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期刊信息/Journal information
吉林大学学报（工学版）
吉林大学学报（工学版）

任露泉

双月刊

1671-5497

xbgxb@jlu.edu.cn

0431-85095297

130022

长春市人民大街5988号

吉林大学学报（工学版）/Journal Journal of Jilin University(Engineering and Technology Edition)CSCD北大核心CSTPCDEI
查看更多>> 《吉林大学学报（工学版）》（ ISSN 1671-5497；CN 22-1341/T）是由吉林大学主办、教育部主管的以工学为特色的综合性学术期刊。1957年创刊。原名为《吉林工业大学学报》，由原吉林工业大学主办。 2000年，吉林工业大学合并到新吉林大学。2001年经国家新闻出版总署批准，《吉林工业大学学报》更改为现名：《吉林大学学报（工学版）》。 　　《吉林大学学报（工学版）》主要报道吉林大学工学门类的科学研究成果。包括：机械工程、材料科学与工程、动力工程及工程热物理、交通运输工程、农业工程、控制科学与工程、计算机科学与技术、电子科学与技术、信息与通信工程等方面的学术论文。也发表国内外在上述领域的最新研究成果。 　　《吉林大学学报（工学版）》编辑委员会现有委员 43人，其中有4名中国科学院院士，2名中国工程院院士，其他均为在相关领域有重要研究成果的知名教授和学科带头人。 　　《吉林大学学报 (工学版)》为中文综合性科学技术类核心期刊；中国科技核心期刊；吉林省一级期刊。被国内外多种文摘、期刊及数据库摘引和收录，国外的有 美国工程索引(EI Compendex) 、美国化学文摘（CA）；俄罗斯《文摘杂志》(AJ)、美国《剑桥科学文摘社（CSA）》的EC、CE、CIS、EM、ESPM、MTE、CORR、SSSA数据库。中国的有《中国学术期刊文摘》、《电子科技文摘》、《汽车文摘》、《中国农业文摘》、《工程机械文摘》、《中国学术期刊（光盘版）》、《中国科学引文数据库》、《中国学术期刊综合评价数据库》、《万方数据（China Info）系统科技期刊群》。本刊多次在国家和省部级有关部门组织的期刊评比中获奖。 　　《吉林大学学报 (工学版)》发表的论文60%以上为国家级基金资助项目的研究成果，学术水平较高。本刊现为双月刊，每年单月1日出版。 　　 通信地址：中国长春市人民大街 5988号《吉林大学学报（工学版）》编辑部 　　 邮 编：130022 传 真：0431-5094128 电 话：0431-5095297 　　 E－mail ： xbgxb@jlu.edu.cn
正式出版
收录年代

    地理分布数据中心的工作流经济高效资源分配

    魏晓辉汤钫宇李洪亮
    1349-1357页
    查看更多>>摘要：针对工作流作业跨数据中心传输产生高额流量费用的场景,对跨地理分布数据中心工作流作业资源分配问题进行了分析并建模,使用启发的贪心思想提出了MCCD算法,并将本文算法与常见的几种资源分配算法进行了对比.实验的结果验证了本文算法在跨地理分布数据中心的工作流作业中,可以有效降低用户通信流量资费平均达40％,对于降低用户跨地理分布数据中心的通信资费有明显的帮助.

    云计算地理分布式工作流调度经济高效启发式算法

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    基于海量文本数据的知识图谱自动构建算法

    朱小龙谢忠
    1358-1363页
    查看更多>>摘要：现有方法在构建知识图谱过程中,由于忽视了对半结构化数据的处理,导致知识图谱构建精确性不高,且耗时过长,为此本文提出基于海量文本数据的知识图谱自动构建算法.利用三元组抽取器实现海量文本数据源抽取,并提取其中的半结构化数据,同时剔除冗余数据.根据数据处理结果,利用数据采集功能选取适当的数据对象,作为知识图谱构建的文本数据源,并对数据源实行文本格式转换、分词和特征提取等规范化处理.分析得出数据的潜在语义,并绘制XTM可视化图谱,构成初步的知识图谱.挖掘该知识图谱中的已存知识,将潜在向量应用在信息推荐中,组成用户、评分与项目的三元组数据,采用图谱演进算法对评分、用户及项目进行预测,构建潜在向量模型生成多领域推荐,从而实现知识图谱的自动演进.实验结果表明,该算法具有更高的构建精确性,并且用时较短,说明该算法具有可靠性与实际应用性.

    海量文本数据知识图谱三元组抽取器格式转换特征提取

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    基于标签分类的云数据完整性验证审计方案

    王春波底晓强
    1364-1369页
    查看更多>>摘要：随着云存储技术的发展,更多用户为了降低成本将数据存储到云服务器,但同时也失去了数据控制权,导致无法确保云存储数据的完整性和安全性.针对上述问题,提出一种基于快速标签查询的安全数据完整性审计方案.首先,利用混沌系统对云存储数据进行加密,以保证数据机密性.然后,利用数据块的哈希值作为标签对数据块分类.将Merkle哈希树(MHT)每个叶节点对应一个标签,每个标签对应多个数据块,提高了数据查询索引速度.本方案满足了云数据存储完整性审计方案的安全性要求,还降低了审计过程的通信开销.实验结果表明,本方案安全有效.

    计算机应用技术审计云存储Merkle哈希树完整性检查

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    基于运动矢量空间编码的视频监控动态目标检测方法

    潘德伦冀隽张跃进
    1370-1374页
    查看更多>>摘要：针对当前视频监控动态目标检测过程中因忽略了目标位置的预估计而导致检测耗时较长、检测误差较大的问题,提出了基于运动矢量空间编码的视频监控动态目标检测方法.通过运动矢量空间编码方法进行背景建模,采用基于卡尔曼滤波器的CamShift目标跟踪算法检测目标,并对下一时刻目标的搜索范围和出现位置进行估计,通过CamShift结合估计结果搜索目标的真实位置,并对目标搜索范围、加速度和速度进行修正,完成视频监控动态目标的检测.实验结果表明,本文方法的视频监控动态目标检测效率高、检测结果准确率高,验证了本文方法具有较强应用性.

    运动矢量空间编码视频监控背景建模动态目标检测

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    基于随机性特征的加密和压缩流量分类

    李光松李文清李青
    1375-1386页
    查看更多>>摘要：当网络传输数据应用加密或压缩算法后,其载荷数据均呈现出较强的随机性,利用现有的流量检测方法,很难将加密和压缩流量有效区分.针对上述问题,基于加密数据与压缩数据随机性的差异性特征,提出了ECF特征集,在不依赖网络传输协议、数据包头、压缩标识等信息的情况下,使用当前主流机器学习算法构建分类模型,实现了有效的加密和压缩流量分类.实验测试表明,本文方法在分类精度上优于现有分类方法,并且具有很好的泛化性和迁移性.

    流量分类加密流量压缩流量机器学习

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    基于强化学习和注意力机制的朝鲜语文本结构发现

    赵亚慧杨飞扬张振国崔荣一...
    1387-1395页
    查看更多>>摘要：将注意力机制与深度强化学习相结合,利用标签信息研究如何自主学习出有效的朝鲜语文本结构化表示,提出了两种结构化表示模型:信息蒸馏注意力模型(ID-Attention)和层次结构注意力模型(HS-Attention).ID-Attention选择与任务相关的重要单词,而HS-Attention在句中发现短语结构.两种表示模型中的结构发现是一个顺序决策问题,使用强化学习中的Policy Gradient实现.实验结果表明:ID-Attention能够识别朝鲜语重要单词;HS-Attention能够很好地提取出句子结构,在文本分类任务上有很好的性能表现,同时,两模型的结果对语料库的标注有很好的辅助作用.

    人工智能深度强化学习注意力机制文本结构发现朝鲜语自然语言处理

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    基于多尺度注意力融合和卷积神经网络的水下图像恢复

    王德兴吴若有袁红春宫鹏...
    1396-1404页
    查看更多>>摘要：由于水中悬浮粒子对光的吸收和散射,导致原始水下图像清晰度低、细节模糊和颜色失真,针对这些问题,提出了一种基于多尺度注意力融合和卷积神经网络CNN的水下图像恢复方法.利用注意力机制构造SC(Space channel)模块,通过在多尺度特征提取中加入SC模块,可以有效地提取图像中的信息,实现图像清晰度的提高和颜色校正.利用拉普拉斯算子构造多项损失函数,进一步增强图像细节特征,使得恢复后的图像质量得到显著提升.将本文方法与其他方法在两个测试集上进行定性和定量的对比,实验结果表明,本文方法恢复后的图像在图像清晰度、细节增强和颜色校正方面都优于其他方法.

    信息处理技术水下图像恢复注意力机制拉普拉斯算子卷积神经网络

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    基于BPNN在线学习预测模型的扭矩实时跟踪控制

    董延华刘靓葳赵靖华李亮...
    1405-1413页
    查看更多>>摘要：基于大量的台架试验数据,利用反向传播神经网络(BPNN)设计了燃油喷射在线学习预测模型,结合PID反馈完成扭矩跟踪的实时控制.其中,燃油喷射BPNN预测模型采用一种实时的简化离散模型,模型的阈值可以在线学习更新,具有参数自适应性.台架试验表明,相比于固定参数的BPNN模型,提出的阈值在线学习的BPNN模型具有更高的预测精度;提出的可变阈值VTBPNN预测前馈加PID反馈控制器能够满足扭矩跟踪的实时性需求,并且相比于普通可变参数VPPID控制器,在瞬态工况干扰下鲁棒性更强,跟踪误差更小.

    反向传播神经网络人工智能参数自适应扭矩跟踪控制

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    基于条件生成对抗网络的医学细胞图像生成检测方法

    陈雪云许韬黄小巧
    1414-1419页
    查看更多>>摘要：针对现有医学细胞图像生成检测方法在检测中需要大量的有标签数据作为支撑,而细胞在黏附遮挡的情况下数据匮乏,不利于细胞检测精度的提高这一问题,提出了基于条件生成对抗网络的细胞图像生成检测方法.通过Pix2pix网络模型控制生成黏附遮挡的细胞图像,提取损失函数,采用Pix2pix实现图像到图像的转换,并运用正则项误差控制生成对抗网络误差.在此基础上,构建检测网络,包括生成网络结构、判别网络结构和检测网络结构,在生成网络输出端进行目标检测,使图像生成与细胞检测工作在同一个网络中完成.实验表明,与现有模型相比,本文方法在检测精度上有显著提升,达到了90.2％,可以满足医学细胞检测需求.

    条件生成对抗网络图像生成目标检测判别网络结构损失函数

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    基于深度强化学习的随机局部搜索启发式方法

    吕帅刘京
    1420-1426页
    查看更多>>摘要：为了更充分地利用可满足问题(SAT)的数据分布中的信息,从而提升算法性能,提出了一种基于深度强化学习的随机局部搜索启发式方法.把随机局部搜索算法中变量的选择看作强化学习任务,训练强化学习Agent学习策略作为随机局部搜索算法选择翻转变量的启发式,以期望通过端到端的方式获得效率更好的翻转变量的选择方法.实验结果表明,本文方法是有效的,并且与经典随机局部搜索算法ProbSAT相比,本文方法在性能上也有一定的优势,可以在更少的决策步骤内求出问题的解.

    计算机软件可满足性随机局部搜索深度强化学习

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