【雜志簡(jiǎn)介】

　　《信息工程大學(xué)學(xué)報(bào)》是由解放軍信息工程大學(xué)主辦的公開(kāi)發(fā)行的以基礎(chǔ)理論、應(yīng)用科學(xué)和工程技術(shù)為主的理工科綜合性學(xué)術(shù)刊物，季刊，大16開(kāi)。《信息工程大學(xué)學(xué)報(bào)》的辦刊宗旨是：以馬列主義、毛澤東思想、鄧小平理論和“三個(gè)代表”重要思想為指導(dǎo)，貫徹理論聯(lián)系實(shí)際和“百花齊放，百家爭(zhēng)鳴”的方針，堅(jiān)持四項(xiàng)基本原則，大力提倡解放思想、積極探索、勇于創(chuàng)新的精神，繁榮科技文化，培養(yǎng)科技人才，促進(jìn)科學(xué)技術(shù)向生產(chǎn)力的轉(zhuǎn)化，為國(guó)防現(xiàn)代化建設(shè)和經(jīng)濟(jì)建設(shè)服務(wù)。《學(xué)報(bào)》主要刊載：計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)，電子科學(xué)與技術(shù)，信息與通信工程，測(cè)繪科學(xué)與技術(shù)，空間科學(xué)，應(yīng)用數(shù)學(xué)以及軍隊(duì)指揮等專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的科研成果論文，技術(shù)報(bào)告，優(yōu)秀學(xué)位論文及今后發(fā)展趨勢(shì)展望。《信息工程大學(xué)學(xué)報(bào)》被《中國(guó)數(shù)學(xué)文摘》、《中國(guó)物理文摘》、《中國(guó)電子科技文摘》、《中國(guó)無(wú)線電電子學(xué)文摘》等多種文摘收錄，是“中國(guó)科學(xué)引文數(shù)據(jù)庫(kù)”、“中國(guó)學(xué)術(shù)期刊綜合評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)庫(kù)”、“中國(guó)科技論文統(tǒng)計(jì)”來(lái)源期刊，《中國(guó)學(xué)術(shù)期刊(光盤(pán)版)》全文收錄期刊，“中國(guó)期刊網(wǎng)”、“萬(wàn)方數(shù)據(jù)庫(kù)”、“中文科技期刊數(shù)據(jù)庫(kù)”全文上網(wǎng)期刊，入選“中國(guó)核心期刊(遴選)數(shù)據(jù)庫(kù)”。

　　《信息工程學(xué)院學(xué)報(bào)》現(xiàn)用刊名《信息工程大學(xué)學(xué)報(bào)》

　　【收錄情況】

　　國(guó)家新聞出版總署收錄

　　中國(guó)知網(wǎng)、萬(wàn)方數(shù)據(jù)庫(kù)全文收錄期刊、維普中文期刊全文收錄

　　獲獎(jiǎng)情況：河南省優(yōu)秀學(xué)報(bào);河南省優(yōu)秀期刊;總參優(yōu)秀期刊;優(yōu)秀國(guó)防期刊;《CAJ-CD規(guī)范》執(zhí)行優(yōu)秀獎(jiǎng);入選中科院核心期刊;全軍首批軍事學(xué)核心期刊。

　　【欄目設(shè)置】

　　主要欄目：通訊工程與技術(shù)、信息處理技術(shù)、計(jì)算機(jī)技術(shù)與應(yīng)用、數(shù)學(xué)、信息安全、測(cè)繪科學(xué)與技術(shù)、基礎(chǔ)理論研究及其它、科技動(dòng)態(tài)。

　　雜志優(yōu)秀目錄參考：

　　1. 一種基于游程編碼的圖像易碎水印算法 鞏道福，劉粉林，史曉韋，任杰，GONG Dao-fu，LIU Fen-lin，SHI Xiao-wei，REN Jie

　　2. Trivium型級(jí)聯(lián)反饋移存器的非奇異性判定 王秋艷，金晨輝，WANG Qiu-yan，JIN Chen-hui

　　3. 機(jī)載無(wú)線移動(dòng)自組網(wǎng)簽名認(rèn)證方案研究 黃后彪，羅長(zhǎng)遠(yuǎn)，宋玉龍，HUANG Hou-biao，LUO Chang-yuan，SONG Yu-long

　　4. 邊界條件對(duì)尾流自導(dǎo)魚(yú)雷攻擊的影響 李長(zhǎng)軍，孟欣，丁文強(qiáng)，LI Chang-jun，MENG Xin，DING Wen-qiang

　　5. 嵌套移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)路由優(yōu)化代價(jià)分析模型 葛國(guó)棟，李印海，陳璐，GE Guo-dong，LI Yin-hai，CHEN Lu

　　6. 一種嵌套移動(dòng)網(wǎng)絡(luò)中的路由優(yōu)化機(jī)制 湯紅波，葛國(guó)棟，陳璐，TANG Hong-bo，GE Guo-dong，CHEN Lu

　　7. 基于遺傳算法的衛(wèi)星MPLS網(wǎng)絡(luò)路由協(xié)議研究 袁天，梁俊，YUAN Tian，LIANG Jun

　　8. 數(shù)值仿真HPM大氣擊穿中等離子體絲狀陣列的形成 韓晨，周東方，侯德亭，王利萍，劉起坤，HAN Chen，ZHOU Dong-fang，HOU De-ting，WANG Li-ping，LIU Qi-kun

　　9. 基于遺傳算法的可重構(gòu)天線系統(tǒng)研究與實(shí)現(xiàn) 曹凱，陳國(guó)虎，江樺，CAO Kai，CHEN Guo-hu，JIANG Hua

　　10. 一種檢測(cè)多類自適應(yīng)隱寫(xiě)的盲檢測(cè)方法 朱振浩，張濤，ZHU Zhen-hao，ZHANG Tao

　　11. 一種基于RBM的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)音素識(shí)別方法 陳琦，張文林，牛銅，李弼程，CHEN Qi，ZHANG Wen-lin，NIU Tong，LI Bi-cheng

　　12. 正則化方法在魚(yú)眼相機(jī)檢校中的應(yīng)用 李崇輝，原玉磊，鄭勇，張超，LI Chong-hui，YUAN Yu-lei，ZHENG Yong，ZHANG Chao

　　13. 聯(lián)合用戶調(diào)度的上行Alamouti MIMO多用戶檢測(cè) 馬俊，王大鳴，高山，MA Jun，WANG Da-ming，GAO Shan

　　14. 基于SVM的BoVW距離度量學(xué)習(xí) 呂清秀，郭志剛，趙永威，LV Qing-xiu，GUO Zhi-gang，ZHAO Yong-wei

　　15. 一種基于多重單應(yīng)引導(dǎo)的特征點(diǎn)匹配算法研究 劉彬，陳向?qū)帲�郭連朋，徐萬(wàn)朋，LIU Bin，CHEN Xiang-ning，GUO Lian-peng，XU Wan-peng

　　省級(jí)教育論文范文：農(nóng)村兒童素質(zhì)教育問(wèn)題解決方案

　　摘要：轟轟烈烈地搞素質(zhì)教育，扎扎實(shí)實(shí)地搞應(yīng)試教育，這是農(nóng)村小學(xué)教育的真實(shí)寫(xiě)照。通過(guò)下發(fā)調(diào)查統(tǒng)計(jì)表，走訪、交談的方式，發(fā)現(xiàn)農(nóng)村兒童的素質(zhì)教育具有較大的局限性，分析其存在的問(wèn)題，提出一些改進(jìn)的策略，望引起有關(guān)部門(mén)的高度重視。

　　關(guān)鍵詞：農(nóng)村兒童,素質(zhì)教育,有效策略,省級(jí)教育論文范文

　　我國(guó)有13 億人口，9 億農(nóng)民，忽視農(nóng)村兒童的素質(zhì)教育，就是忽視了國(guó)家的大半壁江山的兒童教育，這樣的教育缺少全體性。目前各級(jí)考核主要還是看分?jǐn)?shù)。“高中不行，怪初中，初中不行，怪小學(xué)，”受這種錯(cuò)誤思想的影響，有關(guān)部門(mén)狠抓小學(xué)語(yǔ)文、數(shù)學(xué)質(zhì)量。省級(jí)教育學(xué)期刊發(fā)表《世界教育信息》雜志(月刊)，創(chuàng)刊于1987年，是中華人民共和國(guó)教育部主管、教育部教育管理信息中心主辦、教育部教育管理信息中心外國(guó)教育情報(bào)研究室(原國(guó)家教委情報(bào)室)承辦的綜合性教育類期刊，也是教育部所屬的國(guó)際教育指導(dǎo)性刊物。

　　信息工程大學(xué)學(xué)報(bào)最新期刊目錄

基于Camunda工作流引擎的矢量地圖數(shù)據(jù)時(shí)空對(duì)象生成系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)————作者：鄭景飚;曹一冰;霍耀華;楊松;

摘要：為解決時(shí)空對(duì)象生成效率低下、依賴人工等關(guān)鍵問(wèn)題，提出一種基于工作流并以功能節(jié)點(diǎn)為構(gòu)建工作流的基本單元以實(shí)現(xiàn)時(shí)空對(duì)象數(shù)據(jù)模型的高效生成的方法。該方法基于Camunda工作流引擎與Bpmn流程建模規(guī)范，結(jié)合流程變量傳遞、時(shí)空對(duì)象存儲(chǔ)等關(guān)鍵技術(shù)完成系統(tǒng)的設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)，開(kāi)發(fā)基于矢量地圖數(shù)據(jù)生成時(shí)空對(duì)象所需的功能節(jié)點(diǎn)并構(gòu)建時(shí)空對(duì)象存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)與流程變量數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)基于矢量地圖數(shù)據(jù)生成時(shí)空對(duì)象的工作流構(gòu)建系統(tǒng)、工作...

面向殺傷網(wǎng)構(gòu)建的多無(wú)人節(jié)點(diǎn)邊緣服務(wù)覆蓋方法————作者：趙錦明;吳冠霖;曹江;王雙雙;楊華;

摘要：為應(yīng)對(duì)未來(lái)戰(zhàn)場(chǎng)無(wú)預(yù)設(shè)戰(zhàn)場(chǎng)通信設(shè)施條件下為殺傷網(wǎng)構(gòu)建提供數(shù)據(jù)采集、通信中繼等服務(wù)覆蓋的問(wèn)題，基于戰(zhàn)場(chǎng)資源分布情況，研究了一種多無(wú)人節(jié)點(diǎn)邊緣服務(wù)覆蓋方法。首先對(duì)通過(guò)無(wú)人節(jié)點(diǎn)為戰(zhàn)場(chǎng)資源提供服務(wù)覆蓋問(wèn)題進(jìn)行分析，建立相應(yīng)的模型；其次對(duì)不同資源分布情況下所需無(wú)人節(jié)點(diǎn)的情況進(jìn)行分析，設(shè)計(jì)了一種考慮資源分布情況的近似覆蓋算法，重點(diǎn)對(duì)算法中孤立點(diǎn)判斷、最大團(tuán)查找、無(wú)人節(jié)點(diǎn)部署位置確定等問(wèn)題進(jìn)行分析；最后通過(guò)測(cè)試案...

基于粒子群算法的空天鏈路地面干擾站選址問(wèn)題————作者：朱晗;游凌;楊宇翔;

摘要：地面干擾站的選址是空天鏈路信號(hào)干擾實(shí)施中的關(guān)鍵一環(huán)，直接決定了空天鏈路干擾的作用范圍、干擾效果和成本能耗。通過(guò)分析空天鏈路干擾的實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景，建立選址優(yōu)化仿真模型，利用融合場(chǎng)景改進(jìn)的粒子群算法（PSO），針對(duì)3種不同優(yōu)化目標(biāo)和不同干擾站數(shù)量進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析，得出最實(shí)用的優(yōu)化目標(biāo)和站點(diǎn)數(shù)量選取準(zhǔn)則，并給出最優(yōu)布站方案。仿真結(jié)果表明，以干擾站最大發(fā)射功率最小為優(yōu)化目標(biāo)時(shí)，布站方案最優(yōu)，且在增加1個(gè)干擾站點(diǎn)...

多策略改進(jìn)花斑翠鳥(niǎo)優(yōu)化算法及其應(yīng)用————作者：潘博陽(yáng);

摘要：針對(duì)基本花斑翠鳥(niǎo)優(yōu)化算法（PKO）搜索過(guò)程中存在種群多樣性降低、收斂速度變慢、陷入局部最優(yōu)解等問(wèn)題，提出多策略改進(jìn)花斑翠鳥(niǎo)優(yōu)化算法（IPKO）。首先，采用拉丁超立方抽樣方法對(duì)種群個(gè)體進(jìn)行初始化，豐富其多樣性。其次，在全局搜索和局部開(kāi)發(fā)階段引入非線性慣性權(quán)重，加快算法在搜索空間的收斂速度。然后，借鑒青蒿素優(yōu)化算法的后鞏固策略，提高算法跳出局部最優(yōu)解的能力。將IPKO算法對(duì)12個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試函數(shù)進(jìn)行尋優(yōu)性...

一種利用變分辨率敏感度不一致性的對(duì)抗性人臉檢測(cè)方法————作者：劉宏基;黃瑞陽(yáng);汪浣沙;

摘要：針對(duì)現(xiàn)有對(duì)抗性人臉檢測(cè)方法在不同數(shù)據(jù)集間遷移性不足的問(wèn)題，提出一種基于圖像變分辨率敏感度不一致性的對(duì)抗性人臉檢測(cè)方法。通過(guò)分析超分辨率、去噪等圖像變換過(guò)程中的敏感度變化，利用余弦相似度量化變換前后人臉圖像特征的差異，檢測(cè)對(duì)抗性人臉攻擊。在人臉數(shù)據(jù)庫(kù)（LFW）、CelebA-HQ等數(shù)據(jù)集上的實(shí)驗(yàn)證明，該方法在6種對(duì)抗攻擊條件下均達(dá)到90%以上的檢測(cè)準(zhǔn)確率

基于雙向搜索的指令候選集生成算法————作者：范旺;劉勤讓;趙博;高彥釗;祁曉峰;

摘要：指令候選集生成是擴(kuò)展指令集處理器設(shè)計(jì)中必不可缺的一部分，但該過(guò)程也是一種計(jì)算密集型任務(wù)。為提升候選集生成效率，提出一種雙向搜索后融合的算法。首先，基于數(shù)據(jù)流圖的鄰接表提出一種高效的連通子圖搜索樹(shù)建立算法；其次，在搜索樹(shù)遍歷過(guò)程中整體采用雙向并行搜索的思路來(lái)提升搜索效率，針對(duì)由不同樹(shù)節(jié)點(diǎn)構(gòu)成的子圖，應(yīng)用多約束裁剪優(yōu)化技術(shù)來(lái)提升搜索速度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提算法能夠適應(yīng)多種約束條件，且性能為已有算法的1...

基于上下文學(xué)習(xí)和語(yǔ)義檢索增強(qiáng)的零樣本立場(chǎng)檢測(cè)方法————作者：盧銀鵬;郭凱威;盧記倉(cāng);周剛;祝濤杰;

摘要：針對(duì)傳統(tǒng)零樣本立場(chǎng)檢測(cè)方法需要依賴大量標(biāo)注數(shù)據(jù)對(duì)模型微調(diào)的問(wèn)題，提出一種基于上下文學(xué)習(xí)與語(yǔ)義檢索增強(qiáng)的方法，以在不修改模型參數(shù)的條件下，提高大模型對(duì)未見(jiàn)對(duì)象的立場(chǎng)推理能力。通過(guò)語(yǔ)義相似度檢索，從已有標(biāo)注數(shù)據(jù)中篩選與待測(cè)文本相關(guān)的樣例，并基于大模型的上下文學(xué)習(xí)范式，使用任務(wù)描述把相關(guān)樣例和待測(cè)文本格式化為輸入提示，以驅(qū)動(dòng)大模型在更豐富的上下文語(yǔ)境下進(jìn)行立場(chǎng)分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該方法在原始基礎(chǔ)上提升了...

一種面向圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)特征升維分析方法————作者：潘永昊;張苒苒;于洪濤;黃瑞陽(yáng);

摘要：現(xiàn)有針對(duì)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)節(jié)點(diǎn)特征重要性的研究方法主要基于圖結(jié)構(gòu)特征，難以針對(duì)每個(gè)節(jié)點(diǎn)特征的重要性進(jìn)行分析。為解決這一問(wèn)題，提出一種面向圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的節(jié)點(diǎn)特征升維分析方法。首先，在高維空間中對(duì)節(jié)點(diǎn)特征進(jìn)行升維表示，并針對(duì)高維節(jié)點(diǎn)特征數(shù)據(jù)稀疏的特點(diǎn)構(gòu)建適配數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)；然后，擴(kuò)展定義高維空間圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算規(guī)則并對(duì)高維節(jié)點(diǎn)特征進(jìn)行計(jì)算；最后，對(duì)高維空間中的計(jì)算結(jié)果分析得出各個(gè)節(jié)點(diǎn)特征在圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算結(jié)果中的權(quán)重。實(shí)...

基于多層知識(shí)互學(xué)習(xí)的在線對(duì)抗蒸餾————作者：李舒意;扈紅超;楊曉晗;程國(guó)振;郭威;

摘要：針對(duì)對(duì)抗蒸餾中靜態(tài)教師知識(shí)的可靠性逐漸下降和知識(shí)單一導(dǎo)致的魯棒精度提升有限的問(wèn)題，提出一種基于多層知識(shí)互學(xué)習(xí)的在線對(duì)抗蒸餾方法。首先加權(quán)融合一組對(duì)抗訓(xùn)練中的學(xué)生的模型參數(shù)構(gòu)建參數(shù)融合模型（PFM），最小化PFM的對(duì)抗損失以幫助學(xué)生尋找更平坦的損失最小值。其次，鼓勵(lì)學(xué)生在對(duì)抗樣本的預(yù)測(cè)分布上的類間排名關(guān)系模仿所有模型的平均原始預(yù)測(cè)，以確保輸出層可靠的軟標(biāo)簽知識(shí)的互學(xué)習(xí)。最后，最大化學(xué)生之間基于特征通...

基于多目標(biāo)優(yōu)化遺傳算法的Schnorr-Adleman整數(shù)分解算法————作者：欒鸞;顧純祥;鄭永輝;

摘要：Schnorr-Adleman整數(shù)分解算法將經(jīng)典整數(shù)分解算法中搜索“分解關(guān)系對(duì)”這一環(huán)節(jié)轉(zhuǎn)化為素?cái)?shù)格上近似最近向量問(wèn)題的求解，但近似最近向量問(wèn)題求解的時(shí)間復(fù)雜度較高。為更高效地在素?cái)?shù)格上搜索分解關(guān)系對(duì)，設(shè)計(jì)一種多目標(biāo)優(yōu)化遺傳算法，用于替代Schnorr-Adleman算法中的近似最短向量問(wèn)題求解算法。該遺傳算法同時(shí)考慮格向量與目標(biāo)向量的距離以及格向量的平滑性指標(biāo)兩個(gè)適應(yīng)度函數(shù)，并使用快速非支配排序...

面向軟件定義無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)部署的細(xì)菌覓食優(yōu)化算法————作者：毛明;胡濤;張光輝;李建龍;孫艷紅;

摘要：軟件定義無(wú)線傳感器網(wǎng)絡(luò)（SDWSN）能夠更好地解決路由數(shù)據(jù)的聚合和網(wǎng)絡(luò)拓?fù)淇刂茊?wèn)題。然而，如何將這種集中控制模式與WSN的分布式結(jié)構(gòu)部署相結(jié)合仍然面臨著資源限制、節(jié)點(diǎn)異構(gòu)性等諸多挑戰(zhàn)。針對(duì)以上問(wèn)題，提出一種基于細(xì)菌覓食優(yōu)化算法的SDWSN部署方案，用于實(shí)現(xiàn)控制節(jié)點(diǎn)的部署和傳感器節(jié)點(diǎn)網(wǎng)絡(luò)動(dòng)態(tài)自適應(yīng)聚類。該自適應(yīng)函數(shù)包含能量、距離和負(fù)載均衡3個(gè)因素，通過(guò)控制節(jié)點(diǎn)間的協(xié)作和自適應(yīng)調(diào)整來(lái)提升網(wǎng)絡(luò)彈性和運(yùn)行...

網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的事件抽取研究綜述————作者：湯萌萌;羅鵬;方晨;郭淵博;

摘要：隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的高速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)安全信息急劇增長(zhǎng)，網(wǎng)絡(luò)犯罪頻發(fā)，對(duì)個(gè)人隱私和企業(yè)安全構(gòu)成巨大威脅。為有效分析和利用網(wǎng)絡(luò)安全數(shù)據(jù)，事件抽取技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。系統(tǒng)地總結(jié)和比較了當(dāng)前用于網(wǎng)絡(luò)安全事件抽取的多種方法，深入分析這些方法所依賴的數(shù)據(jù)來(lái)源、采用的檢測(cè)技術(shù)及其各自的優(yōu)勢(shì)與局限。首先界定事件抽取的相關(guān)定義，并介紹CASIE和CySecED等常用數(shù)據(jù)集。接著，詳細(xì)探討基于有觸發(fā)詞和無(wú)觸發(fā)詞的事件檢測(cè)方法，以...

采用雙塔Transformer模型的APT攻擊序列檢測(cè)方法————作者：汪一帆;徐正國(guó);陸路希;

摘要：現(xiàn)有APT檢測(cè)研究多針對(duì)APT攻擊部分階段數(shù)據(jù)，缺少對(duì)完整APT攻擊階段的上下文關(guān)聯(lián)分析。為解決上述挑戰(zhàn)，結(jié)合主機(jī)側(cè)和網(wǎng)絡(luò)側(cè)數(shù)據(jù)，構(gòu)建包含APT完整階段的多變量時(shí)序數(shù)據(jù)集，提出一種基于特征選擇和雙塔Transformer模型的APT攻擊序列檢測(cè)方法。首先，利用特征優(yōu)選模塊，篩選出重要特征子集作為輸入；其次，采用雙塔結(jié)構(gòu)，從時(shí)間維度上捕獲APT攻擊序列前后時(shí)刻狀態(tài)間的關(guān)聯(lián)信息，從特征維度上挖掘特征變...

字段語(yǔ)義推斷模型的二進(jìn)制協(xié)議語(yǔ)義推理方法————作者：董姝岐;黃輯賢;粘鎮(zhèn)泓;井靖;

摘要：針對(duì)二進(jìn)制協(xié)議逆向工程中字段語(yǔ)義推斷準(zhǔn)確性低且泛化能力弱的問(wèn)題，提出一種基于softmax分類模型的字段語(yǔ)義推斷模型（FSISC）的自動(dòng)推斷方法。首先，將收集到的協(xié)議數(shù)據(jù)，根據(jù)IP地址、端口號(hào)進(jìn)行會(huì)話分組；其次，針對(duì)已知和未知協(xié)議字段本身、字段列上下文以及多序列行上下文3類特征，采用3種門(mén)控循環(huán)單元（GRU）進(jìn)行特征提取；再次，將已知協(xié)議字段語(yǔ)義描述轉(zhuǎn)換為嵌入向量，計(jì)算向量之間的余弦相似度，并根據(jù)...

面向知識(shí)圖譜歸納鏈接預(yù)測(cè)的負(fù)采樣方法————作者：劉洪波;陳越;楊奎武;吳皓;張潮;

摘要：知識(shí)圖譜歸納鏈接預(yù)測(cè)模型在訓(xùn)練過(guò)程中需要使用正例三元組和負(fù)例三元組，而當(dāng)前的隨機(jī)負(fù)采樣方法容易產(chǎn)生低質(zhì)量的負(fù)例三元組，影響模型的特征學(xué)習(xí)能力。針對(duì)該問(wèn)題，提出一種基于相似性的負(fù)采樣方法。首先，獲取被替換實(shí)體周?chē)�的k跳鄰居節(jié)點(diǎn)集合；其次，從該集合中挑選相似度高的實(shí)體替換原三元組中頭實(shí)體或者尾實(shí)體，從而生成負(fù)例三元組；最后，將該方法應(yīng)用在歸納鏈接預(yù)測(cè)模型中，并在WN18RR和FB15K-237數(shù)據(jù)集上...

改進(jìn)YOLOv8的建筑物毀傷效果評(píng)估算法————作者：沈先耿;王鑫;劉曉陽(yáng);

摘要：針對(duì)現(xiàn)代戰(zhàn)爭(zhēng)中戰(zhàn)場(chǎng)環(huán)境復(fù)雜和傳統(tǒng)評(píng)估方法過(guò)于依賴主觀經(jīng)驗(yàn)的問(wèn)題，提出一種改進(jìn)YOLOv8的建筑物毀傷效果評(píng)估算法。首先，在樣本輸入端采用Mosaic-9進(jìn)行圖像預(yù)處理，提升網(wǎng)絡(luò)模型的泛化能力。其次，在骨干網(wǎng)絡(luò)中引入高效多尺度注意力機(jī)制（EMA），同時(shí)利用新構(gòu)造的快速跨階段局部網(wǎng)絡(luò)融合模塊（FC2f）模塊，提升網(wǎng)絡(luò)模型的特征提取能力和運(yùn)行效率。最后，采用Scylla交并比損失函數(shù)（SIoU Loss...

一種頭部姿態(tài)估計(jì)的課堂注意力參數(shù)分析方法————作者：王慧敏;劉洪甜;張建偉;

摘要：針對(duì)研討型或縱深較大的講授型教室中頭部姿態(tài)估計(jì)方法存在的誤檢、漏檢問(wèn)題，提出一種課堂注意力測(cè)量方案。首先，采用級(jí)聯(lián)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)對(duì)課堂視頻進(jìn)行頭部檢測(cè)，精確獲取學(xué)生頭部的位置和數(shù)量。其次，構(gòu)建全局人臉檢測(cè)器和頭部姿態(tài)分類器，結(jié)合人臉檢測(cè)與姿態(tài)分類，準(zhǔn)確判定凝視與非凝視狀態(tài)。接著，引入活躍參數(shù)，通過(guò)前后幀頭部位置匹配算法計(jì)算頭部姿態(tài)變化次數(shù)，并結(jié)合凝視狀態(tài)改變次數(shù)表征抬頭率，得到新的抬頭率計(jì)算公式。最...

面向港口突發(fā)事件的多層網(wǎng)絡(luò)知識(shí)圖譜構(gòu)建————作者：尹秀騰;李響;劉國(guó)輝;蘆鵬飛;張衛(wèi)東;

摘要：為克服傳統(tǒng)研究中忽視相關(guān)要素層次性和關(guān)聯(lián)性的問(wèn)題，提出一種基于多層網(wǎng)絡(luò)的港口突發(fā)事件知識(shí)圖譜構(gòu)建方法。該方法通過(guò)概念框架構(gòu)建和實(shí)體要素映射，使用5W1H分析法和網(wǎng)絡(luò)本體語(yǔ)言（OWL）構(gòu)建事件本體和港口本體，并基于一種多層網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)實(shí)體間關(guān)系進(jìn)行建模。以天津港爆炸事故為例，應(yīng)用協(xié)議和資源描述框架查詢語(yǔ)言（SPARQL）進(jìn)行查詢實(shí)驗(yàn)分析。結(jié)果表明，該方法能夠?qū)崿F(xiàn)高效的基于關(guān)系的數(shù)據(jù)查詢，減少多跳查詢中...

《信息工程大學(xué)學(xué)報(bào)》征稿簡(jiǎn)則

摘要：<正>《信息工程大學(xué)學(xué)報(bào)》是由信息工程大學(xué)主管、信息工程大學(xué)教研保障中心主辦的以基礎(chǔ)理論、應(yīng)用科學(xué)和工程技術(shù)為主的綜合性學(xué)術(shù)刊物，公開(kāi)發(fā)行，雙月刊。1.征稿內(nèi)容本刊主要刊載：（1）信息與通信工程、電子科學(xué)與技術(shù)、計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)空間安全、軟件工程、軍事信息學(xué)等專業(yè)領(lǐng)域內(nèi)的科研成果論文；（2）重要學(xué)術(shù)問(wèn)題的述評(píng)、重大科技成果綜合評(píng)述及今后發(fā)展趨勢(shì)展望；（3）科研實(shí)驗(yàn)的技術(shù)報(bào)告和有創(chuàng)...

蔡氏電路組在微弱信號(hào)檢測(cè)與參數(shù)測(cè)量中的應(yīng)用————作者：劉斌;路清雅;范翔宇;李勃明;

摘要：為降低對(duì)先驗(yàn)信息的依賴性，提升在低信噪比條件下的信號(hào)檢測(cè)能力，同時(shí)有效刻畫(huà)出信號(hào)的時(shí)頻關(guān)系，利用蔡氏電路對(duì)噪聲的強(qiáng)免疫性以及對(duì)信號(hào)初值的敏感性，構(gòu)建蔡氏電路組并設(shè)計(jì)對(duì)應(yīng)的信號(hào)檢測(cè)方法。借鑒微積分思想，將復(fù)雜調(diào)制的待檢測(cè)信號(hào)分割為多段短時(shí)線性信號(hào)，構(gòu)建具有5個(gè)同步電路的蔡氏電路組，實(shí)現(xiàn)信號(hào)的高效檢測(cè)和頻率的精確測(cè)量。通過(guò)仿真實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證所提算法的有效性，并給出具有工程實(shí)踐意義的仿真電路

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