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期刊信息/Journal information
山东大学学报（工学版）
山东大学学报（工学版）

李术才

双月刊

1672-3961

xbgxb@sdu.edu.cn

0531-88396452

250061

济南市经十路17923号

山东大学学报（工学版）/Journal Journal of Shandong University(Engineering Science)CSCD北大核心CSTPCD
查看更多>>本刊刊登机械、材料、电气、能源、动力、控制、信息、计算机、土建、水利、环境、化工、管理等工程专业以及数学、物理学、化学等基础学科方面的学术论文、研究报告、专题评述等。
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    驾驶员疲劳驾驶检测研究综述

    杨巨成魏峰林亮贾庆祥...
    1-12页
    查看更多>>摘要：司机疲劳驾驶检测对于交通安全至关重要,有效的疲劳识别技术可以降低因疲劳引起的交通事故.对司机疲劳驾驶检测方法进行系统综述.介绍司机疲劳的概念及其检测的必要性,阐述疲劳驾驶行为特征并进行分类.详细总结目前广泛使用的几种疲劳驾驶公开数据集,通过归纳分析各数据集特点,对比其适用性和局限性,为后续研究提供宝贵资源.综合分析基于面部特征、生理信号特征、车辆特征以及多特征融合的司机疲劳驾驶检测方法,对比各类方法的优劣.总结司机疲劳驾驶检测领域面临的问题与挑战,对未来的发展方向进行展望.

    疲劳驾驶交通安全多特征融合驾驶行为疲劳检测

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    光纤传感技术在道路交通中的应用

    宋修广赵涛毕研美张紫豪...
    13-26,35页
    查看更多>>摘要：光纤传感技术作为当前交通领域的研究热点,是交通基础设施和交通安全的重要监测手段.围绕光纤传感技术检测与监测应力应变信号、温度信号及振动信号的能力,从交通基础设施及交通信息两方面入手,系统阐述国内外相关研究成果.分析总结当前光纤传感技术在交通领域研究和应用的不足之处,并对该技术未来在交通领域中的发展和实际工程应用做出展望.

    光纤传感技术交通基础设施道路交通信息检测与监测交通安全

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    青岛主城区等时交通圈的构建及空间格局研究

    刘冰王新雨陈丽张艺曦...
    27-35页
    查看更多>>摘要：以青岛市主城区交通圈为对象,分析青岛主城区交通圈层,弥补青岛市交通圈空间格局研究的缺失.依据地价均衡理论识别青岛主城区;采用核密度分析法和中心服务区算法,辅以源点终点(origin-destination,OD)矩阵分析法、成本距离分析法,生成青岛主城区等时交通圈;将青岛主城区交通圈分为核心区、过渡区与边缘区,并对青岛主城区空间范围、圈层形态等空间格局特征进行分析、评价;根据分析结果提出交通规划的具体建议.研究结果表明:青岛主城区内基于职能的平均时间成本为0.58 h,不同区域的时间成本差异明显,其中核心区有较高的路网密度,呈南北狭长分布;过渡区在核心区周围,道路里程较短,路网密度最低,空间分布格局不规则;边缘区时间成本最高,但路网密度比过渡区高,空间形态呈组团式分布.

    交通圈网络分析方法城市职能空间格局青岛都市圈核密度分析法

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    基于图神经网络轨迹预测的合流区交通冲突预测方法

    赵涛张宁王小超马川义...
    36-46页
    查看更多>>摘要：为保证高速公路合流区路段的交通安全,减少交通冲突,提出一种基于图神经网络轨迹预测的合流区交通冲突预测方法.该方法包括基于时空图卷积神经网络的轨迹预测方法以及基于预测轨迹的交通冲突预测方法.利用Mirror-Traffic数据集进行交通冲突指标阈值计算,并通过一定的轨迹数据处理方法得到适用的数据,进行网络模型训练和验证.结果表明,严重冲突的后侵入时间(post-encroachment time,PET)阈值为2.0 s,轻微冲突的PET阈值为5.36 s.该轨迹预测方法的平均位移误差为1.5 m,最终位移误差为2.1 m,时间成本为0.59 s,与其他4种方法相比,本研究方法的轨迹预测整体效果最好.在交通冲突预测方面,采用准确率、精确率、召回率和F1 评价交通冲突预测模型,结果表明交通冲突预测效果较好.本研究提出的方法保证了预测的正确性,增强了预警系统下行车的安全性,提高了预警系统下的合流区通行效率.

    图神经网络轨迹预测交通冲突预测合流区交通安全

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    基于排队模型的电动物流车充电站选址和运输路径问题

    赵姣杨倩倩胡大伟胡卉...
    47-59页
    查看更多>>摘要：针对电动物流车辆规模化应用中电池容量小和充电时间长的问题,以充电站选址和运输路径集成优化为目标,考虑因充电排队等待因素及电动车能耗碳排放成本,建立带时间窗的电动物流车选址-路径问题(location-routing problem,LRP)模型.基于遗传算法,加入贪婪搜索策略、精英保留策略和劣解突变策略求解模型.针对小规模测试算例,采用LINGO优化求解器与改进的遗传算法进行求解效果分析,验证算法的有效性;采用较大规模不同分布的测试数据进行分析计算后,改进的遗传算法比传统的遗传算法平均改进54.52％,表明改进遗传算法能够较大程度改进求解能力.分析充电站服务率参数对各项成本的影响,发现随着充电站服务率的增加,总成本整体呈下降趋势,表明所提模型更加符合实际,为电动物流车大规模推广应用提供了理论依据.

    电动物流车选址路径问题排队时间遗传算法贪婪搜索

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    基于时频分解与深度学习的轨道客流预测

    徐金华罗义凯李昱燃李岩...
    60-68,79页
    查看更多>>摘要：为提高城市轨道线网站点短时客流预测精度,在对轨道站点分类的基础上分别对各类型站点进行客流预测.以动态时间弯曲作为度量,采用K-means算法对站点进行分类,分析各类型站点客流时序特征;为弱化原始客流数据中噪声的影响,利用经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)方法对各类站点原始客流进行时频分解;提出一种融合图卷积网络(graph convolution network,GCN)和门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)的深度学习模型,并以分解得到的分量作为模型输入.以西安地铁为例进行研究,结果表明,根据连续一周站点客流时序特征可将站点分为办公就业型、密集居住型、休闲娱乐型、偏远居住型和职住均衡型5类.采用平均绝对百分比误差及均方根误差作为评价指标,结果表明本研究所提方法对各类站点客流预测的精度优于基准模型.

    客流预测图卷积门控循环单元站点分类经验模态分解

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    面向冷启动用户的元学习与图转移学习序列推荐

    李璐张志军范钰敏王星...
    69-79页
    查看更多>>摘要：为解决推荐系统用户冷启动问题,提出面向冷启动用户的元学习与图转移学习序列推荐(sequential recommendation for cold-start users with meta graph transitional learning,MetaGTL).MetaGTL 在不使用其他辅助信息的前提下,采用图神经网络(graph neural network,GNN)建模序列间物品高阶关系生成用户物品嵌入;将交互序列构造为物品对集合,使用序列编码模块捕捉物品间的转移关系,动态建模用户兴趣;采用注意力机制,生成准确的用户特征;采用基于梯度的元学习方法训练模型,生成初始化模型;对模型的工作性能和结果进行详细分析,结合基线模型进行对比评价.试验结果表明,基于元学习与图转移学习的MetaGTL在缺少辅助信息的用户冷启动任务中具有更高的预测精度.

    推荐系统序列推荐用户冷启动图神经网络元学习深度学习

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    基于混合偏移轴向自注意力机制的脑胶质瘤分割算法

    高泽文王建魏本征
    80-89页
    查看更多>>摘要：为提高脑胶质瘤核磁共振成像(magnetic resonance imaging,MRI)图像分割精度及质量,设计一种混合偏移轴向自注意力机制的脑胶质瘤分割多层级轴向注意力网络(multi-level axial-attention net,MLA-Net)算法.MLA-Net算法框架中设计的混合偏移轴向自注意力机制和混和损失函数,分别用于提取更精确的全局相对位置关系、提升网络对细节结构特征的敏感程度和实现精确地分割胶质瘤模糊边界.试验结果表明,在BraTS 2018和2019的混合数据上,MLA-Net算法的dice系数可达到0.843 3,Hausdorff距离为2.587.MLA-Net算法的MRI图像脑胶质分割性能优良,可以融合全局相对位置特征和局部细节特征,更好地分割出脑胶质瘤感兴趣区域.

    脑胶质瘤图像分割MRI深度学习轴向自注意机制

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    基于岸基激光雷达的水位智能监测技术

    陈晓燕齐明杰程之恒张昱...
    90-95,102页
    查看更多>>摘要：针对传统水位监测方法耗费人力物力极大且难以满足夜间、雨天等恶劣环境下实时监测的难题,基于激光雷达研发水位智能监测技术,通过在岸基搭建激光雷达数据采集平台,以相对水平角和垂直方位角为参数选择感兴趣区域;研发算法分析用户数据报协议(user datagram protocol,UDP),自行解析雷达数据,提取水面有效点云信息;拟合离散点云,构造水面方程,计算水位高度,并修正.对该算法进行实地试验,试验结果表明,本研究提出的水位智能监测技术可有效进行水位监测,平均绝对误差为0.057 m,均方根误差为0.073 5 m,平均百分比误差为7.588％.

    水位监测激光雷达UDP最小二乘法点云

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    结合自训练模型的命名实体识别方法

    肖伟郑更生陈钰佳
    96-102页
    查看更多>>摘要：针对命名实体识别数据集中存在某些实体类别样本过少,使模型学习该类别特征能力较差,导致整体性能较低的问题,提出结合自训练模型的命名实体识别方法.利用已有的命名实体识别数据集训练一个教师模型,通过改进的文本相似度函数搜寻与原数据集最相似的无标签文本,利用教师模型对无标签文本生成伪标签,并将伪标签与有标签数据集混合重新训练一个学生模型用于下游的命名实体识别任务.试验结果表明,相较基线模型,该方法在公共数据集MSRA、CONLL03和法律实体识别数据集上取得更优的性能.

    命名实体识别自训练文本相似度自然语言处理少样本

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