估的机制,研究了评估的具体过程,从构造上克服了Agent间分析经验难于共享借鉴的问题。通过自适应的算法调节策略,提高了系统的分析性能,增强了对于外界负载变换的适应能力。仿真实...

  • 一种新的基于Agent的神经网络隐层节点数的优化算法

    本文提出了一种新的基于Agent的神经网络隐层结构的优化算法(OHA)。该方法包括两个部分,分别由RLAgent和NNAgent合作完成。RLAgent根据强化学习算法找到一个比当前节点数更优的解,并反馈给NNAgent。NNAgent据此构建相应的网络,并采用分层训练的算法对该网络进行优化,训练结果再发给RLAgent。在多次循环后,OHA算法就可以找到一个训练误差...

  • 正交约束的无监督统计不相关最佳鉴别平面

    赵海涛等提出的改进的最佳鉴别平面(IODP)只能用于有监督模式,基于此,本文提出将IODP扩展到无监督模式下的方法。在优化模糊Fisher准则求取第一条最佳鉴别矢量的基础上,求取同时满足正交约束与模糊总体散布矩阵共轭正交约束的第二条最佳鉴别矢量,构成正交约束的无监督统计不相关最佳鉴别平面(0UUODP),进而获得一种新的无监督特征抽取方...

  • 一个基于XCS的同质团队学习模型

    同质团队学习是实现多Agent协作的一种方法。但是,传统方法仅在系统运行的前后对目标Agent进行修改,系统运行过程没有直接对Agent的改进做出贡献。本文利用合作策略,在学习分类器系统XCS的基础上提出了一种同质团队学习模型,弥补了传统方法的上述不足。文中还在模型的基础上实验分析了相关因素,如规则积累、通信以及发现新规则等对多Agent...

  • 非线性支持向量机若干关键问题研究

    首先,对非线性二分类支持向量机方法中的几个关键问题进行了研究;其次,阐明了非线性映射在解决非线性分类问题时所起的作用,揭示了维数灾难的具体内涵,理清了核函数方法的本质;第三,提出了求取核函数中隐含非线性映射的方法,获取了非线性二分类支持向量机的表达式;第四,利用二分类支持向量机完成了一系列数据分类实验。

  • 基于信息粒度和连通强度的优化学习

    针对具有分布式网络和复杂的拓扑结构的认知学习问题,本文提出一种动态的基于信息粒度和连通强度的自组织的认知优化学习系统。每个网络节点的信息粒在高聚合度的情况下,具有信息表示的完整性,知识系统中节点的自组聚合和节点间的强连通性是优化学习绩效的核心模型。利用信息粒的聚合度和信息粒间的连通性的概念,信息粒度的演进流程模拟认知...

  • 基于扩展卡尔曼粒子滤波算法的神经网络训练

    神经网络的训练是一种非线性系统的辨识问题,基本粒子滤波算法已被成功用于训练神经网络,但基本粒子滤波算法在建议分布的选择上并没有考虑当前时刻观测值的影响,本文针对该问题提出使用扩展卡尔曼滤波器来生成建议分布。由于扩展卡尔曼滤波器在传递近似建议分布的均值和协方差的过程中充分利用了观测值信息,从而可以更好地描述神经网络权值...

  • 基于遗传一蚁群混合算法的软件测试数据自动生成方法

    自动化测试可以有效地提高软件测试效率,降低软件开发成本。测试数据自动生成是自动化测试过程中一个非常重要的环节。以路径覆盖为准则,本文提出一种利用遗传一蚁群混合算法来对程序输入域进行搜索的方法,进而生成满足需要的测试数据。经过实验验证,该算法可以有效地生成满足覆盖准则并且分布多样的测试数据。

  • 基于DPLL的混合遗传算法求解SAT问题

    基于“聚类排序选择”优化遗传算法求解SAT问题时,引入交叉算子和变异算子,并根据适应度函数及问题本身特性,调节阈值δ,生成新的种群聚类。这种遗传算法有效地抑制了算法的延迟收敛,从而保证了为可满足性公式能够快速找到一个可满足性指派。同时,在遗传算法中引入了DPLL算法,对部分变元进行消解,提高了算法的求解效率。相关的实验数据表...

  • 基于区间套理论的克隆选择算法的收敛性研究

    克隆选择算法是基于免疫学中的克隆选择学说而产生的一种免疫优化算法。它通过克隆算子进行操作。本文首先介绍了标准的克隆选择算法;其次引入了克隆算子并对标准的克隆选择算法进行改进;然后以数列知识为基础,以抗体群的克隆选择过程为对象,对克隆选择算法的收敛性进行分析;最后应用区间套定理证明了算法的全局收敛性。

  • 一种基于时态的扩展值辩论框架

    时间是用来描述辩论过程以及辩论活动变化的一个重要因素,在辩论框架中加入时间因素是积极的。本文结合Dung的标准辩论框架以及Bench-Capon的基于值的辩论框架,提出了基于时态的扩展值辩论框架。首先分析了Dung的辩论框架以及Bench-Capon的值辩论框架在时态以及辩论值方面描述的局限性及需求,然后结合这些需求提出了基于时态的扩展值辩论框架...

  • 基于整数二部拆分的最优联盟结构求解

    联盟结构是对kent集合的一个划分,通过联盟形成联盟结构,可以使Agent之间形成有效合作,完成单个kent所不能完成的任务。本文提出了BDP来求最优联盟结构,该算法利用整数二部拆分来生成二部划分,并利用二部拆分的界来对搜索空间进行限界。随后把该算法与DP算法做了理论和实验分析,理论上得出BIDP所需要的空间比DP减少33.3%。实验表明,当...

  • 一种面向主体的服务规则模拟验证方法

    本文基于面向主体的服务建模本体(SRMO),开展主体服务规则的模拟验证方法研究。SRMO将服务环境下的服务请求和提供双方描述为智能主体,对常用服务规则进行推理,从而实现开放服务环境下的服务自动发现、选择和匹配。为验证服务规则的合理性和正确性,本文提出了一种基于场景模拟的主体服务规则验证方法,基于该方法设计实现了面向主体的规则...

  • 复杂任务的Agent联盟算法

    目前大部分Agent联盟问题的研究在考虑任务分配时,通常认为任务之间是孤立的,任务与任务之间不存在任何联系。本文认为在Agent联盟问题中各个子任务之间具有复杂的逻辑依赖关系,这种逻辑依赖关系不仅使得子任务在完成次序上有先后之分,而且也使相邻任务之间在协作过程中产生了转移成本。基于这种背景,本文给出了一种基于图论思想的算法来解...

  • 基于最优适值保留的蚁群文本聚类算法

    蚁群聚类最早是由Deneubourg提出的一种仿生聚类方法,在聚类分析中得到广泛应用。本文在该算法的基础上提出一种基于精英适值保留的蚁群聚类算法,在一般蚁群聚类算法中引入精英保留机制,在每次算法的迭代中保留一定数量的优良解进入到下一次的循环中,以期提高算法的性能。为了验证算法的有效性,本文选择了两个数据集:数值数据集(iris)和...

  • 基于量子蚁群算法的粗糙集属性约简方法

    针对蚁群算法求取属性约简中存在的迭代次数多、收敛较慢甚至得不到最小约简的问题,提出了基于量子蚁群算法的粗糙集属性约简的方法。每只蚂蚁携带一组表示蚂蚁当前位置信息的量子比特;采用量子旋转门完成蚂蚁的移动;采用量子非门实现蚂蚁所在位置的变异。实验证明,该算法能快速有效地求解属性约简,同时又能找到许多次最小约简。可以很好地...

  • 非平衡类数据分类概述

    本文对非平衡类数据分类问题进行了概述。首先在简单介绍非平衡类数据基本概念的基础上,分析了非平衡类数据引起的问题及其导致分类性能下降的原因;然后介绍了目前主要的解决方法,分析了现有处理方法的优缺点;最后讨论了未来的研究方向。

  • 一种基于切丛的维数约简方法

    本文提出了一种基于切丛的维数约简方法。流形上的切丛不但能够刻画流形局部的结构特征,而且对流形整体的结构也能够进行描述。尤其对于聚类比较明显的数据集,在降维后能够更为精确地求得原数据在低维空间中的投影。通过对手写体数据的降维实验和BreastCancer实验表明,基于切丛的维数约简方法是一种有效的降维算法。

  • 高维数据相似性度量方法研究

    将低维空间中的距离度量方法(如Lk-范数)应用于高维空间时,随着维数的增加,对象之间距离的对比性将不复存在。研究高维数据有效的距离或相似(相异)度度量方法是一个重要且具有挑战性的课题。通过对传统的距离度量或相似性(相异性)度量方法在高维空间中表现出的不适应性的分析,并对现有的应用于高维数据的相似性度量方法进行总结,提出...

  • 粗糙集信息观中的绝对约简

    绝对约简是粗糙集理论研究的基本内容之一,而在粗糙集的信息观中,绝对约简的相关定理还存在着一些不足。本文分析了现有的一些关于划分与知识信息熵的关系定理以及绝对约简的充要条件定理,提出新的关于划分和条件信息熵的对应关系定理,并给出其证明过程;依据该定理提出新的粗糙集信息观的绝对约简的充要条件,并给出相关证明。

  • 面向领域开源文本的因果知识提取

    因果知识是一类十分常见的知识类型,也是领域知识库的重要组成部分。基于互联网信息资源自动提取因果相关知识,对社会计算系统的建模和智能系统的建造具有十分重要的意义。本文面向开源中文文本信息,研究建立并实现一种自动提取因果知识的方法,以有效支持网上知识工程和安全领域的因果情报自动获取与因果知识库的构建。

  • 基于Levenberg—Marquardt神经网络的复合材料力学性能预测

    本文提出将基于Levenberg-Marquardt算法的前向多层神经网络用于预测复合材料的力学性能,该方法通过利用二阶导数信息,可以提高收敛速度和增强网络的泛化性能。以麦秆增强复合板材为例,建立成型温度、成型压力、纤维含量和保温时间四个影响因子到拉伸强度和冲击韧性的非线性映射。仿真结果表明,所建神经网络模型具有较好的学习和泛化能力,...

  • 组合预测模型在猪肉价格预测中的应用研究

    本文在分析了神经网络、灰系统和时间序列预测模型的基础上,设计了将其中两种模型组合的预测方法。该方法的主要思想是利用回归预测思想将预测分为因素预测和结果预测两部分,并分别采用不同预测模型进行预测,从而达到提高预测精度的目的。利用该方法对吉林省近期的生猪价格进行预测,实验结果表明,该方法比单个预测方法有更好的预测效果,并...

  • 第16届全国信息存储技术学术会议(广州)征文通知

    中国计算机学会信息存储技术专业委员会决定于2010年12月4~6日在广州召开第16届全国信息存储技术学术会议。

  • 基于等级策略的构件聚类研究

    构件库系统需解决两个核心问题:构件的分类表示与构件的检索,其中对构件的合理分类是实现构件高效检索的基础和前提。针对目前常用的刻面分类表示法存在的人为主观因素,采用了刻面分类表示与正文检索相结合的方法对构件进行描述,并依据用户的需求对刻面分类方案中的主刻面赋予不同的等级。提出了一种基于等级策略的构件聚类方法对构件进行聚...

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