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期刊信息/Journal information
哈尔滨工程大学学报
哈尔滨工程大学
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哈尔滨工程大学

杨士莪

月刊

1006-7043

xuebao@hrbeu.edu.cn

0451-82519357；82534001

150001

哈尔滨市南岗区南通大街145-1号楼

哈尔滨工程大学学报/Journal Journal of Harbin Engineering UniversityCSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>>1954年创刊，月刊，自然科学类综合性学术期刊（ISSN0376-6234，CN23-1235/T），主要报道国内航天、机械、土木、环境、能源、计算机、自动化、电信、交通、控制、材料、力学等学科的最新研究成果。2014年，《哈尔滨工业大学学报》再次入选中国科学技术信息研究所评出的“中国精品科技期刊”（共315种）、教育部“中国高校精品科技期刊”（共49种）、中国学术文献国际评价研究中心的“2014年度中国国际影响力优秀学术期刊”（排序TOP5%-10%）。
正式出版
收录年代

    多种残差补偿的贝叶斯网络下的短期交通预测

    王桐杨光新欧阳敏
    1810-1817页
    查看更多>>摘要：为了解决道路车流量的数据生成条件时变场景下的交通预测问题，本文建立道路交通控制与交通流预测数据之间的联系，提出一种基于多种残差补偿的贝叶斯网络的短期交通预测方法。提取城市中大规模多路口主干道车道及车辆信息构造多个平行的贝叶斯网络，使用贝叶斯关系及期望最大化算法进行短期交通预测。再通过数据自相关残差补偿、车辆换道和多路口连通性的线性残差补偿提高了预测的精度，解决了传统研究对相邻路口和换道导致的误差等因素处理能力不足的问题。仿真结果表明:使用贝叶斯网络预测交通流，并基于车辆行为的残差进行精度补偿，可以更准确地预测复杂的交通演化场景的短期交通流。

    大规模交通预测贝叶斯网络混合高斯模型EM算法残差补偿自回归滑动模型LSTM网络线性过程

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    冗余漂浮空间机器人多任务轨迹规划

    赵素平陈超波阎坤宋晓华...
    1818-1825页
    查看更多>>摘要：针对冗余漂浮空间机器人在单次行程中连续执行多项轨道任务的能耗最优轨迹规划问题，本文提出一种改进遗传算法，将同时优化 3 种类型基因引入，使得每条染色体包含 3 部分，即任务序列、与任务序列对应的关节构型序列和描述机器人关节轨迹的正弦多项式系数，对染色体的 3 部分进行独立编码，并在迭代寻优过程中对 3个组成部分独立执行交叉和变异操作。仿真结果表明:与传统遗传算法相比，本文算法具有精度高、计算量少和CPU时间短的优点。

    空间机器人自由度冗余漂浮基座多任务轨迹规划关节构型遗传算法改进遗传算法多刚体动力学

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    基于校验函数梯度的Turbo码编码器识别

    陈增茂刘美祯孙志国孙溶辰...
    1826-1833页
    查看更多>>摘要：针对现有的Turbo码编码器识别算法中存在容错性差和计算量大的问题，本文提出了计算复杂度低和在低信噪比条件下容错性强的编码器识别算法。本文利用码元之间线性约束关系，构造代价函数，定义每个时刻的函数符合度，这个概念能明确地展现每个时刻码元之间约束关系的强弱;函数符合度将作为识别递归系统卷积码的代价函数，待识别的生成多项式参数的概率值作为代价函数的变量，将RSC码识别问题进而转化为代价函数求解极大值问题。利用迭代更新的方式，在迭代次数一定的条件下，对函数中的未知生成矩阵参数求解梯度，完成对未知生成矩阵参数的识别。仿真结果表明:算法在迭代 20 次时可以对编码器参数的识别收敛，同时在低信噪比条件下相比已有算法容错性强、计算复杂度低。

    低信噪比函数符合度递归系统卷积码梯度

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    基于能量均衡的非均匀分簇调度算法

    崔颖李巧珏高山陈立伟...
    1834-1839页
    查看更多>>摘要：针对无线传感器网络节点能量有限且不可充电的问题，本文提出基于能量均衡的非均匀分簇调度算法(EBNC_CHES)延长网络寿命。EBNC_CHES在麻雀搜索算法的基础上，引入时间竞争机制减少冗余信息获取和能耗传递的同时，采取K-means非均匀分簇均衡簇间网络能量消耗，引入改进的麻雀搜索在簇头选举中均衡簇内能耗。仿真结果表明:该算法与LEACH、EECHS_ISSADE和EESSTBRP相比，冗余信息降低了 81%、80%、55%，能耗利用率提高了 133%、50%、11。4%，寿命延长了 52。8%、43。5%、12。2%。此算法能减少冗余信息，降低网络能耗、延长网络寿命。

    麻雀搜索算法时间竞争调度K-means算法网络能耗非均匀分簇层次分析法簇头选举能量均衡

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    脉冲噪声下基于域自适应的调制识别

    张晓林李阳孙溶辰
    1840-1847页
    查看更多>>摘要：针对基于深度神经网络进行调制识别会存在模型失配导致识别率显著下降的问题，本文提出了一种基于域自适应的调制识别算法，在测试样本与训练样本存在较大分布差异时，仍具有很高的识别率。该算法对脉冲噪声下的调制信号的星座图进行处理，恢复出几何特征，强化特征并生成图片，将生成的图片输入到深度域自适应网络中完成调制识别。该算法实现了兼具大动态范围的广义信噪比和大动态范围的脉冲强度条件下的调制识别。仿真实验表明:该算法可以有效解决模型失配问题，具有良好的识别性能。

    调制识别脉冲噪声星座图特征强化深度学习模型失配迁移学习域自适应

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    耐辐照型纤维过滤器过滤性能的数值模拟

    马耸周艳民孙中宁谷海峰...
    1848-1856页
    查看更多>>摘要：针对褶型金属纤维过滤器的过滤性能开展数值模拟研究，本文采用多孔介质模型，模拟金属纤维滤料内部复杂的堆积结构。根据纤维滤料的结构参数编写流动阻力和过滤效率计算程序，将该程序与FLUENT软件结合构成了金属纤维滤料过滤性能的数值模拟方法，并用实验数据验证了所建立模拟方法的准确性。利用此方法进一步研究了在不同进口流速下，大褶宽比矩形褶过滤器的过滤性能。结果表明:亚微米颗粒在低流速下通过高效过滤器，布朗扩散和拦截占主导作用，惯性碰撞可忽略不计;流量沿褶通道分配均匀，沿程阻力及局部阻力可忽略不计，总阻力等于介质阻力;相同褶宽条件下，随着进口流速的增加，最易穿透粒径逐渐减小。

    气溶胶颗粒金属纤维过滤器过滤效率流动阻力过滤速度过滤机制多孔介质数值模拟

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