《吉林大學學報：信息科學版》JournalofJilinUniversity(InformationScienceEdition)(雙月刊)曾用刊名：長春郵電學院學報，1983年創(chuàng)刊，主要刊登信息與通信工程、控制科學與工程，計算機科學與工程、儀器科學與工程，電子科學與技術、管理科學與工程，電器工程等方面的學術論文及研究報告。本刊既反映基礎理論研究又反映應用技術研究，并注意報道技術開發(fā)工作的最新成果，在理論與實踐相結合，促進科技成果轉化方面具有自己的特色。

　　吉林大學學報信息科學版欄目設置電子科學與技術、儀器科學與工程、信息與通信工程、控制科學與工程、計算機科學與工程。

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　　1、中國科技論文統(tǒng)計源期刊(中國科技核心期刊)

　　2、數據：MARC數據、DC數據

　　3、圖書館藏：國家圖書館館藏、上海圖書館館藏

　　4、影響因子：

　　截止2014年萬方：影響因子：0.646;總被引頻次：470

　　截止2014年知網：復合影響因子：0.981;綜合影響因子：0.626

　　5、吉林大學學報：信息科學版榮譽：

　　全國優(yōu)秀高校自然科學學報

　　吉林省一級科技期刊

　　Caj-cd規(guī)范獲獎期刊

　　優(yōu)秀郵電科技期刊獎等8項

　　閱讀推薦：電子科技大學學報

　　《電子科技大學學報》刊登的許多文章都處于人文社會科學研究的前沿領域，具有前導性、獨創(chuàng)性、特別是以信息科學為核心的人文交叉研究已成為本刊鮮明的特色和優(yōu)勢。該刊的編委皆由校內各學科負責人和專家構成，充分保證該刊的學術水準。本刊稿源豐富，每期刊發(fā)的文章甄選比例達到5：1，稿件質量高，已出版的十二期300余篇文章中，具有高級職稱或是具博士學位的作者達70%以上。獲獎情況：獲得第二屆全國社科類質量進步獎。

　　吉林大學學報信息科學版最新期刊目錄

基于VMD-HD-VMD的信號去噪方法————作者：王冬梅;肖建利;路敬祎;何彬;

摘要：為區(qū)分變分模態(tài)分解(VMD:Variational Mode Decomposition)分解后的有效分量和噪聲分量,并提高VMD的去噪效果,提出了一種VMD與豪斯多夫距離(HD:Hausdorff Distance)結合的去噪算法(VMD-HD-VMD)。首先利用VMD將原始信號分解為K個固有模態(tài)函數(IMF:Intrinsic Mode Function),分別計算IMF分量的概率密度函數的H...

深度學習模式下大數據特征集成分類算法————作者：彭建祥;

摘要：由于大數據通常來自不同的數據源,具有不同的格式、結構和質量,且其中包含大量的冗余特征,因而在進行特征集成分類時,這些因素均會影響數據分類精度,為此,設計一種深度學習模式下大數據特征集成分類算法。基于深度學習模式建立醫(yī)療大數據特征提取模型,針對模型訓練過程中會引入大量噪聲,特征提取結果含有部分無關特征信息,影響特征集成分類結果的問題,采用堆疊稀疏降噪編碼器抑制無關特征,即使用散度函數、貪婪算法找出訓...

基于神經網絡的超分辨率圖像噪聲識別算法————作者：魏亞明;李曉凡;

摘要：針對在超分辨率處理過程中,低分辨率圖像存在的噪聲會被放大,導致超分辨率圖像出現失真的問題,提出了基于神經網絡的超分辨率圖像噪聲識別方法。采用神經網絡中的激活函數,確定峰值信噪比。聯合噪聲數據集合與超參系數,獲取殘差值,結合噪聲信息分布密度,實現超分辨率圖像噪聲識別。實驗結果表明,所提方法的超分辨率圖像的清晰度較高,具有較好的識別效果,最高峰值信噪比為50 dB,表明利用所提方法能提高圖像質量

基于灰狼算法優(yōu)化核極限學習機的虛假數據注入攻擊增量檢測————作者：王惠潔;

摘要：由于在實施虛假數據注入攻擊檢測時,若檢測模型的檢測精度較差,將影響虛假數據注入攻擊檢測的檢測效果,為有效提升檢測模型的檢測精度,提出基于灰狼算法優(yōu)化核極限學習機的虛假數據注入攻擊增量檢測。估計電力系統(tǒng)狀態(tài),分析虛假數據注入攻擊行為,并基于核極限學習機建立虛假數據注入攻擊增量檢測模型,使用灰狼算法對模型進行優(yōu)化處理;最后將采集的電力系統(tǒng)狀態(tài)數據的歸一化結果作為模型輸入數據,通過優(yōu)化后的模型實現電力系...

基于GRNN算法的數字化信息資源過濾去重方法————作者：張靈運;

摘要：由于資源過濾去重是保證數字化圖書館高效運行中不可缺少的環(huán)節(jié),但其過程易受冗余數據、資源類型和客戶群體差異等問題的干擾,為此,提出基于GRNN(General Regression N eural N etwork)算法的數字化信息資源過濾去重方法。首先采用GRNN算法檢測數字化信息資源中的異常值,并通過PSO-LSSVM(Purticle Swarm Optimization-Least Squa...

基于離散數學模型的多信道網絡傳輸時延一致性控制算法————作者：郭妮妮;

摘要：針對因不同網絡信道的環(huán)境有所差異,導致時延控制難度較大的問題,提出基于離散數學模型的傳輸時延一致性控制算法。首先,基于離散數學模型設計單一信道單元中的傳輸時間匹配函數,并預估數據傳輸時延,從而建立傳輸時延函數。然后,采用離散化處理方式,求得與傳輸時延參數相關性最大的限制頻譜參數。根據該參數,設定最大允許時延需要滿足的條件,并使用均衡信號噪聲比建立均衡傳輸幅度響應模型,利用自適應均衡調度方法實現時延...

基于模糊Markov博弈算法的網絡潛在攻擊監(jiān)測————作者：胡斌;王越;楊浩;馬平;

摘要：針對網絡節(jié)點脆弱,潛在攻擊行為較多且交集情況冗余,導致特征識別精度以及分類效果較差,監(jiān)測穩(wěn)定性和效率較低的問題,研究了基于模糊Markov博弈算法的網絡潛在攻擊監(jiān)測。利用融合度壓縮感知方法和特征識別度參數分析方法,分析網絡潛在攻擊特征的隨機離散分布序列,提取和分析網絡潛在攻擊譜特征量;采取隨機森林算法,區(qū)分網絡潛在攻擊類型,進行了網絡潛在攻擊風險模糊Markov博弈分析;依據風險狀態(tài)集,結合最小最...

基于TRSSA-ELM算法的股價預測研究————作者：譚佳偉;谷佳澄;李春梅;王善求;秦丹丹;

摘要：針對股價預測中存在的不確定性、間斷性、隨機性和非線性等問題，提出一種TRSSA-ELM(Tent Random Walk Sparrow Optimization Algorithm-Extreme Learning Machine)股價預測模型。首先，采用自適應Tent混沌映射和隨機游走策略對算法進行改進，增強種群多樣性和隨機性，提高算法局部和全局的尋優(yōu)能力。其次，使用單峰、多峰和固定維多峰測試...

單柱鋼管桿塔自主柔性對接系統(tǒng)研究————作者：龐浩;阮周杰;蔡偉杰;劉瑞佳;胡正乙;

摘要：針對目前電力系統(tǒng)中單柱鋼管桿塔的對接主要依賴人工操作，風險系數高，耗時費力的問題，筆者研究了在特定技術條件和環(huán)境下，單柱鋼管桿塔的自主對接技術，并提出了一種基于視覺導航的單柱鋼管桿塔自主柔性對接系統(tǒng)。該系統(tǒng)利用內置的微控制器，實現了精準定位功能，并通過圖像跟蹤控制技術，自主完成對接任務。該微控制器通過其卓越的計算性能，極大地簡化了技術人員的操作流程，提升了工作效率。并對單柱鋼管塔在二維平面上的對接...

四輪驅動車輛縱向速度估計方法研究————作者：李正華;辛玉林;任敏;余文錚;

摘要：為準確獲取車輛的縱向速度，提出一種適用于四輪驅動車輛的縱向速度估計方法。該方法利用有限狀態(tài)機識別出當前時刻車輛的狀態(tài)和時域窗口內車輛的狀態(tài)，進而有效切換自適應卡爾曼濾波法和積分法。針對車輛四輪非全部打滑狀態(tài)，設計了一種實時更新測量噪聲的自適應卡爾曼濾波方法，并引入時域窗口內的測量值和估計誤差提升估計精度。對車輛四輪全部打滑狀態(tài)，以四輪非全部打滑時自適應卡爾曼濾波的最后一個準確縱向速度估計值作為初值...

基于區(qū)塊鏈技術的數字化檔案信息隱私保護算法————作者：王新堯;彭飛;

摘要：針對目前基于區(qū)塊鏈技術的檔案隱私保護算法存在保護效果不佳、操作時間長等問題，提出了基于區(qū)塊鏈技術的數字化檔案信息隱私保護算法。首先，將區(qū)塊鏈技術應用于數字化檔案信息隱私保護，數據擁有者使用對稱加密算法對數字化檔案信息實施加密，并將其上傳至私有鏈；同時，生成數字化檔案信息的安全索引，將其上傳至聯盟鏈；數據使用者生成待查詢關鍵字查詢門限，發(fā)送至私有鏈，在私有鏈上獲取查詢結果并發(fā)送至聯盟鏈，聯盟鏈與私有...

基于強化學習的多策略自尋優(yōu)人工蜂群算法————作者：倪紅梅;王梅;

摘要：針對人工蜂群算法局部搜索能力不足的缺點，借鑒強化學習的尋優(yōu)思想，提出了一種基于強化學習的多策略自尋優(yōu)人工蜂群算法。該算法將強化學習中的Q學習方法與人工蜂群算法相融合，利用種群最好值與個體適應值的距離和種群多樣性兩個指標作為劃分狀態(tài)的依據，建立包含多種搜索策略的動作集，采用ε-貪心策略選擇最優(yōu)，產生高質量的后代，實現了ABC(Artificial Bee Colony)算法更新策略的智能選擇。通過2...

改進SLANet的OCR表結構識別方法————作者：曹茂俊;李悅;

摘要：針對傳統(tǒng)的識別表結構方法難以充分學習多行多列合并、空白、嵌套單元格等復雜表結構以及提取特征過程中容易出現信息缺失的問題，提出了一種改進SLANet(Structure Location Alignment Network)的OCR(Optical Character Recognition)表結構識別方法。首先，利用輕量級CPU(Central Processing Unit)卷積神經網絡并引入注...

融合上下文信息和注意力機制的圖卷積網絡推薦模型————作者：袁滿;李嘉琪;袁靖舒;

摘要：由于傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)雖然采用了圖結構信息，但大部分只考慮了用戶和物品的基本屬性，忽略了用戶和物品的上下文交互信息這個重要因素，而即使考慮到了上下文交互信息，在層組合階段也缺少注意力機制賦予權重。為此，提出了一個融合了上下文交互信息和注意力機制的CIAGCN(Context Information Attention Graph Convolutional NetworksN)推薦模型。該模型利用用戶和...

基于粒子群算法的鉆孔軌跡測量誤差校正方法————作者：田豐;

摘要：為降低目標鉆孔軌跡與實際鉆孔軌跡測量結果之間的誤差，提出基于粒子群算法的鉆孔軌跡測量誤差校正方法，建立鉆孔軌跡計算模型，確定鉆孔傾角、面向角、方位角數值，采集鉆孔軌跡數據。分析鉆孔軌跡測量的誤差來源，構建誤差傳遞狀態(tài)空間模型，合并歷史誤差完成鉆孔軌跡測量誤差的計算。以鉆孔軌跡測量誤差最小為目標構建誤差校正目標函數，對粒子的速度與位置進行更新，并構建適應度函數。通過不斷更新計算適應度函數對目標函數進...

結合GCN和LSTM考慮時空信息的城市交通流量預測————作者：李正楠;趙智輝;

摘要：針對當前交通流量的智能預測方法沒有分析和考慮路網的時空關聯性問題，在智能預測方法中增加了時空關聯性信息，解決了時空信息缺失造成的預測精度降低的問題。首先結合交通路網的圖連接和車輛通行延時特性，分析城市路網的時空關聯性；考慮城市交通時空關聯情況，基于圖卷積神經網絡(GCN:Graph Convolutional Neural)和長短期記憶網絡(LSTM:Long Short-Term Memory)...

基于雙鄰域和特征選擇的潛在低秩稀疏投影————作者：殷海雙;李睿;

摘要：針對潛在低秩表示學習的投影矩陣不能解釋提取特征重要程度和保持數據的局部幾何結構的問題，提出了一種基于雙鄰域和特征選擇的潛在低秩稀疏投影算法（LLRSP:Latent Low-Rank And Sparse Projection）。該算法首先融合低秩約束和正交重構保持數據的主要能量，然后對投影矩陣施加行稀疏約束進行特征選擇，使特征更加緊湊和具有可解釋性。此外引入l_2,1范數對誤...

基于CactiEz的校園網絡流量監(jiān)控系統(tǒng)的應用研究————作者：張燕;沈展;

摘要：為解決大學校園網絡信息化發(fā)展中的網絡流量管理問題，結合新疆某高校校園網絡管理中的實際問題及工作實踐經驗，提出并實現了基于CactiEz的網絡流量監(jiān)控平臺。依據校園網實際環(huán)境，分析了校園網絡現狀，并且結合具體的軟硬件設備進行流量監(jiān)控。應用效果表明，該監(jiān)控系統(tǒng)能實時監(jiān)控網絡流量變化，及時反映網絡狀況，并對網絡流量進行統(tǒng)計和分析，為網絡性能和安全提供數據支持。基于CactiEz的網絡流量監(jiān)控平臺對提升校...

基于多源數據挖掘的網絡安全態(tài)勢評估系統(tǒng)————作者：王崢;崔冉;

摘要：為維護網絡運行安全，保證網絡信息安全存儲，提出基于多源數據挖掘的網絡安全態(tài)勢評估系統(tǒng)。首先建立以應用層、控制層、數據轉發(fā)層為核心的3層網絡安全態(tài)勢系統(tǒng)架構，為保證應用層與網絡設備之間信息有效傳輸，利用OSGi(Open Service Gateway Initiative)設計模式對控制層的ONOS(Open Network Operating System)控制器實施5層平行建構，以保障網絡安全...

基于幀時隙ALOHA的物聯網RFID廣播信道防碰撞算法研究————作者：曾鳳生;李影;

摘要：針對射頻識別(RFID:Radio Frequency Identification)系統(tǒng)的信道資源有限，當多個標簽競爭同一個頻率或時間槽時，會導致發(fā)生碰撞和沖突的問題，為優(yōu)化廣播信道的通信效率，對基于幀時隙ALOHA的物聯網RFID廣播信道防碰撞算法進行了研究。該方法引入幀時隙概念，對通信時間進行時間段劃分；通過時隙內空閑、成功識別以及碰撞3種狀態(tài)的發(fā)生概率分析，得到廣播信道內的碰撞原因。結合貝...

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