期刊,信息技术 2024年卷10期_国家学术搜索

期刊信息/Journal information

信息技术

主　　编：姚彦茹

出版周期：月刊

国际刊号：1009-2552

电子邮箱：hein@mail.hein.com.cn

电　　话：0451-82629512 87220301

邮政编码：150090

地　　址：哈尔滨市南岗区华山路12号

信息技术/Journal Information TechnologyCSTPCD

查看更多>> 1977年创刊，由中国电子信息产业发展研究院、黑龙江省信息技术学会主办的自动化技术与计算机技术类刊物。该刊为中国科技核心期刊，国内外公开发行。办刊宗旨是大力宣传国家信息基础建设和信息产业发展形势，深入报导国内外信息技术发展趋势，交流信息化经验，推介信息产业界精英及其管理思想。刊载范围：计算机网络与通信、软件技术、控制技术、计算机应用技术等。设有基金项目、研究与探讨、应用技术、综述与评论专栏。

正式出版

收录年代

基于架构搜索的雷达回波降雨强度分类算法

柴怡君陆冰鉴陆振宇颜诗洋...

1-6页

查看更多>>摘要：天气雷达是降雨监测的重要手段，基于天气雷达降雨回波特征实现准确的降雨强度分类至关重要。文中提出了基于3D注意力模块的CNN(EA-CNN)进化搜索算法，算法利用遗传算法(GA)自动搜索最优结构，快速优化CNN架构的宽度与深度，准确找到最佳CNN结构，具有很强的泛化能力。算法引入3D注意力模块有效抑制分类中的干扰像素问题，能够准确提取各强度降雨特征，帮助相关人士从雷达回波中快速获取降雨分级结果。实验表明，与4种经典的算法(KNN、SVM、VGG、ResNet12)相比，所提出的算法在人力、物力等成本上更具竞争性，分类准确率提升7。95％。

关键词：

卷积神经网络(CNN)神经架构搜索(NAS)雷达降雨强度遗传算法(GA)3D注意力模块

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融合GRU单元的CNN网络在石油旋转机械故障诊断中的应用

苗俊田鹿德台李卓军刘冬冬...

7-13页

查看更多>>摘要：针对现有石油旋转机械故障诊断算法存在的问题，提出一种融合GRU单元优化改进的CNN网络算法模型。先利用小波包算法保留高频区间的弱故障信号特征，选择ReLU函数作为CNN网络卷积层的激活函数，提升算法的运行速率并抑制模型梯度值的过快衰减;基于GRU单元整合输入门和遗忘门，抑制CNN网络存在的梯度弥散问题，改善了 CNN网络模型的故障数据训练性能和分类检测性能。实验结果显示:融合GRU单元的CNN网络对训练集和测试集的故障诊断精度和故障分类能力均优于现有故障诊断算法，而且MAE函数的预测值和真实值更接近。

关键词：

门控循环单元深度卷积神经网络转盘轴承dropout网络MAE函数

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基于优化模糊C-means算法的不平衡大数据分类研究

卓柳俊曾心怡

14-21,29页

查看更多>>摘要：针对不平衡大数据的分类问题，提出一种优化模糊C-means算法的不平衡大数据分类算法。先计算C-means模糊交叉算子，定义优化函数，并求解大数据不平衡增益。利用Spark分类平台，确定大数据样本压缩模糊近邻值的取值范围，再通过放大近邻值的处理方式，定义不平衡阈向量，从而完善整个分类流程，完成基于优化模糊C-means算法的不平衡大数据分类方法的设计。实验结果表明，上述分类方法的应用，可将正例信息、负例信息的取样长度区间完全分离开来，能有效解决因不平衡大数据分类不精准造成的信息样本混淆的问题，符合实际应用需求。

关键词：

优化模糊C-means算法不平衡大数据交叉算子卡方检验压缩模糊近邻值

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基于YOLOv5的轻量级布匹疵点检测模型

阚盛琦方巍吴嘉怡郭孝庚...

22-29页

查看更多>>摘要：针对人工检测布匹疵点效率低、漏检误检严重的现象，文中提出一种基于YOLOv5算法的布匹疵点检测模型G-YOLOv5。该模型首先利用Ghost卷积机制代替传统卷积，减少冗余的参数量和计算量;其次在骨干网络的最后加入协同注意力机制，加强对小目标物体的分类和定位性能;同时，使用轻量化的上采样算子CARAFE减少在特征处理过程中的特征损失。实验结果表明，改进后的算法在布匹疵点检测数据集上的平均准确率为88。4％，相比于YOLOv5算法提高了 2。2个百分点，参数量缩减了一半，能够在较小的模型下达到较高的检测精度，满足实际工业的检测需求。

关键词：

布匹疵点检测YOLOv5Ghost协同注意力机制CARAFE

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基于时空图卷积网络的高速路交通流多步预测

高铭梅朵

30-36页

查看更多>>摘要：针对图卷积网络容易限制模型在交通流预测上有效的学习时空依赖问题，文中提出了一种时空图卷积循环网络(ST-GCRN)模型，首先通过时间卷积层以消除冗余的时间信息，其次，将图卷积网络与改进的门控循环网络相结合以获取时空依赖，最后通过加入残差的编解码结构解决模型训练梯度消失等问题，从而提高预测准确率，实现多步预测。在加利福尼亚州高速公路数据集上进行了实验，结果表明，该模型的平均绝对误差与均方根误差对比基准模型分别减少了 11％、7。5％。

关键词：

交通流预测图卷积网络时间卷积网络门控循环网络编解码结构

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基于ROS的无人车控制系统设计与实现

宋志强邹佳佳

37-43页

查看更多>>摘要：该研究设计了一款基于机器人操作系统(Robot Operating System，ROS)和同步定位与建图(Simultaneous Localization and Mapping，SLAM)技术的无人车。采用 STM32F407 为底层驱动，树莓派为控制核心。基于无人车运动学模型，采用激光雷达和MPU9250姿态传感器，解算无人车的位姿，使用自适应蒙特卡罗算法进行定位、构建实时地图。使用Astra Pro深度RGBD相机，通过OpenCV图像处理技术进行巡线、颜色跟踪、物体识别。通过A*算法进行路径规划并对算法优化，提高无人车避障和路径搜索能力。实验结果表明该无人车鲁棒性良好，又具有成本低、功能可拓展等特点。

关键词：

树莓派无人车同步定位与建图路径规划自主导航

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多元回归分析下高校毕业生就业趋势预测

蒋大锐徐胜超

44-48,55页

查看更多>>摘要：为了更好地完成高校毕业生就业，提出了一种高校毕业生就业趋势预测方法。该方法使用灰度关联分析方法，度量高校毕业生就业趋势影响指标之间的灰色关联度，并选取就业趋势影响指标;应用多元回归分析方法，建立就业趋势影响指标关联式，构建就业趋势预测模型;利用最小二乘法，估计高校毕业生就业趋势预测模型的多元回归系数，实现高校毕业生就业动向预测。经过实验验证，该方法具有较好的预测效果，能够有效提高就业趋势预测准确性，缩短了就业趋势预测时间。

关键词：

多元回归分析最小二乘法高校毕业生灰度关联分析就业趋势预测

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基于DeblurGANv2的图像去模糊技术的轻量化应用

黄萍管丽鹏朱惠娟

49-55页

查看更多>>摘要：随着深度学习算法的发展，人们开始研究使用深度学习模型来解决图像模糊的问题。性能优异的DeblurGANv2在图像去模糊应用领域取得了不错的效果，但由于算法的复杂性，对模型运行设备的性能要求也会更高。为了能够将DeblurGANv2模型移植到Android终端上应用，在研究了基于DeblurGANv2模型图像去模糊技术在电脑端应用基础上，用Pytorch对DeblurGANv2模型进行转化，缩小了模型的体积和运算时间，将模型大小由233MB压缩为13。2MB，使模型最终可以在Android系统上运行，运行时间较电脑端模型也有所下降，为其他深度学习算法向移动端或者低性能设备上的部署提供了思路和解决方案。

关键词：

图像处理图像去模糊深度学习对抗生成网络移动应用开发

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一种复杂电磁环境模拟系统的设计

李伟沈佳琪杜宇人

56-61,69页

查看更多>>摘要：针对复杂电磁环境下信号不稳定的问题，设计一种复杂电磁环境的模拟系统，该系统以基于DDS技术的信号发生器作为硬件核心，通过对信号建模确定信号调制参数，采用VS+Matlab混合编程方式实现软件设计，实验数据表明，可满足编辑、调整信号脉内、脉间不同调制参数的要求，实现产生稳定的多种复杂雷达信号和通信信号的功能。

关键词：

电磁环境雷达信号通信信号模拟系统混合编程

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基于知识图谱的工程物理信息系统技术发展特征与可视化分析

薛佳姗张永成李前兵刘振寰...

62-69页

查看更多>>摘要：为理解当前工程物理信息系统(CPS)的发展方向与趋势，以及知识图谱分析方法，文中对物理信息系统文献进行可视化分析。结果表明:中心度较高的研究热点包括物联网与CPS系统的渗透趋同，基于物理信息系统的智能制造、状态估计功能的增强优化;前沿研究方向包括电网系统与物理信息系统的融合，信息系统的攻击研究及防御优化;前沿研究主题包括数字孪生与CPS的融合应用，CPS在智能制造上的应用，CPS与物联网及云计算的协同运作。最后，文中对物理信息系统领域的后续研究提出了相应的对策及建议。

关键词：

物理信息系统CiteSpace知识图谱可视化软件发展特征

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