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

基于神經網絡的膝關節醫學影像的智能分析算法與建模

摘要：在膝關節骨折檢測任務中，傳統的診斷方法因診斷效率和準確性存在局限性，通過引入膝關節骨折的自動化診斷與分析，可以顯著提升檢測精度。為應對低對比度和復雜結構的挑戰，提出一種改進的YOLOv8算法，結合ESFAM多尺度特征聚合模塊、ARAH自適應區域注意力檢測頭和BDC-Conv雙通道膨脹卷積模塊，優化了模型的檢測性能。通過實驗驗證，改進后的模型在6種膝關節骨折類型的識別上表現出更高的檢測準確性，且在召...

基于深度學習實現增強更新的文本檢測模型

摘要：為了應對場景文本檢測的查詢更新上依賴隱式更新的挑戰，提出了基于深度學習實現增強更新的文本檢測模型。該模型首先對邊界框的控制點進行建模完成查詢的初始化。在解碼過程中，該模型不僅利用解碼器的注意力機制，還結合當前解碼器層及后續層的預測信息來指導查詢進行更精確的增強更新。此外，還引入了預測聚合模塊，它能夠對相似的控制點預測進行聚合，從而提高了檢測的魯棒性。Total-Text數據集上的實驗，結果表明，R...

基于改進YOLOv8的輕量化絕緣子缺陷檢測算法

摘要：針對絕緣子缺陷目標小、分布零散等問題，提出一種基于YOLOv8的輕量化檢測算法。通過自適應降采樣(ADown)技術融合平均池化與最大池化優勢，降低局部變化敏感性并提升參數利用效率；結合高效遠程注意力網絡(ELAN)和跨階段局部網絡(CSPNet),設計輕量化骨干網絡RepGELAN,借鑒RepVGG卷積結構優化卷積堆疊，實現輕量化與高效推理；應用雙向特征金字塔網絡(BiFPN)增強特征整合，提升小...

基于反饋評分與前向預測的最大公共誘導子圖算法

摘要：基于強化學習的最大公共誘導子圖(Maximum Common Induced Subgraph, MCIS)算法在處理歷史搜索中低頻出現的頂點時存在局限，難以評估其真實重要性并進行有效探索。為此，提出一種基于動作與環境反饋的前向預測方法。動作反饋通過獎勵機制量化分支頂點的剪枝效果，環境反饋則用雙域個數來表征待搜索子圖的大小。前向預測通過單邊采樣選擇頂點模擬分支，并根據反饋確定最佳頂點。實驗結果表明...

融合VGG16和關鍵點信息的手語識別研究

摘要：手語識別在幫助聽障人士與健聽人建立有效的溝通中發揮著重要作用。隨著人工智能技術的快速發展，越來越多的深度學習方法被應用于手語識別領域。因此，提出了一種基于預訓練VGG16模型和手部關鍵點信息的手語識別模型：Full-VGG16。該模型通過VGG16提取圖像特征，并融合通過mediaPipe抽取的關鍵點特征來進行手語識別。實驗結果表明，Full-VGG16模型在手語識別任務中表現優異，準確率達到99...

基于改進Swin Transformer的玉米植株品種識別方法

摘要：玉米作為中國關鍵糧食作物，其品種識別技術隨深度學習和計算機視覺技術的發展而進步。針對玉米籽粒品種識別技術已有所發展，但植株品種分類研究較少的不足，提出一種改進的Swin Transformer模型；通過多尺度特征融合和改進的CBAM注意力機制增強模型的特征表達，提升了模型性能。在自建數據集上的實驗結果顯示，該方法識別準確率達93.4%,較原模型提高2.7%,且優于ResNet 34、VGGNet、...

基于改進CycleGAN進行無監督織物瑕疵生成

摘要：織物瑕疵種類繁多且獲取困難，導致織物瑕疵檢測具有一定的挑戰性。為解決此難題，提出了一種基于改進CycleGAN模型的織物瑕疵圖像生成方法，旨在豐富織物數據集。引入U-Net并對其特征提取模塊進行優化，設計一種并行擴張雙向注意力結構，以有效提取圖像紋理和邊緣特征信息。在快速連接中，加入混合注意力結構以有效過濾冗余信息，并設計深度殘差結構增強模型表達能力和網絡深度。實驗結果表明，該模型在FID、PSN...

基于Swin Transformer的層次化年齡估計網絡

摘要：在人臉年齡估計任務中，針對現有深度學習模型在提取層次化特征方面存在不足的問題，提出了一種基于Swin Transformer的層次化年齡估計網絡(HAEN-Swin)。該網絡包含淺層和深層特征提取模塊，分別捕獲面部基礎結構和細節特征，實現多層次特征提取，顯著提升年齡估計準確性。此外，針對數據集樣本分布不均衡的問題，網絡還引入了Dice相似系數作為損失函數的一部分。實驗結果表明，HAEN-Swin在...

基于改進XGBoost的奶牛酮病預測模型研究

摘要：為預測奶牛酮病，建立基于改進XGBoost的奶牛酮病預測模型，提高該疾病的預測效率。選取甘肅某牧場的奶牛生產性能測定DHI數據進行分析，將脂蛋比作為奶牛酮病的預警指標，建立了基于IGJO-XGBoost回歸預測模型來預測奶牛酮病。同時構建不同的奶牛酮病回歸預測模型進行對比實驗，評估模型的性能。實驗結果表明，改進后的XGBoost奶牛酮病回歸預測模型的各項評價指標均優于其他模型，在奶牛酮病預測方面具...

基于深度學習的管廊儀器設備目標檢測算法研究

摘要：針對現有儀器設備檢測算法在管廊復雜環境下檢測精度低、模型復雜等問題，提出一種改進YOLOv8n的SLB-YOLOv8n儀器設備檢測算法。首先，構建C2f-star模塊并替換主干網絡中的C2f,降低模型復雜度；其次，在SPPF模塊添加LSKA注意力機制，增強低光環境識別能力，并將特征融合方式替換為BiFPN,提高識別精度；最后，將損失函數替換為WIoUv3,加快模型收斂速度。使用管廊自建數據集進行訓...

基于改進的水鷹優化算法的空中無人機三維避障策略

摘要：針對空中三維障礙環境下的無人機飛行路徑規劃問題，提出一種基于改進的水鷹優化算法的動態無人機路徑規劃策略。設定一空中障礙點模擬空中飛行物，采用多維分段混沌映射初始化飛行路徑群。引入自適應參數調整機制和多目標優化策略，實現最短路徑和最快計算的綜合目標。采用直線路徑優先和貝塞爾曲線擬合路徑的方式提升實際飛行路徑的流暢度。實驗結果表明，改進水鷹優化算法的迭代路徑更短，迭代收斂速度更快，能有效處理無人機三維...

基于深度學習的道路裂縫識別模型研究

摘要：針對目前道路裂縫檢測精度低，難以識別細小裂縫的問題，提出了一種改進的YOLOv9c算法模型，顯著提升了道路裂縫的檢測效果。首先，在YOLOv9c模型的頭部網絡中引入了CBAM模塊，這不僅提高了模型的特征提取能力，還增加了檢測精度；然后，在骨干網絡和頭部網絡中用SCDown模塊替換原有的ADown模塊，在降低模型復雜度的同時，提升了檢測效率。經過實驗，改進的YOLOv9c模型與原模型相比，分別在精度...

基于軌跡自監督學習的城市旅行推薦方法

摘要：針對深度遞歸方法在軌跡數據稀缺時難以捕捉用戶需求多樣性和軌跡不確定性的問題，基于BiGRU提出了軌跡自監督學習的城市旅行推薦方法(SLTR)。該方法通過自監督學習優化POI表示和軌跡表示，捕捉POI語義關系，并增強查詢與軌跡推理能力。在4個真實城市數據集上進行對比實驗，F1和Pairs-F1指標與次優模型相比，平均改進分別為2.08%和2.07%。結果表明，本文方法提高了旅行興趣點推薦的準確度

層次分析法在軟件產品評價中的應用

摘要：層次分析法(AHP)作為一種多準則決策分析方法，廣泛應用于復雜問題的定量分析評價中。針對軟件產品的評價，以AHP方法為基礎，提出了一種全面且系統化的評價模型，并結合專家意見，對軟件產品的功能、性能、可靠性、可維護性、研發過程等多個維度進行分析與權重分配。通過構建判斷矩陣，運用一致性檢驗對結果的合理性進行評估，最終實現了對軟件產品的綜合評價。研究結果不僅為軟件產品的選擇與評估提供了有效的理論支持，同...

王希季讓中國的星辰閃耀太空

摘要：<正>一臺地球儀、一幅資源衛星地圖,王希季的辦公室里,除了和航天有關的資料用品,別的幾乎什么也沒有。《空間科學應用》《世界導彈大全》類的書籍碼滿一墻書柜,桌上幾摞Space News等中外期刊堆得一尺高。王希季是我國早期從事火箭技術研究的組織者之一,是我國第一枚液體火箭及其后的氣象火箭、生物火箭和高空試驗火箭的技術負責人,倡導并參與發展無控制火箭技術和回收技術兩門新的學科。他提出了我國...

基于集成學習的社交媒體謠言檢測研究

摘要：社交媒體的普及促進了信息傳播，也不可避免地為謠言泛濫提供了傳播途徑。用戶是謠言傳播的關鍵一環，用戶間的差異性使他們對信息真實性做出不同判斷，但差異性帶來的影響很少在檢測環節被考慮。因此，考慮差異個體在信息判別上的表現不同，將其納入識別指標。針對以往數據集陳舊、識別性能不佳的問題，采集近兩年的真實數據，利用貝葉斯優化后的LightGBM算法進行識別。結果表明用戶差異可以有效識別謠言，且貝葉斯改進的L...

錢三強做國家有用之才

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...

基于深度遷移學習的多模態數字圖書館資源跨域檢索算法

摘要：為了解決多模態數字圖書館跨域檢索中的信息碎片化和模態不統一問題，提出一種基于深度遷移學習的跨域檢索算法。首先，利用BERT預訓練模型和SWTR模型提取多模態資源特征，通過CNN網絡融合，以解決資源的跨域差異；其次，采用深度遷移學習將融合特征遷移至數字圖書館資源域，得到各特征對應資源的類標簽；最后，根據查詢本體與類標簽的詞形、語義相似度構建索引，實現精準跨域檢索。實驗結果表明，該算法在特征提取和資源...

融合多層次特征的網絡暴力言論情緒分析

摘要：網絡暴力在短時間內就能對個人或群體造成極大傷害。針對目前缺乏網絡暴力中文評論語料庫、難以準確捕捉文本情緒特征和實現極端暴力情緒傾向的分類存在挑戰的問題，在構建網絡暴力中文語料庫的基礎上，提出一種融合多層次特征的網絡暴力情緒分析方法。將評論文本詞嵌入得到原始語義特征后，由融合長短期記憶網絡(Long Short-Term Memory, LSTM)獲取文本全局上下文信息，由文本卷積神經網絡(Text...

基于多粒度語義融合和交互注意的情緒原因識別

摘要：情緒原因識別是一項具有挑戰性的細粒度情感分析任務。針對現有方法對情緒語義特征的分析不夠充分、對情緒及其原因的內在因果關系挖掘不夠深入等問題，提出了一種基于多粒度語義融合和交互注意的情緒原因識別方法。該方法構建了詞級、短語和子句三級編碼網絡，用于建模不同語言粒度下子句的上下文信息，每級網絡均設計了交互注意機制，用于挖掘子句之間的深層語義和依賴關系。使用多維注意捕獲詞語的不同特征對于子句的重要程度。在...

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