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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。
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收录年代

    一种免预对齐的指纹模板隐私加密方法

    萧力芮叶二垒齐婧胡敏...
    180-183页
    查看更多>>摘要：针对指纹模板明文存储所带来的隐私问题,设计了一种基于Fuzzy Vault改进的免对齐指纹模板加密方法.不同于基于特征点坐标的Fuzzy Vault加密方法,所提出的方法通过圆盘结构的设计,更多考虑了特征点间的空间关系.通过引入圆盘结构,可在解密阶段对特征点进行粗细两级筛选,以提高识别效率.实验结果表明,所提出的方法通过结合坐标方向信息与邻域空间关系提高了指纹识别的准确度,通过对特征点数据进行粗筛选,大幅减少了全局几何配准所需计算量.

    指纹指纹加密模板保护隐私保护FuzzyVault

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    基于快速扩展随机树的小麦收割机作业路径智能控制方法

    钱桂名
    184-187页
    查看更多>>摘要：小麦收割机作业受农田地形和作物分布、农田尺寸和形状等多种因素的影响,造成小麦收割机的路径智能控制效果不佳,导致收割效率和小麦收割质量相对偏低,提出基于快速扩展随机树的小麦收割机作业路径智能控制方法.从路径的起点到终点都是作业区域点,每个作业区域点收割任务一次完成,不能重复路过两次,所有作业区域点收割任务不能超过收割机预算时间为约束,建立了小麦收割机作业路径控制数学模型.将小麦收割机在待收割小麦农田中开始收割起始点作为扩展树的根节点,让小麦收割机从根节点出发,随机扩展选取小麦收割机的下一个可移动位置,对构建目标函数进行寻优.通过在整个自由空间生成一棵扩展随机树的方法,控制小麦收割机在最优可行路径上.测试结果表明,所提路径控制方法综合考虑了单位面积油耗和收割效率,能够在同样时间内完成更多的收割作业,具有更高的收割效率和小麦收割质量,提高了作业效率和生产能力.

    快速扩展随机树小麦收割机作业路径智能控制数学描述根节点扩展随机树

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    基于生成对抗网络的多姿态人脸识别算法

    蒋文豪
    188-191页
    查看更多>>摘要：头部姿态角转换会造成人脸成像多姿态变化,人脸离散数据的高斯分布混乱,无法准确地反映人脸多姿态的任意性和连续性,存在识别效果差的问题.引入生成对抗网络理论,设计多姿态人脸识别算法.对获取到的不同角度人脸图像,实施多姿态人脸校正与旋转残差注意力计算,解决当前头部姿态估计方法对不同人脸兴趣区域不稳健的问题.设计生成对抗网络进行双路循环优化,在生成的对抗网络中,参考CASIA-Net网络结构,使用深层次网络结构,每一层都有一个 3*3的卷积核.所提出的设计可以降低网络参数,增强网络的非线性度,实现高效的面部特征提取,构建人脸多姿态识别模型,并完成人脸识别.通过实验结果表明,所提算法针对多姿态人脸识别效果好,在人脸不同姿态变化过程中,识别率始终在97％以上,更适用于多姿态人脸识别.

    生成对抗网络残差注意力人脸识别多姿态循环优化识别模型

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    焊接机器人在车间的步态轨迹路径规划方法

    王兆琳
    192-195页
    查看更多>>摘要：对焊接机器人在车间的步态轨迹路径规划时,存在无法保证机器人稳定运行,且路径规划的适应性差的问题,为此提出焊接机器人在车间的步态轨迹路径规划方法.首先用0或1表示任意时刻机器人脚末端的触地状态,进行焊接机器人步态因子分类;然后构建地形递增函数,并生成焊接机器人在车间的步态轨迹;最后划分焊接机器人运行中的扫描模式,规划焊接机器人作业路径.通过实验可知,所设计方法可以保证焊接机器人以更稳定状态运行,且路径的适应度较高,稳定性较好,保持匀速的步态轨迹运行,具有显著的效果.

    焊接机器人步态轨迹路径路径规划触地状态地形递增函数

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    基于IWOA-stacking集成学习模型的抽油机故障诊断方法

    张涵钰王亚辉曾昭虎赵建慧...
    196-200页
    查看更多>>摘要：针对抽油机故障诊断问题,提出一种基于振动特征和IWOA-stacking集成模型的抽油机故障诊断方法.首先,基于stacking算法构建了两层集成模型,模型第一层采用最小二乘支持向量机、随机森林、梯度提升模型和XGBoost模型作为基学习器,第二层采用多元线性回归作为元学习器;其次,基于改进鲸鱼优化算法对四个基学习器的超参数进行优化;最后,针对采集的振动数据优选用于故障诊断的时域特征指标,用超参数优化后的集成模型进行学习和诊断,并与4种基模型进行对比.实验结果表明,所提模型具有更高的识别效果且具有很好的泛化能力.

    集成模型鲸鱼优化算法抽油机故障诊断振动分析

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    5G+警用无人机在智慧安防领域的应用研究

    胡剑飞丁宁
    200-203页
    查看更多>>摘要：5G作为新一代的移动通信技术,不但具备更高速率、更低时延、更大连接及更高可靠性特性,还推动了人工智能和移动边缘计算技术的发展.凭借5G网络的大带宽、低时延、广连接等特点,结合人工智能、边缘计算等技术,5G警用无人机实现了与指挥调度系统的无缝集成,以及与前端各类安全防控场景的精准对接.5G技术与警用无人机技术的结合,有力推动了警用无人机在智慧安防领域的创新应用,实现智能监控、智能预警、自动化应对和大数据分析,以构建起立体化智慧安防体系,更好地实现预警和快速响应,为警务工作的开展提供必要的技术手段.

    5G网络AIMEC警用无人机智慧安防

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    基于Agent-Chain的统计摘要生成研究

    郭利荣梁玉琪廖文亦
    204-207页
    查看更多>>摘要：在过去很长一段时间内,文本生成式模型给世界带来了巨大的影响,在传统的自然语言处理领域(NLP)根据一段文本生成摘要一直是一个火热的问题,但是生成的摘要缺乏分析思维和数据展现.因此文本摘要生成存在着很大的缺陷,为了解决这一问题涌现了许多基于表格和文本联合的多模态工作,但是训练是昂贵的.基于LLM(large language model)应用的Langchain框架中的Agent能力是值得尝试的工具,基于Agent实现LLM的自动调用统计,实现数据统计摘要生成,最后使用科大讯飞的星火spark作为评测模型,在本地构建的数据集中汇报自评7.54分,讯飞星火Spark评价7.52分(满分为10分).

    LLMAgent数据统计摘要生成

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    基于ERNIE-Bi-GRU-Attention的医疗实体关系抽取模型

    姚洁仪王春亮
    208-212页
    查看更多>>摘要：医疗信息文本信息处理存在文本长、专业术语多、实体间关系复杂等问题,因此,提出一种基于ERNIE-Bi-GRU-Attention的医疗实体关系抽取模型.首先通过预训练模型ERNIE使向量获得丰富的语义信息和医疗先验知识,解决医疗专业术语问题;其次通过Bi-GRU-Attention进行语句编码,捕获有效上下文信息,有利于关系抽取;然后使用经典CRF输出实体标签;将实体标签特征和语句编码向量特征拼接进行一阶和二阶特征融合;最后通过分类器获得最终关系标签输出.通过在医疗数据集上验证,结果表明与其他模型相比,使用此模型医疗实体关系抽取的效果有所提升.

    信息抽取关系抽取预训练BiGRU医疗文本

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    基于BFDS改进的YOLOv8疲劳驾驶检测算法

    郑凯东舒心
    213-216页
    查看更多>>摘要：近年来随着国内私家车保有量的逐年增多,我国的交通事故的发生率也是逐年升高,其中由于司机的疲劳驾驶导致的交通事故占比最多,针对司机在开车中的驾驶安全问题,提出了一种疲劳检测算法BFDS-YOLO,融合了DCNv2 与BiFPN,并引入了视觉通道注意力机制,以提高疲劳检测的效率.引入了Yolov8n-DCNv2、YOLOv8n-BF等变种模型,通过详细实验比较它们的性能.提出的BFDS-YOLO模型对主干网络和颈部网络进行了改进,将DCNv2 与BiFPN结合,并引入了视觉通道注意力机制.实验结果表明,BFDS-YOLO相较于其他模型在多个性能指标上均有显著提升,提出的算法在疲劳检测任务中具有广泛的应用前景.

    深度学习疲劳检测可变形卷积视觉通道注意力机制加权双向特征金字塔网络

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    基于微博舆情的地震影响场可视化平台研究与实现

    栗纪娟黄猛田累积谢颖瑶...
    217-220页
    查看更多>>摘要：震后快速确定地震影响场的分布对地震应急救援工作部署具有非常重要的意义.近年来信息技术的快速发展,微博新闻评论等信息随着地震发生海量增长,也包括很多灾情位置信息,为快速绘制地震影响场提供了可能.但是以上信息存在震感信息量较少、位置信息不精确、文本篇幅短、表述口语化、语义模糊等问题.为了解决以上问题,首先采用震感信息关键词在爬取微博数据时进行筛选,并使用二分类算法提取震感信息.然后采取命名实体识别技术,将震感信息中的地理位置信息进行精准识别.最后选用CNN算法对短文本数据进行分析,使用BIGRU算法解决表述口语化的问题,采用ALBERT模型对语义模糊的文本进行分析,提出一种ALBERT+BIGRU+CNN短文本分类模型,充分提取震感信息的语义特征,结合《中国地震烈度表》作为分类标准,快速准确获取地震影响场数据,并采用Vue+SpringBoot技术构建可视化平台将其绘制到三维地图中,为震后应急救援提供辅助参考.

    地震影响场ALBERT震感信息短文本分类

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