版權信息

　　版地：湖北省武漢市

　　語種：中文;

　　開本：大16開

　　ISSN：1672-9722

　　CN：42-1372/TP

　　辦刊宗旨

　　《計算機與數字工程》創刊三十八年來,始終秉承:"堅持理論聯系實際;堅持實事求是的學風;堅持以應用為主,提高與普及并重;堅持創新;堅持以刊登國內外計算機方面的新理論,新技術,新工藝,新成果研究為主;以學術性,技術性為辦刊宗旨。

　　欄目設置

　　算法與分析、系統結構、信息與網絡安全、圖像處理、工程實踐等

　　計算機與數字工程最新期刊目錄

基于廣義KdV-Burgers方程的全對角化Chebyshev Dual-Petrov-Galerkin譜方法————作者：安筱;李珊;

摘要：針對有限區域上廣義KdV-Burgers方程，提出了全對角化的Chebyshev dual-Petrov-Galerkin譜方法。該方法在數值模擬KdV-Burgers方程的扭結波解時是準確有效的，數值結果表明了該方法的精確性和高效性，且與以往算法相比，新算法優化了計算過程，減少了計算量，并且簡單易行

基于ARIMA算法的地鐵乘客流量預測————作者：海玲;劉文;劉巖;谷崢;劉智勇;

摘要：隨著城市人口的日漸增加，帶來的突出問題就是地鐵線路運輸的客流量激增，導致地鐵的承載壓力變大，給地鐵管理部門的運營調度工作帶來極大的挑戰，針對上述問題，急需一種地鐵乘客流量預測方法來解決地鐵運管部門運營調度的難題。基于此，論文在時間序列法預測地鐵乘客流量的基礎上，引用了ARIMA模型，基于數據分析篩選，通過對地鐵客流歷史數據的特征變化分析，進行了20條站點線路的數據穩定性優化及白噪聲檢驗，使用自相關...

基于表面幾何特征的飛行器氣動熱預測方法————作者：李林峰;龍吟;曾磊;李強;

摘要：表面熱流的快速準確評估對于高超聲速飛行器的安全飛行至關重要。由于傳統熱流評估方法的計算成本與時間開銷過大，因此基于數據挖掘的熱流快速預測方法因其高效性正在成為新的趨勢。然而，當前基于數據驅動的方法只是將飛行外部環境信息和目標點的二維坐標信息作為預測模型的輸入，而忽略了影響熱流的另一個決定性因素，即飛行器表面的復雜幾何信息，從而導致熱流預測性能不佳。針對此問題，在已有的飛行外部環境信息的基礎上，將三...

基于MTS和NARX的地鐵車輪輪緣磨耗預測————作者：吳偉濤;廖愛華;王帷;胡定玉;師蔚;

摘要：為了準確預測地鐵車輪的輪緣磨耗趨勢，針對輪緣厚度非線性變化、車輪尺寸數據之間存在高相關性的特征，采集了某條地鐵線路實測車輪尺寸數據，篩選出與輪緣磨耗速度關聯性強的特征參量并構建了基于多變量時間序列（MTS）分析的非線性自回歸神經網絡（NARX），對車輪輪緣磨耗進行了預測，并將預測結果與NARX、BP、RNN所得結果進行了比較。結果表明：1）與實測數據比對，MTS-NARX預測結果誤差小，所得輪緣磨...

峰前卸荷損傷白砂巖三軸壓縮及巴西劈裂試驗研究————作者：紀沛志;郭隆仁;劉坤;梁忠豪;秦楠;

摘要：為研究白砂巖在不同峰前卸荷損傷條件下的三軸抗壓強度和單軸抗拉強度的變化情況，對白砂巖采用軸壓和圍壓同時卸載的方式來制備不同卸荷損傷的試件，然后再對其分別進行三軸壓縮再承載試驗和巴西劈裂試驗，通過Origin軟件進行數據處理，分析白砂巖的再承載力學性能以及抗拉強度隨峰前卸荷損傷的變化規律。結果發現：峰前卸荷損傷程度越大，白砂巖三軸抗壓強度越低，其中在σ_u=80%時下降幅度最大，...

循環載荷對紅砂巖峰值強度影響的試驗研究————作者：郭隆仁;紀沛志;劉坤;秦楠;王永巖;

摘要：為研究循環載荷損傷對紅砂巖峰值強度的影響，對紅砂巖試件開展三種應力幅值下的循環加卸載破壞試驗，取試件循環破壞前不同循環次數階段進行單軸壓縮試驗得到其峰值強度，通過對其應變變化差值、平均動彈性模量、峰值破壞強度等參數的分析，研究試件在經歷不同循環次數損傷后的強度變化規律，結合砂巖在低周期循環載荷下的疲勞方程，擬合得到三種不同應力幅值下進行試驗的紅砂巖損傷變量的表達式大致相似。結果表明：隨著循環次數的...

計及多電動汽車SOC均衡的能量路由器協調控制————作者：楊新華;謝歡;

摘要：能量路由器是支撐能源互聯網的核心智能裝置。針對具有配電網、光伏、儲能、直流輸出、多個電動汽車充電樁接口的配電網能量路由器，通過直流母線電壓信號的協調控制，實現充分利用光伏發電的目的。為解決多臺電動汽車接入能量路由器時過度充電和放電影響電動汽車鋰電池壽命問題，采用SOC均衡控制，以電動汽車鋰電池的荷電狀態（SOC）作為控制對象，實現多電動汽車輸出功率的均衡，以期延長電動汽車鋰電池的使用壽命。仿真表明...

基于改進K-means和熵權法的WSN分簇路由算法————作者：方旺盛;王旭;

摘要：針對無線傳感器網絡能量有限、負載不均衡的問題，提出一種基于改進K-means和熵權法的WSN分簇路由算法（IKEW）。該算法在成簇階段利用密度法和最大最小距離對K-means算法進行改進，并采用重分配方案平衡各簇節點的數量。在簇頭選取階段，采用熵權法計算各節點指標的權重，使選出的簇頭更加合理。在數據傳輸階段，根據簇頭的剩余能量和數據的傳輸距離構造通信消耗函數來選擇中繼節點。仿真實驗結果表明：提出的...

基于神經網絡的病態線性方程組求解————作者：李鵬飛;張強;王輝;

摘要：病態線性方程組在其系數矩陣或者右端向量存在誤差時，數值解存在不穩定甚至會失真等問題。針對此類問題，以病態線性方程組的系數矩陣為神經網絡輸入，方程組的解為神經網絡權值，設計了SFNN(Single Layer Feedforward Neural Network)。該SFNN算法，采用交叉熵代價函數作為神經網絡優化的目標函數，梯度下降法作為神經網絡學習算法，完成對病態線性方程組的求解。最后，分別以希...

基于改進蟻獅算法的含分布式電源配電網無功優化————作者：張萍;張高帥;

摘要：論文提出了一種改進蟻獅算法來求解含分布式發電（Distributed Generation,DG）的配電網無功優化問題。在原始蟻獅算法（Ant Lion Algorithm）的基礎上加入Cubic映射，利用混沌搜索遍歷性、均勻性和確定性的特點，使用混沌搜索優化適應度較差的蟻獅，提高蟻獅的適應度，加快算的收斂速度，減小算法陷入局部最優的可能性；同時在螞蟻隨機游走的過程中，引入動態權重系數，提高種群的...

基于貝葉斯網絡的地鐵車輛牽引系統故障診斷————作者：陳亞峰;文靜;周峰;肖惠杰;柴曉冬;鄭樹彬;

摘要：基于上海地鐵車輛牽引系統歷史故障數據，提出一種車輛部件故障診斷方法。使用結構主題模型提取故障數據中的故障特征，并對特征數量進行尋優，引入文檔協變量，提升故障特征的關鍵性；使用貝葉斯網絡解決故障特征與故障原因之間的不確定性，結合專家知識和故障數據，通過動態規劃-馬爾可夫蒙特卡羅聯合結構學習算法優化貝葉斯網絡結構提升故障診斷模型精度。使用實際故障數據對診斷模型進行驗證，結果表明所建立的故障診斷模型具有...

多輸入神經網絡的肺氣腫識別————作者：郭濤;古依聰;劉啟明;李成;石帥;

摘要：針對肺氣腫的兩種典型特征（喘鳴音和水泡音）采用多輸入神經網絡對其進行分類，達到判斷是否患有高原肺氣腫的目的。針對肺音數據，對其進行濾波降噪后采用梅爾譜圖（Mel）、恒Q變換（CQT）、小波變換（WT）和短時傅里葉變換（STFT）四種譜圖特征提取方式。并采用LBP和Mixup進行數據增強，輸入多輸入卷積神經網絡（Mul-CNN）中進行肺音分類。得到肺音在使用WT和Mel作為輸入時準確率為93.6%，...

基于加權貝葉斯網絡的心臟破裂風險預測模型————作者：劉初陽;楊湘;陳艷紅;

摘要：心肌梗死后的心臟破裂作為急性心梗中最為致命的并發癥，對其的預測和干預尤為重要。由于心臟破裂屬于高致死率的罕見疾病，其數據集存在不平衡性和數據缺失性，這使深度模型很難達到較高的準確率，同時模型的結果還需要是可解釋的。為了解決以上問題，論文提出了一種基于注意力機制的加權貝葉斯網絡模型。該模型通過將醫學知識和算法相結合的方式構建出更加準確的網絡結構，其次將注意力權重融入貝葉斯網絡，可以對顯著性指標給予更...

基于多源數據融合的配網狀態估計————作者：張鑠;丁坤;徐昀艷;

摘要：配網中多種量測設備所采集的異構異源數據共同構成了用于狀態估計的數據源，對量測數據的最大化利用以及混合量測的充分融合是提升狀態估計精度的首要任務。根據配網中數據量測裝置的裝設情況和量測數據的特點，提出于一種基于改進LSTM算法的SCADA缺失值填充算法，并考慮混合量測融合過程中的時標統一、權值分配問題，實現了SCADA數據的充分利用以及混合量測的精度提升。對提升配電網狀態估計精度有一定的積極意義，搭...

基于內卷算子的YOLOv5野生動物檢測————作者：賀鵬飛;王菲菲;孫彩惠;聶榮;劉志航;

摘要：野生動物是自然環境的重要組成部分，保護野生動物對人類發展具有重要意義。利用紅外相機與深度學習算法監測野生動物，為生物保護提供了有效途徑。論文設計了一種基于YOLOv5的紅外野生動物圖像檢測算法。在YOLOv5的頸部網絡部分引入了內卷算子與特征拼接操作。改進了頸部網絡的原始concat拼接操作。根據特征的重要程度對不同特征層進行加權操作，為重要特征層賦予更高的權重，使網絡更加關注關鍵信息。改進的算法...

基于改進Cartographer算法的位姿估計技術研究————作者：谷林濤;夏青元;

摘要：針對Cartographer算法在前端位姿融合算法結果精度不高，導致相關性掃描匹配計算得到的位姿初值不準確，進一步導致基于Ceres的優化掃描匹配陷入局部最優的問題，提出在位姿增量融合算法的基礎上改進里程計數據的使用策略，最后在數據集上進行實驗分析。實驗結果表明，改進算法在建圖誤差方面有明顯改善

基于改進時序卷積網絡的采油速度預測模型————作者：張強;鄧彬;李志溢;袁和平;

摘要：采油速度是表征油田開發速度與能效的重要指標，是油田注采優化必不可少的研究內容。基于多種不確定性因素的干擾，論文提出一種改進時序卷積網絡的采油速度預測模型。應用注意力機制（Attention）關注全局特征與局部特征的關系并為每個部分賦予不同權重，改善網絡的學習能力。引入AR自回歸組件為預測加入線性成分，提升模型對輸入尺度變化的敏感度。為驗證改進模型的有效性，選取傳統時序卷積網絡與長短期記憶網絡（LS...

大模型增強下知識庫語義擴展智能識別方法————作者：何劍萍;徐勝超;賀敏偉;

摘要：為提升智能系統的處理能力和準確性，提出大模型增強下知識庫語義擴展智能識別方法。將連續的文本切分成一系列獨立的基本詞匯，計算詞匯的相似度，選出其中的關鍵詞。針對關鍵詞，利用本體擴展算法進行語義擴展。利用自注意力機制的深度學習方法，通過捕捉序列數據中的關鍵信息和上下文信息，實現知識庫語義擴展智能識別。實驗結果表明：所研究方法應用下，交并比相對更高，表明其識別標簽與真實標簽之間的重疊程度更高，說明該方法...

基于改進BILSTM/BIGRU的多特征短期負荷預測————作者：王昊;王樹東;唐偉強;

摘要：針對傳統神經網絡在多輸入特征下預測時間較長且精度欠佳的問題，論文提出了一種基于深度雙向策略改進的長短期記憶神經網絡與門控循環單元神經網絡相結合的短期負荷預測模型。該模型采用自適應噪聲完整集成經驗模態算法將負荷數據進行分解，降低負荷數據復雜度；利用互信息主成分分析法提取原始多維輸入變量，降低主成分因子；然后通過改進鯨魚優化算法對構建模型進行尋參優化。以中國某地區的負荷數據作為算例，將論文所構建模型與...

輕量級實時語音喚醒詞引擎研究————作者：燕佳偉;張俊;年梅;

摘要：設計和實現準確識別的喚醒詞庫是語音助手實現的基礎，而喚醒詞庫的構建決定于高效可靠的搜索引擎模型。論文首先建立初始喚醒詞庫和候選喚醒詞庫，并將以上兩個音頻樣本進行logmel譜圖表示，設計由EfficientNetb0體系的前四個模塊組成的搜索引擎，計算候選詞庫中喚醒詞和初始喚醒詞譜圖之間的歐幾里得距離，將其轉化為喚醒詞之間的相似度，將小于規定閾值的候選詞判定為新的喚醒詞，并擴展到喚醒詞庫中。該引擎...

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