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期刊信息/Journal information
自动化与信息工程
广东省科学院自动化工程研制中心 广州市自动化学会
自动化与信息工程

广东省科学院自动化工程研制中心 广州市自动化学会

胡跃明

双月刊

1674-2605

aie@autocenter.gd.cn

020-87687999

510070

广州市先烈中路100号15号楼《自动化与信息工程》编辑部

自动化与信息工程/Journal Automation & Information Engineering
查看更多>>本刊由广东省科学院自动化工程研制中心、广州市自动化学联合主办。主要报道自动化、信息科学中具有新观念、新思想的研究成果，特别是这两学科在国民经济有关领域技术开发、技术改造中的应用和经验。
正式出版
收录年代

    蝗虫优化算法综述

    曾庆丰蔡延光胡城黄嘉铖...
    1-11页
    查看更多>>摘要：蝗虫优化算法是基于蝗虫觅食行为来模拟优化过程的一种元启发式算法,具有收敛速度快、精度高、简单易实现等特点,广泛应用于解决优化问题和实际工程.首先,介绍蝗虫优化算法的原理及流程;然后,详细论述蝗虫优化算法的研究现状及其在人工智能、金融、医疗、路径规划等领域的应用;最后,对蝗虫优化算法进行总结,指出未来可能的研究方向.

    蝗虫优化算法元启发式优化算法优化过程

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    广东省级高新区支撑制造业高质量发展的特征分析及建议

    石义寿
    12-17,22页
    查看更多>>摘要：省级高新区是广东省产业培育的重大平台,在支撑制造业当家、建设制造强省等方面发挥了重要的作用.该文总结了广东省级高新区制造业发展的总体情况,从产业、平台、项目、企业、环境等维度构建省级高新区支撑制造业高质量发展的指标体系,分析省级高新区支撑制造业高质量发展的呈现特征和存在问题,最后提出省级高新区支撑制造业高质量发展的若干建议.

    省级高新区制造业高质量发展指标体系建议

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    LwIP协议栈的内部数据管理方法研究

    颜晨陈翔孙云华
    18-22页
    查看更多>>摘要：LwIP作为轻量化的网络协议栈在嵌入式设备中应用广泛.该文研究LwIP协议栈的内部数据管理方法,以便更好地应用及开发新的协议栈.首先,介绍LwIP协议栈的数据存储方法,并与FreeRTOS存储方法进行对比;然后,针对网络设备传输能力不同造成的数据包分片问题,探讨LwIP协议栈组成完整数据包采用的数据管理方法;最后,研究LwIP协议栈在TCP层的软件设计思路.

    LwIP协议栈内存管理数据管理数据存储

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    中心距误差对斜齿轮动态特性的影响研究

    何亮
    23-29页
    查看更多>>摘要：基于斜齿轮啮合接触线理论,分析中心距误差对斜齿轮动态特性的影响.以一对地铁斜齿轮为研究对象,首先,利用切片法和势能法计算存在中心距误差的斜齿轮时变啮合刚度和动态传递误差;然后,采用集中质量法建立弯-扭-轴 8 自由度斜齿轮动力学模型,分析斜齿轮系统的动态啮合特性;最后,研究不同中心距误差对斜齿轮时变啮合刚度、动态啮合力和振动特性的影响.实验结果表明:斜齿轮的时变啮合刚度随中心距误差增大而减小;动态啮合力随中心距误差变化波动较小;中心距误差会导致斜齿轮啮合稳定性降低,为斜齿轮传动系统的降振减噪提供参考.

    中心距误差斜齿轮时变啮合刚度动态啮合力动态特性

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    基于ZYNQ平台的卷积神经网络加速器设计与实现

    陈思浩吴黎明彭克锦许志杰...
    30-34页
    查看更多>>摘要：针对卷积神经网络模型规模较大,以及嵌入式系统计算资源有限的问题,提出一种基于ZYNQ平台的卷积神经网络加速器设计方案.采用软硬件协同设计的原则,首先,在FPGA端设计图像、参数输入模块;然后,利用FPGA并行计算技术实现卷积层和池化层运算,并通过摄像头采集手写数字图像与LCD显示结果;最后,在嵌入式平台上实现手写数字识别.实验结果表明,卷积层和池化层的运算速度比ARM平台提高了 2.68 倍.

    卷积神经网络ZYNQ平台硬件加速FPGA

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    基于机器学习的通信电缆故障检测与定位方法

    黄艺航蔡凯武黄晓智袁澄...
    35-41,60页
    查看更多>>摘要：为解决传统的通信电缆故障检测与定位方法存在的灵敏性不足和智能化程度低等问题,提出基于机器学习的通信电缆故障检测与定位方法.首先,基于行波法检测原理搭建通信电缆故障仿真模型来采集实验数据样本;然后,提出基于粒子群优化-支持向量机(PSO-SVM)的通信电缆故障检测模型,其故障识别准确率达 99.4%;接着,提出基于卷积神经网络-长短时记忆(CNN-LSTM)的通信电缆故障定位模型,该模型对故障点定位的平均绝对误差为 0.334 9,均方根误差为 0.320 8;最后,通过对比实验验证CNN-LSTM的网络准确率较单独使用CNN和LSTM模型分别提高了 9.47%和 6.2%.

    PSO-SVM模型CNN-LSTM模型行波法通信电缆故障检测故障定位

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    基于Bi-LSTM-Dropout的蓄电池剩余使用寿命预测方法

    黄晓智张华明黄艺航许志杰...
    42-46,60页
    查看更多>>摘要：蓄电池剩余使用寿命预测对能源的安全性和可持续发展至关重要.该文提出一种蓄电池剩余使用寿命的预测方法,利用蓄电池的历史运行数据和充放电周期,构建Bi-LSTM-Dropout网络模型.利用Bi-LSTM提取时间序列中蓄电池长期依赖的特征,采用Dropout优化算法降低Bi-LSTM网络模型的复杂度,提高模型的泛化能力.实验结果表明,该方法在测试集上的准确率达 96.2%,实现了蓄电池剩余使用寿命的精确预测.

    蓄电池剩余使用寿命预测Bi-LSTMDropout优化算法

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    基于嵌入式系统的六轴关节型机械臂系统

    姜宇凡
    47-54,60页
    查看更多>>摘要：基于嵌入式系统设计了一款六轴关节型机械臂系统.六轴关节型机械臂的各关节零件通过 3D 打印后组装;主控板的微型控制器选用STM32F103C8T6 芯片;利用MatLab仿真软件对六轴关节型机械臂进行运动学建模和仿真;采用Java语言开发六轴关节型机械臂的上位机软件,使机械臂可以通过上位机或无线装置实现姿态控制、抓取等操作,并支持动作记忆功能,可重复动作.基于航空精确制导武器部装产线,搭建温度测试工业应用场景,进行六轴关节型机械臂的正逆解与点动实验,为后续数字孪生技术的研究打下基础.

    嵌入式系统六轴关节型机械臂STM32单片机D-H参数法运动学建模

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    基于多特征融合的早期帕金森病步态特征识别方法

    李一宽
    55-60页
    查看更多>>摘要：帕金森病是一种常见的神经退行性疾病,目前尚无可治愈的手段,只有通过药物治疗来缓解发病周期.因此,针对早期帕金森病的研究具有重要意义.针对早期帕金森病步态数据较少、识别准确率较低的问题,提出一种基于多特征融合的早期帕金森病步态特征识别方法.该方法对比传统的单一特征识别方法,识别准确率更高,可为早期帕金森病临床诊断提供一种辅助手段.

    早期帕金森病步态数据特征融合分类识别

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    《自动化与信息工程》征稿启事

    《自动化与信息工程》编辑部
    封2页
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