【雜志簡(jiǎn)介】

　　《計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程》辦刊宗旨是：堅(jiān)持理論聯(lián)系實(shí)際;堅(jiān)持實(shí)事求是的學(xué)風(fēng);堅(jiān)持以應(yīng)用為主，提高與普及并重;堅(jiān)持創(chuàng)新，堅(jiān)持以刊登國(guó)內(nèi)外計(jì)算機(jī)方面的新理論、新技術(shù)、新工藝、新成果研究為主;以學(xué)術(shù)性、技術(shù)性為辦刊特色，論文以中短專(zhuān)文為主;力求更快地為讀者提供更多的有益的信息。

　　【影響因子】

　　國(guó)家新聞出版總署收錄　中國(guó)期刊網(wǎng)來(lái)源刊，2002年起，《計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程》全文入編中國(guó)期刊網(wǎng)、中國(guó)學(xué)術(shù)期刊綜合評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)庫(kù)、中國(guó)核心期刊(遴選)數(shù)據(jù)庫(kù)、中文科技期刊數(shù)據(jù)庫(kù)、萬(wàn)方數(shù)據(jù)庫(kù)——數(shù)字化期刊群全文上網(wǎng)。

　　【欄目設(shè)置】

　　欄目設(shè)置：算法與分析、系統(tǒng)結(jié)構(gòu)、信息與網(wǎng)絡(luò)安全、圖像處理、工程實(shí)踐等。

　　雜志優(yōu)秀目錄參考：

　　基于智能水滴算法的學(xué)習(xí)效應(yīng)生產(chǎn)調(diào)度研究 徐佳敏，葉春明，XU Jiamin，YE Chunming

　　J rv粗糙 Vague 區(qū)域關(guān)系的新增蘊(yùn)涵式 張麗平，樊瑞光，李林，藍(lán)華健，王淼，李松，ZHANG Liping，F(xiàn)AN Ruiguang，LI Lin，LAN Huajian，WANG Miao，LI Song

　　一種保持種群多樣性的改進(jìn)混洗蛙跳算法 張強(qiáng)，劉麗杰，郭昊，ZHANG Qiang，LIU Lijie，GUO Hao

　　三平移并聯(lián)機(jī)器人控制算法 蒙運(yùn)紅，金逸，黃進(jìn)，MENG Yunhong，JIN Yi，HUANG Jin

　　基于修正參數(shù)簡(jiǎn)化標(biāo)準(zhǔn)的 ID3改進(jìn)算法 胡美春，田大鋼，HU Meichun，TIAN Dagang

　　求解 Burgers 方程的決定方程的兩種方法研究 李曉燕，張成，LI Xiaoyan，ZHANG Cheng

　　版權(quán)聲明 《計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程》編輯部

　　基于 Matlab 的三相 SPWM 逆變電路死區(qū)效應(yīng)分析 張鵬，ZHANG Peng

　　基于優(yōu)化人工蜂群算法的重力匹配導(dǎo)航方法 田軍，趙博，TIAN Jun，ZHAO Bo

　　基于改進(jìn) NPGA 算法的多目標(biāo)優(yōu)化云任務(wù)調(diào)度算法 楊燕，YANG Yan

　　基于多分類(lèi)支持向量機(jī)的模式識(shí)別研究 蘇曉偉，SU Xiaowei

　　基于圖像處理的艦船目標(biāo)識(shí)別研究 宿勇，SU Yong

　　基于 Pareto 的多目標(biāo)免疫算法的產(chǎn)品方案設(shè)計(jì)研究 翟雨生，ZHAI Yusheng

　　一種基于優(yōu)化權(quán)重證據(jù)組合的目標(biāo)綜合識(shí)別方法 陳辭，CHEN CI

　　基于遺傳算法的戰(zhàn)場(chǎng)頻率分配研究 陳自衛(wèi)，賀強(qiáng)，喻永成，CHEN Ziwei，HE Qiang，YU Yongcheng

　　基于映射的樹(shù)的相似度算法及其在本體匹配中的應(yīng)用 王培杰，王吉華，鄭香堂，WANG Peijie，WANG Jihua，ZHENG Xiangtang

　　信息管理論文范文：信息化時(shí)代旅游文化景區(qū)建設(shè)

　　[摘要]如何提升旅游文化景區(qū)的核心競(jìng)爭(zhēng)力，吸引越來(lái)越多的游客，是制約當(dāng)今旅游文化景區(qū)發(fā)展的一個(gè)重要瓶頸。因此，在加強(qiáng)硬件基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)的同時(shí)， 要緊跟信息時(shí)代的發(fā)展步伐，有效運(yùn)用現(xiàn)代化的信息技術(shù)手段強(qiáng)化旅游文化景區(qū)的建設(shè)，并堅(jiān)持以游客為本，培育自身獨(dú)特的旅游文化，來(lái)適應(yīng)時(shí)代的發(fā)展以及廣大游客對(duì)現(xiàn)代化旅游文化景區(qū)的發(fā)展需求。

　　[關(guān)鍵詞]信息化時(shí)代,旅游,文化,景區(qū)

　　1、信息化時(shí)代旅游文化景區(qū)建設(shè)概述

　　信息化時(shí)代旅游文化景區(qū)建設(shè)是指充分利用信息技術(shù)、數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)，對(duì)旅游文化景區(qū)的各類(lèi)資源進(jìn)行加工和整合。數(shù)字化旅游文化景區(qū)建設(shè)作為信息化時(shí)代旅游文化景區(qū)建設(shè)的熱點(diǎn)問(wèn)題，一方面是信息時(shí)代向我們提出的要求，另一方面也是風(fēng)景名勝區(qū)事業(yè)發(fā)展和信息技術(shù)發(fā)展的必然結(jié)果。數(shù)字化旅游文化景區(qū)建設(shè)是按照統(tǒng)一的規(guī)范和技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)旅游文化景區(qū)的管理系統(tǒng)、交通管理系統(tǒng)、游客服務(wù)系統(tǒng)、安全應(yīng)急系統(tǒng)等的基礎(chǔ)設(shè)施系統(tǒng)的數(shù)字化建設(shè)，并通過(guò)網(wǎng)絡(luò)化信息共享，建立具有統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)的數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)共享平臺(tái)、數(shù)據(jù)處理平臺(tái)等。它是由景區(qū)數(shù)字化技術(shù)、景區(qū)數(shù)字化業(yè)務(wù)模塊以及景區(qū)數(shù)字化的應(yīng)用服務(wù)三個(gè)方面組成的。

　　計(jì)算機(jī)與數(shù)字工程最新期刊目錄

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

摘要：針對(duì)有限區(qū)域上廣義KdV-Burgers方程，提出了全對(duì)角化的Chebyshev dual-Petrov-Galerkin譜方法。該方法在數(shù)值模擬KdV-Burgers方程的扭結(jié)波解時(shí)是準(zhǔn)確有效的，數(shù)值結(jié)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(yōu)化了計(jì)算過(guò)程，減少了計(jì)算量，并且簡(jiǎn)單易行

基于ARIMA算法的地鐵乘客流量預(yù)測(cè)————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(lái)的突出問(wèn)題就是地鐵線路運(yùn)輸?shù)目土髁考ぴ觯瑢?dǎo)致地鐵的承載壓力變大，給地鐵管理部門(mén)的運(yùn)營(yíng)調(diào)度工作帶來(lái)極大的挑戰(zhàn)，針對(duì)上述問(wèn)題，急需一種地鐵乘客流量預(yù)測(cè)方法來(lái)解決地鐵運(yùn)管部門(mén)運(yùn)營(yíng)調(diào)度的難題。基于此，論文在時(shí)間序列法預(yù)測(cè)地鐵乘客流量的基礎(chǔ)上，引用了ARIMA模型，基于數(shù)據(jù)分析篩選，通過(guò)對(duì)地鐵客流歷史數(shù)據(jù)的特征變化分析，進(jìn)行了20條站點(diǎn)線路的數(shù)據(jù)穩(wěn)定性?xún)?yōu)化及白噪聲檢驗(yàn)，使用自相關(guān)...

基于表面幾何特征的飛行器氣動(dòng)熱預(yù)測(cè)方法————作者：李林峰;龍吟;曾磊;李強(qiáng);

摘要：表面熱流的快速準(zhǔn)確評(píng)估對(duì)于高超聲速飛行器的安全飛行至關(guān)重要。由于傳統(tǒng)熱流評(píng)估方法的計(jì)算成本與時(shí)間開(kāi)銷(xiāo)過(guò)大，因此基于數(shù)據(jù)挖掘的熱流快速預(yù)測(cè)方法因其高效性正在成為新的趨勢(shì)。然而，當(dāng)前基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法只是將飛行外部環(huán)境信息和目標(biāo)點(diǎn)的二維坐標(biāo)信息作為預(yù)測(cè)模型的輸入，而忽略了影響熱流的另一個(gè)決定性因素，即飛行器表面的復(fù)雜幾何信息，從而導(dǎo)致熱流預(yù)測(cè)性能不佳。針對(duì)此問(wèn)題，在已有的飛行外部環(huán)境信息的基礎(chǔ)上，將三...

基于MTS和NARX的地鐵車(chē)輪輪緣磨耗預(yù)測(cè)————作者：吳偉濤;廖愛(ài)華;王帷;胡定玉;師蔚;

摘要：為了準(zhǔn)確預(yù)測(cè)地鐵車(chē)輪的輪緣磨耗趨勢(shì)，針對(duì)輪緣厚度非線性變化、車(chē)輪尺寸數(shù)據(jù)之間存在高相關(guān)性的特征，采集了某條地鐵線路實(shí)測(cè)車(chē)輪尺寸數(shù)據(jù)，篩選出與輪緣磨耗速度關(guān)聯(lián)性強(qiáng)的特征參量并構(gòu)建了基于多變量時(shí)間序列（MTS）分析的非線性自回歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NARX），對(duì)車(chē)輪輪緣磨耗進(jìn)行了預(yù)測(cè)，并將預(yù)測(cè)結(jié)果與NARX、BP、RNN所得結(jié)果進(jìn)行了比較。結(jié)果表明：1）與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)比對(duì)，MTS-NARX預(yù)測(cè)結(jié)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(yàn)研究————作者：紀(jì)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(qiáng)度和單軸抗拉強(qiáng)度的變化情況，對(duì)白砂巖采用軸壓和圍壓同時(shí)卸載的方式來(lái)制備不同卸荷損傷的試件，然后再對(duì)其分別進(jìn)行三軸壓縮再承載試驗(yàn)和巴西劈裂試驗(yàn)，通過(guò)Origin軟件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，分析白砂巖的再承載力學(xué)性能以及抗拉強(qiáng)度隨峰前卸荷損傷的變化規(guī)律。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：峰前卸荷損傷程度越大，白砂巖三軸抗壓強(qiáng)度越低，其中在σ_u=80%時(shí)下降幅度最大，...

循環(huán)載荷對(duì)紅砂巖峰值強(qiáng)度影響的試驗(yàn)研究————作者：郭隆仁;紀(jì)沛志;劉坤;秦楠;王永巖;

摘要：為研究循環(huán)載荷損傷對(duì)紅砂巖峰值強(qiáng)度的影響，對(duì)紅砂巖試件開(kāi)展三種應(yīng)力幅值下的循環(huán)加卸載破壞試驗(yàn)，取試件循環(huán)破壞前不同循環(huán)次數(shù)階段進(jìn)行單軸壓縮試驗(yàn)得到其峰值強(qiáng)度，通過(guò)對(duì)其應(yīng)變變化差值、平均動(dòng)彈性模量、峰值破壞強(qiáng)度等參數(shù)的分析，研究試件在經(jīng)歷不同循環(huán)次數(shù)損傷后的強(qiáng)度變化規(guī)律，結(jié)合砂巖在低周期循環(huán)載荷下的疲勞方程，擬合得到三種不同應(yīng)力幅值下進(jìn)行試驗(yàn)的紅砂巖損傷變量的表達(dá)式大致相似。結(jié)果表明：隨著循環(huán)次數(shù)的...

計(jì)及多電動(dòng)汽車(chē)SOC均衡的能量路由器協(xié)調(diào)控制————作者：楊新華;謝歡;

摘要：能量路由器是支撐能源互聯(lián)網(wǎng)的核心智能裝置。針對(duì)具有配電網(wǎng)、光伏、儲(chǔ)能、直流輸出、多個(gè)電動(dòng)汽車(chē)充電樁接口的配電網(wǎng)能量路由器，通過(guò)直流母線電壓信號(hào)的協(xié)調(diào)控制，實(shí)現(xiàn)充分利用光伏發(fā)電的目的。為解決多臺(tái)電動(dòng)汽車(chē)接入能量路由器時(shí)過(guò)度充電和放電影響電動(dòng)汽車(chē)鋰電池壽命問(wèn)題，采用SOC均衡控制，以電動(dòng)汽車(chē)鋰電池的荷電狀態(tài)（SOC）作為控制對(duì)象，實(shí)現(xiàn)多電動(dòng)汽車(chē)輸出功率的均衡，以期延長(zhǎng)電動(dòng)汽車(chē)鋰電池的使用壽命。仿真表明...

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

摘要：針對(duì)無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)能量有限、負(fù)載不均衡的問(wèn)題，提出一種基于改進(jìn)K-means和熵權(quán)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(duì)K-means算法進(jìn)行改進(jìn)，并采用重分配方案平衡各簇節(jié)點(diǎn)的數(shù)量。在簇頭選取階段，采用熵權(quán)法計(jì)算各節(jié)點(diǎn)指標(biāo)的權(quán)重，使選出的簇頭更加合理。在數(shù)據(jù)傳輸階段，根據(jù)簇頭的剩余能量和數(shù)據(jù)的傳輸距離構(gòu)造通信消耗函數(shù)來(lái)選擇中繼節(jié)點(diǎn)。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：提出的...

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的病態(tài)線性方程組求解————作者：李鵬飛;張強(qiáng);王輝;

摘要：病態(tài)線性方程組在其系數(shù)矩陣或者右端向量存在誤差時(shí)，數(shù)值解存在不穩(wěn)定甚至?xí)�失真等�?wèn)題。針對(duì)此類(lèi)問(wèn)題，以病態(tài)線性方程組的系數(shù)矩陣為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入，方程組的解為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)值，設(shè)計(jì)了SFNN(Single Layer Feedforward Neural Network)。該SFNN算法，采用交叉熵代價(jià)函數(shù)作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化的目標(biāo)函數(shù)，梯度下降法作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法，完成對(duì)病態(tài)線性方程組的求解。最后，分別以希...

基于改進(jìn)蟻獅算法的含分布式電源配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化————作者：張萍;張高帥;

摘要：論文提出了一種改進(jìn)蟻獅算法來(lái)求解含分布式發(fā)電（Distributed Generation,DG）的配電網(wǎng)無(wú)功優(yōu)化問(wèn)題。在原始蟻獅算法（Ant Lion Algorithm）的基礎(chǔ)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(diǎn)，使用混沌搜索優(yōu)化適應(yīng)度較差的蟻獅，提高蟻獅的適應(yīng)度，加快算的收斂速度，減小算法陷入局部最優(yōu)的可能性；同時(shí)在螞蟻隨機(jī)游走的過(guò)程中，引入動(dòng)態(tài)權(quán)重系數(shù)，提高種群的...

基于貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的地鐵車(chē)輛牽引系統(tǒng)故障診斷————作者：陳亞峰;文靜;周峰;肖惠杰;柴曉冬;鄭樹(shù)彬;

摘要：基于上海地鐵車(chē)輛牽引系統(tǒng)歷史故障數(shù)據(jù)，提出一種車(chē)輛部件故障診斷方法。使用結(jié)構(gòu)主題模型提取故障數(shù)據(jù)中的故障特征，并對(duì)特征數(shù)量進(jìn)行尋優(yōu)，引入文檔協(xié)變量，提升故障特征的關(guān)鍵性；使用貝葉斯網(wǎng)絡(luò)解決故障特征與故障原因之間的不確定性，結(jié)合專(zhuān)家知識(shí)和故障數(shù)據(jù)，通過(guò)動(dòng)態(tài)規(guī)劃-馬爾可夫蒙特卡羅聯(lián)合結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法優(yōu)化貝葉斯網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)提升故障診斷模型精度。使用實(shí)際故障數(shù)據(jù)對(duì)診斷模型進(jìn)行驗(yàn)證，結(jié)果表明所建立的故障診斷模型具有...

多輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的肺氣腫識(shí)別————作者：郭濤;古依聰;劉啟明;李成;石帥;

摘要：針對(duì)肺氣腫的兩種典型特征（喘鳴音和水泡音）采用多輸入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)其進(jìn)行分類(lèi)，達(dá)到判斷是否患有高原肺氣腫的目的。針對(duì)肺音數(shù)據(jù)，對(duì)其進(jìn)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(shí)傅里葉變換（STFT）四種譜圖特征提取方式。并采用LBP和Mixup進(jìn)行數(shù)據(jù)增強(qiáng)，輸入多輸入卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Mul-CNN）中進(jìn)行肺音分類(lèi)。得到肺音在使用WT和Mel作為輸入時(shí)準(zhǔn)確率為93.6%，...

基于加權(quán)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)的心臟破裂風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型————作者：劉初陽(yáng);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(fā)癥，對(duì)其的預(yù)測(cè)和干預(yù)尤為重要。由于心臟破裂屬于高致死率的罕見(jiàn)疾病，其數(shù)據(jù)集存在不平衡性和數(shù)據(jù)缺失性，這使深度模型很難達(dá)到較高的準(zhǔn)確率，同時(shí)模型的結(jié)果還需要是可解釋的。為了解決以上問(wèn)題，論文提出了一種基于注意力機(jī)制的加權(quán)貝葉斯網(wǎng)絡(luò)模型。該模型通過(guò)將醫(yī)學(xué)知識(shí)和算法相結(jié)合的方式構(gòu)建出更加準(zhǔn)確的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，其次將注意力權(quán)重融入貝葉斯網(wǎng)絡(luò)，可以對(duì)顯著性指標(biāo)給予更...

基于多源數(shù)據(jù)融合的配網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)————作者：張鑠;丁坤;徐昀艷;

摘要：配網(wǎng)中多種量測(cè)設(shè)備所采集的異構(gòu)異源數(shù)據(jù)共同構(gòu)成了用于狀態(tài)估計(jì)的數(shù)據(jù)源，對(duì)量測(cè)數(shù)據(jù)的最大化利用以及混合量測(cè)的充分融合是提升狀態(tài)估計(jì)精度的首要任務(wù)。根據(jù)配網(wǎng)中數(shù)據(jù)量測(cè)裝置的裝設(shè)情況和量測(cè)數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，提出于一種基于改進(jìn)LSTM算法的SCADA缺失值填充算法，并考慮混合量測(cè)融合過(guò)程中的時(shí)標(biāo)統(tǒng)一、權(quán)值分配問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)了SCADA數(shù)據(jù)的充分利用以及混合量測(cè)的精度提升。對(duì)提升配電網(wǎng)狀態(tài)估計(jì)精度有一定的積極意義，搭...

基于內(nèi)卷算子的YOLOv5野生動(dòng)物檢測(cè)————作者：賀鵬飛;王菲菲;孫彩惠;聶榮;劉志航;

摘要：野生動(dòng)物是自然環(huán)境的重要組成部分，保護(hù)野生動(dòng)物對(duì)人類(lèi)發(fā)展具有重要意義。利用紅外相機(jī)與深度學(xué)習(xí)算法監(jiān)測(cè)野生動(dòng)物，為生物保護(hù)提供了有效途徑。論文設(shè)計(jì)了一種基于YOLOv5的紅外野生動(dòng)物圖像檢測(cè)算法。在YOLOv5的頸部網(wǎng)絡(luò)部分引入了內(nèi)卷算子與特征拼接操作。改進(jìn)了頸部網(wǎng)絡(luò)的原始concat拼接操作。根據(jù)特征的重要程度對(duì)不同特征層進(jìn)行加權(quán)操作，為重要特征層賦予更高的權(quán)重，使網(wǎng)絡(luò)更加關(guān)注關(guān)鍵信息。改進(jìn)的算法...

基于改進(jìn)Cartographer算法的位姿估計(jì)技術(shù)研究————作者：谷林濤;夏青元;

摘要：針對(duì)Cartographer算法在前端位姿融合算法結(jié)果精度不高，導(dǎo)致相關(guān)性掃描匹配計(jì)算得到的位姿初值不準(zhǔn)確，進(jìn)一步導(dǎo)致基于Ceres的優(yōu)化掃描匹配陷入局部最優(yōu)的問(wèn)題，提出在位姿增量融合算法的基礎(chǔ)上改進(jìn)里程計(jì)數(shù)據(jù)的使用策略，最后在數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，改進(jìn)算法在建圖誤差方面有明顯改善

基于改進(jìn)時(shí)序卷積網(wǎng)絡(luò)的采油速度預(yù)測(cè)模型————作者：張強(qiáng);鄧彬;李志溢;袁和平;

摘要：采油速度是表征油田開(kāi)發(fā)速度與能效的重要指標(biāo)，是油田注采優(yōu)化必不可少的研究?jī)?nèi)容。基于多種不確定性因素的干擾，論文提出一種改進(jìn)時(shí)序卷積網(wǎng)絡(luò)的采油速度預(yù)測(cè)模型。應(yīng)用注意力機(jī)制（Attention）關(guān)注全局特征與局部特征的關(guān)系并為每個(gè)部分賦予不同權(quán)重，改善網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)能力。引入AR自回歸組件為預(yù)測(cè)加入線性成分，提升模型對(duì)輸入尺度變化的敏感度。為驗(yàn)證改進(jìn)模型的有效性，選取傳統(tǒng)時(shí)序卷積網(wǎng)絡(luò)與長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LS...

大模型增強(qiáng)下知識(shí)庫(kù)語(yǔ)義擴(kuò)展智能識(shí)別方法————作者：何劍萍;徐勝超;賀敏偉;

摘要：為提升智能系統(tǒng)的處理能力和準(zhǔn)確性，提出大模型增強(qiáng)下知識(shí)庫(kù)語(yǔ)義擴(kuò)展智能識(shí)別方法。將連續(xù)的文本切分成一系列獨(dú)立的基本詞匯，計(jì)算詞匯的相似度，選出其中的關(guān)鍵詞。針對(duì)關(guān)鍵詞，利用本體擴(kuò)展算法進(jìn)行語(yǔ)義擴(kuò)展。利用自注意力機(jī)制的深度學(xué)習(xí)方法，通過(guò)捕捉序列數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵信息和上下文信息，實(shí)現(xiàn)知識(shí)庫(kù)語(yǔ)義擴(kuò)展智能識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：所研究方法應(yīng)用下，交并比相對(duì)更高，表明其識(shí)別標(biāo)簽與真實(shí)標(biāo)簽之間的重疊程度更高，說(shuō)明該方法...

基于改進(jìn)BILSTM/BIGRU的多特征短期負(fù)荷預(yù)測(cè)————作者：王昊;王樹(shù)東;唐偉強(qiáng);

摘要：針對(duì)傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在多輸入特征下預(yù)測(cè)時(shí)間較長(zhǎng)且精度欠佳的問(wèn)題，論文提出了一種基于深度雙向策略改進(jìn)的長(zhǎng)短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與門(mén)控循環(huán)單元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的短期負(fù)荷預(yù)測(cè)模型。該模型采用自適應(yīng)噪聲完整集成經(jīng)驗(yàn)?zāi)�態(tài)算法將負(fù)荷數(shù)據(jù)進(jìn)行分解，降低負(fù)荷數(shù)據(jù)復(fù)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(guò)改進(jìn)鯨魚(yú)優(yōu)化算法對(duì)構(gòu)建模型進(jìn)行尋參優(yōu)化。以中國(guó)某地區(qū)的負(fù)荷數(shù)據(jù)作為算例，將論文所構(gòu)建模型與...

輕量級(jí)實(shí)時(shí)語(yǔ)音喚醒詞引擎研究————作者：燕佳偉;張俊;年梅;

摘要：設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)準(zhǔn)確識(shí)別的喚醒詞庫(kù)是語(yǔ)音助手實(shí)現(xiàn)的基礎(chǔ)，而喚醒詞庫(kù)的構(gòu)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(kù)和候選喚醒詞庫(kù)，并將以上兩個(gè)音頻樣本進(jìn)行l(wèi)ogmel譜圖表示，設(shè)計(jì)由EfficientNetb0體系的前四個(gè)模塊組成的搜索引擎，計(jì)算候選詞庫(kù)中喚醒詞和初始喚醒詞譜圖之間的歐幾里得距離，將其轉(zhuǎn)化為喚醒詞之間的相似度，將小于規(guī)定閾值的候選詞判定為新的喚醒詞，并擴(kuò)展到喚醒詞庫(kù)中。該引擎...

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