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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

    三维空域频谱态势生成算法研究

    赵晨一
    88-94页
    查看更多>>摘要：通过调研国内外频谱态势测绘的研究现状,比较现有的各个频谱补全算法的优缺点,给出频谱补全算法的原理概述.在传统的数据或者模型驱动方法的基础上,提出了基于数据模型双驱动的逆距离加权三维频谱态势补全算法,解决了现存方法大多只适用于二维频谱补全或者在三维频谱补全场景中补全精度低的问题.数据模型双驱动的逆距离加权三维频谱态势补全算法在传统的逆距离加权法的基础上,结合信道传播损耗模型,传统的运用于二维平面的频谱补全方法扩展到三维空间,综合考虑方向、距离和路径损耗等因素,改进传统的逆距离加权法,极大提高了补全的精度.

    频谱频谱态势测绘频谱补全算法三维频谱逆距离加权法

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    基于深度学习的车辆振动信息识别研究

    罗智元刘小勇
    95-102页
    查看更多>>摘要：车辆振动信息识别对于维护交通安全和道路状况具有重要作用,可以节省大量人力物力.机器视觉、红外线成像等基于图像的方法虽然可以达到较高的准确率,但是容易受到环境比如照明条件、天气等因素干扰,相比之下,车辆的振动信号可以提供相对较稳定的车辆信息,传感器装配成本更低、维护更容易.近年来,从振动信号识别车辆信息的方法集中在传感器改进、信号处理及识别等方面.在使用神经网络的方法中,一类方法将计算出的特征输入全连接网络或一维卷积神经网络进行特征识别,这类方法需要专家知识对特征进行设计且计算方法复杂,另一类使用原始数据作为输入,这类方法则面临计算资源消耗大、训练慢等问题.针对上述问题,提出了基于深度学习的车辆振动信息识别方法,分别构建了1dCNN和2dCNN轴型信息识别网络模型,并对模型进行了鲁棒性测试、模型大小评估及推理速度测试.结果表明,1dCNN和 2dCNN两个模型在测试集上分别达到了 0.986 和 0.973 的识别准确率,1dCNN比2dCNN有更好的鲁棒性、更快的推理速度.对于采样率 500 Hz、长度为 632 的输入信号,1dCNN在CPU上的平均推理速度可达0.0069 s/样本,2dCNN为0.18 s/样本.

    车辆信息识别振动信号深度学习小波变换卷积神经网络

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    一种基于预训练模型掩码Aspect术语的数据增强方法

    石晓瑞
    103-108页
    查看更多>>摘要：数据增强是解决低资源场景下数据稀缺问题的有效方案.然而,当应用于诸如方面术语提取(ATE)之类的词级别任务时,数据增强方法通常会遭受词标签不对齐的问题,从而导致效果不理想.对此提出了掩码方面语言建模(MALM)作为ATE 的新型数据增强框架.为了缓解标记、标签错位问题,将ATE标签显式注入到句子上下文中,由此经过微调的MALM能够显式地调整标签信息来预测掩码的方面标记.因此,MALM可帮助生成具有新方面的高质量增强数据,提供丰富的层面方面知识.此外,提出了一个两阶段的训练策略来整合这些合成数据.通过实验,证明了MALM在两个ATE 数据集上的有效性,相比基线方法,所提出的MALM有显著的性能改进.

    数据增强Aspect术语提取预训练模型掩码方面语言建模MALM方法

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    LPGEMM:低精度通用矩阵乘法计算模拟框架研究

    黄浩岚罗铁清文梅曹亚松...
    108-113页
    查看更多>>摘要：通用矩阵乘(GEMM)算子是AI模型的核心计算,使用低精度数值格式加速GEMM对加速模型的推理和训练有重要影响.由于并不总是有合适的硬件可供选择,而且人们可能希望实验尚未在硬件中实现的新GEMM计算行为,但很难通过构建硬件的方式去进行不同计算行为的GEMM模拟,如何在算子内部进行细粒度模拟还没有被深入研究.通过提出LPGEMM——一个低精度GEMM计算模拟框架来模拟GEMM的计算过程,重新编写了GEMM算子,实现了可变分组累加长度以及低精度累加器,同时还实现了训练和推理全过程的GEMM相关数据统计,来支持用户探索模型精度的下限.实验结果证实了相较于此前的一些工作,所提出的方法模拟最高可减少56％的平均误差.

    深度学习用户探索模型通用矩阵乘低精度

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    基于拓扑损失的遥感图像植被信息提取

    高昊阴桂梅
    114-117页
    查看更多>>摘要：绿色植被在城市的生态系统中扮演着非常重要的角色,非常有必要对城市植被进行合理的规划与检测.近年来,深度学习技术,尤其是深度卷积神经网络(DCNNs)在高分辨率遥感图像的解析和处理方面取得了显著进展.因为高分辨率遥感图像成本低、周期短和精度高等特点,为城市植被信息提取提供了可能性.但是,高分辨率的城市遥感图像中伴随着比较复杂的背景信息,增加了图像预测的难度.将拓扑数据分析方法(持续同调)通过拓扑损失函数和拓扑先验的方法引入到UNet模型中,提高模型的结构感知能力.实验结果表明,不同分割模型中进行的实验在一定程度上均取得了良好的表现.

    植被遥感持续同调拓扑数据分析深度学习

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    联合全局与局部外观特征的无人机行人属性识别

    陈楠杨玻刘书羽尉嘉维...
    118-121页
    查看更多>>摘要：针对无人机航拍图像下行人属性识别任务特征提取效率低问题,提出一种联合全局与局部外观特征学习的行人属性识别算法.首先为了提升算法的局部区域定位能力,提出一种新颖的基于注意力的属性定位模块,模块通过矩阵乘法来建模不同通道间的空间依赖关系,并利用全局平均池化产生的特征进一步增强提取到的局部区域信息,实现了更好的局部特征表达能力;其次,为了防止生成的局部区域信息出现冗余,设计一种注意力多样性损失,通过最小化特征通道的相似性来约束各个局部区域互不重叠;最后,在两个公开的行人属性识别数据集上的实验结果表明,上述设计可以有效提高属性识别准确率并且参数量仅轻微增加.

    行人属性识别属性分组与定位注意力多样性无人机

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    基于图注意力机制的车辆路径问题研究

    王骊翁慧颖孙小江
    122-125页
    查看更多>>摘要：车辆路径问题是组合优化中的经典问题,近年来,基于强化学习的深度学习框架已经成为车辆路径问题的主流深度学习框架.提出一种启发式神经网络算法,通过破坏算子产生节点子集,再依据最小成本原则重构序列修复算子.在网络中,编码器由带有注意力机制的图神经网络组成,解码器由带有指针网络的GRU组成,所提出的网络由actor-critic框架来进行训练.实验结果表明,所提出的模型性能优于经典启发式算法.

    车辆路径问题组合优化强化学习图注意网络

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    基于调频连续波的运动平台测高补偿算法研究

    王李波吴卫山
    126-129页
    查看更多>>摘要：调频连续波雷达根据发射和接收线性调频信号的差拍频率计算目标高度,具有发射峰值功率小、硬件成本低和信号处理简单等优点,是当前高度表最常采用的一种测高波形.但当测高雷达相对地面运动,距离延时对应差拍频率和目标运动多普勒存在耦合时,直接将回波多普勒前沿检测结果作为差拍频率计算平台高度会存在较大偏差.通过对运动雷达发射调频连续波信号的回波信号进行数学建模,分析运动目标多普勒频率和距离延时对应差拍频率之间的耦合关系,给出一种改进的运动目标高度解算方法,并推导给出解析表达式.通过数值仿真,对比采用补偿方法的前后运动目标测高结果,说明所提出方法的有效性.

    测高雷达调频连续波频率前沿检测距离多普勒耦合距离矫正

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    左截断右删失下正态分布参数单变点的bayes估计

    李清宇黄介武
    130-134页
    查看更多>>摘要：针对随机变量的寿命试验数据服从正态分布且在缺失数据模型下的情况,对其参数识别以及估计,并应用到实际生活.在此研究中,首先构建正态分布的似然函数,考虑在左截断右删失数据模型下,使用逆变换法和筛选法处理缺失数据.然后将缺失数据模型下的似然函数转化为完全数据情况下的似然函数,可获得变点的位置及其他参数的满条件分布.最后,采用Gibbs抽样和Metropolis-Hastings算法相结合的MCMC方法获得各参数的Gibbs样本,并将其均值作为各参数的贝叶斯估计.结果显示:在相对误差、MC误差的准则下,各参数的贝叶斯估计精度都较高.

    正态分布逆变换法筛选法Gibbs抽样贝叶斯估计

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    基于MPI的OTP三角形计数算法研究

    龙昌庭
    134-138页
    查看更多>>摘要：在社交网络分析、推荐系统和聚类系数等大规模图分析问题中,计算图中三角形的数量是一项重要的任务.然而,当面临大量数据以及子图之间存在重复的三角形结构时,计算变得困难且具有挑战性.因此,图数据的分布式计算变成了研究热点.提出一种基于OTP三角形计数算法的MPI优化算法,OTP算法是基于MapReduce框架的三角形计数算法,但在三角形数量的计算过程中,计算时间仍然过长.通过实验结果的分析,发现优化后的算法相较于现有算法,在计算时间上显著缩短10～40倍,特别是在处理非常大规模图时.这一优化进一步弥补了现有算法在执行时间性能方面的不足.

    图划分三角形计数分布式计算邻接表MapReduce消息传递

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