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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GCN模型的DDoS攻击检测技术研究

    姜舒颖黄迎春
    88-91页
    查看更多>>摘要：如何高效检测出分布式拒绝服务(distributed denial of service,DDoS)攻击是目前互联网领域中存在的一个亟待解决的问题.在DDoS攻击检测领域,考虑到固有的复杂性,尤其是系统包含的网络节点间复杂的交互,为了捕捉和建模这些节点间的关系,提出了一种基于图注意力机制的图卷积神经网络(graph convolutional network,GCN)DDoS攻击检测模型.通过图注意力机制,模型能够自适应地为不同节点之间的关系分配重要性权重,从而更准确地识别出潜在的DDoS攻击行为.将DDoS攻击视为一个图结构,网络节点表示网络设备或主机,边表示节点之间的连接关系,能够从节点和边的特征中提取有用的信息,利用节点的邻居信息来推断节点特征,更好地捕捉DDoS攻击的上下文信息.实验结果证明,所设计的模型的精度极其出色,不仅提高了检测的准确性,还有助于人们更深入地理解DDoS攻击在网络中的传播和演变规律.

    分布式拒绝服务图卷积神经网络图注意力机制网络节点图结构的建模

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    基于改进YOLOv8的小目标检测方法研究

    韦伟王翔翔陶亚明
    92-94页
    查看更多>>摘要：针对YOLOv8算法在小目标检测上效果不佳、难度大的问题,提出一种改进YOLOv8网络结构的小目标识别方法.为解决小目标检测中由于检测点感受野不足而导致的问题,在骨干网络中引入了可变形卷积模块.通过调整卷积核的形变,使其能够更好地适应小目标的特征,从而提高检测的准确性,减少漏检和误检情况;借鉴Wise-IoU的思想,提出一种名为HIoUd1 全新的损失函数计算方法,随时调整不同部分在损失函数中的权重,以在训练的不同阶段更好地处理小目标.通过这种调整,模型能够更准确地检测小目标并将其回归到真实标注框,以此显著提升了对小目标的检测性能.实验结果表明,优化后的模型能够更有效地捕捉和识别小目标,相对于YOLOv8 在小目标检测方面表现出了显著的提升.

    深度学习小目标检测YOLOv8算法

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    复杂工业环境下的数字表盘的预处理算法研究

    赵丽
    95-98页
    查看更多>>摘要：目前生产生活的自动化程度越来越高,传统的人工记录表计上数字的方法已然不适应当前的生产要求,因此工业现场的表计数字识别越来越多地受到大家的重视.由于户外光照不均匀,容易出现雾霾、沙尘天气,户外识别表计图像中的数字就显得十分困难.为了提高数字识别精度,对数字表计的预处理算法进行了研究,并最终选取了图像增强、自动选取感兴趣区域、二值化、形态学腐蚀操作和去除小区域和孔洞几个操作.一系列实验发现,所提的预处理算法以及对应的顺序可以较好地去除数字表盘上的噪声干扰,有助于提高后续的数字识别准确率,具有较强的鲁棒性,对于数字表盘的识别具有重要的研究意义,同时对于数字表盘具有较高的推广价值.

    预处理图像增强二值化形态学操作数字表盘

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    基于近端梯度下降算法展开的盲图像去模糊方法

    杨涛朱文球
    99-102页
    查看更多>>摘要：目前在盲图像去模糊任务中,深度学习技术已展现出卓越的性能.然而,当前多数方法主要聚焦于启发式网络架构的构建,而对模糊核与清晰图像之间物理生成机制的显式嵌入关注不足.这在一定程度上限制了方法对不同模糊核的通用性和模型的可解释性.为克服这一局限性,提出一种创新的模型驱动深度神经网络.通过迭代算法精确求解盲图像去模糊的优化模型,并将迭代步骤巧妙地嵌入相应的网络模块中,从而实现网络学习过程与盲图像去模糊物理机制的深度融合.实验结果表明,所提出的方法在准确性和通用性方面均显著优于现有的代表性盲图像去模糊技术,能够有效应对各种模糊类型,为盲图像去模糊研究提供了新的思路和方法.

    图像去模糊近端梯度下降算法展开深度学习

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    基于改进YOLOv5s的轻量化牛油果成熟度检测方法

    孙毅张双德
    103-107页
    查看更多>>摘要：为实现牛油果成熟度的快速精确检测,提升牛油果物流链的自动化水平,提出了一种轻量化YOLOv5s模型检测方法.首先,将RepGhost作为轻量化主干网络引入为模型的主干网络,大幅度加快检测速度;其次,添加激活函数Mish模块,使得模型更好地实现相关特征传递.在此基础上引入数据增强,提升模型泛化能力和模型检测的性能.结果表明,改进后的YOLOv5s模型对未成熟、半成熟、成熟牛油果的检测精度分别提升了 5.1、4.1、9.6 个百分点,平均精度提升了 6.3 个百分点,@map0.5 提升了 7.1 个百分点,检测速度达到 117 帧/s.对比当前主流检测模型YOLOv5s,改进后的模型性能更加优异,能够为牛油果物流链条提供一种轻量化、高精度的自动化成熟度检测方案.

    牛油果成熟度检测RepGhostMishYOLOv5轻量化

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    Back UNet:基于自注意力机制与UNet的婴儿脑MRI分割

    夏宗辉庞宇
    107-110页
    查看更多>>摘要：婴儿脑影像分割在神经发育研究和早期疾病诊断中扮演着关键角色.然而,此领域的研究面临婴儿脑组织间对比度低、婴儿脑影像尺寸较大等挑战,这些问题增加了自动化分割方法的研发难度.针对上述挑战,提出一种结合自注意力机制与UNet的新型深度学习方法.通过引入自注意力机制,所提出的模型能够更好地捕捉图像中不同组织间的特征信息,强化对全局信息的理解,从而更准确地区分不同脑组织.在公开的婴儿脑MRI数据集上进行的实验结果表明,所提出的方法在常用评价指标上显示出较现有技术更优的表现.

    婴儿脑分割自注意力机制UNetMRI

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    基于改进Pelican优化算法的质子交换膜燃料电池参数识别

    沈海林崔勇操良玉喻锐...
    111-114页
    查看更多>>摘要：针对传统智能算法在求解质子交换膜燃料电池(PEMFC)参数识别问题时识别精度低、收敛速度慢、易受局部最优影响等问题,提出一种基于改进Pelican优化算法(IPOA)的PEMFC参数识别方法.在算法的初始化阶段,使用改进的混沌逆学习策略来初始化POA算法的搜索代理,确保搜索代理在解空间中的分布更加均匀.在优化阶段,引入自适应调整因子来动态调整算法的步长,平衡算法的开发和探索能力,从而提高优化效率,使其能够更有效地确定最优解.接着,设计了一种多策略变异机制来进一步更新优化结果,增强了算法的全局最优搜索能力.最后,将所提出的算法应用于 250 W PEMFC模型的参数识别.结果表明,其具有更高的参数识别精度.

    质子交换膜燃料电池参数识别启发式算法最优搜索能力

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    基于电波传播模型的电磁信号覆盖范围计算

    谌振华张萌李海
    115-118页
    查看更多>>摘要：针对大气气象环境复杂、地形起伏变化的复杂电波传播场景,基于自由空间传播理论的电磁信号覆盖范围计算结果与实际情况不符.为更加准确地反映电磁信号覆盖范围,综合运用电波传播模型设计自动匹配规则,实现自适应电波传播衰减计算,提高电波传播衰减计算的准确性.基于自适应电波传播衰减计算,针对不同场景分别采用栅格和包络两种形式更加准确地对覆盖范围进行表征,设计相应的计算算法.通过计算机软件进行了实验验证,证明了所提方法的有效性,提升了电磁信号覆盖范围计算的准确度.

    电波传播衰减计算模型自动匹配信号覆盖范围栅格覆盖包络覆盖

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    基于强化学习的大规模无线传感器数据语义关联聚合方法

    杨正权
    119-122页
    查看更多>>摘要：无线传感器网络通常部署在复杂多变的环境中,而现有方法难以适应动态化的环境,导致数据聚合效果不佳,因此,为提高大规模无线传感器数据聚合处理的效果,提出基于强化学习的大规模无线传感器数据语义关联聚合方法.利用卷积神经网络来提取无线传感器数据语义,将这些原始数据转换为可理解的信息,更好地揭示数据之间的内在联系,为后续聚合提供支撑.基于数据语义间的相似度,对无线传感器数据语义进行关联聚合.为适应环境变化,提高数据聚合效果,将关联聚合结果作为输入,通过强化学习对聚合结果进行优化调整,进一步提高大规模无线传感器数据语义关联聚合效果.实验结果表明,所设计的方法在实际应用中无线传感器通信网络吞吐量达到630 bit/s,数据丢失量趋近于 0,聚合效果更好.

    强化学习无线传感器网络数据语义关联数据聚合

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    基于压电传感技术的钢板冲击定位与监测研究

    黄璇璇
    123-127页
    查看更多>>摘要：在工程实践中,桥梁、管道、飞机和风力涡轮机叶片等钢结构经常受到鸟击、雹灾、山体滑坡和抛射物的冲击,对大型结构物的彻底检查往往需要耗费大量的时间和资源.对此,提出一种利用压电传感器阵列间接表示冲击力的冲击应力波分析方法.采用 COMSOL Multiphysics 的仿真方法,建立了粘接 4 个高灵敏度石英晶体压电传感器的钢板声固耦合模型.此外,还利用 LabVIEW 平台建立了多通道声波信号采集和处理系统,结合基于 MATLAB 的信号处理模型进行傅里叶变换,计算声波飞行时间差.采用模拟退火算法优化实验方案,准确监测撞击位置.通过自主设计的 LabVIEW 平台自动显示和实时监测所有采集到的声波和计算出的撞击位置,其具有体积小、便携、成本低、刷新速度快(小于 1 s)等优点,在减少工程结构冲击造成的灾害事故方面具有广阔的应用前景.

    结构健康监测压电传感器阵列冲击定位声固耦合

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