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計算機科學雜志
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  • 主管單位:國家科學技術部
  • 主辦單位:國家科技部西南信息中心
  • 影響因子:0.94
  • 審稿時間: 1-3個月
  • 國際刊號:1002-137X
  • 國內刊號:50-1075/TP
  • 全年訂價:¥ 768.00
  • 起訂時間:
  • 創刊:1974年
  • 曾用名:計算機應用與應用數學
  • 周期:月刊
  • 出版社:計算機科學
  • 發行:重慶
  • 語言:中文
  • 主編:朱宗元
  • 郵發:78-68
  • 庫存:196
  • 郵編:401121
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主管單位:國家科學技術部
主辦單位:國家科技部西南信息中心
出版地方:重慶
快捷分類:計算機
國際刊號:1002-137X
國內刊號:50-1075/TP
郵發代號:78-68
創刊時間:1974
發行周期:月刊
期刊開本:A4
下單時間:1-3個月
業務類型:雜志服務

計算機科學雜志簡介

《計算機科學》(月刊)創刊于1975年,由國家科技部西南信息中心主辦。報導國內外計算機科學與技術的發展動態,以其新穎、準確、及時為特色,突出動態性、綜述性、學術性,“前沿學科”與“基礎研究”相結合;“核心技術”與“支撐技術”相結合;“倡導”與“爭鳴”相結合。榮獲重慶市優秀期刊;2010年第六屆重慶市十佳科技期刊;2012年重慶市重點學術期刊建設工程政府資助項目;2013年重慶市重點學術期刊建設工程政府資助項目。2001年重慶市優秀期刊、2004年第三屆重慶市優秀科技期刊、2005年重慶市優秀期刊編輯部。

《計算機科學》主要欄目有:計算機網絡與信息安全、軟件工程與數據庫技術、人工智能、計算機體系結構和圖形圖像處理等。讀者對象為大專院校師生,從事計算機科學與技術領域的科研、生產人員。我們堅持“雙百”方針,活躍計算機科學與技術領域的學術氣氛,重點報導國內外計算機科學與技術的發展動態,為我國的計算機科學與技術立于世界之林、達到國際先進水平而奮斗矢志不渝。

計算機科學欄目設置

網絡與通信、信息安全、軟件與數據庫技術、人工智能、圖形圖像與模式識別

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計算機科學雜志 文檔目錄

計算機科學雜志綜述
1-10

數據質量的歷史沿革和發展趨勢

作者:蔡莉; 梁宇; 朱揚勇; 何婧 單位:復旦大學計算機科學技術學院; 上海200433; 上海市數據科學重點實驗室; 上海201203; 云南大學軟件學院; 昆明650091

摘要:在互聯網時代,數據成為了新的生產要素,也成為了基礎性資源和戰略性資源,同時還是重要的生產力.大數據服務業在全國廣泛開展,數據交易所紛紛成立.這時,數據質量就逐漸變成制約數據產業發展的關鍵問題.首先,按照時間順序將數據質量的研究內容劃分為3個階段,全面梳理和總結每個階段的代表性成果,包括理論、方法、技術、工具和框架;然后,分析了在物聯網、云計算和大數據環境下,數據質量研究所面臨的各種挑戰和機遇;最后,從數據質量模型、大數據質量管理、大數據質量相關技術、眾包、物聯網以及數據開放6個方面對數據質量的研究熱點和發展方向進行了展望.

25-33

工業控制系統的安全技術與應用研究綜述

作者:鎖延鋒; 王少杰; 秦宇; 李秋香; 豐大軍; 李京春 單位:北京科技大學計算機與通信工程學院; 北京100083; 國家信息技術安全研究中心; 北京100084; 中國科學院軟件研究所; 北京100083; 公安部第一研究所; 北京100083; 中國電子信息產業集團有限公司第六研究所; 北京100083

摘要:為應對控制系統與互聯網技術深度融合引發的安全新挑戰,抵御震網病毒、火焰病毒、BlackEnergy等靶向攻擊,針對工業控制系統漏洞挖掘、修復與控制等技術滯后,以及工業控制安全面臨的“難發現、難監測、難防護”等問題,通過對工業控制系統的理論模型、關鍵技術、裝備研制及測試評估進行研究,以漏洞挖掘與利用研究為主線,以理論與體系架構研究和安全技術測試驗證平臺的建設為基礎,以動態監測防護和主動防御為目標,以測試樣例集的攻防驗證與典型示范為應用,提出了包含工業控制系統漏洞挖掘、深度檢測、動態防護、主動防御等的整體安全技術解決方案,設計并構建了集漏洞挖掘、驗證評估、動態防護、主動防御于一體的工業控制系統安全技術體系.

計算機科學雜志2017年全國理論計算機科學學術年會
53-59

考慮時間因素的0-1背包調度問題

作者:王正理; 謝添; 何琨; 金燕 單位:華中科技大學計算機科學與技術學院; 武漢430074; 南加州大學維特比工程學院; 洛杉磯90089; 深圳華中科技大學研究院; 廣東深圳518057

摘要:文中提出考慮時間因素的0-1背包調度問題這一具有NP難度的組合優化問題。給定n個物體(每個物體i的重量為w i,連續加工時間為t i),以及一個容量為S的背包,要求給出一個調度方案(物品的放入順序和放入時間),使得任意時刻放入背包的物品總重量不超過背包容量,每個物體需放入背包連續加工時長t i后才能取出,該問題是求使所有物體均加工完畢的時間盡可能短的調度方案。提出了3種求解算法:迭代動態規劃算法、基于分枝限界的完備算法和遺傳進化算法。迭代動態規劃算法使用動態規劃策略放置盡可能多的未加工物體到背包中,然后每次迭代取出加工完成的物品后再使用動態規劃放入盡可能多的剩余未加工物品,直至所有物品被加工完成。基于分枝限界的完備算法通過定義上下界及剪枝操作,有效地降低了算法的計算復雜度。遺傳進化算法將一個物品裝填序列定義為個體,并定義了相應的適應度、選擇、交叉與變異操作。在所設計的3組共計36個算例上的實驗結果表明,迭代動態規劃算法可以很快求出高質量的解,基于分枝限界的完備算法對小規模算例有很好的效果,遺傳算法在處理幾百個物體的算例時能在1500 s內得到比動態規劃算法更好的結果。

71-75

可能性測度下的LTL模型檢測并行化研究

作者:雷麗暉; 王靜 單位:陜西師范大學計算機科學學院; 西安710062

摘要:分布式模型檢測是一種緩解狀態空間爆炸的有效途徑,已有文獻提出了定性的分布式模型驗證算法,然而定量LTL驗證算法并行化問題還未得到有效解決。對此,展開兩個方面的工作:提出一種新的動態系統狀態空間劃分方法;在定性LTL分布式驗證算法的基礎上給出了定量模型檢測并行化驗證算法。首先,將系統模型轉化為可能的Kripke結構并選取一個并發分量,依據狀態之間的關系完成系統狀態的分割,使得關系緊密的狀態盡可能分布在同一個計算節點上;其次,調整劃分結果以使得計算負載平衡;然后,將劃分結果與其他并發分量的狀態進行叉乘,以完成系統狀態空間的劃分;最后,將待檢測性質用自動機表示,在兩者的乘積上,利用擴展的基于嵌套DFS的分布式驗證算法完成系統的定量驗證。

89-93

城市道路建設時序決策的魯棒優化

作者:伍建輝; 黃中祥; 李武; 吳健輝; 彭鑫; 張生 單位:長沙理工大學交通運輸工程學院; 長沙410114; 湖南理工學院信息與通信工程學院; 湖南岳陽414006

摘要:為提高城市道路建設時序決策的魯棒性,提出了城市道路建設時序決策優化的雙層規劃模型。模型假定出行需求在一定范圍內擾動,上層規劃是在有限資金的約束下尋求各建設階段的系統總出行時間與系統總出行時間對出行需求的靈敏度之間的綜合最小值,下層規劃為各建設階段的隨機用戶均衡配流。文中推導出了系統總出行時間對出行需求靈敏度的計算式,并給出了模型的求解算法。最后以一個測試路網為例,對基于系統總出行時間、基于靈敏度、基于系統總出行時間與靈敏度綜合出行時間的決策優化模型進行了計算分析,結果顯示3種決策優化模型均可尋求到各自目標最優的城市道路建設時序,但在需求不確定的情景下基于靈敏度、基于系統總出行時間與靈敏度綜合出行時間的決策優化結果更具魯棒性。

106-111

基于多生長時期模板匹配的玉米螟識別方法

作者:劉博藝; 唐湘滟; 程杰仁 單位:海南大學信息科學技術學院; 海口570228; 中國科學院大學; 北京100000; 海南大學南海海洋資源利用國家重點實驗室; 海口570228

摘要:玉米螟是玉米種植中的主要蟲害之一。為了解決人工識別的勞動強度大,且識別不夠準確、及時的問題,文中提出了一種在自然場景下基于多生長時期模板匹配的不同生長時期亞洲玉米螟的識別方法。該方法首先對獲取到的圖像進行數學形態學預處理;其次利用直方圖反向映射法和多模板圖像得到總的概率圖像;然后利用約束空間的大津法對二值圖像進行輪廓提取,并根據周長和面積特征進行初步篩選;最后結合基準輪廓,利用Hu矩等特征選出符合亞洲玉米螟特征的輪廓,進而得出識別結果并以三角形標記。實驗和理論分析證明,在復雜自然場景圖像中,該方法不僅時效性強,而且具有很好的識別準確度,能夠有效降低不同生長時期的玉米螟顏色變化帶來的影響。

計算機科學雜志網絡與通信
122-125

抑制CMT中亂序程度的路徑優化方案

作者:王振朝; 侯歡歡; 連蕊 單位:河北大學電子信息工程學院; 河北保定071002; 河北省數字醫療工程重點實驗室; 河北保定071002

摘要:為減輕并行多路徑傳輸(CMT)中接收端的亂序程度,文中提出了一種新的路徑優化方案。該方案以MPTCP協議為基礎,在三維笛卡爾坐標系下建立基于路徑往返時延、丟包率和帶寬的路徑評價模型,將二分法與改進的基于密度的聚類分析方法相融合,根據所需路徑數在坐標系下選擇出一組帶寬大、丟包率小且時延差也小的路徑作為活躍路徑。仿真結果顯示,本方案與基于權重的路徑選擇方案相比降低了接收端的亂序長度與重傳數據包個數,從而可以提高吞吐量與數據包傳輸速率。

137-142

一種基于改進遺傳算法的霧計算任務調度策略

作者:韓奎奎; 謝在鵬; 呂鑫 單位:河海大學計算機與信息學院; 南京211100

摘要:任務的調度與分配一直以來都是云計算技術發展中的關鍵問題。然而,隨著物聯網連接設備的爆炸式增長,云計算已不能滿足一些任務的調度需求,如健康檢測、應急響應等都需要較低的延遲,霧計算應運而生。霧計算將云的服務擴展到網絡邊緣。霧計算架構下的任務調度與分配目前還是一個較新的研究熱點。文中介紹了一種改進的遺傳算法(IGA),該算法將適應度判斷引入到親代變異操作中,克服了基本遺傳算法(SGA)在變異操作中的盲目性。在霧計算架構下采用該算法調度任務時考慮了服務等級目標(SLO)中響應時間的約束(FOG-SLO-IGA)。實驗結果表明,FOG-SLO-IGA調度用戶任務時在時延、SLO違規率以及服務提供商的花費上均低于云計算架構下采用IGA的調度(CLOUD-IGA);同時,在霧端調度任務時,IGA算法在執行速度上要快于傳統SGA算法和輪詢調度算法(RRSA)。

計算機科學雜志信息安全
152-156

MORUS-1280-128算法的區分分析

作者:鄭秀林; 宋海燕; 付伊鵬 單位:北京電子科技學院信息安全系; 北京100070; 西安電子科技大學通信工程學院; 西安710071

摘要:MORUS算法是被提交到CAESAR競賽中的一種認證加密算法,已經進入第三輪安全評估。對算法進行區分分析對于其安全性評估具有很重要的意義。以MORUS-1280-128為例,在nonce重用的情況下,對算法進行區分分析能夠區分出密文的絕大部分比特,并通過尋找內部狀態碰撞對算法進行標簽偽造攻擊。該研究結果對MORUS算法的安全性分析有很重要的意義。

169-172

計算機取證過程中基于約束的數據質量問題研究

作者:劉琴 單位:華東政法大學信息科學技術系; 上海200042

摘要:為了發現線索,提高數據質量,提出了一種應用于計算機取證領域的基于約束的數據修復算法。首先,利用等價類,針對不同的約束對數據進行初始化;然后,對初始化階段發現的有問題的數據進行修正,修正值依據約束類型的不同而取不同的值;最后,根據函數依賴集合和其他約束集,對經過修復的單元格集合重新生成問題單元格集合,如果依然存在問題單元格集合,則繼續修復,直到不存在問題單元格為止。實驗數據證明了所提方法的有效性和高效性。

計算機科學雜志軟件與數據庫技術
182-189

用戶偏好約束的空間關鍵詞范圍查詢處理方法

作者:郭帥; 劉亮; 秦小麟 單位:南京航空航天大學計算機科學與技術學院; 南京210016

摘要:隨著基于地理位置的個性化服務的廣泛應用,用戶偏好約束的空間關鍵詞范圍查詢成為了研究熱點。現有面向空間關鍵詞范圍查詢的索引沒有考慮用戶偏好屬性,導致剪枝性能和查詢效率較低。為了解決該問題,提出了一種支持用戶偏好屬性、空間位置、關鍵詞協同剪枝的混合索引BRPQ;并在此基礎上,提出了高效的用戶偏好約束的空間關鍵詞范圍查詢處理算法。實驗結果表明,相比現有索引,BRPQ索引的構建時間平均減少了13%,查詢效率平均提升了20%。

203-207

基于Session的Web應用軟件EFSM模型構建方法研究

作者:郭俊霞; 郭仁飛; 許南山; 趙瑞蓮 單位:北京化工大學信息科學與技術學院; 北京100029

摘要:在Web應用軟件模型表示研究領域中,研究對象主要為不含Ajax技術的應用程序。少數針對Ajax(Asynchronous JavaScript and XML)的模型構建采用傳統的FSM模型表示方法,并不能描述客戶端消息觸發后的參數傳遞問題;在FSM模型的基礎上引入UML分層模型的表示方法因需要人工干預,不利于測試用例的自動生成。針對上述問題,借鑒EFSM模型這一重要的軟件描述模型,從用戶的Session數據出發,通過日志數據分析用戶的行為,并記錄客戶端的操作事件。通過對用戶行為和客戶端操作事件進行匹配,生成完整的用戶會話,從而建立EFSM模型。實驗結果表明,該EFSM模型能夠有效地表示Web應用程序的狀態以及狀態的變化情況,并可以有效地為測試用例自動生成服務。

計算機科學雜志人工智能
220-226

基于改進粒子群優化的移動界面模式聚類算法

作者:賈偉; 華慶一; 張敏軍; 陳銳; 姬翔; 王博 單位:西北大學信息科學與技術學院; 西安710127; 寧夏大學新華學院; 銀川750021; 西安郵電大學計算機學院; 西安710121

摘要:聚類是一種非常有效的信息分析方法。針對現有基于粒子群優化的模糊C均值(Fuzzy C-means,FCM)聚類算法的聚類效果不佳的問題,提出一種基于改進粒子群優化的模糊C均值聚類算法,并將該聚類算法應用到移動界面模式的聚類中。首先,利用直覺模糊熵的幾何解釋和約束構造合理的直覺模糊熵;然后,在粒子群優化中使用直覺模糊熵判斷種群的多樣性程度,并引入混沌反向學習策略來提高全局搜索能力;最后,為了增強聚類算法的非線性處理能力,在聚類算法中加入高斯核函數,并將該聚類算法應用到移動界面模式的聚類中。移動界面模式聚類的實驗表明,與現有聚類算法相比,文中所提聚類算法具有更好的聚類效果。

240-246

求解多車型校車路徑問題的混合集合劃分的GRASP算法

作者:侯彥娥; 孔云峰; 黨蘭學 單位:河南大學計算機與信息工程學院; 河南開封475004; 河南大學; 黃河中下游數字地理技術教育部重點實驗室; 河南開封475004

摘要:針對不同規劃場景下具有不同優化目標的多車型校車路徑問題(HSBRP),提出一種混合集合劃分(SP)的貪婪隨機自適應(Greedy Randomized Adaptive Search Procedure,GRASP)算法。根據GRASP算法尋優過程中產生的路徑信息構建SP模型,然后使用CPLEX精確優化器對SP模型進行求解。為了適應不同類型的HSBRP問題,改進GRASP的初始解構造函數得到一個可行解,并將其對應的路徑放入路徑池;在局部搜索過程中應用多種鄰域結構和可變鄰域下降(VND)來提升解的質量,同時在路徑池中記錄在搜索過程中得到提升的路徑和在每次迭代中得到局部最好解的路徑信息。使用基準測試案例進行測試,實驗結果表明在GRASP算法中,混合SP能夠

257-259

決策形式背景屬性約簡的關系

作者:秦克云; 林洪 單位:西南交通大學數學學院; 成都611756

摘要:形式背景的屬性約簡是形式概念分析的重要研究方向。針對決策形式背景,已有多種屬性約簡標準及屬性約簡方法。文中研究了相關屬性約簡方法之間的關系,從形式概念的角度給出了規則協調集的等價描述方法;證明了強協調決策形式背景中的規則協調集為協調集,粒協調決策形式背景中的規則協調集為粒協調集。

計算機科學雜志圖形圖像與模式識別
273-277

基于單個卷積神經網絡的面部多特征點定位

作者:朱虹; 李千目; 李德強 單位:南京理工大學計算機科學與工程學院; 南京210094

摘要:深度學習在面部特征點定位領域取得了比較顯著的效果。然而,由于姿態、光照、表情和遮擋等因素引起的面部圖像的復雜多樣性,數目較多的面部特征點定位仍然是一個具有挑戰性的問題。現有的用于面部特征點定位的深度學習方法是基于級聯網絡或基于任務約束的深度卷積網絡,其不僅復雜,且訓練非常困難。為了解決這些問題,提出了一種新的基于單個卷積神經網絡的面部多特征點定位方法。與級聯網絡不同,該網絡包含了3組堆疊層,每組由兩個卷積層和最大池化層組成。這種網絡結構可以提取更多的全局高級特征,能更精確地表達面部特征點。大量的實驗表明,所提方法在姿態、光照、表情和遮擋等變化復雜的條件下優于現有的方法。

291-295

基于視頻的礦井中人體運動區域檢測

作者:李珊; 饒文碧 單位:武漢理工大學計算機科學與技術學院; 武漢430070

摘要:將人體運動區域檢測技術應用到礦井視頻中可以檢測礦井下礦工的運動情況,進一步可以智能檢測礦工的異常行為,根據反饋的檢測結果實現實時報警和聯動控制,減少礦井事故的發生。針對礦井場景下的人體運動區域檢測,提出了一種實現人體運動區域提取的融合方法TD-HF(Time Difference and Haar Feature),該方法融合了時間差分法和基于Haar特征的人體檢測算法。實驗表明,所提方法在檢測率和誤識率方面均比單純的基于AdaBoost算法的分類器更勝一籌,并且在檢測時間上滿足實時性要求,適用于礦井視頻這種特殊場景下的人體運動區域檢測。

306-311

用于圖像重構的基于行間支撐集相似度的CoSaMP算法

作者:杜秀麗; 顧斌斌; 胡興; 邱少明; 陳波 單位:大連大學信息工程學院; 遼寧省通信網絡與信息處理重點實驗室; 遼寧大連116622

摘要:壓縮采樣匹配追蹤(CoSaMP)算法的性能受初始支撐集選擇的制約,初始支撐集選擇不準確不僅影響重構精度,還會降低重構速度。針對該問題,將圖像在稀疏域的結構特性引入到CoSaMP算法中,提出了支撐集相似度的概念;利用數字圖像相鄰行之間原子支撐集的相似性,提出了基于行間支撐集相似度的CoSaMP算法。實驗結果表明,在同等采樣率的條件下,與傳統的CoSaMP算法相比,所提算法在不增加算法時間復雜度的同時提高了重構質量,峰值信噪比提高了0.6~2.5dB。

計算機科學雜志綜述
1-8

數據科學與大數據技術專業特色課程研究

作者:朝樂門; 邢春曉; 王雨晴 單位:數據工程與知識工程教育部重點實驗室(中國人民大學); 北京100872; 中國人民大學信息資源管理學院; 北京100872; 清華大學計算機科學與技術系; 北京100084; 清華大學信息技術研究院; 北京100084; 清華信息科學與技術國家實驗室(籌); 北京100084

摘要:目前,我國數據科學與大數據技術專業的建設已成為新的熱點話題。在系統調研世界一流大學數據科學專業建設現狀的基礎上,從特色課程的視角重點分析加州大學伯克利分校、約翰·霍普金斯大學、華盛頓大學、紐約大學、斯坦福大學、卡內基梅隆大學、哥倫比亞大學、倫敦城市大學共8所大學的數據科學專業,提出了數據科學與大數據技術這一新專業應重視的10門特色課程,并分析了現階段我國數據科學教育中普遍存在的8種曲解現象及對策建議。

計算機科學雜志第十屆全國幾何設計與計算學術會議
23-28

基于深度神經網絡的圖像語句轉換方法發展綜述

作者:毛典輝; 薛子育; 李子沁; 王帆 單位:北京工商大學計算機與信息工程學院食品安全大數據技術北京市重點實驗室; 北京100048

摘要:在當前大數據時代,圖像由于具有豐富的語義而成為大眾獲取相關信息的重要來源。基于深度模型的圖像語義分析是一種通過深度模型將圖像內容轉換成可直觀理解的語義知識的技術,受到了國內外研究者的廣泛關注。該技術根據生成目標語義層次的差異,可分為單類別、多標簽和語句3類。首先介紹了以上3類方法對應的深度模型的結構特點,并從技術的演化趨勢角度對比分析了3類方法的技術特點和發展現狀;然后重點對圖像語句轉換方法的發展現狀、應用場景與性能要求的差異進行了論述,同時對圖像語句轉換方法的步驟進行分解和論述,從學術界和產業界兩方面進行了詳細的對比分析,指出了二者的不同研究側重點與對應的發展現狀;最后對具有深度模型的圖像語句轉換方法進行了總結和展望,指明了該方法當前存在的問題與發展趨勢。

46-50

一類特殊基函數構造的參數曲線

作者:李敬改; 陳秋陽; 韓佳琦; 黃奇立; 朱春鋼 單位:大連理工大學數學科學學院; 遼寧大連116024

摘要:構造參數曲線曲面一直是計算機輔助幾何設計研究的核心內容之一。以Bernstein基函數構造的Bézier曲線是參數曲線造型最基本的方法,B樣條曲線和NURBS曲線都是在其基礎上發展而來。利用給定的實數節點集,構造一類特殊的基函數,此類基函數是Bernstein基函數的推廣。在此基礎上,構造了一類新的參數曲線,稱為T-Bézier曲線,T-Bézier曲線繼承了有理Bézier曲線的若干性質;證明了當節點移動時極限曲線的幾何性質,并通過實例進行了驗證。

63-66

非線性方程的基于重新參數化的裁剪求根方式

作者:金佳培; 陳小雕; 史甲爾; 陳立庚 單位:杭州電子科技大學計算機學院; 杭州310018

摘要:非線性方程的求根在計算機輔助幾何設計、計算機圖形學、信號處理、機器人等方面有著較為廣泛的應用。文中提出基于重新參數化的三次裁剪求根算法,該算法可以用于非多項式方程的求根。首先,求解出插值四點的三次多項式;然后,尋找重新參數化函數,使得復合的插值多項式也插值對應的導數,從而提升對應的逼近階和收斂階。與已有的三次裁剪方法相比,所提方法能達到9次或更高的收斂階。在區間內單根且有理三次裁剪方法需要計算包圍多項式的某些情形下,所提方法可以包住對應的根。實例表明,在某些Newton方法失效的情形下,該方法也可以收斂到相應的實根。

76-82

二次三角Hermite插值樣條控制點的選取

作者:劉成志; 韓旭里; 李軍成 單位:中南大學數學與統計學院; 長沙410083; 湖南人文科技學院數學與金融學院; 湖南婁底417000

摘要:文中對C^1連續的二次三角Hermite插值樣條曲線的自由控制點進行了進一步研究。首先討論了給定中點條件時自由控制點的選取問題。為了獲得光順及弧長最短的二次三角Hermite插值樣條曲線,基于能量優化法建立了一個求解最優自由控制點取值的優化模型,求解得到的最優控制點使得曲線的能量值達到最小;然后建立了一個優化模型來求解出最優控制點,使得插值曲線的近似弧長最短。數值實例表明,通過優化模型求出的控制點能使得二次三角Hermite插值樣條曲線具有較好的光順性及近似最短弧長。

計算機科學雜志網絡與通信
98-101

動態頻譜管理中頻譜機會發現與授權用戶保護的折中優化研究

作者:田家強; 陳勇; 張建照 單位:中國人民解放軍理工大學通信工程學院; 南京210007; 南京電訊技術研究所; 南京210007

摘要:在基于認知無線電的動態頻譜管理中, 頻譜感知需要發現更多的頻譜機會, 同時盡量減少對授權用戶的干擾.文中研究了能量感知中這兩個性能指標的折中優化問題, 建立了以兩個指標的加權作為優化目標函數、 感知時間和感知門限作為優化變量的聯合優化模型, 并證明了該問題屬于雙凹優化問題.提出了基于迭代凸優化搜索的優化算法, 該算法在不依賴預置感知門限或感知時間的情況下, 能夠快速獲得近似最優解.仿真表明, 相比于單參數優化方法, 所提聯合優化算法的性能平均提高了3.2%和85.9%.

115-123

基于新型聚類的無線傳感器網絡非均勻分層路由協議

作者:陶志勇; 王和章 單位:遼寧工程技術大學電子與信息工程學院; 遼寧葫蘆島125105; 遼寧工程技術大學研究生學院; 遼寧葫蘆島125105

摘要:針對成簇路由協議中由節點負載不均引起的能量空洞問題,提出了一種基于新型聚類的負載均衡非均勻分層路由協議(NHRPNC)。首先,利用改進的LEACH協議閾值函數選舉區頭,并對網絡進行合理的非均勻分區;其次,對每個區頭運用新型聚類算法實現區內非均勻分簇;然后,在每個簇內采用四步簇首選擇機制來周期性地選擇簇首;最后,在簇間多跳通信時,采用動態權重的方式優化多跳路徑。仿真結果表明,與低功耗自適應集簇分層(LEACH)協議、分布式能量均衡非均勻成簇(DEBUC)協議以及基于動態分區的無線傳感器網絡非均勻成簇(UCDP)協議相比,NHRPNC在網絡生命周期方面可分別提高257.5,33.74和12.83個百分點,且具有良好的能耗均衡性。

計算機科學雜志信息安全
138-143

針對RTOS的輕量級強制訪問控制技術的研究與實現

作者:楊霞; 楊姍; 郭文生; 孫海泳; 趙曉燕; 張楊 單位:電子科技大學信息與軟件工程學院; 成都610054; 中國航天科工集團第二研究院706所; 北京100854

摘要:強制訪問控制技術可以控制系統中所有主體對客體的訪問操作,是系統安全增強的有效措施之一。在實時操作系統中,增加強制訪問控制機制可以有效地提高系統的安全性,使其通過較高安全等級的認證。針對實時操作系統資源少、開銷小、實時性要求嚴格等特點,首先提出了一種針對RTOS的輕量級強制訪問控制模型;然后提供了可配置的訪問監控器,并提出了基于DTE的任務權限集安全模型,設計了輕量級安全策略;最后基于RTEMS系統實現了一個原型系統,并實現了安全策略配置工具。通過功能測試和性能測試驗證了該輕量級強制訪問控制模型的有效性和可行性。

158-164

基于ORC元數據的Hive Join查詢Reducer負載均衡方法

作者:王華進; 黎建輝; 沈志宏; 周園春 單位:中國科學院計算機網絡信息中心; 北京100190; 中國科學院大學; 北京100049

摘要:負載不均衡問題位列影響大規模MapReduce集群性能因素的首位,而Hive join查詢非常容易觸發該問題。通用解決方案是基于中間鍵值對的key頻率分布設計能夠實現負載均衡的key劃分算法。現有工作估算key頻率分布時依賴于對map的輸出進行監控采樣,使得通信開銷較大并顯著延后了shuffle的啟動。針對Hive join查詢,提出了基于ORC元數據的key頻率分布估計方法和相應的負載均衡key劃分方法。該方法具有計算量小、通信開銷小、不影響現有shuffle機制的優點。通過基準測試證明了該方法在key頻率分布估算效率上的巨大提升及相應的key劃分方法對Hive join查詢性能的提升。

178-181

基于雙向雙區間標簽實現k步可達性查詢

作者:宋亞青; 武優西; 劉靖宇; 李艷 單位:河北工業大學計算機科學與軟件學院; 天津300401; 河北省大數據重點實驗室; 天津300401; 河北工業大學經濟管理學院; 天津300401

摘要:近年來,圖的可達性查詢已經成為一個研究熱點。傳統的可達性查詢算法——GRAIL在處理k步可達性查詢時具有較高的查詢效率,但不適合處理不同分支頂點之間的k步可達性查詢。為了解決上述問題,提出了一種新的雙向雙區間標簽索引,進而實現了RE-GRAIL算法,從而有效解決了k步可達性查詢問題。最后,在5個不同特征的數據集上進行實驗,并從索引構建時間、索引大小、查詢時間、擴展性4個方面進行驗證。實驗結果表明,與眾多同類算法相比,RE-GRAIL算法具有更好的性能。

196-203

EBSN中基于潛在好友關系的活動推薦算法

作者:于亞新; 張海軍 單位:東北大學計算機科學與工程學院; 沈陽110169

摘要:EBSN(Event-based Social Networks)與傳統社交網絡有所不同,它不僅包含傳統社交網中的線上交互(Online Interactions),還包含頗具價值的線下交互(Offline Interactions),是一種異構型復雜社交網絡。如何有效利用這種虛擬與物理相融合的交互關系來提高活動推薦服務的質量,是目前學術界和工業界共同關注的熱點研究問題之一。傳統社交活動推薦算法,如基于用戶偏好或線上好友關系的活動推薦算法,除了考慮活動和用戶的基本屬性外,大多基于顯式好友關系EF(Explicit Friendship)進行活動推薦,但EBSN不具備顯式好友關系,因此上述算法均不能直接用于EBSN活動推薦。為此,定義了一種新的潛在好友關系LF(Latent Friendship),LF關系將線上同組、線下同活動綜合納入活動評分計算中,以體現LF對EBSN活動推薦的影響;同時,基于此提出了一種基于潛在好友關系的EBSN活動推薦算法(Activity Recommendation Algorithm based on Latent Friendships,ARLF),該算法在尋找潛在好友關系時,創新性地運用元路徑思想,使得EBSN中的異構信息得到了充分利用。最后,利用Meetup事件社交網中的真實數據對ARLF算法進行了性能測試,可擴展性實驗證明了該算法是可行且有效的。

218-222

基于用戶潛在特征的社交網絡好友推薦方法

作者:肖迎元; 張紅玉 單位:天津市智能計算及軟件新技術重點實驗室; 天津300384; 天津理工大學計算機科學與工程學院; 天津300384

摘要:隨著Facebook、Twitter、微博等社交網站的迅速普及,好友推薦系統逐漸成為各大社交網站的重要組成部分。好友推薦系統通過主動為用戶推薦新的潛在好友來有效地擴大用戶的社交圈規模并改善用戶的社交體驗,因而受到了廣泛關注。然而,如何針對用戶的個性化需求,為用戶推薦真正意義上的好友,一直是個性化好友推薦的難點之一。對此,提出一種基于用戶潛在特征的社交網絡好友推薦方法(SNFRLF)。首先,通過隱語義模型挖掘用戶的潛在屬性特征;然后,通過用戶的潛在特征計算用戶間的相似度;最后,將計算得到的相似度引入到隨機游走模型中以獲得好友推薦列表。實驗結果表明,文中所提好友推薦方法較已有的好友推薦方法在性能上有顯著提升。

235-240

不確定性車輛路口的軌跡預測

作者:毛鶯池; 陳楊 單位:河海大學計算機與信息學院; 南京211100

摘要:在城市道路中,實時、準確、可靠地對移動車輛進行軌跡預測具有極高的應用價值,不僅可以提供準確的基于位置的服務,而且可以幫助過往車輛預知前方的交通狀況。目前,移動車輛的軌跡預測方法主要基于歷史軌跡的歐氏空間進行,并未考慮在受限路網中采用不確定性歷史數據的車輛軌跡預測。針對這一問題,提出一種補全路徑的基于馬爾科夫鏈的軌跡預測方法,其優勢在于:重新定義了補全路徑算法,彌補了不確定性歷史數據的不完整性,利用馬爾科夫鏈低時間復雜度、高預測準確度的優勢實現預測,避免了因頻繁模式挖掘帶來的查詢時間過長而影響預測效率以及存在多余噪聲影響軌跡預測準確率的問題。通過真實數據和實驗分析表明:在參數設置相同的情況下,該方法比挖掘頻繁軌跡模式算法的預測準確率平均提高了18.8%,預測時間平均縮減了80.4%。因此,該方法對于車輛路口的軌跡預測具有較高的預測準確率,并且能預測一系列的車輛未來軌跡。

253-257

基于稀疏特性的盲二值圖像去模糊

作者:許影; 李強懿 單位:南京航空航天大學計算機科學與技術學院; 南京211106

摘要:通過分析二值圖像發現其像素值具有稀疏特性,因此采用L0梯度反卷積算法結合二值圖像的組合特性來處理盲二值圖像的復原問題。常見的圖像復原方法均將二值圖像看作灰度值圖像來處理,當其考慮到二值圖像的特殊性質時,將會針對這種特定類型的圖像得到更好的復原效果。提出的盲復原算法基于一階梯度空間L0最小化問題的框架,利用L0梯度圖像平滑方法來獲得明顯的圖像邊緣以估計模糊核,并將二值圖像的特有屬性作為正則項加入目標函數。在圖像的復原過程中,通過二值圖像先驗來強制復原結果趨于二值圖像。根據提出的模型,給出了基于稀疏特性的盲二值圖像復原算法。通過實驗將該算法與傳統的盲反卷積復原算法進行比較,結果表明所提算法具有良好的性能,對二值圖像進行復原是有效的。

268-273

基于主成分分析網絡的車牌檢測方法

作者:鐘菲; 楊斌 單位:南華大學電氣工程學院; 湖南衡陽421001

摘要:車牌識別是智能交通系統的核心技術,車牌檢測是車牌識別技術中至關重要的一步。傳統的車牌檢測方法多利用淺層的人工特征,在復雜場景下的車牌檢測率不高。基于主成分分析網絡的車牌檢測算法,能夠無監督地逐級提取車牌深層特征,可有效提高算法的魯棒性。算法首先采用Sobel算子邊緣檢測和邊緣對稱性分析獲取車牌候選區域;然后將候選區域輸入到主成分分析網絡中進行車牌深度特征提取,并利用支持向量機實現對車牌區域的判別;最后采用非極大值抑制算法標記最佳車牌檢測區域。利用收集的復雜場景下的車輛圖像對所提方法的參數進行分析,并將其與傳統方法進行比較。實驗結果表明,所提算法的魯棒性高,性能優于傳統的車牌檢測方法。

283-287

基于貝塞爾濾波的水平集正則化圖像分割方法

作者:劉國奇; 李晨靜 單位:河南師范大學計算機與信息工程學院; 河南新鄉453007

摘要:針對水平集函數在演化過程中的初始化敏感和數值穩定性問題,提出了一種新的基于貝塞爾濾波的正則化方法,并將其嵌入到經典的可變區域擬合(Region-Scalable Fitting,RSF)模型中,從而構成新的能量模型。首先,利用K均值算法進行自動初始化,再加以修正生成標準的初始水平集函數,以解決RSF模型對初始化敏感的問題;其次,利用RSF模型自身優點對圖像進行迭代分割,同時在迭代過程中利用提出的方法對水平集函數進行正則化處理,保持迭代過程中的穩定性;最后,實現精確的分割效果。實驗結果表明,提出的正則化方法有效地保持了水平集函數的穩定性。將新的模型與多種基于區域的模型進行對比,仿真實驗表明,提出的方法具有較高的算法效率與分割精度。

300-304

基于緩存的分布式統一身份認證優化機制研究

作者:楊冬菊; 馮凱 單位:大規模流數據集成與分析技術北京市重點實驗室; 北京100144; 北方工業大學云計算研究中心; 北京100144

摘要:企業在進行應用系統集成時,普遍使用獨立的身份認證系統來實現平臺中身份信息的交換和共享。如何應對高并發、大用戶流量的用戶請求,是保障認證系統穩定、高效運行的重要問題。針對單認證中心負載過重,容易出現單點失效及系統響應慢的問題,提出了將認證服務器集群化的方案;將認證票據存儲在緩存使得多個認證節點共享認證信息,并將重要且頻繁使用的數據預存到緩存中以提高響應速度;結合復雜多樣的用戶行為提出了基于Hybrid的多因素緩存替換算法。實驗結果表明,所采用的基于緩存的分布式認證架構能夠保證系統的穩定性,提高系統的響應速度,改進的緩存替換算法提高了緩存命中率。

317-321

基于接口變遷的交互流程模型挖掘方法

作者:翟鵬珺; 方賢文; 劉祥偉 單位:安徽理工大學信息與計算科學系; 安徽淮南232001

摘要:流程模型挖掘是基于系統運行記錄下的事件日志來還原特征對應流程模型的技術。目前已有的挖掘方法多是基于由系統分解出的不同模塊之間交互頻繁且模塊包含特征較少的場景。在挖掘包含較多特征、交互不頻繁的流程模型方面,目前的方法存在一定的局限性。鑒于此,文中提出了基于接口變遷的交互流程模型挖掘方法。首先,利用現有的挖掘方法來挖掘模塊內部的特征序,確定初始模塊網;其次,遍歷事件日志以查找疑似接口變遷;然后,通過挖掘特征網來確定接口變遷,并對接口變遷增加接口庫所;最后,基于開放Petri網,利用合成網的觀點將交互模塊合成為一個完善的流程模型Petri網。通過實例分析,驗證了該挖掘方法的有效性。

計算機科學雜志區塊鏈技術
1-7

區塊鏈技術在政府部門的應用綜述

作者:任明; 湯紅波; 斯雪明; 游偉 單位:國家數字交換系統工程技術研究中心; 鄭州450001; 數學工程與先進計算國家重點實驗室; 鄭州450001

摘要:隨著比特幣價值的不斷攀升,其背后使用的區塊鏈技術在全球范圍內迅速引起了各個行業的廣泛關注,同時也引起了各國政府的高度重視。特別是以美國為代表的一些國家在政府和權力機構的支持下,已經開始嘗試將此項技術應用于專用信息平臺建設、裝備物資運轉和系統控制等多個方面,認為此項技術的分布式、可追溯、不易篡改等特性能夠在匿名數據的收集、數據的完整性校驗、智能設備的互聯通信等多個方面發揮重要作用。同時,目前也有不少國家政府機構對區塊鏈技術的應用仍然保持謹慎的態度,認為此項技術仍然面臨著安全保密、應用的通用性等諸多問題。通過介紹和分析政府部門中區塊鏈技術的應用情況,指出目前該項技術在政府部門應用的過程中面臨的挑戰。最后,針對這些問題,并結合現在學術界已有的工作提出相應的解決方案。

20-24

基于Gossip協議的拜占庭共識算法

作者:張仕將; 柴晶; 陳澤華; 賀海武 單位:太原理工大學信息工程學院; 太原030024; 中國科學院計算機網絡信息中心; 北京100190

摘要:區塊鏈是一種對等網絡的分布式賬本系統,具備去中心化、不可篡改、安全可信等特點,因此受到了廣泛關注。在區塊鏈系統中,典型的拜占庭錯誤包括操作錯誤、網絡延遲、系統崩潰、惡意攻擊等。現有共識算法不僅對區塊鏈中拜占庭節點的容錯能力低,而且對區塊鏈系統的可擴展性差。針對這一問題,文中提出了基于Gossip協議的拜占庭共識算法,使系統可以容忍小于一半的節點為拜占庭節點,能夠達到XFT共識算法的容錯能力。同時,因為采用了統一的數據結構,所以系統具有更好的可擴展性,并且有利于正確節點識別區塊鏈系統中的惡意節點。在該算法中,提案節點隨著區塊鏈長度的變化而轉移,系統中所有節點都處于對等的地位,從而避免了單點故障問題,進而使得系統具有更好的動態負載均衡的性能。

40-47

基于雙鏈架構的醫藥商業資源公有區塊鏈

作者:畢婭; 周貝; 冷凱君; 王存法 單位:華中科技大學公共管理學院; 武漢430074; 湖北經濟學院物流與工程管理學院; 武漢430205; 武漢理工大學管理學院; 武漢430070

摘要:區塊鏈技術是一種去中心化的共享總賬系統和計算范式。作為一種核心的底層支撐技術,它與分布式經濟系統有極高的契合度。基于公共服務平臺的醫藥商業資源分布式調度模式是解決當前醫藥商業行業"散、小、亂、弱"局面的綜合性解決方案,在聚合分散性資源和按需調度方面發揮著重要作用。針對公共服務平臺當前存在的一些關鍵問題,提出了一種基于雙鏈架構的醫藥商業資源公有區塊鏈,重點研究了公有區塊鏈的雙鏈結構及其存儲方式、隱私保護、資源尋租與匹配機制和共識算法等問題。研究結果表明,基于雙鏈架構的醫藥商業資源公有區塊鏈能夠兼顧交易信息的開放性、安全性和企業信息的隱私性,自適應地完成資源的尋租和匹配,并大幅提高公共服務平臺的公信力和系統的整體效率。

57-62

基于區塊鏈技術的動態數據存儲安全機制研究

作者:喬蕊; 董仕; 魏強; 王清賢 單位:解放軍信息工程大學; 鄭州450001; 數學工程與先進計算國家重點實驗室; 鄭州450001; 周口師范學院; 河南周口466001

摘要:為解決攻擊者對動態數據的篡改、偽造等潛在安全問題,提出了一種基于區塊鏈技術的動態數據安全存儲方案。首先,給出了動態數據存儲安全問題的數學模型;其次,分析了共識終端最大化自身收益的局部行為與保障動態數據存儲系統安全性和有效性整體目標的一致性;再次,設計了適用于動態數據存儲安全的共識機制、實例系統所有權狀態轉移函數和動態數據存儲體系結構;最后,分析了系統隨機狀態模型下動態數據存儲區塊鏈的質量特性和生長特性。分析結果表明,在核準加入方式下,該方案能夠有效杜絕攻擊者對"動態數據賬本"的非授權改動,有效地提高了動態數據的可信度。

計算機科學雜志2017年中國計算機學會人工智能會議
76-83

具有社區結構的無標度網絡生成算法

作者:鄭文萍; 曲瑞; 穆俊芳 單位:山西大學計算機與信息技術學院; 太原030006; 山西大學計算智能與中文信息處理教育部重點實驗室; 太原030006; 大數據挖掘與智能技術山西省協同創新技術中心(山西大學); 太原030006

摘要:近年來,生成圖模型在復雜網絡研究中的作用越來越重要。圖的生成過程對于研究疾病的蔓延和信息的傳播具有重大意義,同時圖模型的生成也有助于更深入地研究復雜網絡的特性。為了能夠生成既符合真實網絡特征又具有結構多樣性的復雜網絡,提出了一種具有社區結構的可調節聚集系數和模塊性的無標度網絡生成算法——TCMSN(Scale Free Network with Tunable Clustering Coefficient and Modularity)。通過調節混合參數可以調節生成網絡的模塊性,通過調節社區內連邊的概率和混合參數可以對網絡聚集系數進行調節。TCMSN采用了合理的連邊策略,在不破壞網絡結構多樣性的情況下,能盡可能維持網絡的無標度特性。人工構造數據和真實網絡數據的對比實驗結果表明,TCMSN算法能夠生成可調節聚集系數和模塊性的無標度網絡模型,且能夠生成最接近真實網絡社區結構特征的網絡模型。

94-97

一種基于差異系數的稀疏度自適應圖像去噪算法

作者:焦莉娟; 王文劍 單位:忻州師范學院計算機系; 山西忻州034000; 山西大學計算機與信息技術學院; 太原030006

摘要:基于壓縮感知的K-means Singular Value Decomposition(K-SVD)圖像去噪算法具有良好的自適應性和細節恢復能力,但需事先給定稀疏度K。該方法的去噪效果會受到圖像稀疏度的影響。另外,訓練初始系數時用到的追蹤類算法中通過向量內積值的大小評定圖像分量間相關度的方法,因存在大值噪聲點,容易造成假相關,從而影響去噪效果。提出基于差異系數的稀疏度自適應K-SVD去噪算法,通過引入差異系數來平衡因噪聲點造成的假相關問題,同時使用相關度均值作為閾值來自適應地產生稀疏度K,避免因給定不恰當的稀疏度而影響去噪效果的問題。在USC標準庫上的實驗結果表明,所提算法在去噪效果方面有一定的優越性。

109-113

基于模糊質心的混合屬性數據模糊加權聚類算法

作者:冀進朝; 趙曉威; 何飛; 胡英慧; 白天; 李在榮 單位:東北師范大學信息科學與技術學院; 長春130117; 東北師范大學計算生物研究所; 長春130117; 吉林大學計算機科學與技術學院; 長春130012; 東北師范大學傳媒科學學院; 長春130117

摘要:在模糊聚類算法中,模糊系數被用來控制簇可能重疊的程度,其負面影響是所有的數據對象會影響所有的簇。為解決該問題,Klawonn和H9ppner使用模糊函數替換模糊系數(KH算法),但該方法是針對數值屬性數據而設計的。然而,在許多真實的應用中,數據對象通常同時由數值屬性和分類屬性描述。面向混合屬性數據,文中提出了一種新的基于模糊質心的模糊加權聚類算法。首先結合模糊質心和均值來表示混合屬性條件下的簇中心,然后使用能夠評估不同屬性在聚類過程中作用的度量來評估數據對象和簇中心之間的相異度,最后給出算法框架。在3個混合屬性數據集上對新算法進行了一系列的測試,實驗結果表明新算法的性能優于傳統算法。

計算機科學雜志第六屆全國智能信息處理學術會議
125-129

一種基于共享近鄰的密度峰值聚類算法

作者:劉奕志; 程汝峰; 梁永全 單位:山東科技大學計算機科學與工程學院; 山東青島266590; 山東省智慧礦山信息技術重點實驗室; 山東青島266590

摘要:基于加權K近鄰的密度峰值發現算法(FKNN-DPC)是一種簡單、高效的聚類算法,能夠自動發現簇中心,并采用加權K近鄰的思想快速、準確地完成對非簇中心樣本的分配,在各種規模、任意維度、任意形狀的數據集上都能得到高質量的聚類結果,但其樣本分配策略中的權重僅考慮了樣本間的歐氏距離。文中提出了一種基于共享近鄰的相似度度量方式,并以此相似度改進樣本分配策略,使得樣本的分配更符合真實的簇歸屬情況,從而提高聚類質量。在UCI真實數據集上進行實驗,并將所提算法與K-means,DBSCAN,AP,DPC,FKNN-DPC等算法進行對比,驗證了其有效性。

140-146

基于SLE范式的社群化制造計算實驗比較研究

作者:施曼; 王俊峰; 薛霄; 周長兵 單位:河南理工大學計算機科學與技術學院; 河南焦作454000; 中國地質大學(北京)信息工程學院; 北京100083

摘要:在互聯社會背景下,先進的制造模式需要從信息、社交和服務等方面實現企業內部、跨企業間的協作。社群化制造作為一種適應未來社會化、服務化和大規模個性化制造環境的新型制造模式,將解決未來制造業中多參與主體資源共享、協作與交互等問題,因此對其進行研究具有重要意義。然而,社群化制造系統的復雜性又會導致其建模困難以及協作策略難以評估等問題,這引起了眾多研究者的關注。因此,提出一種基于SLE范式的社群化制造計算模型,包括個體模型、交互模型與社會模型3個部分,并進一步引入了"計算實驗"的思想,通過計算實驗驗證了這種計算模型是有效且可行的,對社群化制造的研究起到了一定的推動作用。

157-164

“t-時隙k-覆蓋”群智感知任務的參與者選擇方法

作者:周杰; 於志勇; 郭文忠; 郭龍坤; 朱偉平 單位:福州大學數學與計算機科學學院; 福州350116; 福州大學福建省網絡計算與智能信息處理重點實驗室; 福州350116

摘要:隨著無線網絡技術和移動智能終端的快速發展和普及,對群智感知的研究受到越來越多相關科研工作者的關注。群智感知利用眾包的思想,將任務分配給擁有移動設備的用戶(即感知任務的參與者),用戶分別上傳自己使用移動設備感知到的數據。參與者的選擇直接決定了收集信息的質量和相關耗費。選擇盡可能少的參與者來接受感知任務,達到對指定地點集合的時空覆蓋這一質量要求,就顯得至關重要。首先定義了"t-時隙k-覆蓋"群智感知任務,以最小代價完成該類任務是NP-hard問題。通過特殊的構造技巧,在問題規模較小時可以用線性規劃進行求解,但隨著問題規模的增大,線性規劃越來越力不從心,因此提出了基于貪心策略的參與者選擇算法。在給定移動用戶CDR信息的基礎上,實驗模擬了以上兩種參與者選擇方法。實驗結果表明,在問題規模較小時,以上兩種方法均可找出參與者集合,滿足覆蓋要求,貪心策略的結果大約是線性規劃的兩倍;在問題規模變大后,線性規劃會出現不可求解的情況,而貪心策略依然可以得到近似最優結果。

175-180

基于功能貢獻度的網絡化防空節點重要性評價方法

作者:羅金亮; 金家才; 王雷 單位:國防科技大學電子對抗學院; 合肥230037

摘要:為實現對網絡化防空節點這類"功能性社會網絡"節點的重要性進行評價,在分析當前網絡節點重要性評價方法不足的基礎上,提出了一種基于功能貢獻度的節點重要性度量方法,其綜合考慮了節點的功能屬性及結構屬性。為驗證該方法的有效性及優越性,構建了網絡連通效率及作戰環等兩類網絡化體系效能指標,并運用該評價方法在ARPA網絡這類"一般性社會網絡"及防空網絡這類"功能性社會網絡"上進行節點重要性評價。實驗結果表明,該方法在網絡節點重要性評估的準確性及適用性方面存在一定優勢。

197-202

一種基于屏蔽碼的ABAC靜態策略沖突與冗余檢測算法

作者:江澤濤; 謝朕; 王琦; 張文輝 單位:桂林電子科技大學計算機與信息安全學院; 桂林541004

摘要:針對基于屬性的訪問控制模型(Attribute-Based Access Control,ABAC)存在的靜態策略沖突及冗余問題,提出了一種基于屬性集有序化及二進制屏蔽碼的靜態策略沖突檢測算法。該算法能夠檢測出全部的靜態沖突,相對于目前典型的暴力算法與屬性分割算法,降低了時間復雜度和空間復雜度;同時支持屬性的新增及策略的新增或刪除,能夠更好地滿足現代復雜網絡環境的要求。

215-221

基于軟件多樣化的擬態安全防御策略

作者:張宇嘉; 龐建民; 張錚; 鄔江興 單位:數學工程與先進計算國家重點實驗室; 鄭州450001; 國家數字交換系統工程技術研究中心; 鄭州450001

摘要:隨著逆向工程的不斷發展,軟件產業的利益在很長一段時間內受到了來自盜版產業和惡意行為的破壞。為了找到一種低成本的高效抗逆向方法,人們引入了原本為惡意軟件用于隱藏自身惡意行為的混淆技術來提高逆向工程的門檻。但是,現存的大多數混淆方法都是語言相關或者依賴目標平臺的,對逆向的作用往往極其有限。鑒于此,提出一種基于LLVM的新的編譯時的混淆實現方法,并結合擬態防御思想提出一種新的軟件防御策略,其能有效防御針對軟件的多種惡意攻擊。

231-235

一種基于IPSO-SVM算法的網絡入侵檢測方法

作者:馬占飛; 陳虎年; 楊晉; 李學寶; 邊琦 單位:包頭師范學院信息科學與技術學院; 內蒙古包頭014030; 內蒙古科技大學信息工程學院; 內蒙古包頭014010; 內蒙古師范大學傳媒學院; 呼和浩特010022

摘要:網絡入侵檢測一直是計算機網絡安全領域的研究熱點,當前網絡面臨著諸多的安全隱患。為了提高網絡入侵檢測的準確性,首先對粒子群優化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法進行了改進,然后利用改進的PSO算法(IPSO算法)對支持向量機(Support Vector Machine,SVM)的參數進行了優化,并在此基礎上設計了一種新型的基于IPSO-SVM算法的網絡入侵檢測方法。實驗結果表明,相比于經典的SVM和PSO-SVM算法,IPSO-SVM算法不僅明顯改善了網絡訓練的收斂速度,而且其網絡入侵檢測的正確率分別提高了7.78%和4.74%,誤報率分別降低了3.37%和1.19%,漏報率分別降低了1.46%和0.66%。

249-253

一種基于海明排序進行無關位填充的低功耗測試向量優化方法

作者:談恩民; 范玉祥 單位:桂林電子科技大學電子工程與自動化學院; 廣西桂林541004

摘要:集成電路在測試過程中的測試功耗通常會遠遠高于集成電路正常工作時的功耗,而過高的測試功耗可能會造成電路損壞或是芯片燒毀。為了降低測試功耗,提出了一種基于海明排序進行無關位填充的低功耗測試向量優化方法。首先,對測試集中的測試向量按照無關位含量由多到少進行排序;然后,將測試向量按照海明距離由小到大進行排序;最后,對排序后的測試集進行無關位的合理填充,使得測試向量之間的相關性增大,從而降低測試功耗。以ISCAS’85國際標準電路作為測試對象進行,結果表明,相比于使用優化前的測試集,運用優化后的測試集明顯降低了測試功耗。

269-275

柔性車間生產排產調度優化方法

作者:張貴軍; 丁情; 王柳靜; 周曉根 單位:浙江工業大學信息工程學院; 杭州310023

摘要:為滿足柔性制造企業在車間生產中合理安排生產排產調度的需要,提出柔性車間生產排產調度優化方法。首先,通過分析車間生產排產問題的特點,制定滿足車間應用需求和各種資源限制的生產排產總體流程,從而設計基于約束條件的生產對象關系模型;其次,提出一種動態策略差分進化算法,根據個體之間的擁擠度動態選擇變異策略,設計基于工序位置的編解碼方案,其能快速有效地進行求解,從而得到最佳調度方案,提高設備運行效率,實現資源利用的最大化;最后,通過6個標準測試函數、FT6-6測試問題及生產調度應用實例驗證了算法的有效性。

287-290

云計算環境下高復雜度動態數據的增量密度快速聚類算法研究

作者:陳贛浪; 顏飛龍; 潘家輝 單位:華南師范大學軟件學院; 廣東南海528225; 華南師范大學教育科學學院; 廣州510631

摘要:針對傳統的聚類算法存在開銷大、聚類質量差、聚類速度慢等問題,提出一種新的云計算環境下高復雜度動態數據的增量密度快速聚類算法。首先,依據密度對云計算環境下高復雜度動態數據進行聚類,從數據空間中找到部分子空間,使得數據映射至該空間后可產生高密度點集區域,將連通區域的集合看作聚類結果;其次,通過DBSCAN算法進行增量聚類,并對插入或刪除數據導致的原聚類合并或分裂進行研究;最后,在更新的過程中通過改變核心狀態數據的鄰域中含有的全部核心數據進行處理,從插入或刪除數據兩方面進行增量聚類分析。實驗結果表明,所提算法開銷低、聚類速度快、聚類質量高。

301-305

基于冗余小波變換與引導濾波的多聚焦圖像融合

作者:楊艷春; 李嬌; 黨建武; 王陽萍 單位:蘭州交通大學電子與信息工程學院; 蘭州730070

摘要:針對傳統多尺度變換在多聚焦圖像融合中存在的邊緣暈圈問題,提出了一種基于冗余小波變換與引導濾波的多聚焦圖像融合算法。首先,利用冗余小波變換對圖像進行多尺度分解,將源圖像分解為一個相似平面和一系列小波平面,該多尺度分解能夠有效地提取源圖像中的細節信息;然后,對相似平面和小波平面分別采用引導濾波的加權融合規則來構造加權映射,從而得到相似平面和小波平面的加權融合系數;最后,進行冗余小波逆變換,即可得到融合結果圖。實驗結果表明,與傳統融合算法相比,所提算法能夠更好地體現圖像邊緣的細節特征,取得了較好的融合效果。

318-321

單幅散焦圖像的局部特征模糊分割算法

作者:王亮; 田萱 單位:北京林業大學信息學院; 北京100083

摘要:當前局部特征模糊分割算法沒有對單幅散焦圖像進行預處理,導致單幅散焦圖像的清晰度較低,從而影響分割效果。原有的模糊分割算法在像素分割的過程中,像素標簽量巨大,從而導致分割過程復雜。為此,提出利用免疫譜聚類算法實現對單幅散焦圖像的局部特征模糊分割。首先,通過分塊的方法對局部模糊圖像進行再次模糊;然后,比較模糊前后散焦圖像的奇異值變化,并以該變化為依據對散焦圖像進行標識;最后,提取出單幅散焦圖像的奇異值特征,進而實現單幅散焦圖像的局部特征模糊分割的目標。利用譜聚類的方法對散焦圖像中的像素點樣本進行聚類,采用Nystr9m逼近方法對像素點相似性矩陣的特征向量進行計算,降低了計算的復雜度;同時利用免疫算法提高聚類結果的準確性,保證了散焦圖像的局部特征模糊分割結果。實驗結果表明,所提算法能夠有效地對單幅散焦圖像進行分割,分割的效果較好,計算過程較為簡單。

計算機科學雜志分期列表:

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計算機科學雜志征稿要求

1.來稿要求內容充實、結構完整、論點明確、有創新、重點突出、順理成章。

2.來稿做到清稿定稿.文中插圖精繪,圖中文字清楚,應有圖序、圖題和圖注。

3.稿件請用Word編輯排版.網站上提供了寫作模板和樣例,作者可進行參考。

4.作者應將對自己的研究工作有所啟發、幫助和教益的國內外文獻列出,以示對同行工作的尊重和補充.參考文獻應查新、查全并在文中明確標引,且與國內外同類工作進行詳細討論和比較。

5.來稿應具有合法性,即不存在抄襲、剽竊、侵權等不良行為。如發現上述不良行為,作者自行負責,本刊不承擔任何連帶責任。并且本刊不再接受第一作者的投稿。

6.來稿應未在任何正式出版物上刊載過,且不允許一稿多投.本刊不接受任何語種的翻譯稿。

7.請通過《計算機科學》網站,登錄“作者投稿”進行在線投稿。本刊僅接受通過此系統提交的投稿,不再接受打印稿和電子郵件形式的投稿。稿件上傳之前,請務必檢查確認文件未染有病毒。

8.投稿分配編號之后,系統將不提供稿件更新功能,請作者務必謹慎投稿。

9.投稿之后,若需查詢稿件處理狀況,請登錄到本刊網站,在"稿件查詢"一欄中查詢。

10.為聯系順暢,作者在登錄本系統進行投稿時,請詳細提供聯系人的聯系方式(包括通訊地址、郵編、E-mail地址和聯系電話等)。審稿期間聯系方式如有變化,請及時通知編輯部,投稿時,請注明是否為CCF會員(附上會員號),第一作者為CCF會員的錄用稿件,版面費85折優惠。

11.《計算機科學》網站上提供了“稿件處理流程”,作者可以通過該流程圖了解稿件的處理程序和相關規定。

12.對于擬發表稿件,我們將按投稿時間的順序安排發表.稿件刊發以后,我們會將稿酬及樣刊郵寄過來。注:這里擬發表的時間并非真正的發表時間,請大家諒解,但是準確的發表時間只會提前不會延后。

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網友評論(不代表本站觀點)

wantgsh** 的評論:

初審一周左右,外審不確定性太大,一個兩個星期返回,另一個外審換了三個外審專家,拖了兩個月,最后也沒有什么大問題,修改后直接接收。出版時間也比較慢,主要還是學校規定的雜志啊,沒辦法.

2019-09-10 09:43:36
dengjun** 的評論:

計算機科學雜志堅持質量第一,審稿嚴,老師非常和藹,回復速度很快,措辭很客氣,審稿速度很快,論文初投被拒,但是給了很詳細的修改意見,修改后,正在發回重審,祝好運!

2019-08-14 15:34:21
sudajin** 的評論:

計算機科學雜志文章從投稿到錄用大概3個月,兩個審稿人,一個要求修改細節,另一個審稿人提的意見很中肯,本人也學習不少,大修后接受,感覺只要認真修改都沒問題。

2019-06-04 15:46:09
huangsi** 的評論:

看到這本書時,給人眼前一亮的感覺,文章內容更是沒得說,很喜歡這本書,讓人受益匪淺,能修心,讓自己保持一種平靜的心態,也很吸引人,想一直看下去。

2019-03-15 16:38:25
toujian** 的評論:

每期都看,包裝的比較好,沒有破損啊等等,收到也比較及時,很滿意的,里面的內容也是非常的豐富,特別的精美,非常的高大上,繼續堅持中,非常的好。

2019-02-07 14:45:57
yunluo_** 的評論:

回復的很快,一個星期左右就拒稿了 您好!您的稿件與本刊方向不符,請另投他刊. 感謝您對本刊的關注。祝順利《計算機科學》

2019-01-07 14:58:17
hanmier** 的評論:

第一次在這家訂雜志,看其他續訂的買家評價還不錯。定了幾種,處理非常快,性價比還是很高的。···內容很豐富,收到雜志包裝很好,非常不錯的雜志,值得信賴!以后會繼續訂購!

2018-12-12 11:02:19
yunlulu** 的評論:

購買的雜志包裝完好無缺,到貨及時。客服服務態度好。總體而言,信價比高,網購雜志,首選學術之家,感覺挺不錯的,質量非常好,在學術之家買書就是很贊,太棒了,我還會長期在這里買書。

2018-12-10 11:07:00
tongyal** 的評論:

首先該雜志找的編輯很專業,屬于小同行,并且在業內也具有一些知名度;其次審稿回來的意見很到位,這使得我們剛開始對計算機科學有好感,盡管我們的論文也有被拒的情況,但給出的意見很飽滿,并不像有些雜志審稿人草草幾句話;最關鍵的是為我們的研究提出了很有價值的意見,這也可能與我們的運氣好有關系吧,每次都能碰到好的審稿人.

2018-11-12 10:53:43
xuebaya** 的評論:

我是從公司同事那看了這本雜志,從來沒有訂過雜志,剛開始進入學術之家非常茫然,幸好有在線客服,在指導下成功訂閱。這個雜志,確實很好,這個雜志正好能滿足我對書籍的求知欲。

2018-10-15 11:04:19
zhouqin** 的評論:

雜志很有權威性、追求前沿性、注重實踐性、服務性,是一本不錯的北大核心期刊,很多文章寫得很貼切也很實在,學術之家的雜志一如既往的好,搞活動的時候買的,價格太實惠了.

2018-08-07 17:01:43
阮可軒** 的評論:

這是一本非常好的雜志,學到很多有用的東西,質量也非常好!包裝較為嚴實,運送時間很快,書籍品相尚好,印刷質量較高,排版較為清晰。很喜歡這本書,因為書里面的內容一直是自己比較感興趣的,不僅內容有趣,而且文筆不錯,讀起來吸引人,讓人欲罷不能。比較推薦,猶豫的朋友盡快下單吧!

2018-07-17 09:43:57
趙蘇龍** 的評論:

書籍很好,內容經典、耐看,意義深刻,看完之后感想很多。學術之家送貨一向都比較準時,快遞小哥態度不錯,包裝也比較完整,習慣性的每次都在學術之家上訂書,不會讓我失望。趕上有活動的時候下單更爽,繼續保持啊!

2018-05-15 15:09:27
renyazi** 的評論:

看書是提升自身內涵的捷徑,看書來提高自己的專業技術能力,正在學習中,給自己加把油!客服服務態度很好,訂了很多雜志,客服都很耐心的幫我解決了我的疑問,很不錯!

2018-05-09 10:35:03
liudeng** 的評論:

審稿速度快,而且編輯態度好,外審專家審的也快。對專家意見稍作修改后直接終審了,等待結果中,不知道終審的時間是多長。表示已中,想加急,不知道怎么加。。

2018-03-28 10:29:25
chahcah** 的評論:

計算機科學雜志編輯非常認真負責,郵件聯系回復也非常快,稿件開始本來有些問題,考慮不用的,但是編輯又給了一次修改的機會,說是修改好了還可能錄用,就花心思修,修改后一個月不到就說錄用了,還有一些小問題后面陸續解決了,編輯態度非常好,給個贊!

2018-02-05 15:24:49
chuanod** 的評論:

2017.9月19號投出,12月15號發的錄用通知。此雜志審稿過程較快,意見具體,有針對性,最重要的是容許作者對審稿人意見提出異議。這家雜志社還是很不錯的,效率很高。贊一個~

2018-01-12 10:41:45
  • 1510541**: 你好,請問你從投稿到見刊用了多長時間
    2018-09-05 16:28:21
rg1615** 的評論:

計算機科學雜志編輯給安排的第一個審稿人未能審稿,兩個月后更換了新的審稿人,所以審稿時間較長。編輯對文章的審核很嚴格,修訂也很認真。作為核心期刊,難度還是蠻高的.

2017-12-25 14:38:51
guocai_** 的評論:

計算機科學雜志編輯部老師的態度超好,每次打電話都不厭其煩地回答!之所以這么久才錄用主要是因為有一個審稿人拖了很長時間,最后以方向不一致,拒絕了審稿,編輯部重新安排了審稿專家,這次很快就出了審稿結果!修改后可以發表!修改之后兩個星期終審通過!從投稿到錄用大概花了2個半月的時間!

2017-12-12 15:35:24
efg1541** 的評論:

回答審稿人問題后錄用,三個審稿人,格式要求很嚴格,耐心幫助修改文章(文章問題也不是很大)。編輯非常負責,校稿也很嚴,online很快,對編輯們的效率贊一個,謝謝他們,以后再投。

2017-12-05 09:43:13
我是猴** 的評論:

一個半月錄用,挺快的

2017-11-29 17:36:47
weidaxu** 的評論:

計算機科學雜志審稿人都很nice,也很專業,提了非常多又細又專業的問題,多大10多個,有些確實還挺棘手。編輯建議可以重投,但是不保證能夠接受,于是,補充文獻,擺正態度,細細推敲,好好回答,10月29日重投,目前仍然審稿過程中,希望能中,祈福!

2017-11-14 09:12:41
sdjklsj** 的評論:

2月11號投稿,第二天就送審,因為是簡訊,只有一位外審專家,4月18號就給了結果,小修后當天提交退修稿,5月6號給錄用通知,挺效率的,給個贊~

2017-10-27 09:40:00
maitian** 的評論:

今天查了一下,看到錄用了很開心。先是外審了一個半月,回來直接說沒有創新性。后來又改動一點,歷時大半個月,然后又退又改。前后一共用了三個月時間,雖然過程很痛苦,但外審后專家也給了很多修改意見,我也學到了很多。我就順著專家的建議修改補充內容,接著就到了現在,感覺計算機科學雜志很專業,值得推薦。

2017-10-26 11:04:27
mayusnf** 的評論:

計算機科學雜志有較高學術水平,有創新點,語言流暢,邏輯關系明確。重點報導國內外計算機科學與技術的發展動態,為我國的計算機科學與技術立于世界之林、達到國際先進水平而奮斗矢志不渝。是一本非常具有可讀性和收藏性的雜志,賣家發貨的速度很快,真心的給一個贊!

2017-10-16 16:25:59
heciand** 的評論:

雜志都是新的,內容好,包裝也很好,內容很豐富,很滿意的,謝謝賣家。下次會回購的。

2017-09-30 09:02:55
yiming** 的評論:

不僅能提升自己閱讀能力和寫作能力,也能讓人看到文章中的世界,朋友推薦學術之家,發貨速度快,雜志包裝也好,客服挺有耐心的。值得收藏哦!!!

2017-09-19 09:25:54
shenhao** 的評論:

心儀了很久都沒下手,終于搞活動了,毫不猶豫就買的,很劃算,很滿意哈,計算機科學雜志很不錯哈,是正版哈,還沒拆開,下次再來哈

2017-09-08 17:29:41
cgeurp_** 的評論:

內容很好,可以,學術之家很用心的包裝,挺好,挺新的,沒有損傷,發貨速度很快,質量也很好,這類雜志是我的最愛,追這本雜志好幾年了,會一直追下去,支持學術之家。

2017-08-29 11:01:32
sdsasdz** 的評論:

特別是在文章結構,寫法指導上,簡單清晰地傳遞給讀者。雜志不錯,全新的,非常喜歡,看紙質書籍比電子書更有感覺,而且還便宜。

2017-08-24 10:56:35
chenxia** 的評論:

方便快捷價格合理足不出戶就能買到商品。包裝之類的都完好,沒什么磨損,也比較新,物很快,很不錯!

2017-08-15 15:48:33
river** 的評論:

計算機科學是我非常喜歡的書,拿到后是正版,發現紙張非常的好,里面的內容也非常出色 ,價格也便宜,質量挺好的,賣家服務特別好!

2017-07-13 09:43:32
linyuey** 的評論:

計算機科學雜志是一本北大核心雜志,投稿過幾次了,對該雜志印象很好。編輯部處理稿件、與作者溝通及時;審稿專家認真負責,能夠提出建設性的意見;不錯的一次投稿經歷。

2017-07-10 15:29:08
quaneis** 的評論:

審稿周期基本是滿3個月,而且比較嚴格。畢竟是國內很不錯的期刊,專家給的意見也挺中肯,從通知到見刊大概是5、6個月的時間,算比較快的了,聽說有的見刊要1年~~~建議大家對自己的成果有信心再投這個期刊,否則有點浪費時間。

2017-06-30 11:16:53
tangze_** 的評論:

初審,外審,主編終審速度非常快,到了編輯加工后就慢了,可能是因為投稿數量多的緣故,編輯部編輯老師非常好,認真負責。初次投稿,有幸被中!

2017-06-16 11:14:49
ji85296** 的評論:

確實感覺編輯相當負責,在中文期刊中算得上嚴謹的雜志。后期有一點小問題編輯都主動給打電話讓修改了,真好,而且審稿周期也不長,五月中旬投的,基本兩個多月就錄用了,就是后來沒要錄用通知,一直以為還沒結束呢,后來才知道需要跟人家說一聲才給發呢,現在一切OK了,畢業沒問題了。

2017-06-08 10:59:12
linyouy** 的評論:

計算機科學雜志還不錯,挺快的,看見最近很多被拒了,實際很多人都一樣,覺得期刊好投,試試的心態,完了被拒了就是一頓吐槽。實際我們應該多看看自己文章的水平,拒了再投嗎,無所謂,也沒必要這么去吐槽一個雜志。

2017-05-24 15:14:38
muxiang** 的評論:

投稿兩個多月之后兩個審稿人給出修改后錄用的意見。已依照意見進行修改,投稿后直接錄用。速度很是快速。感覺這雜志上文章質量還不錯,有不錯的文章建議往這里投!

2017-05-19 10:09:21
hei_456** 的評論:

該刊在國內計算機領域極具權威性,對文稿的創新性要求比較高。審稿周期大概一個月,算是國內核心期刊中速度較快的,編輯部工作效率也較高,有審稿意見后會迅速反饋作者,返修后幾個工作日便會有明確的接受意見。

2017-04-26 08:50:33
  • dick**: 已經通過終審,中間沒有經過任何修改,速度挺快的。非常不錯的期刊!
    2017-05-10 09:22:01
chenjia** 的評論:

計算機科學雜志的編輯很認真,期間對一些細節問題電話溝通了幾次修改,編輯對文中標點都進行了詳細的修改,態度也挺好。外審老師也相當負責,針對文章的問題點都一一的給我提出來,非常詳細。

2017-04-24 17:22:38
alfred** 的評論:

看這個期刊評價還可以,試著投了下,3月7號投的稿,3月9號初審通過,然后通知交審理費,通過他們郵件中建議的支付寶匯款,結果第二天就核查到到款了,3月10號送的外審,現在只希望外審結果能早點出來。

2017-04-11 16:40:50
sfvd** 的評論:

計算機科學雜志雖然各種評論都有,但真心講,計算機科學的文章質量確實整體較高,審稿人的審稿意見確實很到位,給修改文章有很大的幫助。編輯部老師都很耐心負責,我感覺很不錯。

2017-04-06 09:06:04
chasel** 的評論:

我們學校一直都比較認可該期刊,感覺他們對文章質量把控得很好,現在一般都送審兩個外審專家,雖然外審時間上面會稍微長一些(一般兩個月內也能給出結果),但是畢竟兩個專家審理對文章質量的提升有很大的幫助。去年8月份投了一篇文章,10月回復“修改后發表”,兩個專家給出的修改意見都比較中肯,按意見返回后十多天被錄用了。總體感覺,這個期刊還是在用心辦刊,希望越辦越好吧!

2017-03-22 10:54:51
tubowen** 的評論:

個人感覺不像前面評價的比較看重單位或者說審稿態度不好,只要是自己文章過硬一般是沒有問題的。不過審稿周期確實還是比較長的,著急的要慎重考慮一下。另外,前面有幾位朋友提醒了正刊和增刊的問題,在通知繳納審稿費的郵件里也寫到了可能的增刊(專輯)問題,所以建議大家在錄用后電詢編輯部,如果是專輯再做處理。從知名度上說,個人感覺國內除了三大學報和各名牌高校學報(SCI,EI)之類的,《計算機科學》還是一個比較好的期刊。

2017-03-22 09:43:09
趙家輝** 的評論:

個人感覺不像前面評價的比較看重單位或者說審稿態度不好,只要是自己文章過硬一般是沒有問題的。不過審稿周期確實還是比較長的,著急的朋友們要慎重考慮一下。另外,前面有幾位提醒了正刊和增刊的問題,在通知繳納審稿費的郵件里也寫到了可能的增刊(專輯)問題,所以建議大家在錄用后電詢編輯部,如果是專輯再做處理。從知名度上說,個人感覺國內除了三大學報和各名牌高校學報(SCI,EI)之類的,《計算機科學》還是一個比較好的期刊。祝愿百發百中~

2017-03-13 17:04:33
嘟嘟** 的評論:

從投稿到錄用花了六個月,但一個多月就刊出了,校稿超級認真。版面費有點小貴,不過給我加了一個急,提前了三個多月發出來。后面的朋友評職稱需要加急的,應該可以和編輯部商量一下的。

2017-02-13 10:20:20
  • 萌萌**: 投稿的時候一定要按照雜志社的模板把格式修改好,圖要做漂亮,分析部分要嚴謹。
    2017-02-17 11:11:39
feifan** 的評論:

審稿還算挺快的,很快就有了回復,后面就修修改改的,主要是針對人工智能及圖像處理的細節修改。審稿人的意見還是很專業的,有些意見都是非常詳細易懂的,不過有一點,可能是雜志對文章的質量要求非常高,所以對文章的專業性要求還是很高。

2016-05-17 11:19:48
  • miss**: 審稿效率也極高的,審稿人水平確實不錯。
    2016-11-04 10:49:12
  • lala**: 審稿比較仔細,要求是比較嚴格,建議文章要有深度新意,內容要豐富,格式要嚴謹。
    2016-08-29 15:53:09
tengwa** 的評論:

8月12日投稿,9月26日受到通知修改后錄用,之后10月16日再投修改稿,11月5日收到錄用通知。該期刊編輯非常負責,審稿人審稿意見中肯,是個不錯的期刊。但自己的文章必須過得去。

2015-11-06 09:47:25
  • wuyun**: 總的來說,感覺這個期刊的審稿過程還是比較負責的,推薦!
    2016-10-26 11:27:52
zhabo** 的評論:

15年8月投稿,初審很快,幾天就好了,3個專家外審,9月通知退修,因為要增補數據,10月份截止期前幾天才發回修改稿,之后十來天通知備用,10月28號明確錄用,專家修改意見很中肯,每個專家大概10條意見,回復意見寫了5頁,感覺該雜志較為正規,審稿和發表速度也算正常。

2015-10-30 09:52:22
  • qingfen**: 審稿60天,修改時間8天錄用的。總體來說挺滿意的,推薦!
    2016-11-01 15:51:16
nieyao** 的評論:

初審一般一個星期,之后兩個外審一個月多一點,主編審到退修大概一個星期,因為外審意見比較溫和,小修后直接主編終審(大修后是要復審的),兩天就錄用了。從投稿到錄用兩個月多一點。

2015-10-29 15:54:34
  • longyua**: 編輯部處理速度也很快,態度也超好。給個大贊。
    2016-11-04 15:34:10
xushilo** 的評論:

計算機科學的三個審稿人,第一個拒審,第二個修改后發表,第三個直接發表,綜合是修改后發表。從投稿到錄用大約一個月左右。遇到負責人的專家很快。

2015-10-23 08:53:28
  • austril**: 編輯很友善,校稿非常認真仔細。
    2017-01-19 11:03:44
  • wind**: 雜志的審稿流程清晰,專家審稿及時。
    2016-12-14 15:15:44
tanqing** 的評論:

文章內容好的, 一般兩個月就會接受, 修改下格式和錯字即可。文章內容沒有達到計算機科學要求的, 編輯部就拖拖拉拉, 不會主動反饋,也沒有審稿意見。

2015-09-28 17:55:15
shuchan** 的評論:

退修后復審了兩個月,中間發郵件、打電話催稿很多次,每次都說還在外審,不過最后終于接受了。整體感覺編輯很負責,投稿周期比較長,可能第一次投稿,文章改動較多,不過問題都很深刻,值得大家投稿。

2015-08-23 10:59:51
ziqin** 的評論:

感覺計算機科學效率還是比較高的,信息更新也比較及時;不過專家似乎不是很清楚我的研究內容,意見比較簡單,里面有些話是我論文中的內容;照著專家意見修改后錄用,7月中旬已經收到錄用通知和發票。

2015-07-29 16:20:02
ailin** 的評論:

小修后錄用。是我見過最快的了。審稿意見非常NICE。這可能與我投稿前的仔細修改有關。工作有創新,實際意義很大,所以估計審稿很快。周圍有個同事投的一個月后拒掉了 。所以一定要有創新。

2015-07-11 17:07:05
songtia** 的評論:

編輯極不負責任,送外審送了一個月,打電話催了編輯至少五次,每次都說催審稿專家,最后還是審了三個月,審稿專家給的意見極其不認真,只有兩句意見,都是小兒科的問題,直接錄到增刊,跟編輯協調不了最后撤稿,總共浪費我將近五個月。

2015-05-26 10:18:06
ow415** 的評論:

計算機科學雜志速度飛快,投稿到接收只用了42天。1個月左右審稿,給小修,返回后第二天接收。編輯相當nice,就是那個主編給評價很高啊!擔心是多余的,呵呵。會推薦同事過來發。

2015-03-03 09:07:12
hdfgdsf** 的評論:

《計算機科學雜志》這樣的期刊,之所以受到好評,我認為原因有3,1,審稿速度快,大概1個月;2,編輯態度好,流程規范;3,不是所以文章照單全收,見刊時間也較快。為了縮短整個流程,建議仔細閱讀格式,計量規范,文章精煉。祝期刊越來越好~

2015-03-01 10:19:11
ywuw** 的評論:

8月底投稿,11月底審稿意見返回“修改后錄用”。當時在國外,等到12月底才回國修改重新上傳,錄用了。感覺該期刊很看重公式推導,偏理論。版面費太貴了,我是CCF會員,版面費85折,文章A4排版7頁,加上審稿費花得不貴。

2015-01-19 16:44:38
okjh** 的評論:

2014年4月底投稿,7月底審稿意見返回“修改后錄用”。當時在國外,等到8月底才回國修改重新上傳,錄用了。感覺該期刊很看重公式推導,偏理論。版面費太貴了,我是CCF會員,版面費85折,文章A4排版7頁。研究方向: 信息科學 計算機科學 計算機網絡

2015-01-08 09:54:41

計算機科學評論

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