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计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所
计算机与数字工程

中国船舶重工集团公司第七0九研究所

马中

月刊

1672-9722

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027-87534308;87534205

430074

湖北省武汉市74223信箱《计算机与数字工程》编辑部

计算机与数字工程/Journal Computer and Digital EngineeringCSTPCD
查看更多>>《计算机与数字工程》杂志是中国科技核心期刊，目前已被中国期刊网，中国学术期刊（光盘版）全文收录，成为中国学术期刊综合评价数据库来源期刊和科学引文数据库（SCD）来源期刊；同时还被《中文科技期刊数据库》全文收录，并在"万方数据—数字化期刊群"全文上网。 
正式出版
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    基于高斯曲率的航空模锻件点云降噪方法研究

    王杰杨青平曹珍珍张立强...
    1552-1556页
    查看更多>>摘要：为了让大型航空模锻结构件全型面海量三维点云数据在高效降噪过程中避免过度光顺而丢失边缘特征点，论文提出了基于高斯曲率的分区域双边点云降噪方法。首先将散乱点云栅格化进行降采样，剔除了第一类噪声点;然后基于高斯曲率对点云分区域，同时添加欧式距离权重来保持点云空间特征，利用改进的双边滤波方法去除第二类噪声。最后在开源PCL1。10。1平台上，验证了论文点云降噪方法的有效性，试验表明论文点云滤波方法在点云降噪的同时，在避免曲面过度光顺和保持边缘特征方面有一定的效果。

    高斯曲率双边滤波欧氏距离权重空间特征点云降噪

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    基于改进级联卷积神经网络的织物疵点检测

    李小庆张俊杰杜小勤梁晶...
    1557-1562,1568页
    查看更多>>摘要：为了改进当前织物检测算法样本数量少、织物疵点检测准确率低和定位精准度差的问题，提出一种端到端的改进的织物疵点检测算法。针对公开数据集样本数量少、样本种类不均衡的问题，采用线下与线上结合的数据增广方式，除了基本的数据增广方法，同时引入复制粘贴以及混合的方式对样本进行扩充与增强;针对特征提取算法提取特征不精确的问题，对特征金字塔进行改进，通过加入可变形卷积、递归特征金字塔、可切换的空洞卷积、全局语义信息的方法扩大感受野、增强语义信息。实验结果验证了算法的有效性，该算法对天池雪浪制造数据集9种布匹疵点进行检测，检测是否具有瑕疵的准确率达到97%以上，疵点定位的平均检测精度为56。7%，样本检测效率为2。4 FPS。相对于基础模型定位精准度提升了10%以上，并且检测效果满足工业上的生产需求。

    织物疵点检测级联卷积神经网络数据增广递归特征金字塔可切换空洞卷积

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    飞行保障架次预测方法研究及恢复期预测

    茅佳宁丁松滨刘计民宋晓敏...
    1563-1568页
    查看更多>>摘要：为研究飞行保障架次未来恢复发展情况，在传统时间序列预测方法基础上引入支持向量机(SVM)进行优化，再结合疫情影响预测并判断未来的增长情况，为未来航空运输的恢复提供了一定参考依据。首先基于ARIMA-SVM、Holt-Winters三参数指数平滑-SVM两种组合模型，在无疫情数据基础上进行验证，实现模型精度的优化;然后基于X-12分解疫情时间序列，预测2021年-2023年三年内的月度值，并判断年度增长恢复情况。结果表明:引入SVM优化残差序列后，组合模型与单一模型相比误差有所降低;通过疫情影响分析及预测可以判断疫情影响下的飞行保障架次预计在2023年恢复至疫情前的水平。

    飞行保障架次时间序列预测ARIMA乘法季节模型Holt-Winters三参数指数平滑恢复期预测

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    基于改进蝴蝶算法优化SVM的TE过程故障诊断

    赵文虎
    1569-1575页
    查看更多>>摘要：针对支持向量机在田纳西-伊斯曼过程故障诊断中存在不稳定且分类精度低以及蝴蝶优化算法在优化支持向量机时存在的易陷入局部最优和收敛速度慢等问题，提出了采用改进蝴蝶算法优化支持向量机的模型。首先利用反向学习策略、自适应调节策略和混沌局部搜索策略来优化蝴蝶算法，改善蝴蝶算法的寻优性能和开发能力。然后采用改进蝴蝶算法来优化支持向量机的参数，最后将改进蝴蝶算法优化的支持向量机模型应用到田纳西-伊斯曼过程的故障诊断中。通过函数测试和对比实验，结果表明:改进蝴蝶算法具有较好的寻优效果，用改进蝴蝶算法优化的支持向量机具有更好的稳定性和更高的分类准确率。

    支持向量机蝴蝶优化算法故障诊断函数测试分类准确率

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    高流量呼吸湿化仪的防干烧故障检测方法研究

    王庆辉张璐姬繁悦周成广...
    1576-1581页
    查看更多>>摘要：高流量呼吸湿化仪(HiFent)较传统无创呼吸机相比，拥有更高的气体流量、温湿度可控等优点，从而能更好地进行气道管理。对于HiFent来说，设备需要持续不断地通过加热向气流供应水蒸气，一旦仪器发生缺水将导致患者呼吸输出气体湿化效果不佳，更有可能损坏仪器，因此对干烧故障的实时检测极为重要。论文提出了一种防干烧优化报警算法，基于治疗模式和气体流量的不同，建立了主被动检测算法，构建了多模型检测系统。实验结果表明，所提算法执行效率高、虚警率低，显示出良好的防干烧报警效果。

    高流量呼吸湿化仪液位检测防干烧算法

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    基于滑膜观测器的永磁同步电机控制研究

    沈晓龙马继先董恽瞿云飞...
    1582-1586页
    查看更多>>摘要：文章以船舶推进永磁同步电机((Permanent Magnet Synchronous Motor，PMSM))为基础，提出了一种改进的滑模观测器，来优化PMSM调速系统控制。传统滑模观测器在反电动势估算时会产生相抖振问题，因此采用新的饱和函数作为开关函数，设计了自适应滑模增益，来提高观测器的稳定性。针对低通滤波器动作时，系统易发生相位延迟，设计了动态截止频率低通滤波器，并与Kalman滤波器结合进一步改善了系统性能。最后，结合Matlab模拟电机的控制系统，验证改良的无传感器控制系统估算的有效性及优越性。

    永磁同步电机滑膜观测器Matlab

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    基于多模型BP神经网络算法的湿化器的湿度预测控制

    苏健
    1587-1591页
    查看更多>>摘要：高流量呼吸湿化器的湿度控制效果，是衡量湿化器品质的重要标准，由于湿化罐出气口没有使用湿度传感器实时采集数据，无法对湿化器出气口的空氧混合气体的湿度做实时监测，所以不能构建一个完整的闭环负反馈的系统，只能构建一个基于预估数据进行控制的开环系统。对于湿化器的湿度预测控制的问题，提出基于多模型切换的BP神经网络算法预测控制，在目标温度平衡点进行线性化，根据流量的变化选择模型。仪器测试实验表明:湿化器的湿度预测控制系统有更高的控制品质，适用于不同温度，不同流量的湿化模式。

    湿化器湿度预测多模型BP神经网络算法线性化

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    参考文献著录规则

    1592页
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