軟件工程

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軟件工程 關注(): 期刊周期：月刊; 期刊級別：國家級; 國內統一刊號：21-1603/TP; 國際標準刊號：2096-1472; 主辦單位：東北大學; 主管單位：遼寧省教育廳; 上一本期雜志：電子技術電子科技期刊; 下一本期雜志：中國電子與網絡出版國家級電子技術期刊

　　《軟件工程師》(原名《軟件工程師》)創刊于1998年，郵發代碼：8-198,由東北大學、計算機軟件國家工程研究中心主辦，國家級，月刊，大16開本，全國發行。

　　《軟件工程師》征稿對象：各大院校IT相關專業、科研單位及培訓機構的師生。從事企事業單位信息管理及IT相關行業的專業人員等。

　　《軟件工程師》為中國軟件行業協會會刊，被中國期刊全文數據庫、中國知網、龍源期刊網、萬方數字——數據期刊群以及中國核心期刊(遴選)數據庫等全文收錄。

　　軟件工程雜志欄目設置

　　軟件設計開發、計算機教學研究、信息技術研究及應用、工程技術等領域的研究論文、綜述報告、實際問題研究分析、短文等

　　軟件工程雜志榮譽

　　萬方收錄(中)知網收錄(中)維普收錄(中)中國期刊全文數據庫(CJFD)中國核心期刊遴選數據庫

　　閱讀推薦：軟件和信息服務

　　《軟件和信息服務》軟件科技期刊，創刊于1984年，由中國電子信息產業發展研究院、北京中電報發展有限公司主辦。計算機科學技術刊物。旨在推動計算機在我國的應用，推動我國軟件產業的建立和發展，促進軟件應用社會化、軟件開發工程化、軟件成果商品化和軟件經營企業化等方面的工作更好開展。

　　軟件工程最新期刊目錄

基于多尺度特征的無參考圖像質量評價算法————作者：張俊;張選德;

摘要：真實失真圖像的無參考圖像質量評價(NO Reference Image Quality Assessment, NRIQA)是圖像處理領域的一個具有挑戰性的問題，現有的模型難以捕獲有效的質量感知特征。為了學到更準確的質量感知特征表示，提出一種基于卷積調制和自注意力機制的NRIQA網絡。網絡淺層使用卷積調制捕獲圖像的局部特征，網絡深層通過雙支路自注意力特征融合模塊與線性注意力捕獲圖像的全局特征。在6...

基于多模態記憶庫的三維缺陷檢測方法————作者：王欽陽;陳婧;

摘要：針對工業缺陷檢測中的缺陷樣本稀缺及受限于二維RGB圖像(即二維紅綠藍色彩圖像)無法表征幾何缺陷特征的問題，提出了一種基于多模態記憶庫(Memory Bank)的三維缺陷檢測方法。該方法通過對比學習對齊匹配不同模態的特征；使用缺陷過濾器濾除缺陷樣本中的大量噪聲，并構建高質量的多模態記憶庫；利用彈性特征分類器檢測缺陷。實驗結果顯示，在每一種缺陷僅有4張訓練圖像的極端條件下，相較于最優的二維缺陷檢測方法...

面向工業基礎數據的產線節拍邊緣存儲系統研究————作者：吳顯豪;陳穩舟;

摘要：文章分析了工業互聯網裝備運行數據特點，提出了基于生產節拍的數據抽象，并基于此提出一種邊緣存儲解決方案——工業裝備數據庫。首先，探討了工業裝備數據庫部署場景和存儲原理，主要介紹存儲引擎、查詢引擎等模塊的設計。其次，針對生產節拍專門設計了緩沖和磁盤寫入策略，在數據持續插入方面具有遠高于常見關系型數據庫的吞吐量。此外，特殊優化的索引和緩存模塊賦予了工業裝備數據庫針對此類型數據的優異的查詢性能，在持續隨機...

基于脈沖神經網絡的鐵路接觸線異物檢測研究————作者：張永強;劉健章;李向南;

摘要：為避免鐵路接觸線異物影響火車的正常行駛，文章提出一種基于脈沖神經網絡的模型對接觸線異物進行檢測。首先，基于正常和異常的接觸線圖像編碼得到的深度特征之間存在差距，實現對接觸線異物的有效檢測；其次，通過倒殘差結構搭建脈沖序列生成模塊；最后，基于脈沖神經網絡的編碼器提取特征信息。實驗結果表明，在接觸線異物檢測數據集上，該模型的準確率和F1分數分別為99.70%和99.70%。同時，在CIFAR-10(C...

基于大模型的非均衡樣本文本分類優化方法————作者：張大偉;秘蓉新;周培姚;靳大為;張漫漫;宋天航;

摘要：針對文本分類數據非均衡問題，在數據層面提出一種新的基于大模型的樣本平衡算法——LMSBA算法(Based on Large Model Sample Balancing Algorithm)。LMSBA算法是一種新型的樣本平衡方法，旨在解決文本分類中的類別不平衡問題。該算法通過生成少數類樣本和篩選多數類樣本，有效實現樣本均衡化，同時利用特定提示詞引導模型結合樣本的生成與篩選。實驗結果顯示，在Fas...

基于聚類集合的EMD-CNN-BiLSTM自注意力機制短期電力負荷預測————作者：陳儀;劉春元;

摘要：為了提高短期電力負荷預測的精度和運算效率，提出了一種基于聚類集合的經驗模態分解法(Empirical Mode Decomposition, EMD)、卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks, CNN)、自注意力機制(Self-Attention, SAM)及雙向長短期記憶網絡(Bi-directional Long Short-Term Memory, BiLS...

基于特征融合算法的絲巾花型藝術風格分類————作者：毛志遠;張華熊;劉志;

摘要：絲巾作為傳統配飾享譽世界。對絲巾花型圖案的風格進行分類，可以揭示絲巾花型之間的共性或差異，幫助企業和設計師有針對性地生產和設計產品。文章以絲巾為研究對象，提出了一種基于特征融合的絲巾花型藝術風格分類算法。首先，該算法使用風格遷移模型提取絲巾全局風格特征；其次，使用SIFT(Scale-Invariant Feature Transform)算法提取絲巾局部特征；最后，使用特征融合算法對絲巾進行風格...

基于條件特征引導與特征對齊增強的骶骨模板生成研究————作者：李澤麟;齊勇;劉蘊恩;周鳳金;沈二棟;

摘要：通過引入條件特征融合與特征對齊增強技術，開發出一種基于條件特征引導與特征對齊增強的骶骨模板生成方法，旨在生成可靠且準確的骶骨模板。為驗證其實際應用效果，研究共收集了953例中國老年人的骶骨影像數據，并據此構建了涵蓋不同年齡段和性別特征的骶骨模板。實驗結果顯示，該方法相較于原有的VoxelMorph(VXM)方法，生成的模板在Dice系數上平均提升了3.5百分點，均方誤差降低了9.9百分點，能夠更準...

基于數字孿生和深度學習的風力與光伏發電預測方法研究————作者：齊勇;門澤木;解思源;成潤澤;

摘要：近年來，隨著可再生能源發電逐步替代化石能源成為主流的發電方式，其發電過程中的不穩定性為電力運營帶來了諸多挑戰。為了應對挑戰，文章結合使用了數字孿生技術和深度學習模型，提出了一種新的可再生能源功率預測方法。通過構建基于數字孿生的監控平臺，實現了對可再生能源發電系統的實時監控，并構建了深度學習模型ELNet(ElectricNet)預測未來特定時間段的發電量。同時，采用網格搜索法自動優化超參數，有效地...

基于改進YOLOv8n的玉米地雜草檢測————作者：文韜;王天一;

摘要：為了有效應對玉米地雜草對玉米產量和品質的影響，實現玉米與雜草的快速、準確檢測，提出了一種基于改進YOLOv8n(You Only Look Once Version 8 nano)的玉米與雜草檢測模型。首先，提出了ACMConv(Accurate and Computationally Minimal Convolution)新型卷積方式，顯著減少了模型計算量，使模型更加輕量化；其次，使用SELU...

基于場景先驗學習的視頻超分辨率重建算法————作者：湯樂;趙必美;蔡卓駿;鄭博侖;

摘要：現有的大多數視頻超分辨率(Video Super-Resolution, VSR)方法只關注臨近幾幀間的信息，忽視了長時間段內場景中包含的先驗信息。針對這一問題，提出了一種場景先驗學習(Scene Prior Learning, SPL)模塊。SPL模塊是一個輕量級的插件模塊，可以在模型推理階段顯式地對長時間段內場景中包含的先驗信息進行建模，并利用先驗信息增強原始網絡中的注意力機制。將SPL模塊集...

基于方差分析和粒子群算法的致密油藏三維裂縫參數反演方法————作者：俞程雯;趙玉云;

摘要：致密油藏壓裂裂縫參數的反演對提高油氣采收率具有重要意義。針對裂縫的三維表征參數，基于前期建立的三維離散裂縫模型，通過方差分析評估了致密油藏水平井衰竭式開采三維裂縫參數對產量影響，并明確了其中對產量起主導作用的主控因素，并基于粒子群算法對三維裂縫的參數進行了反演，同時結合主控因素對反演結果進行討論。研究結果表明，三維裂縫的滲透率、長度和高度為影響產量的主控因素，基于數值模擬反演得到的裂縫參數(滲透率...

基于改進YOLOv8模型的百合地雜草檢測方法————作者：王堯;趙霞;程鴻;

摘要：雜草是百合生長過程中的一大危害，會干擾百合生長并吸收其營養，導致產量下降。文章以百合及其伴生雜草為主要研究對象，將YOLOv8模型引入百合與雜草的檢測中，并進行了針對性的改進。首先，構建基于BiFormer雙層路由注意力機制的C2f＿BF模塊；其次，在頭部網絡Neck端引入GSConv(Grouped Shuffle Convolution)和Slim-neck(輕量化特征融合網絡)技術；最后，使...

錢三強做國家有用之才————作者：葛能全 ;丁芳宇;

摘要：<正>錢三強（1913年10月—1992年6月），核物理學家，中國科學院院士。在核物理研究中獲多項重要成果，特別是發現重原子核三分裂、四分裂現象并對三分裂機制做了科學的解釋。為中國原子能科學事業的創立、發展和“兩彈”研制做出了突出貢獻。在組織推動中國科學院和國家的科學研究及國際合作等方面做出了重要貢獻。1999年被追授“兩彈一星”功勛獎章。入選“慶祝中華人民共和國成立70周年大型成就展”1970—...

基于彭羅斯鋪砌的數字藝術圖形生成算法————作者：楊璐;金耀;

摘要：為豐富數字藝術圖形的空間結構以及紋理細節的變化形式，提出了一種基于彭羅斯鋪砌的數字藝術圖形生成算法。該算法引入具有豐富紋理細節和藝術美感的準規則斑圖作為紋理生成模型，將彭羅斯鋪砌結構與準規則斑圖的著色方法相結合，實現了圖形空間結構的構建與精細著色。實驗結果表明，相比于同類算法如周期鋪砌的動力系統方法，該方法生成的數字藝術圖形展現出4種空間結構的變換，并通過數千種準規則斑圖模型呈現出豐富的顏色和紋理...

社交網絡中基于信任的社區謠言傳播控制方案————作者：李欣欣;湯金川;

摘要：針對社交網絡中的隱私信息傳播問題，改進了傳統的信息傳播模型，提出了基于信任的社區信息傳播控制方案。首先，引入社區結構和信息敏感度兩個特征，以更準確地模擬信息傳播過程。其次，采用基于信任的真相傳播機制，有效地控制了謠言的擴散。仿真實驗結果表明，相較于傳統模型，社區傳播模型達到傳播峰值的平均速度提高了31%,更好地模擬了信息傳播過程。同時，基于信任的社區謠言控制方案在平均35輪內有效地控制了謠言的傳播...

基于內容和上下文的敏感個人信息實體識別方法————作者：郭群;張華熊;王波;王心怡;

摘要：針對現有方法對非結構文本中結構復雜的敏感個人信息實體無法有效識別的問題，提出一種基于內容和上下文的敏感個人信息實體識別方法。一方面，利用規則匹配檢測具有可預測模式的敏感實體類型；另一方面，構建了一個基于詞對關系分類架構(ELECTRA-W2NER,EW2NER)的實體關系分類識別模型，以檢測模式復雜的敏感實體類型。EW2NER使用最新的ELECTRA(Efficiently Learning an...

基于坐標注意力機制與Focal-EIOU的茶葉葉片病害檢測————作者：黎英濤;魏霖靜;

摘要：針對復雜自然環境中茶葉病害的檢測問題，提出一種創新的檢測模型，旨在為茶葉病害的精確識別提供有力支持。模型設計中，增加了小目標檢測層，提升了對微小目標的檢測；引入了CA(CoordAttention)注意力機制，增強模型對細節信息的捕捉能力；采用Focal-EIOU損失函數進一步優化算法模型；替換主干網絡MobilevitV2,提升了模型的性能。實驗結果表明，在同等條件下，與YOLOv8n原模型相比...

基于LSTM-CGAN的風電場景生成方法————作者：劉鵬飛;李瑤;李捍東;

摘要：針對傳統風電場景生成方法未充分利用風電功率的預測誤差，以及未合理考慮風電序列時間相關性的問題，提出了一種基于LSTM-CGAN(Long Short-Term Memory Conditional Generative Adversarial Network)的風電場景生成方法。該方法在條件生成對抗網絡模型的訓練過程中引入了符合風電預測誤差分布的隨機噪聲，同時使用深度長短期記憶網絡搭建條件生成對抗...

基于異構圖卷積網絡的隱式信任和影響力在社交推薦中的應用————作者：王希源;僧德文;

摘要：針對如何在圖卷積網絡中融入用戶的社交網絡以及有效實現異構關系學習的問題，提出了一種包含隱式信任和影響的新穎的異構圖卷積網絡框架(HGCNTI)。該框架基于用戶-用戶二分圖構建信任子圖和影響子圖，充分利用用戶間的隱式關系達到增強用戶-項目表示的目的；此外，設計了一個多視角元網絡，從不同用戶或項目中提取個性化信息，實現個性化知識轉換的自適應增強。實驗結果表明，在Ciao和Epinions兩個數據集上，...

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