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1. 离群点检测算法的评价指标

宁进, 陈雷霆, 罗子娟, 周川, 曾慧茹

计算机应用 2020, 40 (9): 2622-2627. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2020010126

摘要（342）

PDF （873KB）（449）

随着离群点检测技术的深入研究和广泛应用，越来越多的优秀算法被提出来，然而，现有的离群点检测技术的评价仍然沿用传统分类算法的测量指标，存在着评价指标单一、适应性差的问题。针对这些问题，提出了一类高真正率指标（HT_AUC）和二类低假正率指标（LF_AUC）。首先，整理常用的离群点检测评价指标，分析其优缺点和适用场景；然后，在已有的曲线下面积（AUC）方法的基础上，分别针对高真正率（TPR）要求和低假正率（FPR）要求，提出了一类高真正率指标和二类低假正率指标，为离群点检测算法的效果评价和量化集成提供了更合适的指标。在真实数据集上的实验结果表明，与传统评价指标的相比，所提出的方法更能满足一类高真正率和二类低假正率要求。

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2. 基于多超声传感器信息和NeuCube的移动机器人走廊场景识别

王秀青, 侯增广, 潘世英, 谭民, 王永吉, 曾慧

计算机应用 2015, 35 (10): 2833-2837. DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2015.10.2833

摘要（465）

PDF （769KB）（385）

为提高室内移动机器人的环境感知能力,针对其常处的结构化走廊场景的分类、Spiking神经网络(SNN)和基于SNN的新型计算模型NeuCube进行研究。SNN利用尖脉冲传递时、空信息,比传统的神经网络更适于动态、时序信息的分析,以及各种模式信息的识别和分类。此外,SNN更易于用硬件实现。在对NeuCube的基本原理、学习方法和计算步骤进行讨论的基础上,利用多超声传感信息和NeuCube对室内移动机器人常处的7种走廊场景进行识别。实验结果表明基于多超声传感信息和NeuCube的移动机器人走廊场景分类方法可以对7种走廊场景进行有效识别,该方法有助于增强移动机器人的自主性和提高其智能水平。

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3. 基于冲突概率的组合服务事务混合并发控制算法

曾慧琼李建华许甸马华

计算机应用

摘要（1712）

PDF （820KB）（881）

由于Web服务的松散耦合性及独立性的特点，组合服务中的两个服务可以并行运行。针对这一特点，结合乐观并发与悲观并发控制的优点，提出一种基于冲突发生概率的混合并发控制机制，以提高Web服务的并发度。由于充分考虑了不同组合服务实例的并发控制，以及同一种组合服务实例的并发控制，使得该机制能够确保在复杂的应用环境中，多个组合服务实例并发执行的正确性和一致性。