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西安工业大学学报
西安工业大学学报

刘卫国

月刊

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陕西省西安市未央大学园区学府中路2号西安工业大学（未央校区）031号信箱

西安工业大学学报/Journal Journal of Xi'an Technological UniversityCHSSCDCSTPCD
查看更多>>本刊是西安工业学院主办的自然科学类学术性期刊，主要刊登光学、机械、电子、计算机、材料、土木、环境保护、仪器检测、管理、数学、物理、化学化工等基础研究和应用研究方面的学术论文。
正式出版
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    CEEMDAN-iLSTM-Attention的姿态数据预测校正方法

    李林李腾秦刚
    777-786页
    查看更多>>摘要：为提高姿态传感器数据预测精度,设计了一种基于CEEMDAN-iLSTM-Attention的姿态数据预测校正方法.首先,使用CEEMDAN方法得到不同模态角度序列信息;其次,使用改进鲸鱼优化算法寻找LSTM-Attention最佳网络参数,建立对应各角度模态分量的多个iLSTM-Attention预测模型,将每个模态分量预测结果叠加后得到预测数据;随后,在上述预测值的基础上计算其与真实值的误差,使用iLSTM-Attention网络建立误差预测模型;最后,在数据预测模型输出基础上减去误差预测模型输出得到校正后的预测数据.实验表明,角度、加速度和角速度姿态数据预测校正之后的误差相较于无校正时的预测数据误差分别下降了 57.2％,39.2％,76.2％.

    姿态数据预测长短期记忆网络注意力机制误差校正

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    局域网PC终端多源信息全同态溯源加密模型

    帅进
    787-794页
    查看更多>>摘要：为了解决多源信息异构数据比例大、混淆能力强所带来的加密问题,提出一种局域网PC终端多源信息全同态溯源加密模型.利用多源数据间的关联规则和混沌映射轨迹点,生成混沌序列以捕捉多源信息的实时状态和关联数据.通过将原始源位值矩阵替换为状态位置矩阵,并考虑每次迭代过程中的源位变化,建立了全同态溯源加密框架.结合局域网PC终端的密钥特性,预设哈希函数、区域介质参数和安全参数,生成高强度的公私密钥对.通过全同态加法和乘法的运算,生成了高度适配的密文.实验结果表明,加密后信息元素的空间分布熵从0.5提升至0.95,所提模型加密效果较好,生成的密文适配度高,能够实现信息的精准加密.

    局域网PC终端全同态溯源密文生成私密钥哈希函数

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    大语言模型驱动的油气田勘探开发数据智能检索方法

    王娟梁倩王磊方茹佳...
    795-802页
    查看更多>>摘要：针对自然语言到结构化查询语言(Natural Language to SQL,NL2SQL)问题在油气田勘探开发领域数据检索中的挑战,提出了一种基于大型NLP模型并融合外部知识库的智能数据检索新方法.首先,根据油气田勘探开发的业务场景构建种子数据,为模型训练奠定基础.借助"思维链"策略扩充数据集,提升数据覆盖度和多样性.接着,通过引入低秩适应(Low-Rank Adaptation of Large Language Models,LoRA)算法流程,优化模型在油气田数据检索任务上的表现.同时,整合外部知识库以提高模型对油气田专业数据的预测准确性和鲁棒性.实验结果表明,该方法在油气田勘探开发领域私有数据的检索准确率相较现有技术提高了 20％.基于此,开发了一套用户友好的应用系统,具有直观的界面和强大的功能,展示了该研究方法在油气田数据智能检索中的实用性和优越性.

    NL2SQL油气田勘探开发低秩适应(LoRA)外部知识库思维链

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    多源融合的实景三维一体化建模研究

    刘萍高晓兵苏胜陈晨...
    803-812页
    查看更多>>摘要：针对传统单一数据源难以满足高精度建模需求的问题,本研究提出一种基于多源融合的实景三维一体化建模方法,旨在通过整合无人机航拍、倾斜摄影和地面RTK相机等数据源,实现高精度的实景三维模型构建.通过空中三角测量优化相机参数,利用KAZE算子进行特征点检测与匹配,实现多视角立体重建和泊松表面重建,生成高精度三维模型.结合GPU/CPU加速和3D Tiles技术优化纹理映射.在西安工业大学的测试显示,模型平面坐标误差0.09 m,高程坐标误差0.367 9 m,高度误差0.105 6 m,长度误差0.05 m,位置不确定度0.003～0.051 9 m,验证了方法的高精度和可靠性,为城市数字化研究提供参考.

    多源融合实景三维一体化建模倾斜摄影

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    Swin Transformer的电网设备缺陷检测与识别研究

    戴永东李明江王茂飞蒋承伶...
    813-822页
    查看更多>>摘要：针对传统图像处理算法在解决复杂环境电网设备图像中所出现的识别速度慢、检测精度差等问题,提出了一种基于改进Swin Transformer网络的电网设备缺陷检测与识别方案.首先,利用伪色彩图像增强机制与边缘高频信息图像分割机制对原始图像进行高频特征信息筛选与提取.然后,在Swin Transformer主干网络中引入复合标记特征金字塔模块,解决多尺度语义特征的提取成功率低的问题.最后通过构建弱监督目标选择机制,实现对电网设备图像中目标的检测与分类.实验结果表明,文中所设计的算法在电网设备缺陷与监测上效果显著,识别精度可达92.6％.

    图像处理特征提取SwinTransformer电网设备目标分类

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    新年贺词

    封2页
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    《西安工业大学学报》征稿简则

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