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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

    路侧停车中目标检测与识别算法研究

    唐金鹏李玲琳
    41-44页
    查看更多>>摘要：针对现有路侧停车目标检测和识别方法在复杂场景中效率和精度的不足,提出了一种基于梯形卷积算法的优化方案,并将其集成至YOLOv5 模型中.此算法通过选择性跳过部分不必要的卷积运算,减少了计算量,从而提升了模型推理效率.实验使用视频采集的图像数据集进行训练和验证,比较了传统卷积和梯形卷积在不同设备下的性能差异,改进后的模型在CPU环境下推理时间减少,且实现了较明显的速度提升.因此,算法能够在路侧停车场景中提高目标检测模型的实时性,为部署低成本高效率的智能交通系统提供了新方案.

    路侧停车图像数据目标检测YOLOv5

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    基于多尺度特征融合注意力的半监督图像去雾

    闫在爽
    45-48页
    查看更多>>摘要：在图像去雾任务中,有监督方法由于依赖大量合成配对图像,常面临泛化能力差和过拟合的问题;而无监督方法由于缺乏有效约束,往往去雾效果不理想,且容易导致图像纹理信息的丢失.为解决以上问题,文章提出一种基于多尺度特征融合注意力的半监督图像去雾网络.首先,通过半监督学习策略,将合成图像与真实图像一同用于网络训练,从而提高模型的泛化能力并增强去雾效果.其次,引入多尺度特征融合注意力模块,通过融合不同尺度的注意力,整合多层次特征信息,从而增强模型捕捉图像细节与全局信息的能力,改善恢复图像的细节和纹理质量.在公开的合成和真实有雾数据集上的相关实验表明,该算法能够显著提升去雾性能.

    图像去雾多尺度注意力机制特征融合半监督学习

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    基于深度学习的驾驶员疲劳检测算法研究

    郑瀚
    49-52页
    查看更多>>摘要：疲劳驾驶是造成交通事故频繁发生的主要原因之一,对疲劳驾驶的有效检测对于提高行车安全具有重要意义.针对驾驶环境的多样性、驾驶员的差异性以及疲劳驾驶状态特征参数的不确定性,提出一种基于深度学习的多特征融合疲劳检测算法.首先采用ShuffleNet 网络获取复杂情况下的面部区域,解决疲劳检测存在的环境适应性差,光线不足等问题.其次获取驾驶员眼睛最大值和嘴巴最小值进行计算.最后通过信息融合,建立驾驶员疲劳状态评估模型对于驾驶员疲劳状态进行检测.实验的准确率为98.8%,召回率为90.2%,F-score为94.3%.本研究提出的深度学习疲劳检测算法,显著提升了驾驶安全性.

    疲劳驾驶ShuffleNet网络信息融合

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    电解铝整流供电系统中的无功补偿及高次谐波研究

    张驰王金龙邢沛
    53-56页
    查看更多>>摘要：采用理论分析与仿真模拟相结合的方法,研究高次谐波的产生机制和危害,提出针对高次谐波的抑制设计方案,包括谐波源负载补偿、电容器回路串电抗及滤波回路的无功功率调节等技术.研究结果表明,无功补偿与高次谐波抑制相结合,能够有效改善电解铝整流供电系统的功率因数,提高电能利用效率,并减少系统运行中的设备损耗.可见,采用合理的无功补偿措施和谐波抑制设计,能够提高系统稳定性并延长设备使用寿命,对电解铝生产的能源管理和电气设备保护具有重要意义.

    电解铝整流无功补偿滤波回路谐波抑制

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    信号调制度测量的实现方案

    李超翔崔贺
    57-60页
    查看更多>>摘要：在当今复杂的信号处理技术领域中,精确的信号调制度测量具有极为关键的意义.文章深入研究探索,精心设计并成功实现了一个专门用于信号调制度测量的系统,且针对信号调制度测量提出一种创新且高效的实施方案,旨在提高信号调制度测量的准确性,从而为相关信号处理领域提供更为精准可靠的调制度测量手段与技术支撑.此方案由直接数字式频率合成器(DDS)、乘法器、混频器、中频放大器、检波器、分频器、CMOS锁相环和若干模拟有源滤波器组成,这一系统可以通过一级自动增益和放大稳压,确保待测信号处于检波的线性区,并通过包络检波进行初步的信号分类.对于AM信号,系统进行采样、数据处理,并在屏幕上显示结果.对于非AM信号,系统采用混频技术,经过中频处理和解调,实现了FM和CW信号的自动识别.

    调制解调调制度自动识别信号处理检波

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    基于Logistic映射的通信网络信息安全加密方法

    吴倩杜柱石王立岩
    61-64页
    查看更多>>摘要：传统加密算法加密模式和密钥管理相对固定,无法适应不同类型的数据和通信网络环境,导致明文信息加密不全面,安全性降低.为此,文章提出一种基于Logistic映射的通信网络信息安全加密方法.通过运用网络分析技术,识别通信网络中的关键节点,建立一个包含这些节点的覆盖集合,以实现节点间的最优连接和路径规划,确保信息在传输过程中的高效与稳定.结合Logistic映射算法,将转换明文信息的数字序列,并生成复杂的通信网络信息密文,进一步增强节点间信息传输的加密强度.为了确保通信过程中信息的机密性、完整性和认证性,采用TLS/SSL协议来进行通信网络节点的密钥交换和加密通信传输.实验结果表明,该方法能够成功地将待传输的明文信息转换为复杂的密文信息,且加密传输信息的丢失率为 0,有效提升通信网络信息安全性,这一结果充分验证了本方法在保障信息安全传输方面的卓越性能与可靠性.

    Logistic映射通信节点密文加密方法安全通信网络信息

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    基于学习排序的电信行业潜力用户推荐策略

    刘梦迪刘佳王越张清伟...
    65-68页
    查看更多>>摘要：随着市场态势的愈发激烈以及技术层面的不断更新迭代,消费者对服务质量和个性化体验的要求越来越高,鉴于电信领域在精准营销中尚缺乏有效的智能化用户推荐方案,文章提出一种基于排序学习的电信行业潜力用户推荐策略,旨在为电信运营商推荐最有可能响应特定营销活动的目标用户.首先获取海量真实的电信用户数据,对电信用户行为进行深度分析,提取目标电信用户的重要特征,构造复合特征并提出复合特征度量函数.基于机器学习技术Ranking SVM算法,将排序问题转化为分类问题,训练特征,学习智能电信用户推荐模型,为电信运营商推荐最具潜力的目标用户群,提高精准营销效率及投资回报率.通过对比不同策略对不同规模的电信用户样本集的推荐结果,基于排序学习的电信行业潜力用户推荐策略具有更高的准确率.

    电信领域学习排序潜在用户推荐精准营销智能化

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    基于D3QN的认知物联网动态频谱接入

    于越陈玲玲刘文刚冯琦...
    69-72页
    查看更多>>摘要：认知无线电(cognitive radio,CR)融入物联网有利于减少大规模物联网部署的频谱稀缺性,而大规模物联网部署的核心技术是设计有效分配频谱的频谱接入算法.然而,随着认知物联网(cognitive-internet of things,C-IoT)网络的部分可观测信道和用户数量的增加,次用户以避免干扰和快速获取频谱状态信息.文章提出了一种基于深度强化学习(deep reinforcement learning,DRL)的动态频谱接入(dynamic spectrum access,DSA)算法,该算法改进网络结构为双决斗深度Q网络(dueling double deep Q network,D3QN),适用于具有多个用户和信道的C-IoT网络.通过与Q-learning和DQN算法对比,仿真结果表明,该算法能够快速准确地进行DSA决策,显著提高网络信道容量.

    认知物联网动态频谱接入深度强化学习C-IoT网络D3QN

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    基于知识图谱与图注意力网络的推荐算法

    范紫萱刘继
    73-77页
    查看更多>>摘要：推荐系统作为解决信息过载问题的关键手段,在为用户提供个性化内容和服务方面发挥着重要作用,同时也面临着数据稀疏性和冷启动等挑战.为了应对这些挑战,将知识图谱作为辅助信息与基于图神经网络的推荐算法相结合,提出了一种创新的推荐算法——KGAE(knowledge graph attention recommendation of transe).首先利用用户项目交互图和项目知识图谱构建协同知识图CKG(collaborative knowledge graph),然后将翻译距离模型TransE嵌入到图注意力网络中,使用GraphSAGE技术来更新目标节点的表示,通过注意力机制来区分邻居的重要性,提高推荐的准确性.在两个公共数据集上与五个主流推荐算法进行对比实验,结果表明所提方法能够显著提升推荐效果.

    推荐系统知识图谱图注意力网络TransE模型注意力机制

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    基于信道映射的RCF-mmMIMO系统波束赋形算法

    朱泽邦许鹏尹航
    78-82页
    查看更多>>摘要：针对现有基于信道状态信息(channel state information,CSI)的波束赋形方法中,导频开销大、训练成本高且不适宜实际应用需要的问题,文章提出一种基于信道映射的智能超表面(reconfigurable intelligent surface,RIS)辅助毫米波无蜂窝大规模多输入多输出(cell-free massive MIMO,CF-mMIMO)系统(RCF-mmMIMO)的波束赋形网络方案.该算法采用遍历最优波束向量选择子网络,计算出级联信道最适合的波束向量,并且为后续网络学习提供基础数据集,再利用波束赋形训练子网络负责对于生成的数据集进行训练,预测信道最优波束.仿真实验结果表明,这一算法能有效改善现有基于CSI和基于波束训练的波束赋形方案会产生大量的训练开销和能量损耗的问题,显著提升整个无线通信系统的性能和效率.

    智能超表面波束赋形信道状态信息遍历算法多输入多输出信道映射

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