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期刊信息/Journal information
吉林大学学报（信息科学版）
吉林大学
吉林大学学报（信息科学版）

吉林大学

刘大有

双月刊

1671-5896

nhxb@jlu.edu.cn

0431-85152552;85152551

130012

长春市南湖大路5372号

吉林大学学报（信息科学版）/Journal Journal of Jilin University(Information Science Edition)CSTPCD
查看更多>>本刊主要刊登信息与通信工程、控制科学与工程，计算机科学与工程、仪器科学与工程，电子科学与技术、管理科学与工程，电器工程等方面的学术论文及研究报告。本刊既反映基础理论研究又反映应用技术研究，并注意报道技术开发工作的最新成果，在理论与实践相结合，促进科技成果转化方面具有自己的特色。
正式出版
收录年代

    基于改进型SMO无位置传感器速度控制

    付光杰满福达
    277-283页
    查看更多>>摘要：针对传统SMO(Sliding Mode Observer)在开关函数切换过程中存在抖振现象,提出一种利用饱和函数代替开关函数的新型滑模观测器削弱抖振,并在位置信息提取过程中选用锁相环代替传统的反正切方法,从而提高对PMSM(Permanent-Magnet Synchronous Motor)转子位置的观测精度.在Matlab环境下,通过传统和新型SMO的对比,可观察到转子的转速误差提高了大约14 r/min,转子位置误差提高大约0.03 rad.

    永磁同步电机矢量控制滑模观测器无位置控制

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    基于互斥量的MbedOS调度机制剖析

    刘长勇王宜怀
    284-293页
    查看更多>>摘要：为了能清晰理解互斥量对共享资源的独占访问原理与机制,在简要分析实时操作系统的互斥量的含义、应用场合、调度机制以及关键要素作用的基础上,对mbedOS互斥量调度机制进行了理论剖析.以KL36芯片为例对mbedOS的互斥量进行了实践,基于时序图采用printf方法直观地输出了线程响应互斥量的调度过程信息,并对互斥量调度机制的实时性能进行分析.通过对互斥量调度机制的剖析,有助于进一步分析mbedOS的其他同步与通信方式,也可为深入理解其他实时操作系统的同步与通信手段提供参考借鉴.

    实时操作系统互斥量mbedOS实时操作系统KL36芯片printf输出

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    基于GIS的电力应急物资配送路径规划方法

    郎飞
    294-300页
    查看更多>>摘要：为保证电力应急物资及时配送,使其可快速恢复供电,减少经济损失,以地理信息系统为基础,提出电力应急物资配送路径的规划方法.先基于GIS(Geographic Information System)地理信息系统中的Map X组件,构建地理空间数据预处理模型,然后根据处理后数据,建立配送路径规划数学模型与约束条件,最后融合遗传算法、爬山算法与蚁群算法,循环运算数学模型,取得最优配送路径.实验以某次电力设备突发事件为背景,当满足物资需求时,规划路径在道路状况正常与非正常条件下的配送时间各减少14 min和30 min,成本分别减少10.9元和5.09元,证明所设计的规划方法具有显著优越性.

    地理信息系统电力资源应急物资配送路径路径规划

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    大数据消冗技术下虚拟网络聚类特征层次布局算法

    张伟罗文宇
    301-306页
    查看更多>>摘要：针对在虚拟网络布局过程中,存在大量重复特征与相关性较少的特征,影响其布局效率的问题,提出了大数据消冗技术下虚拟网络聚类特征层次布局算法.利用加权无向图方式建立虚拟网络图,通过社团划分虚拟网络社团结构,在保持原有特征不变的前提下,最大限度消除虚拟网络聚类特征,得到相关性较大特征;根据库伦力的斥力增加各社团之间距离,采用胡克定律的引力缩小网络节点与中心点之间距离,结合共轭梯度(FR:Flecher-Reeves)算法调整虚拟网络聚类特征层节点的斥力与引力之间关系,实现层次布局算法.实验结果表明,所提算法能更加清晰展现出各社团内部结构特征,且布局用时最短.

    虚拟网络聚类特征相关性分析层次布局社团划分数据消冗技术

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    油气物联网数据污染检测算法研究

    郭亚茹刘苗聂中文
    307-311页
    查看更多>>摘要：针对油气物联网(OGIoT:Oil and Gas Internet of Things)连接设备的数量暴增导致边缘计算(EC:Edge Computing)系统中的边缘节点算力不足,且难以有效识别其他边缘节点的恶意攻击而导致的服务崩溃问题,提出针对油气物联网数据污染检测改进的高效机器学习算法(EMLDI:Efficient Machine Learning Method for Improved Data Contamination Detection of Oil and Gas IoT),解决了因边缘节点鲁棒性不强,数据失真或遭到轻度质变导致边缘节点运算结果波动大且不准确问题.通过随机选择批量样本加入高斯噪声(GN:Gaussian Noise)扩充数据集训练网络,使网络具有更宽泛的数据拟合能力和预测能力,解决了数据被严重破坏时边缘节点难以实施正确运算导致系统性崩溃问题.实验结果表明,该算法能更有效地识别噪声污染以及随机标签污染的样本,并且算法在规定的训练批次内能达到最好的效果.

    油气物联网高斯噪声数据污染机器学习

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    空间自回归模型下不完整大数据缺失值插补算法

    刘晓燕翟建国
    312-317页
    查看更多>>摘要：针对不完整大数据因其自身结构具有不规则性,导致在进行缺失值插补时计算量大、插补精度低的问题,提出空间自回归模型下不完整大数据缺失值插补算法.利用迁移学习算法在动态权重下过滤出原始数据中冗余数据,区分异常和正常数据,提取残缺数据,采用最小二乘回归对残缺数据实施修补.将缺失值插补分为3种类型,分别为一阶空间自回归模型插补、空间自回归模型插补和多重插补法.根据实际情况将修补后数据插补到合适的位置,实现不完整大数据缺失值插补.实验结果表明,所提方法具有良好的缺失值插补能力.

    迁移学习不完整大数据缺失值插补空间回归模型数据修正

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    稳定且受限的新强化学习SAC算法

    海日张兴亮姜源杨永健...
    318-325页
    查看更多>>摘要：为解决由于固定温度SAC(Soft Actor Critic)算法中存在的Q函数高估可能会导致算法陷入局部最优的问题,通过深入分析提出了一个稳定且受限的SAC算法(SCSAC:Stable Constrained Soft Actor Critic).该算法通过改进最大熵目标函数修复固定温度SAC算法中的Q函数高估问题,同时增强算法在测试过程中稳定性的效果.最后,在4个OpenAI Gym Mujoco环境下对SCSAC算法进行了验证,实验结果表明,稳定且受限的SAC算法相比固定温度SAC算法可以有效减小Q函数高估出现的次数并能在测试中获得更加稳定的结果.

    强化学习最大熵强化学习Q值高估SAC算法

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    基于Kent映射的数字集群动态负载均衡算法研究

    陈经涛朱大伟钱琦
    326-332页
    查看更多>>摘要：由于动态负载均衡是保证数字集群系统正常运行中不可缺少的环节,但其在控制过程中存在易受通信故障等因素的干扰问题,为此提出基于Kent映射的数字集群动态负载均衡算法.通过基于云平台的虚拟机系统采集数字集群的节点连接数、响应时间、动态负载等信息,分析数字集群系统的负载情况.其次构建数字集群资源利用率模型,通过基于Kent映射的灰狼算法对模型求解得到数字集群的资源利用率.最后将资源利用率输入LQR(Linear Quadratic Regulator)控制回路器中,通过控制服务器的迁移实现数字集群的动态负载均衡.实验结果表明,所提算法处理后的数字集群响应时间短、适应度值大、容错能力强.

    数字集群综合负载混沌映射数字集群资源分配LQR控制回路累积误差

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    基于寻优算法的风电并网变流器控制参数辨识方法

    李林
    333-338页
    查看更多>>摘要：为使风电并网过程中电流、电压、频率、相位等参数保持一致,提高风电并网安全性和稳定性,提出一种基于寻优算法的风电并网变流器控制参数辨识方法.建立风电并网变流器控制模型,根据电力电压支撑情况变更PI(Proportional Integral)调节器的功率控制指令.利用微分函数方程,设置PI调节器控制条件,计算复频域的函数关系,明确调节积分系数逻辑关系.通过控制传递函数得出控制参数的可辨识性,分析参数控制输出值以及特性数据,最终完成控制参数的寻优辨识结果.实验结果表明,所提方法在多种环境下均能完成控制参数的辨识,辨识误差小,准确度高.

    寻优算法并网变流器变流器控制参数辨识控制参数

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    基于Swin-Transformer的可视化安卓恶意软件检测研究

    王海宽原锦明
    339-347页
    查看更多>>摘要：为了更好地利用深度学习框架防范安卓平台上恶意软件攻击,提出了一种新的应用程序可视化方法,从而弥补了传统的采样方法存在的信息损失问题;同时,为得到更加准确的软件表示向量,使用了 Swin-Transformer 架构代替传统的卷积神经网络(CNN:Convolutional Neural Network)架构作为特征提取的主干网络.实验采用的数据集中的样本来自Drebin与CICMalDroid 2020数据集.研究结果表明,新提出的可视化方法优于传统的可视化方法,检测系统的准确率达到97.39％,具有较高的恶意软件识别能力.

    安卓恶意软件深度学习计算机视觉

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