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软件工程与应用

软件工程与应用

《软件工程与应用》是一本关注计算机软件领域最新进展的国际中文期刊，本刊支持思想创新、学术创新，倡导科学，繁荣学术，集学术性、思想性为一体，旨在为了给世界范围内的科学家、学者、科研人员提供一个传播、分享和讨论计算机软件领域内不同方向问题与发展的交流平台。
  • 发文量：284
  • 被引量：64
  • H指数：0
  • 开始收录时间：2012,1(1)
  • CNKI综合因子：0.0
  • 维普期刊影响因子： 0.27
  • 万方期刊影响因子：0.0
  • 创刊时间：2012
  • 国内刊号/CN：-
    国际刊号/ISSN：2325-2286
  • 发行周期：双月刊
    邮发代号：-
  • 主管单位：-
    主办单位：汉斯出版社
软件工程与应用-联系信息
  • 主编：-
  • 电话：027-86758873-8065
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软件工程与应用 >2023年第5期

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共4384条结果
  • 摘要：数据清洗技术及分词技术的应用对于挖掘海量交易信息潜在的数据价值至关重要,对不同类型交易“脏数据”按不同策略进行数据预处理,同时通过对LTP及Jieba分词技术在交易领域的应用研究,在提高交易关键信息的识别与处理效率及最终数据质量的同时,探索对信息搜索准确率及查全率的提升作用。
  • 摘要：为有效地阻断新型冠状病毒肺炎(COVID-19)疫情传播,如何快速准确地诊断出COVID-19患者对于疫情防控至关重要。计算机断层扫描(CT)技术是诊断COVID-19患者的最有效手段之一,为辅助医生进行准确和快速的诊断,需要将COVID-19患者CT图像中病变区域分割出来。近年来,深度学习在医学图像分割中的应用越来越广泛,本文以U-Net语义分割模型为基础框架,针对U-Net模型在训练过程中出现的神经网络性能退化问题,在编码器中运用了在ImageNet上预训练好的Resnet网络,对CT图像进行特征提取。在解码器中引入注意力门机制抑制图像中的无关区域,突出病变区域以进一步提高分割的精度。通过在相同数据集上的对比验证,结果表明,该方法具有良好的分割性能,能有效分割新冠肺炎病变区域。
  • 摘要：本文研究提出了一类基于非侵入式家用电器监测系统的设计与实现,概述了非侵入式家用电器监测系统的六个模块,包含采集数据模块、预处理数据模块、GPRS数据传输模块,存储数据模块,云端算法识别模块,智能显示模块。分别对各个模块的设计和实现来分析,其中算法识别模块在遗传算法的基础之上进行了算法改进,采用了量子遗传算法并选择了交叉熵函数作为适应度函数来实现,使得非侵入式家庭电器识别系统的精确度更高,算法识别放在云端来实现,在计算速度上也会有很大的提高,不仅能够存储非常丰富的样本数据库,稳定性更高,并且适用范围也更广。
  • 摘要：未来战场上,重载无人机能够发挥重要作用,包括侦察、掩护、运输、打击等作战场景。面对复杂的作战环境,能对被打击目标快速识别显得尤为重要。在战场环境中地面目标比较复杂,需要对目标精准识别打击,本文通过粒子群算法对识别方法分配,提高重载无人机识别目标的可靠性,并根据危险等级提供打击策略,能达到真实战场要求。
  • 摘要：随着大数据和人工智能的快速发展,人们对数据安全的需求也日益提高。为了解决目前面临的隐私保护和数据孤岛问题,联邦学习受到了各界学者的广泛关注与研究。虽然联邦学习是一种很有潜力的机器学习技术,使位于不同地理位置的多个用户可以在不共享数据的情况下协作训练机器学习模型,但是也存在一些安全性问题。因此本文对联邦学习的安全性问题进行了总结和分析,这对联邦学习的发展及应用具有重要的意义。本文首先对联邦学习的基本概念和分类进行了详细地阐述;接着,深入分析了联邦学习面临的安全性问题,包括投毒攻击、后门攻击和基于生成对抗网络(GAN)的攻击;然后,归纳总结了不同攻击的防御方法。最后,对联邦学习的应用前景以及未来的研究方向进行了总结与展望。
  • 摘要：天气预测与分析与日常出行、农业生产、自然灾害预防等多个领域都息息相关,是现代社会日常运转不可或缺的一个部分。近年来随着网络数据规模的不断增大,网络爬虫应运而生,它可快速收集网络数据,为数据分析和信息可视化奠定了基础。本文设计的天气信息可视化系统,基于Python网络爬虫技术采集所需要的天气数据,通过数据分析和可视化技术,实现了对不同城市和不同时间的天气数据多角度、多维度的对比,同时对历史天气数据进行多类别图表展示,包括了天气现象占比图、风力风向占比图、空气质量分布图、最高最低温度变化图等,充分展现了Python在天气数据处理的应用及在可视化分析方面的优越性。
  • 摘要：面对海量的标讯信息规模及复杂的数据结构,如何高效地挖掘潜在的数据价值,是能否有效实现招投标领域大数据应用的关键。本文通过大量数据标注,借助Bert-BiLSTM-CRF机器学习算法,对标讯信息的关键字段实现自动提取,有效实现标讯信息的结构化和价值化。
  • 摘要：目的:眼球突出度的计算对甲状腺相关性眼病(Thyroid-Associated Ophthalmopathy, TAO)诊断非常有价值,但受限于传统眼球突出度测量工具的缺陷和眼科医生主观上的诊断差异,从CT影像中提取的多种特征对TAO进行预测可以避免上述误差。方法:使用深度学习方法建立眼球分割模型,从CT影像中分割出眼球,设计算法进行自动化测量眼球突出度,对眼球分割结果进行影像组学特征提取,利用不同特征组合对TAO进行预测,并观察比较结果差异。结果:眼球分割模型在测试集上的分割Dice系数为0.935,使用自动算法测量的眼球突出度与提取的眼球影像组学特征结合共同预测TAO的准确率优于单独使用眼球突出度或单独使用眼球组学特征对TAO进行预测的准确率。结论:自动化眼球突出度测量与影像组学特征结合高于单项指标预测效能,基于眼球影像特征提取对预测TAO的结果证明CT影像上不能被眼科医生直接发现的影像组学特征信息对预测结果有正面作用。
  • 摘要：随着水稻品种不断增加,如何识别稻种成为业内的一个难点,机器视觉技术较人工识别稻种识别准确度和时间更具优势,因而成为一种趋势。针对传统图像特征识别方法能力有限、识别精度低、速度慢的问题,本文提出使用L2正则化和dropout的卷积神经网络(convolutional neural networks, CNN)将原来得到的线性不可分图像深度特征数据变为线性可分的数据,通过支持向量机(support vector machine, SVM)代替传统CNN的softmax分类器对得到的线性数据进行分类,最后利用10个常用CNN模型 + SVM,通过准确性、敏感性、特异性、假阳性率、F1 Score和测试时间等方面对模型效果进行评估后,得出水稻识别结果。实验表明,该方法在稻种识别方面准确率达到99.8%,每张图片识别速度低至0.07 s,可用于混杂稻种的识别和分类。
  • 摘要：当今信息时代,人工智能的应用几乎渗透到了各种领域,如航空航天图像处理技术的地质探测,军事目标的侦测制导,医学上的临床病理诊断,如今它已经真正地融入到我们的日常生活当中,虽然机器视觉系统得到了广泛应用,但是要理解它到底是如何“分辨”这些事物,将水果A归类为苹果而把水果B归类为梨,仍然不为我们所知。本文主要以“激活地图集”为核心,首先从网络上收集带有标签的图片形成数据集和使用已有的数据集,利用tensorflow自行搭建一个卷积分类神经网络对两类数据集进行训练,最终从训练模型中得到一个较为准确的分类结果。其次就是地图集的构建,将输入图像运行到神经网络中的某一层,然后经过特征提取能够还原图像,经过图像整合并形成一张地图集。总的来说,它不仅能够从这些图像中识别出其形状、颜色,还能够把这些特征结合起来形成特定的场景或者物体。
  • 摘要：为了提升分类器集成的性能,本文提出了一种基于多标签随机游走的选择性集成方法,该方法将分类器选择问题建模为多标签分类问题,以灵活有效选择分类器。首先在训练集样本与分类器序列间建立映射,将能正确识别样本的分类器序列视为样本标签,对于一个特定的测试样本,寻找它的近邻样本,并构建出多标签随机游走图,执行随机游走过程,根据收敛后的概率向量选择出对应的分类器序列进行集成。在Fer2013、CK+和JAFFE人脸表情数据集上进行实验,并与一些当前先进的选择性集成算法进行对比,实验结果证明了该算法的可行性和有效性。
  • 摘要：针对新能源电芯工业生产过程中,蓝膜缺陷样本数量少导致模型拟合难度大、缺陷目标小导致检测精度差、缺陷目标定位难的问题,本文提出一种改进多尺度知识蒸馏的方法。在多尺度知识蒸馏骨干网络上结合残差注意力模块,使网络聚焦图像中的局部信息,提高对于小目标的检测准确性。
  • 摘要：针对基本麻雀搜索算法(sparrow search algorithm, SSA)存在路径规划时间长、非最优路径且收敛速度慢、容易陷入局部最优解等问题,提出了一种基于Cubic映射和正余弦搜索策略的SSA。首先,在麻雀搜索算法的基础上,引入Cubic混沌映射,对麻雀种群进行初始化策略,加速种群间的信息交流,提高了物种的多样性;再运用正余弦搜索策略对发现者位置进行更新,有效地降低了产生局部最优的概率,加快收敛的速度;最后通过6个基准测试函数对多策略融合的算法和单一策略的算法进行对比仿真实验。结果表明,该多策略的改进算法在寻优搜索能力上得到了显著的提高,迭代次数少,收敛精度提高且具有较高的实时性和稳定性。
  • 摘要：方面情感分析(Aspect Based Sentiment Analysis, ABSA)是指预测给定方面的情感极性,已引起广泛关注。在现有的ABSA数据集中,大多数句子只包含一个方面或具有相同情感极性的多个方面,这使得ABSA任务退化为句子层面的情感分析。本文中,我们采用了一个新的大规模多角度多情绪(MAMS)数据集,其中每个句子至少包含两个具有不同情感极性的不同方面,但该数据集类别分布极其不平衡,导致模型准确率受到某个类别的影响。为了解决这一问题,我们在原数据集的基础上进行了数据增强,并提出了一个新的MAMS的数据集,并将其命名为ACSA-V2。此外,我们在CapsNet模型的基础上,对压缩函数进行了修改,使得模型在提升准确率的同时可以更快地收敛。实验结果显示,相较于江等人的胶囊网络模型,基于改进的胶囊模型在方面级情感分析任务上准确率提高了约5个点。
  • 摘要：本文介绍了一种短波话音数据监测采集和分析挖掘方法。首先设计实现图形化人机交互界面对短波通联属性信息进行监测采集存储;其次在存储数据库的基础上,对监测数据进行分析挖掘。通过对各参数进行单项分析揭示了内部规律;通过对多维参数间进行多项分析和关联分析,揭示了短波话音通联质量与其他通联参数间的关联规律,为短波收/发电台选取、优化短波通信频率提供了依据。
  • 摘要：当前软件更新迭代频率不断加快,但对软件的质量和稳定性要求却依然没有因此降低,测试工作就显得更加重要,而人与软件的交互大部分都是通过GUI来完成的,因此GUI测试是测试工作不可缺少的一环。传统测试工具存在一些典型问题,例如只适应于单一开发框架、断言方式简单、缺乏综合性的测试报告等。为解决上述问题,本文设计并实现了一种基于Airtest的GUI自动化测试框架,通过图像匹配技术来进行控件的定位,完成自动化测试的录制与回放,同时实现多种模式的测试断言以及测试报告的自动生成,提高了测试脚本的可重用性和测试效率。
  • 摘要：新生儿肺超声是近几年发展起来的新技术,也是对新生儿肺部疾病进行观察与诊断的关键技术。本研究研讨基于深度学习的分类模型,对新生儿肺部超声图像自动进行阴性与阳性的分类,回顾性搜集了2020年在上海市第一妇婴保健院出生的新生儿的肺部超声图像,基于Pytorch的Vision Transformer框架,并结合卷积神经网络构建模型。在多次实验后,测试集的准确率达到了95%,敏感性为98%,特异性、精确率均达到了93%,ROC曲线的AUC达到了99%。通过卷积与Transformer相结合构建的分类模型,对新生儿肺部超声图像的分类效果较好,有助于医生对患者的进一步诊断与治疗。
  • 摘要：本文的主要目的是利用自注意力机制加强C3D网络在动作识别方面的准确率。C3D神经网络作为比较早提出的模型,在视频动作识别领域中有着重要的地位。随着各项研究的进展,C3D网络已经渐渐过时,识别准确率也较低。所以本文主要以C3D网络为基础,结合目前的自注意力机制,在C3D网络中集成了Non-Local模块,同时将固定学习率衰减替换为余弦退火学习率衰减,提高模型跳出局部最优解的能力。利用3D卷积提取动作视频的局部特征,再使用自注意力机制捕捉人体动作的全局信息,开发出新的SA-C3D网络。在没有预训练的前提下,对UCF-101数据集进行训练,识别准确率较之前的C3D网络以及一系列优秀的动作识别模型有了较大的提高,识别准确率高达95%。
  • 摘要：模型转换是模型驱动架构(Model Driven Architecture, MDA)的核心活动,它的质量直接影响到基于MDA的软件产品的质量。因此,基于模型转换开展的测试、错误定位以及缺陷修复对于基于MDA的软件开发来说至关重要。然而,由于模型转换程序自身的特点,应用于传统软件的一些方法不能直接应用。本文针对ATL (ATLAS Transformation Language)模型转换程序,提出一种基于随机搜索(random search)的缺陷修复方法,主要包括:1) 利用蜕变关系来描述模型转换程序相关源模型及其对应目标模型所应满足的属性,在此基础上应用蜕变测试技术来实现补丁的验证,以缓解ATL程序自动化缺陷修复中的Oracle问题;2) 针对ATL程序设计并实现9种变异操作(mutation operators);3) 基于随机搜索来驱动补丁生成和验证。进一步基于该方法实现一个原型工具AMTRepair,并基于AMTRepair开展了初步的实验。实验结果表明针对目标程序,AMTRepair的缺陷修复率约为51%,其正确补丁生成率为30%。
  • 摘要：为缓解城市交通数据庞大、拥堵情况频发的问题,本文设计并实现基于大数据的智能交通疏导控制系统。该系统后台以SpringBoot框架为基础,结合分布式数据库HBase和搜索引擎ElasticSearch,设计二级索引方案,实现海量交通大数据的快速存取和检索。系统前端完成智能可视化指挥中心,设置数据总览、区域路段信息、历史信息概览和应急指挥四大模块。数据总览和区域路段信息两个模块负责实时展示路段、采集设备、车辆和违法事件的相关交通数据,历史信息概览模块负责显示过往区域拥堵和交通流量统计结果。应急指挥模块部署于小屏,根据大屏的辅助决策信息,负责放行特种车辆和缓解拥堵的交通应急调控。本系统结合智能疏导和人工调控,优化路口交通流状态,解决城市交通拥堵问题,提升社会整体运转效率。
  • 摘要：核电全范围模拟机工艺系统开发工作量大,其质量影响模拟机集成调试效率,采用自动化测试方法能够批量化检测单系统存在的错误,为系统集成打下良好的基础。本文对模拟机工艺系统测试范围、接口、验证软件框架、输出进行研究,形成一套基于RINSIM平台的模拟机工艺系统自动测试解决方案及流程,采用基于C++编写函数的python封装技术实现RINSIM平台实时数据库的变量数据管理,并基于Flask框架后端及Vue.js前端技术的Web框架验证软件设计及搭建,通过该软件可实现模拟机工艺系统自动测试,大幅提高模拟机开发效率和质量。
  • 摘要：牙齿图像存在边界模糊、对比度不佳的情况,传统的图像分割方法无法实现精确分割。本文提出了一种基于开闭重建和RSF &LoG模型相结合的算法用于牙齿图像分割处理,首先用开闭重建使得图像区域内部灰度趋于一致,消除金属伪影等因素的干扰,然后采用基于区域的水平集方法对图像进行分割,为克服区域内部灰度变化对水平集分割效果的干扰、以及水平集对初始设置敏感的问题。本文采用区域可调整拟合RSF模型来对图像进行分割,在RSF能量函数中增加了优化LoG的泛函能量函数以更好平滑同质区域,增强牙齿图像的边缘。实验结果表明,该算法分割效率高,鲁棒性好。
  • 摘要：为解决低光照环境下图片可见度差以及色彩偏差等问题,提出一种基于Retinex-Net网络改进的低照图增强方法。将残差模块加入到分解网络当中,更好地提取图像信息,然后再进行增强、去噪和融合,最后输出增强后图像。经实验证明,本算法能够使增强后的图像亮度有所提高,凸显出细节信息,色彩不失真,更符合人眼的观察效果,从主观感受与客观评价指标各方面均优于原来的网络结构。
  • 摘要：甲醛作为一种有毒有害气体,具有强烈的致癌和促癌作用,在工作生活中时刻威胁着人们生命健康安全。使用传统化学或光学仪器检测空气中甲醛流程繁琐、检测周期长且便捷性低,在多种检测方法中,MEMS气体传感器具有尺寸小、操作简便、快速灵敏等优点。本文以STM32微控制器为核心设计了甲醛检测系统,通过MEMS金属氧化半导体气体传感器实时探测甲醛浓度信息,并采用中值–均值算法对传感器信号进行滤波处理,若检测到甲醛浓度超过安全阈值,则驱动声光报警模块发出预警。通过LCD液晶屏对采集信息进行实时显示,并利用串口通信将采集信息发送至上位机进行分析保存,同时加入温湿度模块采集当前环境信息,提高系统的完整性。系统调试表明,所设计系统可以长时间、稳定地现场检测甲醛浓度,从而为甲醛现场检测提供更加简单准确的设计方案。
  • 摘要：提出于2015年的ORB-SLAM是当今同时定位与地图创建(SLAM)系统中做得非常完善、非常易用的系统之一,代表着主流的特征点SLAM的一个高峰。系统包含了SLAM所有的主要模块:特征匹配、跟踪、建图、重定位和闭环检测,同时有单目、双目、RGBD相机、鱼眼相机的接口,能够实时计算出相机的轨迹,并生成场景的稀疏三维重建结果。ORB-SLAM3于2020年发布,集成了共视图、词袋、ORB特征三个手段进一步使定位更加准确。本文侧重结合最新的ORB-SLAM3版本,从相机模型、多地图系统以及地图融合三个主要方面对其最新发展进行介绍。对每一个方面,阐述其每一个版本的关键设计及改进,为ORB-SLAM系统提供一个全面的概述。对相关系统的研究者来说,掌握了解其发展是非常友好的。最后,本文介绍ORB-SLAM最新研究进展并做出评价。
  • 摘要：针对石油测井采集软件WellScope功能和系统架构不断演进的发展趋势以及演进过程中测试工作面临的难题,本文通过引入自动化测试工具UFT,采用场景驱动、关键字驱动、数据驱动和脚本驱动相结合的自动化测试设计技术,研发了一套适用于石油测井领域的软件自动化测试系统,并重点介绍了该自动化测试系统的研发实现过程。对该系统的实际运行效果进行分析,得出自动化测试技术极大地提高了软件测试工作效率,保障了产品软件质量的结论。
  • 摘要：目的:为了解决口腔内3D扫描由于受口腔内复杂环境的影响(牙釉质、口水、唾液、金属牙、牙齿填充物),导致重建的3D点云存在大量缺失孔洞的问题。方法:本文提出一种基于真实口内3D点云的特征信息,补全3D扫描过程中部分缺失点云的Dental-Net深度学习算法模型,实现了口腔牙齿3D精细化完整建模。Dental-Net整体为编解码器架构,编码器处的特征提取模块负责对不同分辨率下的牙齿点云进行特征提取,将提取到的特征输入到解码器,解码器依序输出补全的缺失点云,过程中结合使用了生成对抗网络思想。结果:使用评估指标倒角距离(Chamfer distance, CD)对最终补全结果进行评价,本文提出的方法在口内3D扫描点云数据集上CD = 0.292。结论:最终点云补全结果说明了本文模型具备精确的细节补全能力和不同缺失条件下的泛化能力。
  • 摘要：静脉穿刺机器人系统是一种代替人工实行静脉穿刺的医疗辅助系统,在医疗自动化领域具有很重要的实际应用价值。该文结合国内外穿刺机器人系统研究进展,根据功能对整个系统进行了模块化分类,包括静脉成像模块、穿刺执行模块及穿刺反馈模块。然后对各模块分别进行介绍,梳理了各模块的相关研究与应用。最后总结了静脉穿刺机器人系统的优势和存在的问题,并对未来的发展方向提出了展望。
  • 摘要：随着智能手机、智能平板电脑在家庭中的普及,越来越多的学生都用上了自己专属的设备。K12教育从传统的线下教育培训逐步转向网络教育,推动了学生电子设备的普及。网络的世界是精彩的且不可预测的,成年人尚且无法实现自控,更不用说正处于成长中的学生,防止学生过度沉迷电子产品,刻不容缓。安卓平板家长控制系统,是基于安卓平板电脑的一整套完善的应用系统,可以有效帮助家长了解学生的平板电脑使用情况,监督学生学习。考虑到逐步增长的市场需求,需要提升应用服务器的高并发处理能力,借助Netty、Redis等技术来构建家长端与学生端之间的高性能通信,基于HTTPS与TCP协议完成加密数据发布与接收;同时利用现有安卓平板设备的定制化SDK接口,满足更多场景需求。本文将重点介绍家长控制系统的整体设计与实现,包括安卓家长端应用、学生端应用、后台管理系统,重点解决的问题如下:家长端与学生端应用之间采用Netty直接与间接通信的方式实现;Netty服务器的性能调优、心跳检测与断线重连;学生端应用的信息亭模式,通过调用平板设备定制化SDK接口来实现。
  • 摘要：肺动脉高压是一种肺血管系统的梗阻性持续性疾病,通常与先天性心脏病相关,可诱发右心室功能衰竭,影响患者的生活质量和生命。肺动脉压力(PAP)是判定肺动脉高压的直接指标,现有的肺动脉压力测量技术侵入性大,使用不便,不适合频繁使用。一种无创、方便和定期监测肺动脉压力的方法对于肺动脉高压的早期预防和诊断至关重要。本研究的目的是提出并评估一种深度学习方法,用于从无创的光电容积脉搏波(PPG)信号中分类和评估肺动脉高压。利用采集的肺动脉压力值提取肺动脉压力类别标签,PPG信号用于训练和测试模型。基于216条数据记录,使用预训练卷积神经网络进行分类,实验结果表明,该模型的分类准确率为97.78%,表明基于PPG信号提取特征训练的模型在PAP分类中具有良好的性能。随着可穿戴设备从指尖捕捉PPG信号的发展和深度学习模型的出现,无创和方便的PAP预测将极大地有助于心血管疾病的早期预防。

    软件工程与应用的期刊信息

    • 创刊时间：2012
    • 地区：CN
    • 语言：中文
    • 热门主题：ANDROID 物联网 大数据 网络安全 APP 卷积神经网络 并行计算 互联网 网络 面向对象
    • 学科分类：

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