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期刊信息/Journal information
现代信息科技
广东省电子学会
现代信息科技

广东省电子学会

半月刊

2096-4706

xdxxkj@xdxxkj.cn

020-31233573

510400

广东省广州市白云区机场路1718号

现代信息科技/Journal Modern Informationn Technology
查看更多>> 《现代信息科技》杂志是由广东省科学技术协会主管，广东省电子学会主办的大型优秀科技期刊。本刊始终坚持学术第一的标准和科学、创新、前瞻、实用的原则，主要刊载电子信息科技领域研究的新进展、新技术、新成果，涉及工控技术、新型电子器件、军事电子、计算机软、硬件设计与应用、网络与通信工程、仿真与测试技术、传感器技术、机械制造与自动化、电子应用技术、微电子技术、智能制造、物联网、互联网技术等领域。致力于促进学术交流，推动成果转换，提高该领域研究水平和科技装备水平，服务我国经济社会发展。
正式出版
收录年代

    S市核酸采样点一站式开放服务系统开发与应用

    叶有灿唐灵逸李蓓蓓
    101-105页
    查看更多>>摘要：文章主要研究特大型城市疫情防控高效精准，贯穿联通市民、采样点、采样人员、核酸检测、市大数据中心数据湖等核心要素，采用迭代开发方法快速构建了S市核酸采样点一站式开放服务系统。自运行以来，实现了 2万多个采样点的动态管理，减轻了相关防疫人员的工作强度，提高了工作效率，为全市过渡期疫情防控工作提供了强有力的数字化支撑。文章总结了解决系统开发和管理中难点的方法，为后续类似的工作提供可复制、可推广的经验。

    新型冠状病毒感染信息系统开发与应用

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    基于深度学习的"易诊"智能阅片系统的构建研究

    米吾尔依提·海拉提热娜古丽·艾合麦提尼亚孜王正业叶尔夏提·多力孔...
    106-109,113页
    查看更多>>摘要：为了实现肝包虫病病灶的提前识别和精确诊断，使用基于深度学习技术的智能阅片系统"易诊"开发微信小程序，以辅助新疆偏远地区的用户对肝包虫病超声图像进行肝包虫病病灶区域的识别。采用卷积神经网络(CNN)等深度学习技术，实现医学影像数据的自动分析和诊断。经过测试和评估，该系统表现优异，所开发的微信小程序实现了移动端医学影像上传和病灶区域的识别分析。通过深度学习算法进行图像诊断分析，并实时展示分析结果，该微信小程序提供方便易用的上传医学图像的功能，助力医疗条件薄弱地区提高肝包虫病的诊断效率和诊断精度。

    微信小程序深度学习图像处理智能阅片

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    时变卡车—无人机协同配送路径建模研究

    邹晔
    110-113页
    查看更多>>摘要：在人口稠密城区的卡车—无人机协同配送场景中，设计人员在设计已有配送路径规划模式时粗略地认为卡车的行驶速度恒定不变，但随着城市交通日益拥堵，卡车的行驶速度产生时变性。考虑到城区实际交通环境下卡车速度的时变性，对卡车和无人机的协同配送路径的建模进行分析。在分析问题根源的基础上，分别从模型假设、目标函数及约束条件等方面进行了探讨。

    卡车—无人机协同配送无人机配送时变路径优化建模

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    基于集成深度学习的股票价格预测

    郭慧婷常延贞厉亮徐永利...
    114-119页
    查看更多>>摘要：股票市场是国民经济的一个重要组成部分，股票投资是一项高风险但同时高回报的投资方式。为了给股票投资者提供参考，对未来股票价格进行了预测研究。设计了一种基于深度学习的集成预测算法，对未来 5 日的股价进行预测。研究结果显示，基于预测性能的权重分配集成方法相比基本模型平均绝对误差(MAE)降低，在平均绝对误差评价指标上给出了最好的结果。

    深度学习股价预测集成学习

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    动态不确定因果图在中医智能辅助辨证中的应用研究

    韦昌法刘东波刘惠娜王林峰...
    120-125页
    查看更多>>摘要：以郁病辨证为例，开展动态不确定因果图在中医智能辅助辨证中的应用研究，提高中医智能辅助辨证模型中辨证知识的可视化程度和辨证推理过程的可解释性。对郁病权威文档进行整理分析、获取郁病辨证知识，采集郁病医案并进行筛选和数据预处理，构建郁病智能辅助辨证DUCG知识库，在知识库中表示症状知识和证型知识以及二者之间的关系，结合DUCG推理机进行辨证推理测试和分析。构建了包含 19 个子图的郁病智能辅助辨证DUCG知识库和包含 6 个子图的郁病智能辅助辨证DUCG核心知识库，辨证推理测试获得的初步准确率可达 72。92%、按证型分组统计的准确率最高可达 100%，可根据DUCG化简图对辨证结果进行详细解释。将动态不确定因果图理论应用于中医智能辅助辨证研究，有助于提高辨证模型中辨证知识的可视化程度和辨证推理过程的可解释性。

    动态不确定因果图郁病智能辅助辨证知识表示辨证推理

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    基于贝叶斯优化-XGBoost的电商用户流失预测模型

    李宏明庄伟卿
    126-130页
    查看更多>>摘要：针对电商公司发展过程中存在的电商用户流失预测问题，提出一种结合极限梯度提升回归树(XGBoost)、贝叶斯优化方法(BO)的电商用户流失预测模型BO-XGBoost。通过将模型与常用的随机搜索、网格搜索方法优化的XGBoost模型进行对比，验证了所提模型的F1 分数更高，效率更好。为进一步评价预测模型，将BO-XGBoost模型与BO-LR、BO-SVM、BO-RF、未优化前的XGBoost模型进行对比，结果表明BO-XGBoost模型在准确率、精确率、召回率和F1 分数上均表现最佳，同时在电商流失预测领域更看重的查全率达到了 95。26%，大幅领先其他模型，表明BO-XGBoost模型在电商用户流失预测方面取得了较好的效果。

    用户流失预测贝叶斯优化高斯过程XGBoost机器学习

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    融合情绪分析和Informer-ARIMA模型的比特币价格预测方法

    张雅波陈春晖
    131-135页
    查看更多>>摘要：相较于传统金融产品，比特币价格更容易受到情绪的影响而展现出更高的波动性，为此价格预测具有极高的研究价值。为提高比特币价格预测的精准度，文章在预测模型中引入情绪指标，构建融合情绪分析和Informer-ARIMA模型的预测方法。从多维度分析价格时间序列的随机波动、循环变化、周期变化等变化规律，对比特币的价格进行有效预测。测试结果表明，融合情绪分析的Informer-ARIMA模型性能更优，验证了所提方法的可行性和有效性。

    Informer-ARIMA模型情绪分析长时序预测比特币价格预测

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    基于ARIAM和GM(1,1)模型的我国通用航空运营企业数量预测

    胡俊涛余长春
    136-139页
    查看更多>>摘要：作为我国民航两翼之一的通用航空正迅速发展，为全面掌握通航运营企业发展规律，基于2010-2022年的数据分别运用SPSS26、Python 3。9 和SPSSPRO建立ARIMA与GM(1，1)两种模型并对我国通航运营企业数量规模预测比较，选择拟合度更佳的模型进行短期预测分析。结果表明:ARIMA(0，2，0)模型和GM(1，1)模型的预测值与实际值拟合度均满足对未来短期数据的预测，但GM(1，1)模型后验差比值为 0。001，模型平均相对误差为 1。868%，模型不仅精度高，模型拟合效果也好，在预测中更佳。预测结果可为通航发展规划战略提供相应的数据支持。

    通用航空运营企业数量ARIMAGM(1,1)

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    基于ARIMA模型对定西天气数据的分析与预测

    赵子鹏魏新奇唐龙高丙翻...
    140-143页
    查看更多>>摘要：由于天气对农业生产、水资源管理和自然灾害预防等具有重要影响，文章采用ARIMA模型来实现对天气的有效预测。通过利用ACF和PACF图粗略确定ARIMA模型的参数，最终确定最优模型:ARIMA(1，1，1)为日最低气温模型，其残差序列自相关函数与偏自相关函数基本落在 95%置信区间内;同时Ljung-Box Q统计结果表明残差不存在相关关系(P＞0。05)，即残差为白噪声，满足随机性假设;最终计算误差(日最低气温)RMSE、MAPE、MAE分别为2。63、1。22%、2。06，预测结果良好，为定西天气的预测提供了可行的方案。

    天气预测时间序列插值法ARIMA模型

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    领域知识图谱构建管理系统设计与研究

    胡建曹扬谢红韬严增勇...
    144-148页
    查看更多>>摘要：为了帮助企业或组织更好地进行知识管理和数字化转型，提高知识管理的效率和可靠性，促进知识的共享和创新，设计一套领域知识图谱构建管理系统，只要企业或组织的知识有所更新或新增，该系统就会无感知地将更新或新增的知识构建到知识图谱中，无须用户重复进行构建操作，保证了知识图谱的实时性。该系统已为多家咨询公司提供服务，结果表明系统不仅统一了数据录入、传输、存储的标准，还减少了数据遗漏情况的发生，提高了构建领域知识图谱的效率。

    数字化转型知识图谱持续构建

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