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期刊信息/Journal information
长江信息通信
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李国淼(兼)

双月刊

2096-9759

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027-85586786,88615253

430022

武汉市汉口发展大道180号6楼

长江信息通信/Journal Changjiang Information &Communications
查看更多>>本刊为全国创办较早的行业期刊,曾多次获得国家科技期刊各类奖项,多年来深受通信领域专家学者、经营管理及工程技术人员的肯定与支持。
正式出版
收录年代

    面向深度学习的指纹活性检测系统研究综述

    王华峥王华铭汤永恒
    39-42页
    查看更多>>摘要:指纹活性检测任务是指纹识别系统中备受关注的重点研究方向,对于生物识别系统的安全性有着重大的意义.文章梳理和分析了现有的基于深度学习的指纹活性检测方案的优缺点,并对其进行归纳总结.首先介绍了传统指纹活性检测系统的缺陷,再从图像预处理和深度学习网络两个角度总结了现有的指纹活性检测算法.最后,基于上述讨论的内容,探讨了未来指纹活性检测研究的发展方向和趋势.

    指纹活性检测深度学习生物识别系统未来发展

    基于Attention-CS-LSTM乙烯裂解炉管温度预测

    张子默崔得龙
    43-46页
    查看更多>>摘要:在乙烯生产过程中,针对乙烯裂解炉管温度难监测的情况,需要对传统的温度测量方法进行改进,通过数据模型下的优化操作可以有效预测乙烯裂解炉出口温度,当出现温度波动时进行干预,提高产品效率和生产安全.文章将改进的布谷鸟算法优化LSTM(CS-LSTM)应用于真实工业数据,并与四种模型进行比较.仿真结果表明,采用Attention-CS-LSTM 预测准确率明显提高,且具有良好的稳态准确度,该方法的温度预测准确率为95%.

    布谷鸟算法LSTM注意力机制

    生物识别系统中的对抗攻击研究综述

    王逸飞林建明
    47-50页
    查看更多>>摘要:生物识别系统是当下一个备受关注的研究方向,其安全性也得到了公众的广泛关注.基于深度学习的生物识别系统容易受到对抗攻击,添加对抗扰动的图像会让深度学习模型做出错误的输出预测,从而破坏生物识别系统的安全性,达到非法攻击的目的.文章对针对生物识别系统的对抗攻击进行了调查,并研究了对抗攻击防御方法及对抗攻击在隐私保护方面的应用.最后,本文讨论了未来生物识别系统中的对抗攻击的发展方向,为未来的对抗攻击方式提供了可实现的解决方案.

    对抗攻击生物识别系统深度学习未来发展

    基于生成对抗网络的木地板异常检测方法

    邱霜唐庭龙
    51-54,60页
    查看更多>>摘要:在木板异常检测的过程中,由于木地板颜色跨度大,纹理背景与缺陷难以区分,同时存在缺陷占比非常小、缺陷的不可预见的问题,给基于图像的木板异常检测带来极大困难.文章提出一种新的基于记忆增强的生成对抗网络的无监督异常检测方法,仅使用大量无缺陷样本就可对其缺陷样本进行异常.该方法利用U-Net的跳跃连接结构,提高模型的重构效果;其次,提出一种注意力机制在判别器部分,生成结构性更复杂和细节更准确的图像;同时,加入记忆增强模块,使模型能够记忆正常数据的特征,从而使得异常数据的重构误差变大,判别性能得到增强.实验结果表明,本文提出的方法,与经典的GANomaly、skip-GANoamly、Anogan 一些无监督检测模型相比,所提方法具有更高的AUC和F1评分,AUC可达0.962.

    生成对抗网络异常检测无监督

    基于真值区间的模糊认知逻辑

    张君瑶
    55-57页
    查看更多>>摘要:Lorini提出了基于信念库的信念态度逻辑,以解决认知科学领域的逻辑全知问题;文章采用了 Levesque提出的"觉知"算子来区分显式信念和隐式信念.而在人工智能、决策和知识表征领域,需要研究信念的准确程度,这在信念态度逻辑中是没有涉及的.对此,文章尝试使用模糊模态逻辑的刻画方式引入真值区间从而对信念为真的概率进行描述,在此基础上提出新的逻辑框架并引入公理,最终证明其语义模型的可靠性.

    认知逻辑模糊模态逻辑语义模型真值区间可靠性

    基于引导滤波的多阈值图像分割算法研究

    苗田田李昊宸
    58-60页
    查看更多>>摘要:由于缺少对图像背景信息的识别与剔除,导致图像分割精度较低,分割效果不佳.为此,提出基于引导滤波的多阈值图像分割算法研究.采用引导滤波算法对图像像素点进行平滑处理,根据多线性图像特征属性对图像去噪,对图像的背景信息进行识别与剔除,提取图像区域级信息,以此为依据,修正处理图像隶属度矩阵,得到新的隶属度矩阵与最佳分割阈值,实现图像多阈值分割.实验结果表明,所研究算法对于图像分割具有较高的精度,分割效果较好.

    引导滤波多阈值图像分割修正处理

    极化码的Reed-Solomon内核软判决译码

    李炳槐郭铁梁王奎奎
    61-63页
    查看更多>>摘要:极化码的极化速率与译码复杂度取决于其采用的内核.本文考虑了具有Reed-Solomon内核的极化码的有效软判决译码问题,提出了 一种基于分圆FFT算法的内核分解,结合逐次抵消译码算法能够实现对数似然比的近似最佳评估,并且降低了译码复杂度.数值仿真结果表明,利用Reed-Solomon内核的极化码的软判决译码的帧错误率性能优于传统的Arikan内核的极化码.

    Reed-Solomon内核极化码软判决逐次抵消译码

    面向嵌入式系统多通道回声消除语音增强方法

    张文杰孙成立
    64-68页
    查看更多>>摘要:语音增强在当代社会成为了一种语音前端处理技术,为了满足通信交流日益增长的需求,为了发掘效果更优、复杂度更低的语音增强系统,设计了一种面向嵌入式系统多通道回声消除语音增强方法,该方法结合了 UNet网络结构和通道注意力机制,提出了两种回声消除算法模型:MP-UNet模型和轻量化版MP-UNetS模型,在两种模型中可以同时处理语音的幅值和相位,并输出消除回声和抑制噪声的语音.实验验证了所提方法中在性能上的优越性,在资源受限的嵌入式平台开发环境下对语音增强系统具有较大的意义.

    嵌入式系统深度学习MP-UNet网络语音增强

    基于LSTM神经网络的超市蔬菜类商品收益预测

    茹慧英马嘉灏贺豪安彦宇...
    69-72,76页
    查看更多>>摘要:目前深度学习预测技术已经十分成熟,适用于多种类型的预测任务,可以对时间序列数据进行准确预测.长短期记忆神经网络(LSTM)在循环神经网络(RNN)的基础上解决了梯度消失和梯度爆炸的问题,可用于预测长时间序列数据.文章提出了基于长短期记忆网络的超市蔬菜类商品的收益预测算法.首先利用长短期记忆(LSTM)对蔬菜单品净藕的批发单价、销售单价、销售总量进行预测,在此结果的基础上对花叶类蔬菜进行预测,从结果中可以看出长短期记忆网络(LSTM)对蔬菜类商品的预测效果表现十分出色,最后得到花叶类蔬菜的商品总收益.

    长短期记忆神经网络循环神经网络预测

    基于YOLOv8的三阶段车牌检测

    卢鹏涛卢晨雨
    73-76页
    查看更多>>摘要:车辆牌照识别在智能交通运输系统中有重要意义.针对车辆牌照检测时存在假阳性的问题,文章提出一个三阶段车辆牌照检测方法来定位自然场景下的车辆牌照.所提方法主要包括三个步骤.首先,通过YOLOv8算法检测车辆位置并将其标记.其次,对标记后的车辆区域检测文本感兴趣区域以此获取待定车辆牌照样本并对其识别.最后,通过建立车辆牌照数据库并对比第二步获取的识别信息以此确定车辆牌照.通过实验结果表明,文章提出的三阶段车辆牌照检测方法能有效降低车辆牌照检测假阳性问题,在精度和速度方面达到了较好的效果,车牌检测的准确率达到97.5%,为后续的车辆牌照识别任务提供了一个有效的方法.

    车辆牌照识别牌照检测YOLOv8感兴趣区域