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期刊信息/Journal information
长春工业大学学报
长春工业大学学报

张德江

双月刊

1674-1374

xb@mail.ccut.edu.cn

0431-85716257

130012

长春市延安大街2055号

长春工业大学学报/Journal Journal of Changchun University of Technology(Natural Science Edition)
查看更多>>长春工业大学是吉林省属重点工科大学，是一所多学科性的工科高等院校，2002年3月由原吉林工学院更名为长春工业大学。设有机械工程及自动化、工业设计、金属材料工程、材料成型及控制工程、自动化、电气工程及其自动化、测控技术与仪器、计算机科学与技术、电子信息工程、工商管理、信息管理与信息系统、国际经济与贸易、电子商务、市场营销、会计学、化学工程与工艺、高分子材料与工程、制药工程、纺织工程、食品科学与工程、服装设计与工程、生物技术、艺术设计、信息与计算科学、法学、社会工作、公共事业管理、广告学、英语、日语、教育技术学、土木工程、交通运输、机电一体化、计算机及应用、证券投资与管理、会计电算化、外贸英语（经贸英语）、公共关系等专业。本刊主要刊登上述相关专业及基础学科在理论研究、应用技术研究方面的学术论文和科技成果，以及实验新技术、新方法，国内外先进科学技术的文献综述和评论文稿。
正式出版
收录年代

    虚假数据注入攻击下线性参数时变多智能体系统H_/H∞攻击检测

    王申全刘若奇赵昌北
    97-103页
    查看更多>>摘要：针对线性参数时变多智能体系统,解决了带有数据包丢失的虚假数据注入攻击下的攻击检测问题.构建了H_/H∞性能指标去设计虚假数据注入攻击检测模块,H_性能提高攻击检测器的检测精度;H∞性能增强检测器模块对外部干扰的鲁棒性.网络丢包建模为伯努利二值分布.基于随机稳定性理论,将线性矩阵不等式的可行性问题转化为多目标优化问题进行求解,获得最终的攻击检测器增益.数值仿真结果验证了设计的攻击检测滤波器有效性.

    时变多智能体系统随机稳定性理论虚假数据注入攻击

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    面向未知空间的模块化机器人最优位置-力控制研究

    马冰张航伟潘强安天骄...
    104-113页
    查看更多>>摘要：针对模块化机器人系统与外界未知环境交互的控制任务,提出一种基于自适应动态规划的位置-力控制.首先,考虑模块化机器人系统受未知环境约束,对未知环境约束空间进行分析,并设计自适应估计算法近似未知约束参数向量,从而得到未知外部约束力转化为模块化机器人所受的近似约束力矩,设计融合位置和末端接触力跟踪误差的多指标性能指标函数,结合自适应动态规划思想和策略迭代算法,求解哈密尔顿方程,从而实现面向未知空间的模块化机器人最优位置-力控制.

    模块化机器人自适应动态规划位置-力控制最优控制

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    基于多人零和博弈的模块化机器人系统近似最优控制

    董博朱新野马冰安天骄...
    114-124页
    查看更多>>摘要：提出一种基于多人零和博弈的模块化机器人(Modular Robot Manipulators,MRMs)系统近似最优控制方法.建立了具有交联耦合(Interconnected Dynamic Couplings,IDC)的模块化机器人系统动力学模型.将机器人系统的控制律和IDC效应作为零和博弈的参与者,MRM系统的最优跟踪控制问题转化为多人零和博弈问题.根据自适应动态规划(Adaptive Dynamic Programming,ADP)算法,通过建立评判神经网络求解哈密顿-雅克比-埃塞克斯(Hamilton-Jacobi-Issacs,HJI)方程,推导出最优控制律.基于李雅普诺夫定理,证明了闭环机器人系统是渐近稳定的,最后通过实验验证了所提控制方法的有效性.

    自适应动态规划模块化机器人多人零和博弈最优控制

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    全驱系统理论在LCL并网逆变器中的控制及应用

    郑雪梅郅济荣张星宇李其恩...
    125-129页
    查看更多>>摘要：利用系统固有的全驱特性可将系统数学模型化为全驱模型,大大简化控制器的设计.文中建立了 LCL滤波器全驱系统的数学模型,并推导出其控制率,通过仿真验证了控制的稳定性.

    LCL全驱系统逆变器

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    基于改进Hough变换的车道线自动识别算法

    祖国明李树壮李余光翟双...
    130-137页
    查看更多>>摘要：针对复杂路况环境中路面图像杂乱或因光照不均导致的车道线不易检测等问题,提出一种基于改进Hough变换的车道线检测算法.首先对采集到的原始图像预处理,利用Canny算子对图像进行边缘增强及区域提取;其次为进一步提高算法的检测时间及准确性,提出利用滑动窗口实现阈值的自适应选取;最后结合渐进概率提出了复杂路况下的车道线检测算法.仿真实验选取KITTI数据集,结果表明,所提算法能够准确提取路面车道线,克服了复杂背景、光照不均带来的影响,与同类算法相比,文中所提的渐进概率Hough变换算法检测时间短、准确率高,具有一定的实用性和优越性.

    智能驾驶车道线检测边缘检测Hough变换最小二乘拟合

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    基于yolov5s的改进安全帽检测算法

    姚庆安宋铭轩冯云丛乔石丽...
    138-146页
    查看更多>>摘要：针对现有安全帽检测算法对于远距离目标以及背景复杂的工地场景下的安全帽识别检测精度较低的问题,对yolov5s结构进行改进,主干网络中引入CoorAtt注意力机制增强特征提取能力,加强对重要的小目标信息的关注;然后将原模型中的SPP模块替换成ASPP模块,通过使用空洞卷积层来代替池化层,降低了最大池化导致的特征信息丢失,同时采用不同的扩张率增大感受野,并且有效地提取不同尺度的特征;其次在颈部网络使用BiFPN结构,更高效地对特征信息进行融合;最后通过更改损失函数为WIOU通过引入动态非单调聚焦机制,平衡模型对各质量样本的关注,提高网络的整体性能,从而提高目标检测精度.为了测试算法的有效性,文中在公共数据集Safety Helmet Detection上进行实验.实验结果表明,改进后的yolov5s算法,目标检测mAP达到了 88.5％,比改进之前的yolov5s算法提升了 2.1％.

    目标检测安全帽检测YOLO算法ASPP注意力机制

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    基于Sparse R-CNN的遥感目标检测研究

    刘冰段睿
    147-152页
    查看更多>>摘要：遥感图像目标检测任务在天气预报、环境监测及军事应用等领域均有应用,但其小目标众多、类间相似度大、尺度多样等问题导致提取特征困难.基于深度学习的方法在目标检测领域已经流行起来,Sparse R-CNN是一种结构简单且效果较好的模型,但将其直接应用到遥感图像上结果较差,针对遥感图像特点引入了自监督学习框架跟选择性查询收集提高了遥感图像目标检测的效果,在mAP指标上提高3.8个百分点.

    遥感图像目标检测自监督基于查询的目标检测方法

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    基于GAT的Transformer多维时间序列异常检测

    张素莉钱晓淳常依婷
    153-159页
    查看更多>>摘要：针对多维时序数据中多个时间和多个变量之间的复杂依赖关系,无法准确地识别出少量异常点问题,提出一种基于GAT的Transformer多变量时间序列异常检测方法.首先,将特征转换为嵌入向量表示;然后,引入图注意力机制自适应地学习不同时间和不同变量之间复杂的依赖关系;最后,将原始数据与GAT层的输出拼接,输入带有位置编码的Transformer编码器,通过计算异常分数并设定阈值判定异常情况.结果表明,所提模型可以有效地检测出时序数据中的异常.

    异常检测图注意力机制Transformer多维时间序列

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    基于多通道的语义信息融合交互方法

    王出航陈丹
    160-163页
    查看更多>>摘要：提出一种基于多通道的语义信息融合交互方法,使用不同的网络结构来提取原始语音信息、图像信息以及行为信息的语义特征,通过隐马尔可夫模型加强不同特征之间的交互,使用注意力机制建立语义信息融合,捕获了深层语义特征.在IEMOCAP数据集上验证了所提方法的有效性.

    多通道语义特征融合交互注意力机制

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    基于改进VMD和RBF的股票预测研究

    邢蕾林思扬
    164-171页
    查看更多>>摘要：为解决股票价格预测问题,运用混沌理论对股票市场进行非线性分析,将互信息改进的变分模态分解与神经网络结合,提出MVMD-RBF价格预测模型.选择上证指数和沪深300每日收盘价作为研究对象进行LASSO变量筛选,相空间重构,最后进行混合模型预测,并选择BP、DNN、RBF、VMD-RBF四个模型进行对比分析.结果显示,MVMD-RBF预测效果优于其他模型,这证明MVMD-RBF模型对预测混沌的股票数据具有良好的效果.

    股票价格MVMD-RBFLASSO相空间重构混沌时间序列

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