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期刊信息/Journal information
信息技术与信息化
信息技术与信息化

廉凯

双月刊

1672-9528

sditi@163.com

0531-86133211

250101

山东省济南市山大路224号

信息技术与信息化/Journal Information Technology & Informatization
查看更多>>本刊从信息技术的研究、应用角度展现IT行业与科技发展与进步，是全国高校、科研院所、企业发表信息科学研究、技术应用成果的园地。杂志内容以科技论文为主，并设有评论与综述、信息化论坛、网络通讯、信息处理与模式识别、研究与探索、方案与应用等栏目。整个杂志分三个层次，第一个层次是评论与综述，由政府职能部门和专家对技术、产业的发展趋势，所做的前瞻性的论述和规划；第二个层次是电子信息科技论文，主要刊登高校研究生、科研院所的论文和理论研究成果；第三个层次是企业及各行业中IT技术的应用案例。
正式出版
收录年代

    基于高效通道注意力机制的FairMOT多目标跟踪

    张慧旺
    90-93页
    查看更多>>摘要：多目标跟踪是计算机视觉领域中的一个重要且热门的任务.针对在真实复杂场景中目标的漏检以及ID匹配不准确的问题,提出一种基于FairMOT算法的改进算法.通过引入双分支高效注意力机制模块即DMECA,分别加强检测与重识别分支的特征,以解决多任务训练平衡问题.优化分支头的结构,将传统卷积方式修改为深度可分离卷积,并采用LeakyRelu激活函数.在数据关联模块的第二阶段匹配中,使用距离交并比(DIOU)替代交并比(IOU)计算代价矩阵进行匹配.实验结果表明,在MOT17数据集上IDS下降了625,此外HOTA、IDF1 分别提高了0.3%、0.4%.

    多目标跟踪通道注意力机制深度可分离卷积DIOU

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    基于聚类遗传算法的应急物流选址研究

    郭海峰宋骊颖李富强
    94-97页
    查看更多>>摘要：针对重大突发事件的应急物资救援,研究了应急物流中心选址问题.首先考虑运输时间与运输成本,建立了双目标确定性选址模型;其次,考虑数量级变动等因素从而转换模型,并在此基础上引用成本偏好权重构建了单目标成本偏好模型;最后,在求解选址模型算法上,将K-means聚类算法与遗传算法结合,提出一种新的改进算法.在MATLAB上编写了算法程序,设计了一个确定环境下的算例,求解该算例并对比改进前和改进后的算法性能.结果表明,聚类遗传算法具备良好的可行性和有效性,能较好地求解应急物流中心选址问题.

    应急物流选址遗传算法K-means物资配送改进算法

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    基于DMC算法的二级闭环供应链协同策略研究

    郭海峰郭雨杭
    98-101页
    查看更多>>摘要：针对既包含由单个制造商和单个分销商组成的正向物流,又包含退货、再制造的逆向物流,建立了基于APIOBPCS策略的二级闭环供应链模型,给出系统框图并推导出离散z域的传递函数,分析此策略下传统供应链与闭环供应链的性能差异.经仿真发现,闭环供应链牛鞭效应更小,但库存水平变得难以控制,对此设计了DMC控制器,给出该控制算法一般步骤.通过仿真可以看到,DMC控制器能有效地使闭环供应链的库存水平接近期望值,提高系统的动态性能.

    闭环供应链动态矩阵牛鞭效应回收再制造APIOBPCS

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    基于神经网络与随机森林的涡旋光分类算法

    张艳珠黄浩铭
    102-105页
    查看更多>>摘要：在光通信领域中,应用涡旋光可以大幅度提高光通信容量.但在实际的通信环境中,气候因素往往导致涡旋光经过散射介质形成散斑,大大影响涡旋光通信过程中的实际效果,而散斑图像识别分类涡旋光拓扑荷数对涡旋光作用在光通信中意义极大.将对两束涡旋光通过散射介质成像后的散斑图像进行分析,对涡旋光的拓扑荷数和相位信息进行分类.首先使用神经网络提取特征并进行机器学习,对两束涡旋光的拓扑荷数和相位信息等四个指标分别进行分类.然后尝试使用ResNext网络提取特征并向其中加入随机森林算法.最后实现了散斑图像中每个指标均超过99%的准确率以及同时满足四个指标 98.5%的准确率.

    图像分类涡旋光神经网络随机森林

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    自动化集装箱码头双活数据中心方案研究及应用

    杨远标龙霆斐秦国峻
    106-113页
    查看更多>>摘要：数据中心网络是支撑码头业务系统的重要基础设施,提升数据中心方案的安全可靠性是提高码头生产作业连续性和效率的关键环节.针对自动化集装箱码头对于数据存储的稳定性、连续性、高算力和高可靠性需求,提出了双活数据中心解决方案.首先基于超融合虚拟化架构,综合网络集群堆叠、SAN储存、VSAN和NSX-T等技术,实现了双活容灾数据中心"网络双活、应用双活、存储双活".然后,通过某码头的实际案例,验证了方案的可行性和有效性.

    通信与信息系统双活容灾超融合虚拟化网络冗余数据存储

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    基于BP神经网络和HOG特征的茶小绿叶蝉识别

    吴鹏
    113-116页
    查看更多>>摘要：为解决茶小绿叶蝉在复杂环境中快速识别的问题,提出了一种基于BP神经网络和HOG特征提取算法的茶叶病虫害识别方法.首先对采集的茶叶病虫害图片进行数据增强,用来扩充样本数量,并将样本尺寸大小统一到 256×256,以方便网络模型训练.然后使用HOG算法提取图片的局部边缘特征,以减少光照变化造成的影响和降低噪声.最后将提取的特征数据输入到BP神经网络进行训练,并使用随机梯度下降法(SGD)减少模型训练的时间.实验结果表明,基于BP和HOG的茶小绿叶蝉识别方法,准确率为0.94,所提出的模型具有较高的识别能力和鲁棒性,可以为茶叶病虫害智能诊断提供参考.

    病虫害识别BP神经网络HOG随机梯度下降数据增强

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    基于改进樽海鞘群算法的测试数据自动生成

    徐良田青云文成张海波...
    117-121页
    查看更多>>摘要：为了提高软件测试数据自动生成的可靠性,研究了一种改进的樽海鞘群算法自动生成测试数据.首先对樽海鞘群算法引入了人工鱼群算法中的随机行为,改善了樽海鞘个体容易陷入局部最优的问题,充分平衡迭代过程中的探索行为与开发行为;然后根据樽海鞘个体寻优结果引入末位淘汰机制,选择性舍弃适应度值最低的个体,并在搜索空间内随机生成一个新的个体进行种群补充;最后将改进后的樽海鞘群算法应用于基准程序的测试数据自动生成.实验结果表明,改进后的算法能够有效改善个体容易陷入局部最优的问题,正确搜寻到满足测试条件的数据,具有一定的优越性.

    软件测试樽海鞘群算法随机行为末位淘汰测试数据自动生成

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    基于多尺度特征增强的列车摘钩关键部件检测

    潘培玉刘宏州孙欣李瑞...
    122-125页
    查看更多>>摘要：针对列车摘钩关键部件风管和折角塞门的小尺寸目标检测问题,使用多尺度特征增强改进YOLOv5s检测算法.首先在主干网络增加一个多分支卷积模块C2f输出一个大尺寸特征图;然后在颈部结构采用残差特征增强方式RFA提升特征金字塔的多尺度特征融合表征能力;最后检测头输出 4 种尺度的检测特征图,其中新增特征图的尺寸最大,用于增强小尺寸目标的检测能力.实验结果表明,改进 YOLOv5s在平均检测精度mAP 上提升了1.4%,优于SSD,提升了小尺寸风管和折角塞门的检测能力.

    铁路货运列车摘钩部件目标检测多尺度特征残差特征增强

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    并行处理网络下半结构化大数据快速聚类方法

    王珂
    126-130页
    查看更多>>摘要：半结构化数据量已经超过PB级,在这种大规模数据集上快速响应交互式请求,对关系数据库查询和大数据处理技术都提出了挑战.然而当前的聚类算法均是离线批量处理结构化、非结构化数据.面对半结构化数据对象和应用需求的转变,需要对传统聚类算法针对性地优化和改进.设计一种并行处理网络下半结构化大数据快速聚类方法.首先,在常用的Linux与Windows网络环境中捕获大数据包,并对捕获的多源异构大数据做清洗和集成等预处理操作,完成数据准备工作;然后在并行处理网络下,基于MapReduce框架改进常规CanpoyK-means聚类算法形成BCK-means并行聚类算法,对多源异构大数据进行并行化聚类分析,实现半结构化大数据的快速聚类挖掘.实验结果表明,设计方法在 10 s内即可完成不同类别的半结构化数据集的聚类且聚类结果稳定,在半结构化数据聚类挖掘效率方面具有优势.

    并行处理网络半结构化大数据数据快速聚类聚类方法

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    一种VNFM分域方案的研究、测试与应用

    沈强刘绚李碧涵曹星凯...
    131-134,140页
    查看更多>>摘要：当前虚拟化和云化技术已在5G移动通信核心网领域得到了广泛应用,VNFM是虚拟化技术必不可少的组件,随着VNFM上管理的VNF越来越多,管理难度和安全性问题日渐凸显.提出了一种分域方案,描述了其设计实现过程和测试场景,并在现网中得到了实践应用,能帮助运营商解决VNFM上VNF运维问题.

    5GCVNFMRBAC分域测试

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