《智能計算機與應用》計算機應用雜志，雙月刊，本刊由哈爾濱工業大學主辦，哈爾濱工業大學計算機科學與技術學院承辦，本刊宗旨：堅持理論與實際結合，普及與提高結合，注重科學性、知識性、實用性，普及推廣電腦知識，促進電腦應用水平不斷地提高，為廣大讀者和社會主義現代化建設服務。刊物特色：難易結合、靈活多樣、實用性強、可讀性好。

　　《智能計算機與應用》辦刊宗旨：刊發國內外智能計算機學術研究與技術應用成果，搭建計算機技術成果轉化與學術交流的平臺， 推進我國智能計算機研究與應用學科的發展。榮獲1988，1991，1996，2000年黑龍江省優秀科技期刊。

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　　綜述與探討 、學術交流、技術專題、技術報告、開發與應用、研究生論壇、技術產品介紹

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　　5、為縮短刊出周期和減少錯誤，來稿一律使用word格式，并請詳細注明本人詳細聯系方式。

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　　閱讀推薦：電腦應用文萃

　　《電腦應用文萃》堅持為社會主義服務的方向，堅持以馬克思列寧主義、毛澤東思想和鄧小平理論為指導，貫徹“百花齊放、百家爭鳴”和“古為今用、洋為中用”的方針，堅持實事求是、理論與實際相結合的嚴謹學風，傳播先進的科學文化知識，弘揚民族優秀科學文化，促進國際科學文化交流，探索防災科技教育、教學及管理諸方面的規律，活躍教學與科研的學術風氣，為教學與科研服務。

　　智能計算機與應用最新期刊目錄

基于深度融合時空特征的車輛多軌跡預測————作者：溫興浩;

摘要：由于車輛的高流動性、車輛軌跡錯綜復雜的時空依賴性以及高度多樣化的場景組件，高精度車輛軌跡預測在現實場景中極具挑戰性。現有的多軌跡預測方法大多無法有效表達復雜的時空依賴性。針對這一問題，我們在本文中提出了一種深度融合時空特征的軌跡預測（FSTDT）。首先，利用特征提取模塊分別處理靜態和動態交通參與者的特征。然后，將提取靜態目標和動態目標的特征來構建圖神經網絡的子圖，并將每個目標作為圖結構的一個節點。...

緩解圖結構不平衡的元對比學習網絡對齊方法————作者：智博文;

摘要：網絡對齊旨在識別兩個圖之間的對應節點，這對于信息整合至關重要。許多現有的網絡對齊方法使用圖神經網絡來學習有效的節點表示，利用其捕獲復雜圖結構的能力。然而，基于圖神經網絡的網絡對齊方法通常會遇到結構不平衡的問題，例如節點度和共同鄰居的分布不均勻。這些不平衡會造成節點嵌入性能差異，最終影響網絡對齊的性能。因此，本文提出了元對比學習圖增強網絡對齊(MCANA)，從共同鄰居視角出發并且融合元學習與圖對比學...

基于RGB-紅外校準互補的跨模態目標檢測算法————作者：高皓一;張玉金;張瑞鑫;王永琦;徐行;

摘要：隨著傳感器技術的快速發展和實際任務要求不斷提高，僅靠單源目標檢測存在越來越多的挑戰，為解決這一問題，本文提出了一種基于RGB-紅外校準互補的跨模態目標檢測算法。首先模型通過融合通道注意力機制捕捉模態特征的重點特征，利用自注意查詢Q、鍵K和值V特征的相似度關系，進行互相關對齊，確定模態特征的最佳對齊位置來實現精確校準。同時，為避免摻雜RGB 和紅外之間的冗余信息導致性能變差，利用互信息衡量兩個模態流...

卡通人物合成語音與自然語音的聲學對比分析——以喜羊羊和灰太狼為例————作者：李孜涵;黃瑋;

摘要：本文以喜羊羊和灰太狼的自然語音和合成語音為語料，從譜重心、離散程度等4個譜矩參數和基頻微擾、振幅微擾等8個嗓音參數這兩個維度，考察自然語音和合成語音的差異。實驗表明，在譜矩參數上，喜羊羊和灰太狼兩個卡通人物的譜重心和離散程度的自然語音的平均值大于合成語音的平均值，偏度和峰度的合成語音的平均值大于自然語音的平均值。配對樣本T檢驗顯示，兩個卡通人物的自然語音和合成語音的譜重心、離散程度、峰度、偏度均存...

基于改進YOLOv5的卷煙品規展示視頻檢測研究————作者：覃宜霜;陶雯;賈建雙;陳杰;覃瓊慧;

摘要：在卷煙營銷管理中，精準統計煙草零售終端柜臺中卷煙品規數量對于庫存控制和產品陳列優化具有至關重要的作用。為了實現高效的卷煙產品識別與統計，本文提出了一種基于YOLOv5的輕量化卷煙品規展示視頻檢測方法。首先，為了降低模型復雜度，在YOLOv5中引入輕量化的MobileNetV3主干網絡，以減少計算量和參數規模；其次，采用視頻幀匹配技術融合幀級檢測結果，以確保跨幀目標的準確匹配和統計。實驗結果表明，相...

基于圖像稀疏度評估的白細胞污染檢測方法————作者：趙哲銘;隆欣宏;郭建磊;鞏秋實;馬千里;謝福財;

摘要：細胞培養中的污染問題嚴重影響實驗結果的可靠性和可重復性。目前，污染檢測依賴于人工操作，存在人力消耗大和時效性差的問題。為了解決這些問題，本文基于矩陣稀疏度基本原理提出了一種分塊圖像稀疏度評估方法(Sparse Matrix Clustering，SMC)，實現對白細胞污染狀態的自動檢測。該方法利用圖像分塊和局部二值化技術消除噪聲點和陰影，通過分塊圖像像素分布情況計算圖像稀疏度計分圖，動態求解計分圖...

全身PET/CT圖像下結合健康人先驗知識的腫瘤分割————作者：楊旭愷;王凱祎;陳璐;李雅婧;張旻;

摘要：在全身成像的引導下，早期發現和治療腫瘤對于提高患者的治愈率和生活質量至關重要。雖然目前已經開發出了各種計算機系統來加速和增強癌癥診斷，但是在腫瘤的檢測和分割上，尤其是全身腫瘤分割，仍然具有挑戰性。并且目前提出的方法忽略了健康人的信息，這是一個很重要的信息。為了解決這個問題，我們提出了一種新的框架，該框架首先由健康人的信息得到病人腫瘤特征的先驗信息。隨后將得到的先驗信息與原始的PET/CT結合起來一...

基于信任關系和有界置信模型的大群體共識達成算法————作者：陳倩;

摘要：在大規模群體決策中，不同的反饋機制為個體提供調整意見的建議，以提高群體共識水平。然而，在現有的反饋機制中，個體接受這些建議的意愿很少被考慮。在意見動力學領域，這一問題是通過有界置信模型來研究的，該模型表明個體只考慮與自己意見不同的意見，不超過一定的置信水平。在此基礎上，本文提出了一種基于社會網絡信任關系和有界置信模型的反饋機制來促進群體共識達成，該反饋機制不僅考慮與個體相似個體的意見，也考慮到了個...

基于多分支CNN和Attention的聲共振液位估計方法————作者：姬志永;張林杰;齊國紅;楊暢暢;

摘要：復雜環境中，基于聲共振原理的液位測量方法常因采集到失真的聲波信號，導致提取的序列中存在一些射頻點被遺漏，造成不可忽略的計算誤差。針對該問題，常用故障診斷模型檢測序列中缺陷點位置，再進行補償。然而，傳統的故障檢測方法在提取故障數據的全局和局部特征上仍存在局限性，而人工智能與深度學習方法的興起為解決這一問題提供了新的解決思路。為此，本文提出了一種基于多分支卷積神經網絡和注意力機制方法去估計液位高度。實...

基于CSAtt-GraphSAGE雙通道特征加權融合的企業內部網絡威脅檢測方法————作者：羅燕燕;劉子傲;謝媛媛;紀祥敏;

摘要：針對許多研究注重于用戶個體行為分析，忽略了用戶之間潛在關聯關系的問題，提出一種基于雙通道特征加權融合的企業內部網絡威脅檢測方法。首先，在Intra通道采用CSAtt分析用戶個體行為特征的內在聯系和增強關鍵特征的表達能力；其次，在Inter通道將用戶行為特征與用戶關聯關系抽象成異構圖，并借助GraphSAGE捕捉圖中關聯用戶節點間的群體行為模式；然后，引入可學習因子將不同通道獲取的特征信息進行加權融...

基于DAGSVM的居民出行方式分類研究————作者：康憶寧;張登銀;

摘要：采用移動蜂窩信令數據識別居民出行方式對于規劃交通方案、制定交通策略具有十分重要的意義，然而目前大多數研究方法未考慮不同輸入組合特征對模型性能的影響，從而導致識別精度不佳。本文提出一種基于DAGSVM(Directed Acyclic Graph Support Vector Machine)的居民出行方式識別方法。首先，采用基于網格的預處理算法對原始數據進行篩選，提取出信令數據的出行特征，并結合K...

結合定位和局部判別性特征訓練的細粒度圖像分類————作者：梁林林;曲海成;

摘要：為解決細粒度圖像分類中不相關背景信息干擾，以及子類別差異特征難以提取等問題，提出了一種結合定位和局部判別性特征訓練的細粒度圖像分類方法(FLRDF)。FLRDF是一個疊加的網絡結構，首先利用ResNet50提取輸入圖片的全局特征，輸出特征圖，在訓練過程中使用圖像級別的注釋，不使用物體邊界框級別的注釋、即弱監督目標定位；然后，對特征圖進行判別性特征抑制處理，準確定位輸入圖像的前景目標，并按照原圖尺寸...

基于注意力機制的多圖神經網絡交通預測模型————作者：李博;崔高峰;馮澤濤;

摘要：由于復雜的時空相關性和非線性的交通模式，實現精確的預測仍然是一個挑戰。針對于此，本文提出了一種新穎的多變量時間序列預測框架(MSTGCN+AL),嘗試使用多圖神經網絡進行預測。引入2種新的圖類型，一是通過自適應鄰接矩陣得到自適應鄰接圖，能更好地獲取交通節點之間的位置關系；另一個是潛在圖，通過使用全局變量擬合三角函數，可以更好地從交通數據中提取周期性和上下文信息。為了對齊圖節點及其時間戳，采用了一個...

基于加權聯邦學習和神經網絡的工控系統入侵檢測————作者：楊馳;俞貴琪;張建軍;彭博;賈徽徽;

摘要：入侵攻擊對正常的工業生產流程造成阻塞和破壞，機器學習可實現對入侵檢測的分類識別進而加以干預，但工控系統中各數據持有者之間存在的隱私安全壁壘無法將數據整合利用。為了打破數據壁壘，并獲得更好的入侵檢測分類效果，提出面向工業控制系統的聯邦學習和神經網絡入侵檢測方法，利用多層神經網絡實現入侵檢測分類，通過聯邦學習將各工業數據持有者的數據安全保留在本地，只傳輸模型和參數信息從而打破數據壁壘。針對各數據持有者...

基于CRNN深度學習方法的風電滾動軸承故障預測模型研究————作者：潘依樂;高永彬;

摘要：故障診斷和預測是風力發電機組在實踐和研究中的重要課題。風電機組在工業發展中面臨不少困難和挑戰，需要繼續減少計劃外停機、緩解性能下降及消除安全隱患，這需要在早期檢測和恢復潛在故障。智能故障預測是一種很有前景的實用工具，因為能夠快速有效地處理收集的信號并提供準確的預測結果。盡管許多研究已經開發了用于檢測軸承故障的機器學習(Machine Leaning, ML)和深度學習(Deep Learning,...

衛星視頻運動車輛檢測方法的評價分析與優化————作者：王璐;陳仁喜;

摘要：近年來視頻衛星的成功研發，使對地表動態目標的實時性監測成為可能。為將視頻衛星運用于智能交通領域，首先需實現衛星視頻中車輛目標的高效檢測，該項技術是獲取一切交通信息的前提。然而，衛星拍攝的視頻數據與地面監控視頻差異懸殊，現有檢測算法難以全面、且準確地檢測出衛星視頻中車輛目標。為此，本研究在對現有檢測算法適用性進行評價的基礎上，結合視頻影像特點，引入特征背景建模法，通過構建非感興趣區掩膜，剔除大量誤檢...

基于ABAQUS的高填方邊坡沉降數值模擬分析————作者：朱美宣;

摘要：針對國內機場高填方邊坡工程沉降問題，選取某新建機場高填方邊坡工程作為研究對象，利用ABAQUS有限元計算軟件，基于生死單元法、巖土體本構關系、土體固結理論及現場監測試驗，構建并驗證了高填方邊坡沉降數值分析模型。研究結果表明：對于分級填筑的高填方邊坡，最大沉降量并不是發生在填土層表面，而是在回填土體中部；隨著時間的推進，邊坡頂面工后沉降逐漸趨于一條平滑的曲線；隨著頂面計算點距坡頂距離越來越遠，工后沉...

射線管高壓發生器主電路的設計與PSpice仿真————作者：周浩明;劉鸞旸;江晟;

摘要：本文概述了X射線源系統中高壓電源的作用及其對射線管工作狀態的影響，闡述了高壓電源主電路的多級升壓設計思路與高壓電源整體設計方案。使用OrCAD繪圖工具設計并搭建了高壓電源主電路中各關鍵模塊的電路結構，基于PSpice插件實現了對主電路各模塊的調試與瞬態仿真，最終獲得了能夠穩定輸出40 kV高壓信號的主電路方案

架空輸電線路弧垂檢測自動調平平臺與控制系統————作者：張碩;周孝法;方宇;張愛華;范狄慶;陳樹藩;忻淵中;茹天云;

摘要：為了解決架空輸電線路弧垂智能檢測儀在工作時需要始終保持水平狀態的問題，設計了一種自動調平平臺及其控制系統。該平臺采用三點支撐、兩點逐高，角度誤差粗調、位置誤差微調的調平方法，用3個球鉸支撐、2個絲桿步進電機進行平臺角度調節，平臺傾角由雙軸傾角傳感器進行實時監測和反饋，控制系統采用可編程邏輯控制器，調節速度快、精度高。樣機實驗結果表明，在小角度范圍內該平臺可在100 s內實現精度為±0.05°的調平...

基于混合引導策略的偏好多目標進化算法————作者：王沛東;祝園園;孫希霞;

摘要：針對傳統偏好多目標進化算法存在的算法性能受偏好點位置影響，不易于控制偏好解集大小以及收斂速度較慢等問題，提出了一種基于角度和距離混合引導策略的偏好多目標進化算法。首先，設計了一種基于偏好向量的距離支配(reference vector based distance dominance, rd-dominance)規則，解決了傳統r支配(reference solution based domina...

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