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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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    基于情感识别的深度知识追踪算法研究

    程正一黄丽娟肖杨李奇...
    91-95,100页
    查看更多>>摘要：在新一代信息技术与智慧教育融合的时代背景下,深度知识追踪(DKT)在智慧教室中的应用成为一个热门的研究方向.然而,目前的深度知识追踪模型更多地专注于对学生答题情况进行分析,忽视了情感状态对学生知识掌握情况的影响.对此,在深度知识追踪的循环神经网络的基础上,提出了基于情感识别的算法框架.在现有的循环神经网络的深度知识追踪模型中新增一个训练情感数据的多层感知机(MLP),它可以将情感数据有效输入循环神经网络模型中,以提升知识追踪精度.为验证所提出的新算法,利用四川天府新区麓湖小学的学生考试数据进行模型训练和验证.通过数值分析,基于情感识别的深度知识追踪模型对学生知识点掌握情况的预测值精度有显著提升.预测结果与真实值的差别相较于改进前的深度知识追踪模型均值更小,稳定性更高.总的来说,所提出的基于情感识别的深度知识追踪算法对未来智慧大数据的发展具有借鉴和参考价值.

    智慧教育教育大数据深度知识追踪情感识别循环神经网络

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    基于注意力机制的智慧化校园网络统一身份认证技术研究

    王晶晶田永晔
    96-100页
    查看更多>>摘要：现有研究在处理所有身份特征时,未能有效区分不同特征在认证过程中的重要性和影响,这种方式容易忽视或弱化那些对认证结果至关重要的特征信息,导致关键信息的丢失,直接影响认证结果的准确性和可靠性.为了解决这一问题,设计了基于注意力机制的智慧化校园网络统一身份认证技术,通过注意力机制实现了对校园网络身份特征的融合.在融合过程中,根据每个特征的重要性自动为其分配不同的权重,从而更准确地提取关键信息,有效应对复杂、多样化的身份特征.基于这些融合后的特征,进一步生成统一的校园网络身份标识,降低认证风险.利用神经网络中的全连接层连接学习到的特征,并通过Softmax函数计算各个身份类别的概率,选择概率最大的身份类别作为最终的认证结果,确保认证的准确性和可靠性.实验结果表明,与对比方法相比,采用所提出的方法,认证错误率得到了有效降低,网络身份的安全性能得到了显著提高,展现出良好的认证效果.

    智慧化校园网络身份认证多特征融合

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    基于张量分解技术的个性化云服务推荐算法设计

    王戈
    101-105页
    查看更多>>摘要：传统的推荐算法通常利用矩阵分解来处理二维数据,但在云服务推荐领域,涉及用户、服务和时间等多个维度,形成了复杂的高维数据.矩阵分解在处理这种多维度数据时难以充分捕捉各维度间的复杂交互关系,因此容易出现QoS关键数据的丢失和推荐不准确等问题.为了解决这些问题,设计了基于张量分解技术的个性化云服务推荐算法.利用张量分解技术处理云服务高维数据,从用户、服务和时间等三个维度的高维和低维数据,提高推荐元素与用户需求的匹配度,避免了QoS数据的丢失.基于QoS感知技术构建云服务个性化推荐模型,将经过处理后的数据代入模型中,在模型中整合QoS信息和服务功能信息,以有效提升推荐的有效性和准确性.同时,引入文本的语义特征,进一步优化推荐模型,使其能够根据用户输入的语义信息,快速查询并推荐符合需求的服务类别.通过映射云服务空间分布向量推荐查询函数,在推荐模型中激活每一维度的推荐记录,进一步提升推荐结果的准确性.经过对实验结果进行对比验证,证明了所提出的算法在推荐准确性方面具有显著的优越性,并具备在实际生活中广泛应用的潜力.

    QoS感知个性化云服务推荐算法空间分布向量

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    基于用户画像的建筑运行阶段碳排放特征分析

    包西勇路振伟赵航薛玮...
    106-111页
    查看更多>>摘要：评估建筑运行阶段碳排放水平、挖掘碳排放影响因素是制定节能减排策略的基础.利用用户画像技术并通过多维度聚类的方式进行建筑运行阶段碳排放特征分析.首先,考虑影响建筑碳排放的关键因素,构建了多维度建筑运行阶段碳排放画像模型;进而采用基于高斯混合模型的多维度聚类算法对碳排放画像模型进行求解,得到多建筑运行阶段综合特征画像;最后,从总体与个体角度对综合特征画像进行分析,挖掘减排潜力,给出契合园区的减排建议.

    建筑碳排放特征分析用户画像高斯混合模型

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    基于VMD-SABO-KELM的光伏阵列故障诊断

    高昕钱亚丽
    112-115页
    查看更多>>摘要：光伏阵列长期处于恶劣的室外环境,容易发生故障.为了进一步提高模型分类识别的准确率和泛化能力,提出一种基于变分模态分解(VMD)和减法平均优化器(SABO)优化核极限学习机(KELM)的光伏阵列故障诊断方法.首先,利用Matlab建立光伏阵列仿真模型,设置故障点,获得不同故障数据.其次,利用VMD分解提取故障数据的九种特征向量,作为模型的输入量,故障类型作为输出层建立数据集.然后,采用SABO优化KELM的核参数和正则化参数,建立基于VMD-SABO-KELM的光伏阵列故障诊断模型.最后,通过实验对比,结果表明所提出的方法在分类准确度上高达 99.52%,与未改进前的模型相比,展现出较高的准确性和优越性.

    光伏阵列变分模态分解减法平均优化器核极限学习机故障诊断

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    基于小波变换的惯测装置角振动频率特性研究

    刘兴虎郝春朝王亚凯
    116-121页
    查看更多>>摘要：频率特性是惯性测量与导航装置测量通道的重要指标之一.为了更准确地对惯测装置角速度通道频率特性进行研究,保证惯测装置测量的准确性与可靠性,提高测试效率,设计了一种基于正弦扫频方案的惯测装置角速度通道频率特性测试方案与数据处理方法,分析了惯测装置闭环光纤陀螺模型,并设计了仿真试验,验证试验方案的可行性.MATLAB仿真结果表明,通过基于Morlet小波的连续小波分析,计算惯测装置角速度通道-3 dB带宽相对误差小于 3%,-3 dB处相位计算误差小于 6%,验证了所提出的方法的有效性.

    小波变换惯性测量装置角振动频率特性正弦扫频

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    典型信息系统高功率微波扰乱效应监测方法研究

    田祥宗吴双王武斌李艳玲...
    122-125页
    查看更多>>摘要：针对典型信息系统的高功率微波扰乱效应表征问题,以数字通信系统为主线,构建系统模型,分析了高功率微波环境可能对数字通信系统的影响,以及出现扰乱效应的具体表征,提出了基于数据流的扰乱效应监测方法,并开展了试验验证.研究表明,基于数据流的敏感监测机制可进一步捕获和解析典型信息系统在高功率微波作用时的具体状态与影响,可为判别影响等级、效应机理分析以及防护等提供理论支撑与依据.

    数字通信系统强电磁脉冲数据流监测方法电磁环境效应

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    基于STM32F407的8路高速Ethernet-SPI总线转换系统设计

    张尧朱清黄旭东
    126-129页
    查看更多>>摘要：针对以太网通信应用开发难度大,以及部分设备不支持直接以太网通信的情况,设计了基于STM32F407的 8 路高速Ethernet-SPI总线转换系统.使用STM32F407 作为主控制器,能够将以太网数据与SPI总线数据进行相互转换,并通过自带的高速SPI接口实现与客户端的数据交互,可以同时支持8路以太网的转换.通过客户端与网络端的数据收发通信对系统进行测试,实验表明,所设计的转换系统能够高效实现8路以太网数据与SPI总线数据的互相转换.

    SPIEthernetSTM32F407转换系统数据交互

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    基于子域自适应的雷达复合干扰识别研究

    黄文青王佳宾
    130-134页
    查看更多>>摘要：针对复杂电磁环境下雷达复合干扰标签获取困难的问题,基于迁移学习中的子域自适应方法,提出了SimAM-DSAN雷达复合干扰识别算法.首先,将复合干扰信号划分为带标签样本的源域和不带标签样本的目标域,并将干扰信号输入模型;然后,通过引入SimAM注意力机制的ResNet50 网络提取样本的深度特征,将特征映射到再生Hilbert空间,并基于LMMD准则对其相关子域的分布,扩展深度适应网络的特征表达能力;最后,结合LMMD自适应损失和交叉熵分类损失构造联合损失函数,通过不断迭代训练,最小化损失函数.仿真结果表明,SimAM-DSAN算法在干噪比为-2 dB的情况下,对无标签复合干扰的识别率为97.5%.通过与其他域适应算法对比,所提出的算法在不同数量样本下均表现出最高的准确率.

    复合干扰迁移学习子域自适应注意力机制深度学习

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    基于二人零和博弈的微电网多目标优化调度

    梅雨
    134-137页
    查看更多>>摘要：随着全球对环境问题的重视程度不断提高,有效利用可再生能源的微电网得到了广泛的发展.为了经济地利用清洁能源,基于微电网的经济性和环保性建立了多目标优化模型,采用基于二人零和博弈的线性加权法平衡两个目标函数,并使用模拟退火粒子群优化算法求解多目标优化模型.仿真结果表明,多目标权重方法和优化算法可以减少不确定性因素的影响,提升微电网的经济性和环保性.

    微电网多目标优化二人零和博弈模拟退火粒子群优化算法

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