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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。
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收录年代

    基于生成对抗网络的自适应归一化数据增强算法

    赵彬高永乐王清璇王泽...
    385-391页
    查看更多>>摘要：提出一种基于深度卷积生成对抗网络的自适应归一化数据增强算法,通过深度卷积神经网络强大的特征提取能力提升了生成图像的真实度,进一步采用自适应实例归一化解决因梯度爆炸导致的网络过拟合问题,最后在CIFAR10数据集上进行模型训练,并对输入的原始样本图像进行1 000轮对抗得到生成图片,实验结果显示,文中提出的自适应归一化方法生成图像真实度提升1.2％.

    自适应归一化数据增强深度卷积生成对抗网络深度学习

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    数学规划中COPT与Gurobi求解器的对比分析

    董吉哲曹建设周睿延
    392-397页
    查看更多>>摘要：在Python语言环境下对国内COPT求解器与国外Gurobi求解器求解线性规划与混合整数规划问题进行测试.每种规划问题采用不同算例进行寻优计算,并结合统计学方法对最优结果及求解时间进行对比分析.结果证明,COPT求解器与Gurobi求解器对两类优化问题的求解精度一致,但COPT求解器对线性规划问题的计算速度快于Gurobi求解器,而在混合整数规划问题上前者慢于后者.

    PythonCOPTGurobi求解器线性规划混合整数规划

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    面向电机伺服的自适应超螺旋滑模辅助干扰观测器

    田大鹏李妍王昱棠
    398-405页
    查看更多>>摘要：提出一种自适应超螺旋滑模辅助干扰观测器,这种新型滑模辅助干扰观测器由自适应超螺旋滑模补偿器和干扰观测器组成,结合两者优势以增强电机伺服系统的抗干扰能力.干扰观测器负责估计补偿低频干扰,自适应超螺旋滑模补偿器对干扰观测器未补偿的高频干扰,以及由于模型不确定性造成的干扰估计误差进一步补偿.文中构造了两个Lyapunov函数分别证明了滑模函数和自适应律的稳定性与收敛性.与干扰观测器和自适应滑模辅助干扰观测器的对比实验,验证了在电机受到干扰时所提方法的位置收敛时间与另外两种方法相比,分别减小了 1.177 s和0.927 s,提高了电机伺服系统对干扰的补偿速度.同时所提方法的滑模抖振比之降低了 68％,减小了滑模抖振.

    突变干扰超螺旋滑模补偿器自适应律干扰观测器电机伺服系统

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    基于多无线体域网的多节点传输策略优化研究

    胡封晔徐梓凯王铭阳
    406-411页
    查看更多>>摘要：基于多人多点的无线体域网模型提出传输策略优化方案,并针对网络的能量受限问题构建基于射频能量收集技术的信息能量,同时传输模型.文中提出的算法以最大化系统总传输速率为优化目标,通过优化传感器的功率分配减少网络间干扰.仿真结果表明,所提算法在多体域网络共存情况能有效提高系统传输速率.

    无线体域网络能量收集传输功率

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    基于改进BiSeNet的实时道路场景分割算法

    宋宇张丽影梁超
    412-420页
    查看更多>>摘要：无人驾驶场景中的图像信息具有目标种类多、场景变化多样的特点,使得分割任务更加困难.针对空间信息和语义信息直接进行特征融合效果较差,面对复杂交通场景时分割结果较为粗糙,对双分支网络BiSeNet进行优化改进.采用轻量级骨干网络以及引入混合深度卷积,降低运算成本的同时提升分割精度;对复杂道路场景图像分割时存在结果边缘模糊、小目标分割效果不佳等问题,在上下文路径引入坐标注意力机制获取更多的上下文信息,提高分割的准确度;重新设计特征融合模块,使用注意力机制驱动方法构建特征融合模块,缩小了空间信息和语义信息之间层级的差距.在CamVid数据集上对改进后的算法进行训练并测试,算法平均交并比达到69.9％.改进网络虽然分割速度稍有降低,但其训练结果的平均交并比相比 BiSeNet 提升了 1.6％.

    无人驾驶实时语义分割深度学习注意力机制特征融合

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    基于双判别准则的散乱点云孔洞识别算法

    孙启翔郭敏吕源治李贞兰...
    421-427页
    查看更多>>摘要：针对传统点云孔洞识别算法效率不高且易受尖锐点影响等问题,提出一种半圆盘准则与最大夹角准则相结合,并引入特征值约束的孔洞识别算法.首先建立kdtree索引搜寻邻域点,利用半圆盘准则提取准边界点;然后利用最大夹角准则去掉冗余点,进而精确提取孔洞边界点,再基于最小特征值对边界点进行筛选,去除误识别的尖锐点;最后对多个孔洞点集进行聚类,完成孔洞识别.实验结果表明,该算法能够消除尖锐点的影响,准确、高效地识别孔洞边界点,为后续孔洞修补操作打下基础.

    散乱点云kdtree半圆盘准则边界提取

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    改进融合注意力机制的小目标和被遮挡目标检测

    刘丽伟王玲戚星烁
    428-436页
    查看更多>>摘要：针对夜间光照条件不足等条件下交通环境的多目标检测问题,提出一种改进YOLOv5s的目标检测算法.该算法首先在原始的YOLOv5s网络中嵌入三分支结构并行卷积注意力模块,通过计算跨维度注意力权值矩阵,实现了一种轻量级的有效注意力机制.其次,为了解决小目标和遮挡目标的检测问题,嵌入残差遮挡感知注意力机制,通过不同卷积核大小的卷积块对图像进行类分块操作,更准确地突显小目标和被遮挡目标.通过在FLIR数据集上的对比实验表明,改进算法在夜间交通环境下的多目标检测任务中能够提高检测精度,相较于传统YOLOv5s,其检测准确率mAP@0.5提高2.9％.

    目标检测YOLOv5三重并行卷积注意力机制残差遮挡注意力机制

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    基于改进YOLOv5的道路目标检测算法

    翟双李余光祖国明李树壮...
    437-444页
    查看更多>>摘要：针对目标检测算法在雾天天气下的识别精度低、容易漏检等问题,提出一种基于YOLOv5框架的先去雾后检测的算法.利用改进的AOD-Net去雾算法进行图像增强,采用Twin-transform Block模块替换提取中小目标特征,同时添加CBMA注意力机制,增强模型提取图像特征的能力.采用DIoU_NMS后处理方法,精准回归预测框.实验结果表明,在BDD100K数据集上进行对比分析,相较于原有YOLOv5s网络,文中提出的改进方案准确率明显提升,其中薄雾场景中mAP提高1.59％,浓雾场景中mAP提高5.80％.因此,文中提出的算法能够有效地改善雾天条件下目标识别中存在的漏检问题.

    目标检测注意力机制YOLOv5sDIoU_NMS方法

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    基于改进Transformer的电力负载预测

    秦喜文唐英杰董小刚朱妍霏...
    445-451页
    查看更多>>摘要：针对电力负载预测任务,提出了一种改进的Transformer模型.使用全连接层替换原来的解码器结构,在降低模型复杂度的同时使模型更加契合电力负载数据,使用Adam W方法优化了深度学习中普遍存在的权重衰减处理上的缺陷.实验结果表明,在洛杉矶、纽约和萨克拉门托三个城市的真实电力负载数据集上,相较于ELM、RNN、LSTM和传统的Transformer模型,改进的Transformer模型可以更准确地进行电力负载预测.

    Transformer自注意力机制电力负载预测位置编码

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    右删失数据下加权威布尔分布的估计研究

    刘新蕊王雪欣何非
    452-456页
    查看更多>>摘要：首先对右删失数据建立加权威布尔模型,进而将分布中的形状参数替换回归形式,建立加权威布尔回归模型.运用极大似然法对两个模型中的参数进行估计,在数值模拟中验证了所提方法的有效性.最后,将方法应用于一个肺癌数据的分析中.

    右删失加权威布尔分布加权威布尔回归模型极大似然

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