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期刊信息/Journal information
南昌工程学院学报
南昌工程学院学报

扶名福

双月刊

1006-4869

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0791-8125956

330099

南昌市高新技术开发区天祥大道289号

南昌工程学院学报/Journal Journal of Nanchang Institute of Technology
查看更多>>本刊主要刊登水利水电工程、建筑工程、环境工程、机电工程、电子信息工程、计算机科学及应用、工程管理及基础科学等领域内的基础研究与应用研究的学术论文、研究报告、工程实例等，旨在及时、准确地反映相关学科的最新研究成果、最新进展及新技术应用，促进学术交流，为国家经济建设和高校的教学、科研服务。
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收录年代

    基于相关滤波的目标跟踪算法综述

    王军杨帅杨文烩邓承志...
    65-72页
    查看更多>>摘要：介绍了相关滤波跟踪算法的理论基础及跟踪流程.从特征选择与表示、边界效应、自适应尺度和相关滤波与深度学习结合四个方面对现有相关滤波跟踪算法进行归纳总结,分析各自的特性以及优缺点.在 OTB100、UAV123 数据集上对10 种经典的相关滤波跟踪算法进行实验评估.通过实验发现,相关滤波跟踪算法在跟踪速度、有效性等方面具有鲁棒性.相关滤波与深度学习相结合的跟踪算法在跟踪准确度和跟踪速度方面具有先进性.并且从相关滤波与深度学习结合的角度对目标跟踪算法的未来发展进行了展望.

    相关滤波目标跟踪边界效应深度学习

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    分组学习的多目标萤火虫算法

    赖智臻吴润秀李强甄岩...
    73-81页
    查看更多>>摘要：针对多目标萤火虫算法寻优策略单一,没有充分挖掘不同个体的寻优潜力、开发能力弱、易出现早熟现象,最终导致算法综合性能不佳的问题,本文提出一种分组学习的多目标萤火虫算法(MOFA-GL).基于支配关系划分占优种群和非占优种群,同时在进化阶段划分教师教导和学生自学两个学习阶段.教师教导阶段,根据Pareto等级选定教师个体,非占优个体朝着教师个体学习,快速提高非占优种群的收敛性;占优个体在教师个体和代表种群平均水平的个体共同引导下学习,提升种群的整体性能.学生自学阶段,添加莱维飞行(Lévy flight)策略扰动占优个体以提高算法全局开发能力;非占优个体随机选择两名占优个体学习,进一步提升算法的整体性能.种群进行一轮迭代后,将当前种群进行变异操作提升算法的局部开发能力,同时采用精英选择策略保留父代优良基因,保证算法的优化性能.在实验部分,将MOFA-GL与几种经典及新兴的多目标进化算法比较,结果表明MOFA-GL能有效提高收敛性和多样性.

    多目标优化多目标萤火虫算法分组学习莱维飞行变异

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    基于YOLO-MCA的X光图像检测算法

    李永健朱华生何明智唐树银...
    82-87页
    查看更多>>摘要：YOLO算法直接用于X光图像检测时存在提取特征不明显问题,特别是违禁物与安全物存在折叠交叉时,容易导致漏检、多检现象.为此本文提出一种YOLO-MCA算法,该算法在YOLOv5 基础上,增加了一个多卷积融合坐标注意力机制分支模块,该模块通过多支路连通的方式增大感受野,注重位置信息提取,增强提取有效特征能力,可改善物体折叠交叉导致的漏检、多检问题.在PIDray＿OD数据集上的实验结果表明,所提出的YOLO-MCA算法的mAP@0.5∶0.95 达到72.9%,比原模型算法的精度更高;FPS达到87,满足实时检测需求.

    X光图像检测YOLO-MCA坐标注意力机制多支路感受野

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    基于帝王蝶优化算法的BP神经网络能源预测模型研究

    颜高洋丁贵立许志浩王宗耀...
    88-94页
    查看更多>>摘要：基于帝王蝶优化算法,提出了一种新的帝王蝶-BP(Back Propagation)神经网络预测模型,以预测结果的平均绝对误差为目标函数,对BP神经网络模型的初始权重和阈值进行寻优,实现了对江西省能源供需的准确预测,并依据预测结果制定江西省低碳转型路径.通过与已有文献方法和权威公开数据的对比,验证了帝王蝶-BP神经网络优化预测模型的有效性和优越性.

    帝王蝶优化算法BP神经网络能源预测参数优化

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    稀疏低秩核非负张量分解高光谱图像解混

    张志鹏谭文群彭天亮刘雪松...
    95-101页
    查看更多>>摘要：为了解决传统非负张量分解过程中出现大维度矩阵导致计算速度变慢的问题,本文提出了一种基于稀疏低秩约束的核非负张量分解算法.该算法将张量数据映射到核空间内,添加稀疏约束结构,通过交替方向乘子法进行模型求解,并且考虑张量数据的非零元素及其位置,降低了算法计算的复杂度.在模拟和真实数据集上的实验验证了该算法的稳定性和有效性.

    稀疏低秩核函数非负张量分解高光谱图像

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    基于k近邻的快速和参数自适应训练的稀疏子空间聚类

    朱恪瑄黎敏
    102-107页
    查看更多>>摘要：稀疏子空间聚类算法具有较强的子空间识别能力和灵活的建模特性,但该算法存在复杂度高、参数敏感及聚类结果不稳定等问题.对此,本文提出了一种将高效率近邻过滤和参数自适应训练相结合,并应用于稀疏子空间聚类模型的算法.该算法通过k近邻算法筛选重构样本的候选点,并利用数据全局关系自适应地拟合正则参数,改变了原始稀疏子空间聚类自表示数据点和正则参数的选取方式.通过仿真实验验证了提出的算法不仅降低了运算成本,而且能够自适应选择参数,提高了聚类精度.

    k近邻算法稀疏子空间聚类自适应参数训练

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    二维NbSi2N4作为锂离子电池负极的一性原理计算研究

    张根瑞王章寅王运新黄春来...
    108-113页
    查看更多>>摘要：二维材料作为二次电池电极材料一直是新能源材料领域的研究热点.本文利用第一性原理计算方法,计算并预测了二维材料NbSi2N4可以作为锂离子电池负极材料.该材料具有储锂容量高、吸附锂离子前后导电性好、迁移势垒低、相应半电池平均开路电压低以及嵌锂过程中晶格变化小等优点.这些预测的数据表明NbSi2N4 具有良好的倍率性能、高工作电压和优异的循环性能,是一种非常有前景的锂离子电池负极材料.

    二维材料锂离子电池负极材料第一性原理计算

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    无溶剂体系催化合成1,8-桉叶素的研究

    王大伟曹锰刘颖婷王振希...
    114-118页
    查看更多>>摘要：通过研究α-松油醇的异构化反应,寻求1,8-桉叶素的廉价合成方法.研究发现含十六烷基三甲基季铵盐阳离子的磷钨酸(CTA-HPW)能在无溶剂的条件下催化α-松油醇的异构化反应,其主要产物由1,8-桉叶素、D-柠檬烯、α-异松油烯等组成.通过系统的正交实验确定了反应的最优条件,即:催化剂用量5%、反应温度60℃、反应时间15h,此时松油醇的转化率为94.1%,1,8-桉叶素的选择性为32.0%.在此基础上,研究了催化剂的可循环性.

    松油醇异构化合成18-桉叶素磷钨酸

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