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期刊信息/Journal information
国防科技大学学报
国防科学技术大学
国防科技大学学报

国防科学技术大学

杨学军

双月刊

1001-2486

xuebao@nudt.edu.cn

0731-84572637

410073

湖南省长沙市开福区德雅路109号

国防科技大学学报/Journal Journal of National University of Defense TechnologyCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>《国防科技大学学报》是由国防科技大学主办和主管的工程技术和自然科学综合性学术期刊,创办于1956年。它的主要宗旨是吸纳优秀稿件,报道最新科研成果,创办精品期刊,发现人才,培养人才,促进学术交流。学报现为双月刊,向国内外公开发行。学报进入的国外数据库或文摘刊物主要有:美国的《EI page one数据库》、美国的《化学文摘》(CA)、美国的《国际宇航文摘》(IAA)、英国的《科学文摘》(SA)、日本的《科学技术文献速报》(CBST)、俄罗斯的《文摘杂志》(РЖ)、英国的《INSPEC数据库》、美国剑桥科学文摘社网站:工程材料文摘(CSA-EMA)、美国剑桥科学文摘社网站:电子与通讯文摘等。学报进入的国内数据库或文摘刊物主要有:《中国科技论文统计分析数据库》、《中国科学引文数据库》、《中国学术期刊综合评价数据库》、《电子科技文摘》、《中国无线电电子学文摘》、《中国数学文摘》、《中国力学文摘》、《中国物理文摘》、《中国光学与应用光学文摘》等`。学报全文进入《中国学术期刊(光盘版)》、《中国期刊网》和《万方数据(ChinaInfo)系统》,实行纸张印刷版-光盘版-网络版三位一体的出刊模式。
正式出版
收录年代

    数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型

    王小巍陈砚桥金家善魏曙寰...
    205-214页
    查看更多>>摘要:针对知识驱动型需求预测模型所需的专家知识稀缺、数据驱动型需求预测模型可解释性不足的问题,提出了数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型.该模型基于模糊聚类算法将数值型数据聚类为结构简单、可解释性强的规则库,运用模糊逻辑将领域专家知识表示为Mamdani型规则库.在此基础上,引入了一种新型智能计算理论——模糊网络理论对两类规则库进行合并运算,形成初始预测模型.采用遗传算法优化模型规则库的模糊集参数来提高模型预测准确性.通过与模糊聚类算法进行对比,提出的模型在可解释性以及准确性指标上均具有优势.

    预测模型备件模糊网络遗传算法

    Linux虚拟文件系统层的路径检索加速

    邹彦良殷树
    215-223页
    查看更多>>摘要:为解决 Linux内核传统路径检索日益凸显的开销问题,提出Staged Lookup以加速路径检索,通过动态缓存热目录来减少文件访问的时延.Staged Lookup的核心在于缓存频繁使用的目录项,从而避免从根节点重复遍历路径.不同于从根结点开始的检索操作,Staged Lookup扩展了搜索策略,允许从最近缓存的目录项向后或向前进行路径检索.在Linux内核版本 3.14 和5.4 上部署Staged Lookup的原型,并开展实际系统测试.实验数据显示,相比于传统的路径检索方式,Staged Lookup能实现高达46.9%的性能提升.

    路径检索虚拟文件系统内核目录缓存性能

    金字塔渐进融合低照度图像增强网络

    余映徐超越李淼何鹏浩...
    224-237页
    查看更多>>摘要:针对现有低照度图像增强网络对不同尺度特征信息存在感知与表达能力不足的问题,提出金字塔渐进融合低照度图像增强网络模型.网络对图像进行多次下采样操作以组成特征金字塔,通过在特征金字塔的三个不同分支上加入跳跃连接,将不同尺度的特征图进行相互融合.通过精细恢复模块进一步提取精炼信息,将特征图恢复到正常的光照图像.结果表明,该网络模型不但能有效地提升低照度图像的整体亮度,而且能很好地保持图像中的细节信息和清晰的物体边缘轮廓,同时能够有效地抑制图像中的暗部噪声,使增强后的图像整体画面真实自然.

    低照度图像增强深度学习特征金字塔多尺度特征跳跃连接

    加权核范数最小化和改进小波阈值函数的图像去噪算法

    郭昕刚许连杰程超霍金花...
    238-246页
    查看更多>>摘要:针对加权核范数最小化算法存在结构残余噪声以及无法较好地保持图像边缘结构的问题,提出基于加权核范数最小化和改进小波阈值函数的图像去噪算法.利用全变分模型对噪声图像进行初步去噪,使用噪声图像与初步去噪后的图像进行差分运算,对差分后得到的噪声残差图像使用改进的小波阈值函数去噪,将小波去噪后的残差图像与初步去噪图像叠加,将叠加后的图像使用基于残余噪声水平迭代的加权核范数最小化算法进行二次去噪.相较于当下主流去噪算法,经该算法处理后的图像的PSNR和SSIM值均有所提升,能够更好地保持图像的纹理结构,且在高噪声环境下效果更佳.

    加权核范数小波变换噪声残差全变分