首页期刊导航|长春工业大学学报
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

    基于卷积神经网络的汽车图像损坏检测

    王纯杰易铭瑒谭佳伟
    193-198页
    查看更多>>摘要：探讨卷积神经网络(CNN)在汽车图像中损坏识别的应用,通过收集包含不同损坏程度的汽车图像数据集构建一个CNN 模型,利用准确率等关键性能指标对该模型进行深入评估.实验对比多种损失函数对模型性能的影响,分析表明,采用稀疏类别交叉熵损失函数的CNN模型在性能表现上较为突出,其准确率达到 97%.这一发现证明,稀疏类别交叉熵在提升模型准确性方面的显著优势,本研究为利用 CNN 在汽车图像中实现损坏识别提供有力支持.

    卷积神经网络深度学习分类模型汽车图像识别

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于注意力机制和Mogrifier LSTNet的道路交通占有率预测

    秦喜文潘星宇张斯琪石红玉...
    199-207页
    查看更多>>摘要：提出一种改进的LSTNet深度学习框架用于交通占有率数据预测.采用不同大小的卷积核来捕捉时间序列数据中不同时间范围内的模式和趋势,并融合CBAM注意力机制可以在通道维度和空间维度上自适应地调整特征的权重.通过引入 Mogrifier 机制多次迭代交替更新LSTM的输入门和遗忘门的权重,以更好地捕捉序列数据中的长期依赖关系.而 AR 模型充分考虑了数据集的自相关性帮助模型更好地理解历史信息.实验结果表明,提出的模型相对绝对值误差为 0.349 7,明显优于其他模型,能够有效提高交通占有率的准确预测.

    LSTNet模型卷积神经网络CBAM注意力机制MogrifierLSTM交通占有率预测

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于自注意力机制生成对抗网络的医学图像生成

    邰志艳李黛黛刘铭
    208-215页
    查看更多>>摘要：针对图像生成算法中生成对抗网络训练效率低且不稳定和原始乳腺癌数据集分布不均匀等问题,提出一种改进的SAGAN模型,在生成图像任务中表现更好,相较传统SAGAN、GAN、DCGAN模型,它的关键改进是使用 ReLU6 激活函数和铰链损失函数,取代了原有的ReLU激活函数和二分类平衡交叉熵损失函数,这些改进提高了生成图像的质量、多样性和训练稳定性.实验结果表明,改进的SAGAN的D-Loss相较传统SAGAN下降了0.114,均方误差(MSE)下降了 0.09,结构相似性(SSIM)增加了 0.04.说明改进的 SAGAN 在生成高质量图像和更好地保留图像结构方面具有优势.

    图像生成GANSAGAN医学图像

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于改进卷积神经网络的辣椒病虫害检测

    史明健袁缘刘铭
    216-222页
    查看更多>>摘要：针对使用卷积神经网络对辣椒病虫害进行检测有参数多、计算量大和推理时间过长等问题,提出一种基于MobileNet-V2 改进的轻量化神经网络,将MobileNet-V2 的BN层中的激活函数全部替换为Leaky ReLU,保留特征图中更多的有效正负信息,以提高性能和减少计算复杂度,增强模型的鲁棒性.在公开的辣椒病虫害数据集上使用 VGG16、ResNet34 和MobileNet-V2等模型对比后,改进的 MobileNet-V2 表现出更高的准确性和更少的参数量.相对于原来的 MobileNet-V2 准确率提升 4%,相对 VGG16、ResNet34 两种模型参数分别下降 97%和 87%.能够移动端设备实现实时病虫害检测,提供高效便捷解决方案.

    辣椒病虫害VGG16MobileNet-V2ResNet34LeakyReLU

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    考虑动态水权分配的差异化寡头垄断

    卫梦琦王珺
    223-232页
    查看更多>>摘要：研究了一个商品具有差异化并且价格具有粘性的动态寡头对策模型.在生产规划和节水问题双重决策问题的基础上,提出水资源优化模型,给出了静态纳什均衡、反馈均衡下的最优生产规划、节水决策和购水决策,最后分析了寡头垄断竞争对社会福利的影响,并对参数值变化时的最优解进行了数值模拟.该研究认为初始水权分配是一个随时间变化的动态变量,政府可以根据企业节水、用水、购水情况的实时反馈对初始水权进行重新分配,避免水资源浪费.结果表明,初始水权分配和产品的初始保留价格、水权的初始保留价格之间是可以相互影响的,同时,企业的生产规划、节水规划和购水决策以及初始水权分配会受到产品的初始保留价格和水权的初始保留价格的影响.

    微分博弈寡头竞争用水效率水权购水成本

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于电影评论文本的LSTM情感分析

    刘晏男杨凯董小刚
    233-240页
    查看更多>>摘要：首先使用CBOW算法对通过 Python 爬取的评论进行了高效且低维的向量表示,然后采用LSTM模型对这些向量进行训练.通过实验对比了 LSTM模型与朴素贝叶斯、决策树、随机森林以及 RNN在预测能力方面的表现,并提供了全面的模型比较.实验结果表明,LSTM模型的准确率更高,具有一定的适用性.

    长短期记忆神经网络模型Word2vec评论文本情感分析

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    纵向数据下线性混合效应模型的贝叶斯变量选择

    李纯净陈雨孙胜男
    241-249页
    查看更多>>摘要：在纵向数据下讨论了如何采用贝叶斯方法将线性混合效应模型分别进行固定效应和随机效应选择的问题.针对固定效应选择,首先给出线性混合模型的似然函数,然后对于固定效应引入Spike-and-Slab 混合先验,对于随机效应中的协方差矩阵给定 Inverse-Wishart 分布先验,运用二元潜变量标记固定效应中的活跃协变量,给出满条件分布及相应的Gibbs抽样算法.针对随机效应选择,采用 Cholesky 分解对线性混合模型中的协方差矩阵进行重新参数化,从而将随机效应分布的协方差参数函数作为标准正态潜在变量的回归系数,通过为随机效应协方差分解后的参数选择 Spike-and-Slab 混合先验,利用分层贝叶斯模型识别零方差的随机效应,给出满条件分布以及相应的Gibbs 抽样算法.使用模拟数据说明方法的有效性,最后将模型应用于 2017 年 2 月至 2018 年 2 月的 26 家上市银行的实际数据,验证了方法的优良性.

    纵向数据线性混合效应模型Cholesky分解Gibbs抽样贝叶斯变量选择

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    一类非凸约束二次规划问题的分支定界算法

    彭明丽刘庆怀张鸿洋
    250-258页
    查看更多>>摘要：针对一类非凸约束二次规划问题,提出一种新的参数化线性松弛分支定界算法,主要利用线性松弛技术求得原问题的全局最优值下界,以及区域删除规则缩减不可行区域,证明了算法的收敛性,最后通过数值实验表明算法的收敛速度加快,且该算法有效可行.

    分支定界线性松弛技术区域缩减二次规划

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    基于改进SMOTE的不平衡数据分类算法

    马宝霖胡茜
    259-264页
    查看更多>>摘要：SMOTE算法是处理不平衡数据的一种经典的过采样算法,文中对该算法进行改进.首先采用k-means算法对原始数据进行聚类,利用类判别函数对聚类样本进行筛选,筛选出"安全样本".然后利用新的过采样率对"安全样本"进行线性插值,并且在插值过程中采用LMKNN方法.分别将该算法与 SMOTE、KNSMOTE 应用至实际数据中,使用 SVM分类算法分类并进行性能对比.结果表明,对Abalone、Ecoli 等不平衡数据集分类时,文中使用的算法分类效果最佳,验证了该算法的有效性.

    不平衡数据SMOTE算法SVM算法

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据

    分数阶Navier-Stokes方程的格子Boltzmann方法

    王雨欣张建影
    265-271页
    查看更多>>摘要：对于分数阶Navier-Stokes方程的数值求解问题,首先将该方程进行离散化处理,然后构造D1 Q3 格子Boltzmann模型,并采用Taylor展开和Chapman-Enskog多尺度展开等技术恢复宏观方程,同时推导出该模型平衡态分布函数的表达式.最后根据一维的两个数值算例对方程进行数值模拟以及误差分析,并将得到的数值解与精确解进行比较,从而验证格子Boltzmann方法的准确性与有效性.

    Caputo分数阶导数格子Boltzmann方法分数阶Navier-Stokes方程平衡态分布函数

      原文链接:
    • NETL
    • NSTL
    • 万方数据