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期刊信息/Journal information
电脑与信息技术
电脑与信息技术

陈彬

双月刊

1005-1228

hndnxj@126.com

0731-84139574-8178

410001

长沙市解放东路53号

电脑与信息技术/Journal Computer and Information Technology
正式出版
收录年代

    基于CNN-LSTM的挖掘机作业阶段感知

    李豪豪耿华
    38-41页
    查看更多>>摘要：挖掘机是工程建设项目中最常用的设备.挖掘机通常以重复循环的形式进行作业,精确识别挖掘机所处的不同作业阶段在挖掘机分阶段功率匹配中具有重要的作用.针对挖掘机循环作业阶段识别精度较低的问题,构建了一种基于卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)和长短期记忆神经网络(Long Short Term Memory,LSTM)相结合,并利用从挖掘机CAN总线中读取多路阀的先导压力信号作为输入特征向量的循环作业阶段识别模型.CNN可以提取各种信号中的高级特征,LSTM可结合信号不同时期的关联性,提高阶段识别的准确率.仿真结果表明,相较LSTM,CNN-LSTM的准确率由 93.39%提升至 96.09%,且各阶段的F1 分数均有所提高.

    挖掘机阶段识别长短期记忆神经网络卷积神经网络

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    基于遗传算法的高职院校排课模型的研究

    杨淼
    42-44页
    查看更多>>摘要：受职业院校诸多客观条件的影响,对职业院校排课系统的研究已经落后于职业院校的发展.文章设计了一种新型的排课数学模型,并将基本遗传算法进行了改进,提出了迭代初期和末期的新概念,在初期和末期采用不同的交叉、变异概率.在迭代的过程中,为了避免算法过早收敛采用了不断加入新鲜个体的策略.经改进的遗传算法具有简单、速度快、易实现的特点,更符合高职院校的排课要求.

    遗传算法排课适应度交叉变异

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    金融领域中的联邦学习技术进展、应用与挑战

    聂璇王殊刘渊
    45-50,85页
    查看更多>>摘要：通过对各种文献的查询和研讨,分析了联邦学习技术在金融领域的应用现状及其所面临的挑战.联邦学习技术基于分布式学习理念,已被应用于反欺诈、风险管理、股票推荐等金融领域,并取得了一定成效.然而,由于数据异构性、隐私保护、模型融合等问题,联邦学习在金融领域仍然面临诸多挑战.未来的研究方向包括改进模型融合算法、提升安全性与隐私保护技术等.

    金融联邦学习隐私保护

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    基于卷积神经网络在图像识别中的应用研究

    罗富贵宋倩覃运初施运应...
    51-54页
    查看更多>>摘要：文章主要介绍了卷积神经网络的深度学习模型,其在图像处理方面表现突出并且具有端到端的学习能力,因此,近年来CNN在图像识别领域一直很热门.文章总结和探讨了基于卷积神经网络的图像识别研究,包括介绍了该模型的基本结构和工作原理,比较了常用卷积神经网络模型的优缺点,还探讨了卷积神经网络在人脸识别、医学图像识别、交通识别、字符识别等领域的应用,最后,文章对神经卷积网络在图像识别方面需要解决的问题以及未来的发展方向进行了讨论,以期为图像识别技术的进一步研究提供相应的参考.

    卷积神经网络图像识别网络结构人脸识别

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    基于Multisim10.0对李萨如图形的仿真研究

    史占花
    55-57,93页
    查看更多>>摘要：基于Multisim10.0 仿真软件中虚拟示波器及信号源,能快捷搭建李萨如图形的电路图,精确调节信号电压的波形、频率、振幅以及相位四个参数,可快速获得不同条件下的李萨如图形.电路设计便捷、操作简单、掌握容易,合成的图形清晰、稳定、准确,通过调节时间旋钮能清楚地观察到图形的动态绕行方向,结果表明运行稳定、可靠.Multisim10.0 仿真软件还具有捕捉图像功能,该仿真演示法在教学中不仅提高了合成李萨如图形的效率,而且保证了图形的质量,还能提高课堂效率,增强学生的实验兴趣.

    multisim10.0仿真李萨如图形动态绕行方向

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    新时代以来大数据背景下我国情报研究前沿动态追踪——基于CiteSpace计量分析

    张昊
    58-62,121页
    查看更多>>摘要：随着互联网和信息技术的发展,大数据的产生和应用正日益成为社会发展的新趋势.情报研究作为一种借助信息采集、分析和加工手段获取情报信息的方法,必然会与大数据密切相关.基于主题为"大数据+情报"相关研究热词的文献为数据样本,运用CiteSpace可视化分析软件对 4 990 篇中国知网(CNKI)中文数据库收录的相关文献进行分析并绘制知识图谱.积极探索大数据+情报的研究特征、现状、主题、前沿以及发展趋势,厘清大数据+情报研究的整体发展脉络,为我国情报研究的发展提供重要的参考和指导.

    大数据情报研究Citespace计量分析

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    基于文本挖掘的煤矿事故案例分析与可视化研究

    赵中昊冯彬浩曾成杨梦...
    63-67页
    查看更多>>摘要：为解决目前大部分的煤矿事故案例以非结构化文本的形式存储,不利于事故案例中关键信息的组织、共享和再利用的问题,文章基于发布在互联网上的大量煤矿事故案例,将分片思想引入文本挖掘技术,实现事故案例的关键信息抽取,结合框架表示法提出了一种层次化的数据存储结构,实现对煤矿事故案例多层次多类型数据的处理、存储和挖掘,并对事故发生的空间、时间以及原因等数据进行分析和可视化展示.

    关键信息抽取框架表示法可视化文本挖掘

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    生成对抗网络在二维网格生成上的探索

    蒋成义肖素梅
    68-70页
    查看更多>>摘要：流体力学中的网格生成至关重要,因为它是计算机求解的首要步骤.但这项工作既耗时又费力,因此提高网格生成速度已成为研究的重点.基于此,文章设计了一种基于神经网络的网格生成方法,利用生成对抗网络来生成相应的网格.首先,通过现有的二维平面网格数据提取出相关信息,作为训练数据;然后,利用生成对抗网络的生成器和判别器的相互迭代训练得到最优的结果;最后,通过生成对抗网络生成需要的网格数据,展示相应结果.实验表明,对于简单二维平面网格可以使用神经网络进行智能化处理,并生成合适的网格数据,生成对抗网络在网格生成上具有良好的应用.

    神经网络网格生成生成对抗网络

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    基于大数据分析的网络信息安全态势预测方法

    何永亚
    71-74页
    查看更多>>摘要：网络中存在着各种恶意攻击,会导致用户个人信息的泄露,威胁用户的网络安全.为此,提出基于大数据分析的网络信息安全态势预测方法.采集网络安全数据信息,通过关联分析对其进行归一化处理,以此计算每项安全措施的风险值.在网络安全事件风险值的基础上,结合大数据分析计算网络安全态势的预测值,从而实现基于大数据分析的网络信息安全态势预测.实验结果表明,所提方法的平均网络信息安全态势预测时间仅为 22.117 s,说明所提方法能够提高网络信息安全态势预测效率.

    大数据分析网络信息安全态势预测模糊分割归一化处理

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    基于MyBatisPlus的数据库框架优化综述

    白添予
    75-77,133页
    查看更多>>摘要：数据作为现如今最为庞大的一个资源,数据库的应用领域也变得越来越广泛.数据库的框架优化应用也变得尤为重要,应保持在数据持久层中保持永久的存储,并简化数据库连接操作和数据库的快速扩充操作来实现数据库操作的优越性能.其中的算法和自动化的逆向工程也在数据库的优化过程中展现了巨大的应用.

    MyBatisPlus雪花算法逆向工程乐观锁数据持久层

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