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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

    基于大数据挖掘的用户侧动态负荷特性分析方法

    贾蓉蓉
    182-185页
    查看更多>>摘要：电网动态负荷数据基数庞大,涉及范围广泛,为了提高用户侧电力动态负荷特性分析结果的精确度,进行了一项基于大数据挖掘的用户侧动态负荷特性的深入分析研究.这项研究对通过大数据挖掘技术获取的用户侧动态负荷特征参数进行了全面而细致的分析与确认,并采用先进的数据处理技术对挖掘到的数据进行了噪音剔除,从而确保了用户侧动态负荷特性的数据质量,以此得到用户侧动态负荷的特性.通过实验证明,基于大数据挖掘的用户侧动态负荷特性分析方法在特性分析结果的平均误差方面低于0.35%,这一精确度在同类分析方法中属于领先水平.方法能够获取全面且深入的用户侧动态负荷特性信息,这些信息对于理解和预测用户用电需求至关重要.这样的分析不仅能够更好地满足不同用户的个性化用电需求,而且能够提升电力供应的灵活性和可靠性,为智能电网的发展提供强有力的数据支持.

    大数据挖掘用户动态负荷噪声消除信息采集

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    基于信息熵和GBDT算法的AI生成与人类撰写检测研究

    戎蓉杨行韩叙胡仕...
    186-189页
    查看更多>>摘要：针对人工智能生成文本智能识别与检测的问题,研究基于词频计算的信息熵和机器学习相结合的方法,建立了基于信息熵和GBDT算法(梯度提升决策树)预测模型.通过对大量文本样本进行特征提取和模型训练,构建分类检测模型.为了检验梯度提升决策树模型用来判断是否能由AI生成文本的精确度,进行相似度的计算,基于ROC曲线方法论对其进行验证.所提出模型的预测准确率较高,为AI生成文本的质量评估提供了新的视角,也为未来AI文本生成技术的发展提供了重要参考.此外,有助于保护知识产权,防止AI生成文本被误用或滥用.

    人工智能信息熵机器学习决策树GBDT算法

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    基于A*的移动机器人路径优化算法研究

    潘峥朱玉华张朝阳朱凯源...
    190-193页
    查看更多>>摘要：针对移动机器人A*算法中最核心最困难的启发函数的评估问题,提出动态加权的优化算法.以当前路径点与终点的位置关系和距离条件给启发函数赋予权值,利用贝塞尔曲线对路径中的转折点进行平滑处理,达到减小拐点处大角度转向影响的目的.实验结果表明,加入常数权值的A*优化算法相较于传统A*算法仍存在效率低、寻路结果不是最优路径的问题,而引入动态权值的优化算法在路径和搜索时间上分别减少了2%和27%,路径拐点减少50%,且平滑转弯路径更适合机器人路径规划的实际应用.

    路径规划算法移动机器人A*算法动态权值贝塞尔曲线

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    跨模型在用户意图理解任务中的对比研究

    肖明魁
    194-198页
    查看更多>>摘要：全面评估和比较三种主流机器学习模型—随机森林(random forest,RF)、LightGBM(LGBM)与XGBoost在用户意图理解任务中的效能表现.针对当前用户意图识别精度尚存提升空间的问题,提出采用多样化的模型策略来优化预测效果.研究方法上,首先对数据集进行了细致的预处理,包括数据清洗、缺失值处理以及特征选择等步骤;接着,对每种模型实施了精细的参数调优,利用网格搜索和随机搜索策略寻找最优配置.研究内容涵盖了模型的训练、验证及测试全过程,获得模型在不同参数设置下的准确率、召回率及F1 分数等关键指标.实验结果表明,XGBoost在经过参数优化后,在用户意图理解任务上取得了最佳的整体性能,随机森林则展现出了良好的稳健性,而LGBM在训练速度上占据优势.

    机器学习随机森林分类模型参数优化

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    基于SeeTaFace6的高校多人脸识别智能考勤系统

    刘宏昊尹四清
    199-202页
    查看更多>>摘要：针对高校学生上课考勤签到时间长、签到影响正常授课效率、考勤数据偏颇问题,设计了一种基于SeeTaFace6人脸识别模型的多人脸识别智能考勤系统,可以有效提高高校师生的考勤效率,为正常授课提供更多时间.采用Java中的JNI技术将SeeTaFace6 模型封装成人脸识别算法库,使用SpringBoot作为后端框架,Vue作为前端框架,基础信息数据采用MySql进行存储,人脸关键点等信息的存储则采用入库存储与缓存结合的方式.所设计的系统交互性良好,多人脸识别成功率高,时间快,实用性高,可为高校中的同类考勤系统设计提供借鉴.

    SeeTaFace6智能考勤多人脸识别签到系统响应式布局

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    气象部门职工网络培训数智化转型研究

    刘晓玲刘莉红王秀明孙景荣...
    203-206页
    查看更多>>摘要：气象事业高质量发展离不开新技术的应用和从业者经验的推广,这些都要依赖于气象职工自主学习和参加职业培训.近些年,随着网络新基建的加速发展,以及人工智能、大数据、区块链技术的广泛应用,快速和随时获取知识已经成为在职职工提升岗位技能的必选方式.任何新技术从出现到落地应用都需要一定的时间,建立一个全新的网络培训模式也许相对容易,但是在原有基础上改造会存在一定的困难.气象部门培训的主要方式气象网络培训正处在这样的转型期.通过分析目前气象职工网络培训现状及存在的问题,探讨运用新一代数字技术创新培训管理方式、实现气象职工远程培训数智化转型、提升网络培训效率、促进气象网络培训高质量发展的方法.

    气象培训网络培训远程培训职工培训数字化数智化

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    基于改进YOLOv5-Conv手势识别研究

    薛阳李清卢秋红丁凯...
    207-211页
    查看更多>>摘要：现有手势识别算法存在计算量大、鲁棒性差、准确率低等问题.为了应对这些挑战,提出了一种名为YOLOv5-Conv的新算法.将手势识别任务分为手势检测和手势分析两部分,以提高识别的准确率.在手势检测部分,对传统的YOLOv5s算法进行了改进,包括使用轻量级卷积GhostConv、结合FasterNet的Faster block得到C3faster、添加无参数注意力机制SimAM以及修改损失函数为MPDIoU.改进后的YOLOv5s模型相较于原模型,计算量降低了 36%,权重降低了 30.3%,参数量降低了 34%,mAP@0.5上升了 0.6%.手势分析部分,提出了一种基于ConvNeXt网络的方法,通过对手势检测部分得到的手势区域进行特征提取,实现手势识别.实验表明,YOLOv5-Conv算法相较于传统网络模型,能有效提高精度和鲁棒性,具有广阔的应用前景.

    手势识别深度学习YOLOv5算法ConvNeXt算法轻量化改进

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    某无人机自组网应用系统设计

    金毅仁
    212-217页
    查看更多>>摘要：在现代军事冲突和战争中,无人机不可替代的作用日益凸显.无人机已经从单一的侦察、攻击应用方式逐渐发展延伸到电子对抗、通信中继、空中指挥、防空预警等多个不同的应用领域,战术应用也从单机作战向无人机协同作战、无人机集群网络作战发展.无人机的通信能力在空地网络作战数据链中扮演着重要角色,无人机的组网能力和网络性能对未来战争有着至关重要的影响.针对某无人机自组网应用系统,对该系统中数据链的调制解调方式、数据加密解密算法、无人机网络分级管理等进行了相关设计.数据链的调制解调方式采用OFDM体制;数据在传输过程中采用AES加密及解密算法,保证数据传送的安全性;对无人机集群采用汇聚网络和接入网络分级管理;采用相关路由协议,使无人机之间实现信息交互.无人机自组网应用系统通过连续测试运行,满足相关技术指标要求,并具有网络性能稳定、通信抗毁性强、安全性高等特点,实现了无人机集群之间的协同作战.

    无人机自组网正交频分复用加密解密网络分级管理汇聚网络接入网络

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    基于人工智能的电能表底度示数快速识别方法

    王璐谯静郭秉慧
    217-220页
    查看更多>>摘要：传统的电能表底度示数读取方式多依赖于人力操作,这种方式不仅效率低下,且易出错.在大规模、高密度的用电环境下,人工读取电能表底度示数的难度和成本均会大幅度增加.鉴于此,本文提出一种基于人工智能的电能表底度示数快速识别方法.首先,进行电能表底度示数图像的预处理,以显著提升图像质量,为后续的特征提取和识别工作奠定坚实基础.其次,运用人工智能技术构建示数快速识别模型,该模型在保持较高检测准确率的同时,能够减少网络参数量和计算量,从而加快识别速度.最后,实现电能表底度示数的智能识别,显著提高读数效率和准确性,为能源管理和智能电网建设提供重要支撑.实验结果表明,基于人工智能的电能表底度示数快速识别方法能够准确识别电能表底度的示数,而传统方法存在较大的识别误差,从而验证了该方法的可行性和优越性.

    电力系统电能表底度示数快速识别人工智能

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