• 当期目录
  • 优先出版
  • 过刊浏览
  • 点击排行
  • 下载排行
    快速检索
    过刊检索
    全选反选导出
    显示模式:
    2021,30(4):1-8, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007760
    [摘要] (146) [HTML] (67) [PDF 2.13 M] (163)
    摘要:
    准确的燃气负荷预测对于城市合理供应和调度能源起着非常重要的作用. 由于燃气负荷数据本身具有周期性, 随机性的复杂特点以及单阶段单预测模型的局限性, 本文提出了一种基于模糊编码遗传算法(Fuzzy Coding of Genetic Algorithms, FCGA)和改进的LSTM-BPNN残差修正模型的多阶段混合模型. 首先第一阶段先用LSTM进行燃气负荷初步预测, 然后计算出燃气负荷残差值, 第二阶段先用BPNN去预测残差值, 然后用Adam自适应学习率算法在学习过程中自动调节LSTM-BPNN残差模型的学习率, 加快拟合速度, 接着用模糊编码遗传算法去优化BPNN的初始权重和阈值, 以便寻找到全局最优解. 最后把两阶段的预测值和作为最终的燃气负荷预测值. 通过对比实验得出, 本文模型比单模型, 原始两阶段预测模型得到了更高的预测准确率.
    2021,30(4):9-16, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007874
    [摘要] (92) [HTML] (52) [PDF 2.80 M] (124)
    摘要:
    电网在运行过程中, 换流阀等关键设备会不断产生热量, 当设备的热量不断聚集温度不断上升, 会影响设备的稳定性和安全性, 保证换流阀等关键设备稳定运行就显得至关重要. 阀冷系统作为冷却系统的关键设备, 以热导性较高的水为介质, 将设备的热能带出, 达到降低设备温度的目的. 可以通过监控冷却水的温度、压力技术指标来确保换流阀安全、稳定运行. 选取阀冷系统中的进阀温度为主要预测指标, 对系统的历史数据进行充分的挖掘和分析, 达到对电网运行状态预估的目的. 将传统时序模型与机器学习结合提出ARIMA-SVM的混合模型, 并与传统的 ARIMA 模型、SVM模型和GRU神经网络模型对中国南方电网的真实阀冷数据进行时序分析预测并进行对比实验. 实验结果表明, ARIMA模型、SVM模型、GRU神经网络模型和ARIMA-SVM混合模型都可以较好地预测进阀温度的变化趋势, 但ARIMA-SVM混合模型在均方根误差、均方误差和平均绝对误差3个评价指标上表现均更优于其他3个模型, 能够进一步提升进阀温度预测的精度
    2021,30(4):17-24, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007885
    [摘要] (78) [HTML] (139) [PDF 1.26 M] (160)
    摘要:
    近年来, 随着人工智能的发展, 深度学习模型已在ECG数据分析(尤其是房颤的检测)中得到广泛应用. 本文提出了一种基于多头注意力机制的算法来实现房颤的分类, 并通过PhysioNet 2017年挑战赛的公开数据集对其进行训练和验证. 该算法首先采用深度残差网络提取心电信号的局部特征, 随后采用双向长短期记忆网络在此基础上提取全局特征, 最后传入多头注意力机制层对特征进行重点提取, 通过级联的方式将多个模块相连接并发挥各自模块的作用, 整体模型的性能有了很大的提升. 实验结果表明, 本文所提出的heads-8模型可以达到精度0.861, 召回率0.862, F1得分0.861和准确率0.860, 这优于目前针对心电信号的房颤分类的最新方法.
    2021,30(4):25-31, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007892
    [摘要] (81) [HTML] (58) [PDF 1.37 M] (234)
    摘要:
    一直以来舆情态势发展的多元性、复杂性使其难以有效管控, 一些负面舆情会激化矛盾, 给社会安定带来不利影响. 提出了一种基于事理知识图谱的舆情事件推演方法, 通过神经网络挖掘事件因果逻辑, 连接因果事件构成事理知识图谱. 向量化事件节点以融合归并相似节点降低图谱冗余, 增强图谱泛化性. 根据事理知识图谱反映的发展逻辑对目标舆情事件的演化趋势进行预测. 以自然灾害舆情事件为例, 实验结果表明提出的方法能够有效预测舆情事件发展方向, 可以为舆情监管提供一定支持.
    2021,30(4):32-38, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007894
    [摘要] (101) [HTML] (56) [PDF 1.34 M] (147)
    摘要:
    无人机滥用给低空范围带来巨大安全隐患, 非法入侵无人机目标的检测问题成为低空防御系统中重要的研究方向. 本文提出一种基于雷达、RGB相机等多传感器信息融合方法, 用于探测低空范围内小目标物体. 然后, 引入SSD (Single Shot multibox Detector)深度学习算法, 训练无人机目标检测模型, 对RGB相机捕获到画面中物体类别与位置进行预测. 通过搭建实验平台验证信息融合方法能够成功获得目标位置、速度以及外观形态等特征, 深度学习模型能够成功判断可疑目标的类别.
    2021,30(4):39-45, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.007862
    [摘要] (57) [HTML] (91) [PDF 1.34 M] (152)
    摘要:
    原始的U-Net采用跳跃结构结合高低层的图像信息, 使得U-Net模型有良好的分割效果, 但是分割结果在宫颈细胞核边缘依然存在分割欠佳、过分割和欠分割等不足. 由此提出了改进型U-Net网络图像分割方法. 首先将稠密连接的DenseNet引入U-Net的编码器部分, 以解决编码器部分相对简单, 不能提取相对抽象的高层语义特征. 然后对二元交叉熵损失函数中的宫颈细胞核和背景给予不同的权重, 使网络更加注重细胞核特征的学习. 最后在池化操作过程中, 对池化域内的像素值分配合理的权值, 解决池化层丢失信息的问题. 实验证明, 改进型U-Net网络使宫颈细胞核分割效果更好, 模型也越鲁棒, 过分割和欠分割比率也越少. 显然, 改进型U-Net是更有效的图像分割方法.
    快速检索
    过刊检索
    全选反选导出
    显示模式:
  • 全文下载排行(总排行年度排行各期排行)
    摘要点击排行(总排行年度排行各期排行)

  • 快速检索
    过刊检索
    全选反选导出
    显示模式:
    2000,9(2):38-41, DOI:
    [摘要] (11185) [HTML] (0) [PDF ] (8415)
    摘要:
    本文详细讨论了VRML技术与其他数据访问技术相结合 ,实现对数据库实时交互的技术实现方法 ,并简要阐述了相关技术规范的语法结构和技术要求。所用技术手段安全可靠 ,具有良好的实际应用表现 ,便于系统移植。
    1993,2(8):41-42, DOI:
    [摘要] (7827) [HTML] (0) [PDF ] (8870)
    摘要:
    本文介绍了作者近年来应用工具软件NU清除磁盘引导区和硬盘主引导区病毒、修复引导区损坏磁盘的 经验,经实践检验,简便有效。
    1995,4(5):2-5, DOI:
    [摘要] (7538) [HTML] (0) [PDF ] (5980)
    摘要:
    本文简要介绍了海关EDI自动化通关系统的定义概况及重要意义,对该EDI应用系统下的业务运作模式所涉及的法律问题,采用EDIFACT国际标准问题、网络与软件技术问题,以及工程管理问题进行了结合实际的分析。
    2011,20(11):80-85, DOI:
    [摘要] (6423) [HTML] () [PDF 863160] (14840)
    摘要:
    在研究了目前主流的视频转码方案基础上,提出了一种分布式转码系统。系统采用HDFS(HadoopDistributed File System)进行视频存储,利用MapReduce 思想和FFMPEG 进行分布式转码。详细讨论了视频分布式存储时的分段策略,以及分段大小对存取时间的影响。同时,定义了视频存储和转换的元数据格式。提出了基于MapReduce 编程框架的分布式转码方案,即Mapper 端进行转码和Reducer 端进行视频合并。实验数据显示了转码时间随视频分段大小和转码机器数量不同而变化的趋势。结
    2008,17(5):122-126, DOI:
    [摘要] (6003) [HTML] (0) [PDF ] (19863)
    摘要:
    随着Internet的迅速发展,网络资源越来越丰富,人们如何从网络上抽取信息也变得至关重要,尤其是占网络资源80%的Deep Web信息检索更是人们应该倍加关注的难点问题。为了更好的研究Deep Web爬虫技术,本文对有关Deep Web爬虫的内容进行了全面、详细地介绍。首先对Deep Web爬虫的定义及研究目标进行了阐述,接着介绍了近年来国内外关于Deep Web爬虫的研究进展,并对其加以分析。在此基础上展望了Deep Web爬虫的研究趋势,为下一步的研究奠定了基础。
    2016,25(8):1-7, DOI: 10.15888/j.cnki.csa.005283
    [摘要] (5774) [HTML] () [PDF 1167952] (17080)
    摘要:
    从2006年开始,深度神经网络在图像/语音识别、自动驾驶等大数据处理和人工智能领域中都取得了巨大成功,其中无监督学习方法作为深度神经网络中的预训练方法为深度神经网络的成功起到了非常重要的作用. 为此,对深度学习中的无监督学习方法进行了介绍和分析,主要总结了两类常用的无监督学习方法,即确定型的自编码方法和基于概率型受限玻尔兹曼机的对比散度等学习方法,并介绍了这两类方法在深度学习系统中的应用,最后对无监督学习面临的问题和挑战进行了总结和展望.
    1999,8(7):43-46, DOI:
    [摘要] (5637) [HTML] (0) [PDF ] (7972)
    摘要:
    用较少的颜色来表示较大的色彩空间一直是人们研究的课题,本文详细讨论了半色调技术和抖动技术,并将它们扩展到实用的真彩色空间来讨论,并给出了实现的算法。
    2007,16(9):22-25, DOI:
    [摘要] (5587) [HTML] (0) [PDF ] (1869)
    摘要:
    本文结合物流遗留系统的实际安全状态,分析了面向对象的编程思想在横切关注点和核心关注点处理上的不足,指出面向方面的编程思想解决方案对系统进行分离关注点处理的优势,并对面向方面的编程的一种具体实现AspectJ进行分析,提出了一种依据AspectJ对遗留物流系统进行IC卡安全进化的方法.
    2012,21(3):260-264, DOI:
    [摘要] (4760) [HTML] () [PDF 336300] (17101)
    摘要:
    开放平台的核心问题是用户验证和授权问题,OAuth 是目前国际通用的授权方式,它的特点是不需要用户在第三方应用输入用户名及密码,就可以申请访问该用户的受保护资源。OAuth 最新版本是OAuth2.0,其认证与授权的流程更简单、更安全。研究了OAuth2.0 的工作原理,分析了刷新访问令牌的工作流程,并给出了OAuth2.0 服务器端的设计方案和具体的应用实例。
    2004,13(10):7-9, DOI:
    [摘要] (4737) [HTML] (0) [PDF ] (5223)
    摘要:
    本文介绍了车辆监控系统的组成,研究了如何应用Rockwell GPS OEM板和WISMOQUIKQ2406B模块进行移动单元的软硬件设计,以及监控中心 GIS软件的设计.重点介绍嵌入TCP/IP协议处理的Q2406B模块如何通过AT指令接入Internet以及如何和监控中心传输TCP数据.
    2011,20(7):184-187,120, DOI:
    [摘要] (4730) [HTML] () [PDF 731903] (18338)
    摘要:
    针对智能家居、环境监测等的实际要求,设计了一种远距离通讯的无线传感器节点。该系统采用集射频与控制器于一体的第二代片上系统CC2530 为核心模块,外接CC2591 射频前端功放模块;软件上基于ZigBee2006 协议栈,在ZStack 通用模块基础上实现应用层各项功能。介绍了基于ZigBee 协议构建无线数据采集网络,给出了传感器节点、协调器节点的硬件设计原理图及软件流程图。实验证明节点性能良好、通讯可靠,通讯距离较TI 第一代产品有明显增大。
    2008,17(8):2-5, DOI:
    [摘要] (4664) [HTML] (0) [PDF ] (10705)
    摘要:
    本文介绍了一个企业信息门户中单点登录系统的设计与实现。系统实现了一个基于Java EE架构的结合凭证加密和Web Services的单点登录系统,对门户用户进行统一认证和访问控制。论文详细阐述了该系统的总体结构、设计思想、工作原理和具体实现方案,目前系统已在部分省市的广电行业信息门户平台中得到了良好的应用。
    2008,17(8):87-89, DOI:
    [摘要] (4664) [HTML] (0) [PDF ] (19055)
    摘要:
    随着面向对象软件开发技术的广泛应用和软件测试自动化的要求,基于模型的软件测试逐渐得到了软件开发人员和软件测试人员的认可和接受。基于模型的软件测试是软件编码阶段的主要测试方法之一,具有测试效率高、排除逻辑复杂故障测试效果好等特点。但是误报、漏报和故障机理有待进一步研究。对主要的测试模型进行了分析和分类,同时,对故障密度等参数进行了初步的分析;最后,提出了一种基于模型的软件测试流程。
    2008,17(1):113-116, DOI:
    [摘要] (4603) [HTML] (0) [PDF ] (24603)
    摘要:
    排序是计算机程序设计中一种重要操作,本文论述了C语言中快速排序算法的改进,即快速排序与直接插入排序算法相结合的实现过程。在C语言程序设计中,实现大量的内部排序应用时,所寻求的目的就是找到一个简单、有效、快捷的算法。本文着重阐述快速排序的改进与提高过程,从基本的性能特征到基本的算法改进,通过不断的分析,实验,最后得出最佳的改进算法。
    2010,19(10):42-46, DOI:
    [摘要] (4590) [HTML] () [PDF 1301305] (9039)
    摘要:
    综合考虑基于构件组装技术的虚拟实验室的系统需求,分析了工作流驱动的动态虚拟实验室的业务处理模型,介绍了轻量级J2EE框架(SSH)与工作流系统(Shark和JaWE)的集成模型,提出了一种轻量级J2EE框架下工作流驱动的动态虚拟实验室的设计和实现方法,给出了虚拟实验项目的实现机制、数据流和控制流的管理方法,以及实验流程的动态组装方法,最后,以应用实例说明了本文方法的有效性。
    2004,13(8):58-59, DOI:
    [摘要] (4519) [HTML] (0) [PDF ] (7922)
    摘要:
    本文介绍了Visual C++6.0在对话框的多个文本框之间,通过回车键转移焦点的几种方法,并提出了一个改进方法.
    2009,18(5):182-185, DOI:
    [摘要] (4452) [HTML] (0) [PDF ] (14040)
    摘要:
    DICOM 是医学图像存储和传输的国际标准,DCMTK 是免费开源的针对DICOM 标准的开发包。解读DICOM 文件格式并解决DICOM 医学图像显示问题是医学图像处理的基础,对医学影像技术的研究具有重要意义。解读了DICOM 文件格式并介绍了调窗处理的原理,利用VC++和DCMTK 实现医学图像显示和调窗功能。
    2009,18(3):164-167, DOI:
    [摘要] (4423) [HTML] (0) [PDF ] (16375)
    摘要:
    介绍了一种基于DWGDirectX在不依赖于AutoCAD平台的情况下实现DWG文件的显示、操作、添加的简单的实体的方法,并对该方法进行了分析和实现。
    2003,12(1):62-65, DOI:
    [摘要] (4410) [HTML] (0) [PDF ] (7304)
    摘要:
    本文介绍了一种将DTD转换成ER图,并用XMLApplication将ER图描述成转换标准,然后根据该转换标准将XML文档转换为关系模型的方法.
  • 全文下载排行(总排行年度排行各期排行)
    摘要点击排行(总排行年度排行各期排行)

  • 快速检索
    过刊检索
    全选反选导出
    显示模式:
    2007,16(10):48-51, DOI:
    [摘要] (3583) [HTML] (0) [PDF 0.00 Byte] (74383)
    摘要:
    论文对HDF数据格式和函数库进行研究,重点以栅格图像为例,详细论述如何利用VC++.net和VC#.net对光栅数据进行读取与处理,然后根据所得到的象素矩阵用描点法显示图像.论文是以国家气象中心开发Micaps3.0(气象信息综合分析处理系统)的课题研究为背景的.
    2002,11(12):67-68, DOI:
    [摘要] (2299) [HTML] (0) [PDF 0.00 Byte] (30764)
    摘要:
    本文介绍非实时操作系统Windows 2000下,利用VisualC++6.0开发实时数据采集的方法.所用到的数据采集卡是研华的PCL-818L.借助数据采集卡PCL-818L的DLLs中的API函数,提出三种实现高速实时数据采集的方法及优缺点.
    2001,10(11):8-9, DOI:
    [摘要] (3032) [HTML] (0) [PDF 0.00 Byte] (25844)
    摘要:
    文章分析了电子商务存在的问题和需求,以浙江省电子商务现状为背景,提出了一些电子商务发展对策,供时下的电子商务企业参考。
    2008,17(1):113-116, DOI:
    [摘要] (4603) [HTML] (0) [PDF 0.00 Byte] (24599)
    摘要:
    排序是计算机程序设计中一种重要操作,本文论述了C语言中快速排序算法的改进,即快速排序与直接插入排序算法相结合的实现过程。在C语言程序设计中,实现大量的内部排序应用时,所寻求的目的就是找到一个简单、有效、快捷的算法。本文着重阐述快速排序的改进与提高过程,从基本的性能特征到基本的算法改进,通过不断的分析,实验,最后得出最佳的改进算法。
您是第位访问者
版权所有:中国科学院软件研究所 京ICP备05046678号-3
地址:北京海淀区中关村南四街4号 中科院软件园区 7号楼305房间,邮政编码:100190
电话:010-62661041 传真: Email:csa (a) iscas.ac.cn
技术支持:北京勤云科技发展有限公司

京公网安备 11040202500063号