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现代电子技术

现代电子技术

2024年06期

本刊以电子技术为主体，探讨和报道信息产业及电子行业中新技术，新器件，新应用的学术论文及成果；提供国内外最新的电子技术发展动态及产品市场信息；为企业的新产品，新技术，新成果在产业及行业内的推广架起一座金桥。

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计算机科学与应用 | 基于DA⁃TCN⁃BiGRU的坡面泥石流预测研究

计算机科学与应用 | 基于DA⁃TCN⁃BiGRU的坡面泥石流预测研究

摘要：为解决当前坡面泥石流预测中存在的多因素数建模问题，并提高预测的精确度，提出一种融合双注意力机制、时间卷积神经网络和双向门控循环单元（DA⁃TCN⁃BiGRU）的坡面泥石流风险预测方法。通过模拟平台进行坡面泥石流模拟实验，采集多类传感器数据得到风险度大小，并以此表征所处的风险阶段。实验结果表明，所提模型短期预测的均方根误差、平均百分比误差和平均绝对百分比误差分别为0.013 59、0.0
计算机科学与应用 | 基于遗传⁃模拟退火算法修正高斯烟羽模型参数

计算机科学与应用 | 基于遗传⁃模拟退火算法修正高斯烟羽模型参数

摘要：高斯烟羽模型由于受到地形地貌与气象条件等因素的影响，难以准确反映大气的实际扩散过程。为解决上述问题，首先在经验参数作为先验值的基础上，通过遗传算法对实际观测数据进行参数反演修正，根据观测结果调整模型参数，提高模型的准确性；然后，为进一步优化参数修正结果，引入模拟退火算法，通过随机搜索和逐步降温的策略来跳出遗传算法可能陷入的局部最优解，进一步改善模型的性能。为了评估修正效果，建立一个基于
计算机科学与应用 | 基于改进BiLSTM⁃CRF模型的网络安全知识图谱构建

计算机科学与应用 | 基于改进BiLSTM⁃CRF模型的网络安全知识图谱构建

摘要：针对网络安全领域的图谱构建任务，基于BiLSTM⁃CRF模型引入了外部网络安全词典来加强网络安全文本的特征，并结合多头注意力机制提取多层特征，最终在网络安全数据集取得了更优异的结果。利用企业内部的日常网络运维数据，设计并构建了一个面向企业网络安全运维管理的知识图谱，为后续进一步研究基于图谱的企业网络安全智能决策等应用奠定基础。关键词： BiLSTM⁃CRF；网络安全；知识图谱；
计算机科学与应用 | 基于SDN和集成学习的工业控制网络安全防护系统

计算机科学与应用 | 基于SDN和集成学习的工业控制网络安全防护系统

摘要：针对工业控制网络通信信息安全与稳定问题，设计一种基于SDN和集成学习的工业控制网络安全防护系统。该系统采用SDN技术，分为物理层、现场层、转发层、控制层和应用层等5个层次。物理层包含现场终端设备；现场层通过控制模块与操作员站实现对现场终端的控制；转发层使用SDN交换机进行通信数据传输，并将数据镜像传输至应用层进行安全分析；控制层中的SDN控制器管理和控制SDN交换机，并执行应用层下发的
计算机科学与应用 | 基于频谱分析仪的语音识别及控制软件系统设计

计算机科学与应用 | 基于频谱分析仪的语音识别及控制软件系统设计

摘要：随着数据处理技术的进步和人工智能领域的高速发展，用户在对仪器的实际使用中持续追求更为高效便捷的操控方式，同时也相当看重使用过程的灵活性和准确性，语音数据因其实用性和高效性而被广泛使用。因此，提出一种基于频谱分析仪的语音识别及控制软件系统。该系统支持Ubuntu 18.04及以上版本操作系统，通过语音指令实现对频谱分析仪的控制，可以实现语音唤醒、语音录入及保存、离线语音识别并转换为文字文
计算机科学与应用 | 基于深度学习的命名实体识别研究综述

计算机科学与应用 | 基于深度学习的命名实体识别研究综述

摘要：命名实体识别是自然语言处理领域的一项关键任务，其目的在于从自然语言文本中识别出具有特定含义的实体，如人名、地名、机构名和专有名词等。在命名实体识别任务中，研究人员提出过多种方法，包括基于知识和有监督的机器学习方法。近年来，随着互联网文本数据规模的快速扩大和深度学习技术的快速发展，深度学习模型已成为命名实体识别的研究热点，并在该领域取得显著进展。文中全面回顾现有的命名实体识别深度学习技术
计算机科学与应用 | 改进一致性哈希优化存储邮政数据算法的研究

计算机科学与应用 | 改进一致性哈希优化存储邮政数据算法的研究

摘要：随着电子商务不断发展，邮政快递行业数据日益增多，传统方式对于邮政数据存储的理论与方法都已无法满足需求。基于此情况，使用一致性哈希算法来解决存储系统的横向弹性扩展，结合一致性哈希的虚拟节点与加权轮询算法优化Hadoop平台下分布式文件系统（HDFS）存储策略，实现集群在同构与异构条件下的数据均衡效果。同时介绍集群节点数据转移思想，设计负载因子与系统自检周期，实现了集群动态权重的负载转移，
计算机科学与应用 | 基于申威SIMD指令的H.264编码优化

计算机科学与应用 | 基于申威SIMD指令的H.264编码优化

摘要：国产化申威处理器出现较晚，其在多媒体领域中的性能还不突出，同时通用处理器中的单指令流多数据流（SIMD）因能有效提升并行处理能力而受到处理器厂商的青睐。为提高国产化自主平台申威架构的多媒体处理能力，结合申威架构Core3B体系的SIMD指令系统，提出一种基于申威架构的SIMD指令集H.264编码优化方法。结合申威处理器的并行结构特点，利用申威适配的Perf、Top指令等系统性能分析工具
计算机科学与应用 | 计及电动汽车保有量增长需求的充电负荷预测

计算机科学与应用 | 计及电动汽车保有量增长需求的充电负荷预测

摘要：当前对电动汽车充电负荷的研究大多集中在短期演变，对长时间尺度下的发展情况并未有较多研究。文中提出一种电动汽车保有量增长需求的充电负荷预测模型。首先采用萤火虫算法优化电动汽车保有量灰色预测模型的相关参数，对某地区2023—2033年电动汽车保有量进行预测；其次，综合考虑保有量预测结果、用户出行链、行驶里程及充电起始时间，结合在不同温度下的电动汽车电池容量和充电效率搭建充电负荷预测模型；最
计算机科学与应用 | 大规模云计算网络用户短时需求任务调度优化算法

计算机科学与应用 | 大规模云计算网络用户短时需求任务调度优化算法

摘要：设计一种大规模云计算网络用户短时需求任务调度优化算法，在较短的时间内处理大量的云计算任务，以满足用户短时需求。建立一个大规模云计算网络任务调度模型，将大规模云计算网络任务分配到各个虚拟机节点上，快速完成用户的短时需求任务；再通过遗传算法的个体编解码、自适应函数和遗传操作获取最优任务调度结果；并引入模拟退火算法，在遗传算法获取最佳调度结果的基础上进行局部搜索，直到迭代完成，输出最终的大规
电子与信息器件 | 基于SWT与改进卷积神经网络的轴承故障诊断

电子与信息器件 | 基于SWT与改进卷积神经网络的轴承故障诊断

摘要：针对传统轴承故障诊断依赖专家经验且存在时频特征提取效果不佳，导致故障诊断效率和精度较低的问题，提出一种基于同步压缩小波变换（SWT）与改进卷积神经网络（CNN）的轴承故障诊断模型（SICNN）。首先，将一维的非平稳轴承振动信号通过SWT转换为高频率表达的二维时频图像，作为卷积神经网络的输入；然后，引入SRM对提取的特征进行风格池化与融合，调整卷积通道合适的特征权重，提高重要特征的关注度
电子与信息器件 | AMT控制器电磁发射干扰特性研究

电子与信息器件 | AMT控制器电磁发射干扰特性研究

摘要：基于GJB 151B—2013中对军用设备和分系统的电磁发射要求，以某型号AMT控制器为研究对象，进行AMT控制器电磁发射干扰特性分析，开展CE102电源线传导发射试验和RE102电场辐射发射试验。试验结果表明：试验用AMT控制器的电源线传导发射和电场辐射发射均满足GJB 151B—2013的电磁发射要求，电源正线和电源负线的电磁传导发射情况基本一致，均存在以50 Hz为基波的多次谐波
电子与信息器件 | 基于可穿戴设备医用防护服微环境监测系统的研究

电子与信息器件 | 基于可穿戴设备医用防护服微环境监测系统的研究

摘要：随着全球气温不断升高，生态环境不断变化，重大传染病疫情时有发生。个体防护装备是医护人员避免生物污染危害的直接防护屏障，但长期穿戴专业的医用防护服装备会导致体表温度升高、大量出汗、虚脱等状况。为此，基于一次性医用防护服设计一种监测系统，以实时监测一次性防护服内的温湿度、二氧化碳含量及穿着人员的心率和血氧饱和度等数据。针对穿戴者长时间在污染区域作业，与外界通信受限的问题，搭建物联网云平台并
电子与信息器件 | 基于SerialLiteⅡ协议的磁共振采集数据传输系统设计

电子与信息器件 | 基于SerialLiteⅡ协议的磁共振采集数据传输系统设计

摘要：磁共振成像（MRI）是一种无创检测人体内部结构的技术，随着接收通道数量增多，产生的采集数据量越来越大，给快速成像带来了巨大的挑战。文中设计一种基于SerialLite Ⅱ协议的磁共振采集数据传输系统。系统功能主要由FPGA实现，分为数据缓存模块和数据传输模块两类，数据缓存模块基于双缓存区和状态机控制的乒乓操作，有效地解决了因数据量大而带来的读写冲突问题；数据传输模块基于FPGA建立Se
电子与信息器件 | 一种带Cache加速的HyperRAM控制器设计与验证

电子与信息器件 | 一种带Cache加速的HyperRAM控制器设计与验证

摘要：针对目前可穿戴设备上对存储设备性能要求高、体积小、功耗低等问题，在FPGA上实现了一款可拓展的高性能HyperRAM控制器，并引入Cache缓存加速设计，以提高对频繁访问数据的命中率和优化存储器访问模式，实现更高速的数据传输和优化的系统性能。运用UVM验证方法学和FPGA进行验证，结果表明，带有Cache缓存的HyperRAM控制器相较于普通HyperRAM，在读写连续地址时性能提高6
能源技术 | 基于改进LSTM神经网络的电动汽车充电负荷预测

能源技术 | 基于改进LSTM神经网络的电动汽车充电负荷预测

摘要：当前对电动汽车（EV）充电负荷预测的研究缺少真实的数据支撑，并且模型考虑场景过于简单，影响因素考虑不到位，预测结果缺乏说服力。基于此，提出一种考虑多种电动汽车充电负荷影响因素的电动汽车充电负荷预测方法。首先，考虑天气、季节、温度、工作日、节假日等因素对电动汽车充电负荷的影响，采用三标度层次分析法分析各影响因素权重；其次，建立LSTM神经网络预测模型，通过真实数据训练得到用于预测的LST
能源技术 | 基于气动声学故障诊断技术的风机叶片开裂模型仿真与检测方法研究

能源技术 | 基于气动声学故障诊断技术的风机叶片开裂模型仿真与检测方法研究

摘要：随着新能源技术的不断发展，风力发电逐渐成为目前主要的可再生能源发电方式。大型风机的发展对于风力发电行业而言至关重要，但其也存在诸多的运维问题。为了解决风力发电机叶片受载荷不均匀，容易造成尾缘开裂，以及运维困难的问题，通过数值模拟与半经验声学模型结合的方法研究风机叶片开裂状态下气动噪声的变化，并提出采用IEEE 2400国际标准进行声学故障检测的理论框架。通过对不同的实验结果以及NREL
能源技术 | 计及P2G的综合能源系统CCUS容量规划

能源技术 | 计及P2G的综合能源系统CCUS容量规划

摘要：考虑到碳捕集利用与封存（CCUS）是对电转气（P2G）过程中二氧化碳（CO2）来源的细化，文中提出对综合能源系统（IES）进行电⁃氢⁃氧⁃甲烷⁃二氧化碳和虚拟二氧化碳等P2G过程的定性定量建模，以及对风⁃光⁃电动汽车⁃负荷等随机源荷进行时空聚类以深度挖掘IES氢源碳源潜力的CCUS设备容量规划模型。以阶梯正负碳交易、弃风弃光惩罚和年设备投资成本等的年综合成本最低为目标，以碳捕集、碳存储
能源技术 | 基于GaN器件的有源箝位正激变换器设计

能源技术 | 基于GaN器件的有源箝位正激变换器设计

摘要：有源箝位正激变换器因为开关管的软开关控制，可以降低高频下的开关损耗，已是中型功率隔离变换器实现高效率、高功率密度的主流解决方案。文中基于有源箝位正激变换器设计一款输入28 V、输出3.3 V/30 A的电源样机，开关频率为700 kHz，原边主开关管采用低栅极电荷、低输出电容、零反向恢复损耗的氮化镓（GaN）器件，再结合平面变压器技术及次级同步整流（SR）技术，使样机峰值效率达到95.
前沿交叉科学 | 基于特征采样引导和集成RFELM的道路高排放源识别模型

前沿交叉科学 | 基于特征采样引导和集成RFELM的道路高排放源识别模型

摘要：机动车排放的污染气体会对环境造成严重危害，其中尾气排放超标的车辆是主要污染来源，因此实现对道路高排放源的有效识别具有重要意义。针对尾气遥测数据，提出一种基于特征采样引导和集成随机傅里叶特征极限学习机（RFELM）的道路高排放源识别模型。首先对遥测数据进行多次随机采样，构建多组训练子集；然后对每组训练子集进行多次特征采样，并训练对应的子分类器，根据组内最优子分类器的输入特征更新特征采样的
前沿交叉科学 | 基于F⁃DFCC融合特征的语音情感识别方法

前沿交叉科学 | 基于F⁃DFCC融合特征的语音情感识别方法

摘要：结合神经网络、并行多特征向量和注意力机制，有助于提高语音情感识别的性能。基于此，从前期已经提取的DFCC参数入手，提取I⁃DFCC和Mid⁃DFCC特征参数，利用Fisher比选取特征参数构成F⁃DFCC；再将F⁃DFCC特征参数与LPCC、MFCC特征参数进行对比并融合，输入到含双向LSTM网络及注意力机制的ECAPA⁃TDNN模型中；最后，在CASIA和RAVDESS数据集上验证F
前沿交叉科学 | 典型遥感影像分类方法适用性分析

前沿交叉科学 | 典型遥感影像分类方法适用性分析

摘要：分类技术是从遥感影像数据中提取信息必不可少的步骤，选择合适的分类器对提高分类精度至关重要，针对特定的研究如何选择适合的分类算法是一个亟需研究的问题。以北京市中心诚区中某一区域为研究区，应用“高分一号”（GF⁃1）数据和Landsat 8数据，分别采用最常用且分类精度相对较高的监督分类中的最小距离法、最大似然法、支持向量机法，将研究区分为林地、草地、水体、裸土、建筑物5种类型，并对分类结
前沿交叉科学 | 基于卷积神经网络的学生课堂行为识别系统设计

前沿交叉科学 | 基于卷积神经网络的学生课堂行为识别系统设计

摘要：精准的学生课堂行为识别结果有助于提升课堂教学效果，为此，设计一种基于卷积神经网络的学生课堂行为识别系统。系统的图像采集模块利用SZ⁃4K512M型摄像机，采集学生课堂行为的视频图像，并通过流式传输技术将标记后的采集图像传输至图像预处理模块；图像预处理模块对图像进行清洗和标准化处理后，传送至行为识别模块。行为识别模块通过卷积层、池化层和全连接层构建卷积神经网络，以已标记的学生课堂行为图像
前沿交叉科学 | 基于Optuna框架的Lp范数约束下多核支持向量机在违约风险预测中的应用

前沿交叉科学 | 基于Optuna框架的Lp范数约束下多核支持向量机在违约风险预测中的应用

摘要：针对违约数据存在数据量大、维度多、不平衡及噪声大等缺点，提出一种改进的支持向量机方法，即基于Optuna框架的Lp范数约束的代价敏感的多核支持向量机（Lp⁃Optuna⁃SVM）。该方法采用成本矩阵对不同预测错误赋予不同数值，通过多核学习引入多核混合核函数组合；同时采用Optuna优化框架对犯错成本、核函数的参数和权重实现了自动化的调优过程；还在核函数权重上引入Lp范数约束，以提高模型
前沿交叉科学 | 基于深度强化学习算法的投资组合策略与自动化交易研究

前沿交叉科学 | 基于深度强化学习算法的投资组合策略与自动化交易研究

摘要：投资组合策略问题是金融领域经久不衰的一个课题，将人工智能技术用于金融市场是信息技术时代一个重要的研究方向。目前的研究较多集中在股票的价格预测上，对于投资组合及自动化交易这类决策性问题的研究较少。文中基于深度强化学习算法，利用深度学习的BiLSTM来预测股价的涨跌，以强化学习的智能体进行观测，更好地判断当期情况，从而确定自己的交易动作；同时，利用传统的投资组合策略来建立交易的预权重，使智
前沿交叉科学 | 基于深度学习的多帧遥感降质图像三维重建算法

前沿交叉科学 | 基于深度学习的多帧遥感降质图像三维重建算法

摘要：为提升多帧遥感降质图像对比度以及图像质量，提出一种基于深度学习的多帧遥感降质图像三维重建算法。采用三角函数变换方法并结合高通滤波器，增强多帧遥感降质图像对比度；再以包含生成器和判别器的生成对抗网络为基础，在判别器中引入自注意力层，设计自注意力机制残差模块，生成自注意力生成对抗网络模型；最后将增强后的图像输入模型进行学习和训练，获取多帧遥感降质图像的全局特征后，实现多帧遥感降质图像三维重
人工智能 | 基于LADRC的四轮全向Mecanum轮机器人运动控制研究

人工智能 | 基于LADRC的四轮全向Mecanum轮机器人运动控制研究

摘要：近年来，移动机器人在巡检作业、智能电器、无人驾驶等领域的作用日益显现。全向移动机器人由于结构的特殊性和运动控制的复杂性，采用经典控制方法如比例积分微分控制、线性二次型调节控制等很难实现稳定的控制。针对全向移动机器人易受到外界扰动及其建模不精确的问题，进行四轮全向Mecanum轮机器人的运动控制系统设计。使用扩张状态观测器进行机器人总扰动的实时估计，完成LADRC控制器的设计。实验结果表
人工智能 | 基于改进YOLOv5s的田间移动障碍物检测

人工智能 | 基于改进YOLOv5s的田间移动障碍物检测

摘要：为实现无人农机在行驶过程中对田间移动型障碍物的实时检测，提出一种基于YOLOv5s的目标检测模型，用于检测田间行人和其他协同作业的农机设备。该目标检测模型以YOLOv5s模型为基础框架，进行了以下三点改进：第一，为了减少模型的参数量和计算复杂度，提高推理速度，将YOLOv5s网络模型中的卷积模块和C3模块替换为Ghost卷积和C3Ghost模块；第二，为了弥补模型参数量减少所造成的精度
人工智能 | 增强问句和文本交互的答案抽取方法

人工智能 | 增强问句和文本交互的答案抽取方法

摘要：答案抽取对提高问答的质量和性能有着重要的作用，但现有的答案抽取方法存在问句和文本信息交互的问题。结合上下文的答案抽取模型虽然可以从文本中抽取出给定问题的答案，但这种抽取方法并未考虑文本和问句的信息交互。而只有问句和文本数据时，要从文本中获取更加精准的问句答案，可以利用问句和文本之间的语义信息，预测问句与文本实体之间的关联。基于此，使用问句对齐层和多头注意力机制构建一个交互文本和问句之间

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