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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

    基于改进残差网络的抽油机故障诊断研究

    杨莉王艳铠王婷婷梁艳...
    579-587页
    查看更多>>摘要：针对抽油机故障诊断的传统图像识别方法识别率高但速率较慢，或训练速度适宜但识别率较低等问题，提出一种基于改进残差网络模型的示功图图像识别算法。改进策略包括替换模型第1层卷积核，由更小卷积核代替;改变残差模块排列顺序;将传统ResNet50(残差网络)模型的全连接层替换成径向基函数(RBF:Radial Basis Function)网络作为额外的分类器;采用数据增强方式对数据集进行扩充，并利用迁移学习在改进的ResNet50-RBF模型得到ImageNet上预训练好的权重参数后进行训练。实验结果表明，改进的模型在示功图识别中得到了 98。86％的准确率，与其他网络相比，鲁棒性进一步加强，并且速率得到一定提升，为抽油机故障诊断提供了一定参考。

    故障诊断示功图残差网络径向基函数迁移学习

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    基于ATMADDPG算法的多水面无人航行器编队导航

    王思琪关巍佟敏赵盛烨...
    588-599页
    查看更多>>摘要：为提高多无人船编队系统的导航能力，提出了一种基于注意力机制的多智能体深度确定性策略梯度(ATMADDPG:Attention Mechanism based Multi-Agent Deep Deterministic Policy Gradient)算法。该算法在训练阶段，通过大量试验训练出最佳策略，并在实验阶段直接使用训练出的最佳策略得到最佳编队路径。仿真实验将4艘相同的"百川号"无人船作为实验对象。实验结果表明，基于ATMADDPG算法的队形保持策略能实现稳定的多无人船编队导航，并在一定程度上满足队形保持的要求。相较于多智能体深度确定性策略梯度(MADDPG:Multi-Agent Depth Deterministic Policy Gradient)算法，所提出的 ATMADDPG 算法在收敛速度、队形保持能力和对环境变化的适应性等方面表现出更优越的性能，综合导航效率可提高约80％，具有较大的应用潜力。

    多无人船编队导航MADDPG算法注意力机制深度强化学习

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    联合学习透射图和去雾图的条件生成对抗网络

    万晓玲段锦祝勇刘举...
    600-609页
    查看更多>>摘要：针对雾霾天气拍摄的图片质量大幅下降的问题，基于经典的大气散射模型提出了一种新的多任务学习方法，以端到端的方式联合学习透射图和去雾图像。该网络框架是基于一种新的双重条件生成对抗网络，由两个改进的条件生成对抗网络(CGAN:Conditional Generative Adversarial Network)堆叠组成，即将有雾图像输入第1阶段CGAN估计透射图，然后将预测的透射图和有雾图像输入第2阶段CGAN，通过第2个生成器恢复出对应的无雾图像。为改善输出图像的颜色失真和边缘模糊问题，设计了联合损失函数，提高图像转化的质量。在合成和真实数据集上与多种去雾方法进行定性和定量实验比较，结果表明，该方法输出的无雾图像具有更好的视觉效果，其结构相似性和峰值信噪比的值分别达到了 0。985和32。880 dB。

    图像去雾大气散射模型条件生成对抗网络多任务学习联合损失

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    基于提升小波的数字图像混合噪声抑制算法

    何佑明刘睿刘金地
    610-616页
    查看更多>>摘要：针对混合噪声特点不一致，抑制难度较大的问题，为提升噪声抑制效果，提高图像清晰度，提出一种基于提升小波的数字图像混合噪声抑制算法。通过概率神经网络将数字图像噪声划分为脉冲噪声和高斯噪声，采用中值滤波方法去除数字图像中的脉冲噪声，运用提升小波方法去除数字图像中的高斯噪声，实现混合噪声的抑制。实验结果表明，所提算法获得的图像清晰度和信噪比更高，且去噪后数字图像的ENOB(Effective Number Of Bits)值明显提升，说明该算法的混合噪声抑制效果更佳。

    数字图像中值滤波提升小波脉冲噪声高斯噪声

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    基于CSA-INC算法的光伏发电MPPT仿真研究

    曹雪董浩洋
    617-624页
    查看更多>>摘要：为提高最大功率点追踪的速度与准确性，并减小光伏阵列在局部阴影时光伏发电系统输出功率的损失与谐波含量，提出基于布谷鸟算法(CSA:Cuckoo Search Algorithm)和电导增量法(INC:Incremental Conductivity method)相结合的控制方法。在算法前期利用布谷鸟算法进行全局搜索，避免算法陷入局部最优解。后期利用电导增量法进行局部范围内细致搜索，锁定最大功率点。并且将此算法应用于并网控制，验证是否满足并网谐波含量要求。在Matlab/Simuink中建立了仿真模型，结果表明基于布谷鸟与电导增量法相结合的复合算法追踪速度更快，误差更小，满足并网谐波含量要求。

    最大功率点追踪光伏阵列布谷鸟算法并网控制

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    基于CNN-BiLSTM的油田注水流量预测

    李艳辉吕行
    625-631页
    查看更多>>摘要：针对深度学习中的RNN(Recurrent Neural Networks)常用于时间序列预测，但其存在难以对历史序列进行特征提取、以及无法突出关键信息的影响且时间序列过长时早期信息易丢失等问题，提出一种基于双重注意力机制 CNN(Convolutional Neural Networks)-BiLSTM(Bi-directional Long Short-Term Memory)的油田注水流量预测方法。该方法以油田历史注水数据为输入，利用CNN层提取历史注水数据特征，并引入特征注意力机制层，通过计算权重值的方式为特征赋予相应权重，使关键特征更容易得到较大权重，进而对预测结果产生影响;BiLSTM层对数据进行时序建模，并引入时间步注意力机制，通过选取关键时间步并突出该时间步的隐藏状态表达，使早期隐藏状态不会随时间消失，能提升模型对长时间序列的预测效果，最后完成流量预测。以公开数据集和中国南部某地区油田注水数据为算例，并与MLP(Multilayer Perceptron)、GRU(Gate Recurrent Unit)、LSTM(Long Short-Term Memory)、BiLSTM、CNN进行对比，证明该方法在油田注水流量预测中精度更高，可帮助油田制定生产计划、减少资源浪费以及提高注采率，具有一定的实际工程应用价值。

    流量预测卷积神经网络长短期记忆神经网络注意力机制

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    基于双簇头的油气物联网节能路由算法

    宋千喜钟晓曦刘苗
    632-636页
    查看更多>>摘要：为延长油气物联网寿命，提出一种基于双簇头的油气物联网路由算法。该算法在簇头选举过程中充分考虑了传感器节点当前剩余能量、历史平均能量、节点与基站的距离、邻居节点密度以及节点与能量收集源的距离等因素，并在同一簇群中选举双簇头，同时在数据传输阶段提出一种新型路由方式以均衡簇头能耗。在引入能量采集技术的同时，采用了一种新型的节点工作模式切换策略。仿真实验表明，与传统算法相比，该算法能更有效地均衡网络能耗，延长网络寿命。

    油气物联网历史平均能量双簇头路由算法能量采集

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    C/S架构的新型控压钻井计算模拟与控制软件

    刘伟韩霄松付加胜唐纯静...
    637-644页
    查看更多>>摘要：由于油气勘探开发中井下高温高压和复杂压力系统导致钻井过程面临的风险日益增大，因此迫切需要一款集工况数据模拟计算与井下复杂监测控制相结合的软件系统，助力实现安全高效钻井。为此，运用先进的控压钻井技术，实时监测井底压力、钻井液循环出入口流量差和密度等关键参数的变化，分析井下工况的变化，实现在钻井过程中井筒压力的快速、准确控制，有效降低钻井过程的安全隐患，及早发现并快速控制井下复杂情况，为形成预测、预控和快速处置的井筒安全提供支持。设计的控压钻井计算模拟与控制软件旨在从录井、PWD(Pressure While Drilling)、MWD(Measure While Drilling)、控压等设备获取钻井相关信息，建立水力学模型计算井筒压力、流量等参数。通过采用客户端/服务端网络架构，实现了多个客户端同时连接一个服务端，达到客户端数据同步的效果，经现场验证既可满足单机使用，又可方便网络连接，实现后方集中分析处理与远程操控。结果表明，该软件能准确地模拟计算各种钻井参数，保证安全高效钻井。实现了控压钻井由现场工程师处理模式转变为后方基于数据平台的模式，奠定了 1个平台对N个现场控压钻井装备之间的互联互通基础，有力推动了控压钻井的智能化发展。

    控压钻井实时监控水力学模型客户端/服务端架构

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    基于互感稳定性提升的电动汽车无线充电研究

    付光杰刘睿轩
    645-653页
    查看更多>>摘要：针对采用磁耦合谐振式无线电能传输技术的动态电动汽车无线充电过程中，汽车底部的能量接收线圈在直线行驶和转弯过程中发生的互感跌落、互感波动率增大的问题，提出一种源自BP(Bipolar Pad)线圈结构的改良式接收线圈，从而达到平稳接收互感，增强无线传输过程中稳定性的目的。该改良式线圈通过双线圈分别贴合轨道内外径的方式解决了传统BP线圈因解耦而造成的正对耦合有效面积的减少，并利用Ansys/Maxwell软件进行仿真寻优，得到补偿线圈的合理设计位置及相对大小。实验数据表明，无论在汽车转弯还是直线行驶过程中，新型接收线圈均可以在一定程度上抑制互感波动，增强接收互感数值。互感波动率优化峰值为5。1％，互感接收情况较传统BP线圈最大提升28。7％。

    动态无线充电互感跌落弯道互感BP线圈

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    基于改进蚁群算法的多智能体路径规划研究

    李伟东王冠涵
    654-661页
    查看更多>>摘要：为提高路径规划效率，避免蚁群算法输出非最优路径，构建一种多智能体路径规划模型。使用栅格法建立智能体环境感知模型，改进蚁群算法中局部和全局信息素更新规则，通过调节转弯次数和信息素浓度约束蚂蚁行进。令算法能智能地放大或减少路径中信息素浓度。当迭代次数达到设置的最大迭代次数时，输出值即为最优路径规划结果。经实验证明，改进算法获得的规划路径较短，迭代收敛速度较快。

    改进蚁群算法多智能体栅格法环境感知信息素更新

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