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应用科技
哈尔滨工程大学
应用科技

哈尔滨工程大学

朱齐丹

双月刊

1009-671X

heuyykj@126.com

0451-82534001

150001

哈尔滨市南通大街145号1号楼

应用科技/Journal Applied Science and TechnologyCSTPCD
查看更多>>《应用科技》创刊于1974年，是工业和信息化部主管、哈尔滨工程大学主办的学术期刊，国内外公开发行,双月刊(国际标准连续出版物号ISSN 1009-671X，国内标准连续出版物号CN 23-1191/U)，邮发代号14-160。 该刊集科学性、前沿性、实用性于一体，以高等院校、科研院所的研究人员为读者对象。该刊依托高校办刊的优势，针对高校科研项目多、科技成果密集的特点，刊发大量的高水平、实用性强的科技论文。主要辟有现代电子技术、计算机技术与应用、自动化技术、机电工程、材料与化学等栏目，为科学研究与实际应用相结合找到了最佳契合点，搭建了科技成果转化的优质平台。该刊以最快的速度追踪高校科研成果，及时反映各学科领域发展动态，迅速向社会传递科技信息，取得了良好的社会效益。
正式出版
收录年代

    基于谐音干扰词替换的中文仇恨言论检测方法

    王琰慧王小龙张顺香周渝皓...
    72-81页
    查看更多>>摘要：社交网络中的仇恨言论常含有形式多变的谐音干扰词,使得现有方法难以适应此现象,不能满足即时检测的要求.针对此问题,提出一种基于谐音干扰词替换的中文仇恨言论检测方法,提取原义词替换谐音干扰词,解决原有方法处理相对滞后问题.首先,对文本预处理,通过N-gram提取干扰词候选项,并利用点间互信息和邻接熵进行过滤;然后,计算拼音相似度筛选出谐音干扰词及其对应的候选原义词,通过语法结构和上下文语义相似确定原义词并对相应谐音干扰词进行替换,将替换后的文本作为分类层输入;最后,使用RoBERTa-wmm-ext得到语义特征,并通过Softmax计算仇恨情感倾向以实现检测任务.在数据集上进行实验,结果表明提出的模型有效地提升中文仇恨言论的检测效果.

    仇恨言论检测谐音干扰词拼音相似语法结构上下文语义RoBERTa-wmm-extCNNN-gram

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    结合局部纹理特征滤波的海天线检测方法

    张忠民王冠华卫俊岭郭培涛...
    82-87页
    查看更多>>摘要：针对视频监测下海天线检测图像易出现的海天对比度低、海上物体、海雾、海浪及云层等干扰条件引起的图像模糊和海天线遮挡问题,提出一种基于偏心邻域的灰度共生矩阵对比度滤波的梯度域下海天线检测方法.方法设计使用上下两方向偏心盒状滤波器获取图像的对比度梯度值图,利用滑动窗对分块图像搜索梯度极大值候选位置,根据设计策略通过构建海天线参数的概率统计模型提取拟合直线作为检测结果.仿真实验表明,本文方法能提升视觉图像下含多景物等干扰的复杂场景海天线检测的准确率,与同类方法相比提升 7.69%.

    海天线检测灰度共生矩阵对比度滑动窗梯度域投票策略图像处理局部滤波

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    ARDS预后预测的评估框架:数据集、模型和特征

    蔡菲修光辉杨钊武艺强...
    88-97页
    查看更多>>摘要：急性呼吸窘迫综合征(acute respiratory distress syndrome,ARDS)预后旨在根据患者的身体状况预测后期出现某种风险的概率,有效的预后方案能极大降低死亡率,优化资源分配.近年来,研究人员通过增强模型计算能力的方式提升了预后的时效性和准确率.然而,ARDS预后研究中数据格式不统一和评估基线不一致等问题突出,限制了ARDS预后研究的深入发展.为解决上述问题,本文提出了ARDS预后预测的评估框架.一方面,提出了针对多源数据的治理方案,解决了ARDS数据格式不统一的问题;另一方面,该框架形成了由 13 种机器学习模型和 20 种特征集合组成的评估体系,解决了评估基线不一致的问题.实验结果表明,该框架有效解决了上述问题并评估了数据集、模型和特征的影响程度.

    急性呼吸窘迫综合征机器学习模型预后评估框架数据治理医疗数据梯度提升决策树

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    基于最大相关熵卡尔曼滤波的UWB室内定位算法

    张可鑫席志红
    98-104页
    查看更多>>摘要：随着无线通信技术的不断发展,室内定位技术逐渐成为关注的热点.然而,在复杂的室内环境中,如非高斯噪声等条件下,传统的超宽带(ultra wide band,UWB)定位算法往往存在定位精度低、鲁棒性差等问题.该算法将最大相关熵准则引入卡尔曼滤波(Kalman filter,KF)算法的代价函数中,并对测量噪声进行建模,因此能够给异常量测值分配较小的权重以减轻其对于状态估计的影响,相对于传统的卡尔曼滤波算法具有更强的鲁棒性.在仿真实验中,采用了多个基站对运动目标进行定位,结果表明,非高斯环境下,相比于卡尔曼滤波和无迹卡尔曼滤波(unscented Kalman filter,UKF),新算法能够有效地提高室内定位的精度和鲁棒性.

    室内定位超宽带卡尔曼滤波最大熵准则非高斯噪声Chan算法Taylor算法

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    面向简历文本的端到端岗位推荐算法研究

    梁艳王艺旋李浩郭嘉莉...
    105-113页
    查看更多>>摘要：为增大应聘者进入招聘初试的概率,基于云南省某大型国有企业线下真实招聘数据构建数据集,对岗位推荐算法进行了实证研究.利用构建好的数据集,对研究岗位推荐算法进行研究,分别对机器学习算法中的随机森林、xgboost模型、GBDT模型、LightGBM 4 种机器学习模型,以及深度学习中的卷积神经网络模型和BERT模型进行实验.对比 6 种模型的岗位推荐结果,BERT模型在岗位推荐过程中的表现最佳,推荐准确率可达 88.12%,说明BERT模型可用于岗位推荐类数据集并可以取得较好的推荐效果.另外,BERT模型对输入数据的处理相对更少,是一种端到端的学习模型,可以更方便的应用于岗位推荐.

    岗位推荐实证研究机器学习深度学习构建数据集BERT模型模型对比端到端推荐

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    基于演化博弈的车联网分发消息激励机制

    王桐林孟瑜欧阳敏曹越...
    114-120页
    查看更多>>摘要：由于车联网中节点资源有限,车联网中存在不愿意传递消息的自私车辆节点,严重影响网络性能.为了改善网络性能,提出了一种基于演化博弈的车联网消息合作分发的激励机制,利用节点始终追求最大收益的有限理性的特点,根据节点传递消息的数量以及节点在固定时间内的空闲程度设计收益函数,引导自私节点努力参与到车联网中消息的传递过程,同时引入路边单元作为监管者加速车辆节点的策略更新过程.仿真结果表明自私节点比例越多,网络性能越差,而该激励机制可以有效地改善存在自私节点的车联网的网络性能.

    车联网自私节点演化博弈激励收益函数路边单元数据包投递率平均传输时延

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    基于混沌序列的MIMO-OFDM雷达通信一体化波形设计

    赵忠凯闫秋贞
    121-127页
    查看更多>>摘要：为了解决多输入多输出的正交频分复用(multiple input multiple output orthogonal frequency division multiplexing,MIMO-OFDM)雷达通信一体化信号波形由于通信信息的不确定性导致模糊函数旁瓣水平较高以及系统雷达探测能力较差的问题,提出利用混沌序列对通信信息进行直接扩频.但普通单级混沌序列具有保密性低,可用数量少,容易被破解的缺点.因此采用一种基于加权算法优化的混合型级联混沌序列对通信信息进行扩频调制,然后再通过MIMO-OFDM一体化系统进行传输.由仿真结果可知,加权后的级联混沌序列相关性和误码率性能较m序列和Gold序列更好,经此序列扩频后的一体化信号模糊函数旁瓣水平会更低,故该一体化波形雷达探测性能更佳.且混沌序列越长,信号波形雷达探测能力越好.

    达通信一体化级联混沌序列模糊函数非周期相关性扩频MIMO-OFDM加权算法

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    改进爬行动物搜索算法的线阵波束形成研究

    李泽林栾晓明
    128-134页
    查看更多>>摘要：针对最小方差无畸变响应方法在已知先验信息的情况下抗干扰性能较差的问题,提出了基于改进爬行动物搜索的波束形成方向图控制算法.该算法通过设置合适的适应度函数,迭代寻找最优权值,并利用其实现对方向图的控制.首先采用Sobol序列对种群初始化方法进行改进,获得更均匀的种群初始分布;其次,改进进化因子提高该算法的收敛速度;最后,为了增强抗干扰性能,对适应度函数进行改进,使方向图旁瓣更低.仿真实验表明,相较于传统算法,该算法可以获得更深的零陷并将其准确的对准干扰来向,同时降低峰值旁瓣电平,提高了对干扰的抑制能力,使得元启发式算法在波束形成领域更具应用价值.

    自适应波束形成爬行动物搜索算法最小方差无畸变响应零陷深度进化因子Sobol序列适应度函数峰值旁瓣电平

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    一种小样本情境下的高光谱图像分类算法

    张裕陈立伟崔颖
    135-140页
    查看更多>>摘要：Gabor滤波器是一种常见的空间特征提取技术,在针对高光谱图像分类中已标记样本稀缺的问题上,该算法通过设置不同方向的多个 3D-Gabor滤波器,生成大量多视图.在多视图数据基础上生成多个图连接实现标签传播,将多个图标签传播后的分类结果融合得到预测标结果.而超像素主成分分析法算法则是一种简单但非常有效的无监督特征提取方法,将预测结果与加入了超像素主成分分析法的分类器相加权融合得到更为准确的分类结果.将算法在 3 个数据集上进行仿真实验,结果表明通过应用Gabor滤波器的传统高光谱图像分类算法存在运算量大且耗时长,而该算法能够在保证精度的同时有效减少计算及时间上的消耗,节约成本.

    小样本高光谱图像分类3D-Gabor滤波器多视图标签传播超像素分割半监督学习主动学习

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    基于GA-BP神经网络的多无人机协同目标定位

    彭俊澄张薇
    141-149页
    查看更多>>摘要：无人机作为高机动平台,往往存在较大的自身位置误差.针对该情况下特定区域内的辐射源目标,提出了一种遗传算法优化反向传播(genetic algorithm optimized back-propagation,GA-BP)神经网络的实时定位方法.首先从特定区域中获取不同已知目标的位置信息作为网络的期望输出,并计算它们的到达时间差作为网络的输入,构建训练数据集;然后利用遗传算法的自适应性,优化BP神经网络初始权重和阈值,使其能够快速跳出局部最优解,实现高精度定位.通过训练得到相应的GA-BP网络模型,未知目标可以通过该模型进行实时定位.仿真实验将该算法与两步加权最小二乘算法以及BP神经网络的定位结果进行对比,结果表明所提的方法定位精度更接近克拉美罗界.

    无源定位到达时间差无人机GA-BP神经网络实时定位克拉美罗界多目标定位站址误差

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