桂林電子科技大學(xué)學(xué)報

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桂林電子科技大學(xué)學(xué)報 關(guān)注(): 期刊周期：雙月刊; 期刊級別：省級; 國內(nèi)統(tǒng)一刊號：45-1351/TN; 國際標(biāo)準(zhǔn)刊號：1673-808X; 主辦單位：桂林電子科技大學(xué); 主管單位：桂林電子科技大學(xué); 上一本期雜志：數(shù)字化用戶電子信息期刊; 下一本期雜志：電子元器件應(yīng)用省級電子期刊

　　《桂林電子科技大學(xué)學(xué)報》電子技術(shù)期刊，是桂林電子科技大學(xué)主管主辦的以反映自然科學(xué)研究成果為主的綜合性學(xué)術(shù)期刊。主要刊載信息與通信工程、信號與信息處理、計算機應(yīng)用技術(shù)、儀器科學(xué)與技術(shù)、控制理論與控制工程、機械設(shè)計制造及其自動化、管理科學(xué)與工程、電磁場與微波技術(shù)、機械電子工程、工業(yè)藝術(shù)設(shè)計、材料加工工程、信息與計算科學(xué)、應(yīng)用數(shù)學(xué)、工商管理等方面的學(xué)術(shù)論文。讀者對象為相關(guān)專業(yè)的科研人員、工程技術(shù)人員及高等院校師生。繼承：《桂林電子工業(yè)學(xué)院學(xué)報榮獲全國高等學(xué)校自然科學(xué)學(xué)報優(yōu)秀編輯質(zhì)量獎;廣西優(yōu)秀自然科學(xué)期刊;廣西高校優(yōu)秀自然科學(xué)學(xué)報。

　　期刊欄目：

　　學(xué)術(shù)論文、技術(shù)報告、科研簡報、綜合評論、綜述、教學(xué)研究

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　　萬方收錄(中)上海圖書館館藏劍橋科學(xué)文摘國家圖書館館藏物理學(xué)、電技術(shù)、計算機及控制信息數(shù)據(jù)庫知網(wǎng)收錄(中)維普收錄(中)Caj-cd規(guī)范獲獎期刊中國科技期刊核心期刊

　　桂林電子科技大學(xué)學(xué)報雜志社征稿要求：

　　1文稿要求論點明確、數(shù)據(jù)可靠、文字簡練、圖文表清晰。整篇論文書寫(按順序)包括：題名(20字以內(nèi))，作者姓名，作者單位(含地區(qū)名稱和郵編)，中文摘要和關(guān)鍵詞(3-8個)，中圖分類號，正文，參考文獻(一般10條以內(nèi)，綜述性文章30條以內(nèi))，英文摘要(與中文摘要基本一致，包含題名、作者姓名、作者單位、摘要、關(guān)鍵詞)，并在文稿首頁地腳處寫明第一作者簡介(包括姓名(出生年)、性別(民族-漢族可省)、出生地、職稱、學(xué)位、研究方向)及論文屬何項目、基金資助來源，注明基金項目名稱，并在圓括號內(nèi)注明其項目合同編號。

　　2本刊刊登的學(xué)術(shù)論文限7000字以內(nèi)(含圖表)，即在學(xué)報刊出時不超過4個頁碼;技術(shù)報告限5000字(3頁);科技簡訊限3000字(2頁)。超出頁碼部分按上述1.2規(guī)定征收超版費。

　　3論文摘要盡量寫成報道性摘要，包括目的、方法、結(jié)果和結(jié)論(不少于250字)，摘要應(yīng)具有獨立性和自含性，采用第三人稱的寫法，不必使用"本文"、"作者"等作為主語。英文摘要應(yīng)與中文摘要一致，必要時可適當(dāng)加長英文摘要的篇幅，也采用第三稱表述。

　　4關(guān)鍵詞選詞要規(guī)范，應(yīng)盡量從漢語主題表中選取，未被詞表收錄的詞如果確有必要也可作為關(guān)鍵詞選取。中英文關(guān)鍵詞應(yīng)一一對應(yīng)。

　　5文中圖、表要符合國家規(guī)范，應(yīng)有自明性，且隨文出現(xiàn)。插圖限8幅以內(nèi)，照片應(yīng)選清晰的黑白照片，圖中文字、符號、縱橫坐標(biāo)中的標(biāo)值、標(biāo)值線必須寫清楚，標(biāo)目應(yīng)使用標(biāo)準(zhǔn)的物理量和單位符號(一般不用中文表示)。文中表格一律采用"三線表"(不劃豎線。附表限4個以內(nèi))，表中的內(nèi)容切忌與圖和文字內(nèi)容重復(fù)。

　　6文章字體使用：標(biāo)題三號字(黑體)，小標(biāo)題四號字(黑體)，正文五號字(宋體)。正文(含圖表)中所有物理量(用斜體)和計量單位(用正體)應(yīng)符合國家標(biāo)準(zhǔn)或國際標(biāo)準(zhǔn)，外文字母、單位、符號的大小寫、正斜體、上下角標(biāo)及易混字母應(yīng)用鉛筆標(biāo)注清楚。

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基于補丁通道交換和雙分支特征差異模塊的變化檢測方法————作者：張搏濤;王鑫;

摘要：針對現(xiàn)有遙感圖像變化檢測方法在特征提取和差異建模方面的不足，研究如何提高雙時相圖像特征的交互質(zhì)量和變化區(qū)域的檢測精度。提出了一種基于雙分支特征交互的變化檢測方法。該方法包含兩個核心模塊：其一為補丁通道交換（PCE）模塊，通過在補丁級別進行通道維度的特征交換，實現(xiàn)雙時相圖像特征的細粒度交互；其二為雙分支特征差異（DBFD）模塊，采用雙分支解碼架構(gòu)和顯式差異建模策略，增強對變化區(qū)域的感知能力。在SYS...

商用載貨汽車駕駛室半主動懸置控制策略————作者：胡添;孫博;孫永厚;劉夫云;嚴(yán)格;

摘要：為提高商用載貨汽車的平順性，以企業(yè)某商用載貨汽車為研究對象，根據(jù)商用載貨汽車1/4車輛模型及運動微分方程，對駕駛室振動傳遞特性進行分析，確定振動傳遞率的計算方法；通過傳遞率與減振器阻尼對應(yīng)關(guān)系分析，給出一種基于振動傳遞率的半主動懸置阻尼控制方法，并在1/4車輛模型中進行了仿真驗證，證明其有效性；基于模糊控制算法，以振動傳遞率與加速度均方根值為輸入，半主動懸置減振器電流為輸出，設(shè)計整車半主動懸置模糊...

基于啟發(fā)式RRT的泊車路徑規(guī)劃————作者：陸超洋;劉夫云;

摘要：為解決自動駕駛中短距離自動泊車場景下傳統(tǒng)RRT路徑規(guī)劃方法路徑冗余度高、收斂速度慢等問題，提出了一種啟發(fā)式RRT泊車路徑規(guī)劃算法；利用綜合考慮起點、終點、曲線平滑、避障的啟發(fā)函數(shù)，賦予隨機節(jié)點優(yōu)劣性；設(shè)計節(jié)點生長控制器，通過二分法對生長控制器內(nèi)的節(jié)點按啟發(fā)函數(shù)值大小排序，使新節(jié)點插入合適位置，推出舊節(jié)點，維護有限的生長資格，實現(xiàn)優(yōu)勢節(jié)點優(yōu)先生長機制，減少了無效節(jié)點擴展與冗余路徑；通過篩選拼接RS曲...

深度學(xué)習(xí)驅(qū)動的DNA自適應(yīng)動態(tài)分組隱寫術(shù)————作者：申如意;張艷菊;

摘要：DNA隱寫術(shù)是保障信息安全與通信隱私的重要技術(shù)之一。然而，隨著技術(shù)的發(fā)展，傳統(tǒng)DNA隱寫術(shù)在隱寫效果和不可檢測性方面逐漸顯現(xiàn)出局限性。這些方法普遍忽略了DNA序列的統(tǒng)計特征，而且未建立完善的評估機制，限制了隱寫數(shù)據(jù)的質(zhì)量與安全性。針對這些問題，提出了一種深度學(xué)習(xí)驅(qū)動的DNA自適應(yīng)動態(tài)分組隱寫術(shù)（DAGS）。該方法結(jié)合深度學(xué)習(xí)、自適應(yīng)動態(tài)分組策略和多維動態(tài)評估機制，通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和雙向LSTM網(wǎng)絡(luò)...

基于IPSO-BP算法的電池荷電狀態(tài)預(yù)測方法————作者：李朝琳;鐘艷如;

摘要：為了提高動力電池荷電狀態(tài)（SOC）預(yù)測的穩(wěn)定性，提出一種結(jié)合改進的粒子群優(yōu)化算法（IPSO）和反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（BP-NN）的方法。首先，使用pandas庫對電池在長時間充放電過程中的電流、電壓、功率以及充放電效率等數(shù)據(jù)進行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗和min-max標(biāo)準(zhǔn)化；其次，對粒子群算法進行改進，以增強算法的全局搜索能力，通過這些改進，利用IPSO算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的關(guān)鍵參數(shù)，如連接權(quán)重、偏置項及...

基于多模態(tài)醫(yī)學(xué)圖像融合的癌癥生存預(yù)測方法————作者：吳任舒;梁永杰;韋必忠;曹俊月;

摘要：近年來深度學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)圖像分析領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用。然而，現(xiàn)有方法未能充分挖掘多模態(tài)特征間的交互，無法實現(xiàn)更深層次的模態(tài)內(nèi)表示與模態(tài)間整合。在融合全幻燈片圖像（WSI）和放射學(xué)圖像（CT）時，主要面臨兩個挑戰(zhàn)：一是WSI的千兆像素特性，二是WSI與CT圖像在空間尺度上的顯著差異。為了解決這些問題，提出了一種基于狀態(tài)空間模型的多模態(tài)融合模型——crozmamba，旨在通過整合組織學(xué)圖像和放射學(xué)圖像中的多層次...

模糊度解算方法的發(fā)展及展望————作者：紀(jì)曉宇;劉牧天;賈茜子;高玲;

摘要：高精度GNSS定位技術(shù)在導(dǎo)航、測繪及科學(xué)研究等領(lǐng)域具有重要應(yīng)用，依賴于模糊度的快速可靠解算，模糊度解算性能是影響定位精度與穩(wěn)定性的核心因素。為系統(tǒng)梳理模糊度解算技術(shù)的發(fā)展現(xiàn)狀，從基本概念入手分析了基于坐標(biāo)域、測量域以及模糊度域的三類典型解算方法，重點闡述有關(guān)理論基礎(chǔ)、適用場景及優(yōu)勢不足，對單點定位法、模糊度函數(shù)法、CIR方法、LSAST技術(shù)及LAMBDA算法等解算策略進行了探討，并結(jié)合多頻GNSS...

SLIM密碼神經(jīng)差分區(qū)分器的設(shè)計————作者：韋丹妮;王慧嬌;

摘要：針對現(xiàn)有神經(jīng)區(qū)分器在區(qū)分SLIM密文與隨機數(shù)時，存在訓(xùn)練參數(shù)量大、數(shù)據(jù)復(fù)雜度高及性能較低的問題，設(shè)計一種基于擴張卷積、Inception結(jié)構(gòu)和自注意力機制的復(fù)合殘差網(wǎng)絡(luò)區(qū)分器。在初始卷積層中融合不同大小卷積核和擴張率，捕捉輸入數(shù)據(jù)不同范圍的特征信息。再集成多組合并行的Inception結(jié)構(gòu)和改進的自注意力機制，提升模型的表征能力。同時，用深度可分離卷積替代殘差網(wǎng)絡(luò)中的常規(guī)卷積，減少參數(shù)量并提高計算...

面向混合儲能系統(tǒng)的配電網(wǎng)雙層能源管理優(yōu)化算法————作者：李朝琳;鐘艷如;

摘要：配電網(wǎng)能源管理問題是智能電網(wǎng)運營的核心問題之一，針對在能源管理過程中存在的不穩(wěn)定性問題，提出一種基于LSTM和OPF（最優(yōu)潮流計算）的雙層能源管理優(yōu)化算法。首先對電池以及超級電容器的儲能數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)清洗，同時使用歸一化方法將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為所需要的統(tǒng)一數(shù)據(jù)格式，采用非線性優(yōu)化算法對數(shù)據(jù)進行分析，得到負(fù)荷分布，可再生資源處理和電價等關(guān)鍵數(shù)據(jù)；其次使用LSTM對數(shù)據(jù)進行第一次處理，使整個系統(tǒng)的運營成本降到最...

基于協(xié)同注意力機制的多模態(tài)情感分析模型————作者：歐陽寧;張恩澤;林樂平;

摘要：隨著社交媒體的普及和數(shù)據(jù)來源的多樣化，基于文本、語音和圖像等多模態(tài)數(shù)據(jù)的情感分析逐漸興起。相比單一模態(tài)，利用多模態(tài)信息可以更全面地感知和分析情感狀態(tài)。然而，在多模態(tài)情感分析中，圖像特征的空間分布蘊含著多層次的語義信息，如何有效利用這些多尺度特征是當(dāng)前的一個關(guān)鍵挑戰(zhàn)。針對圖像信息的空間分布和語義細節(jié)常被忽視的問題，提出了一種基于協(xié)同注意力機制的多模態(tài)情感分析模型。該模型設(shè)計了一種多維特征協(xié)同注意力模...

基于鄰接表的時序圖表示方法————作者：陳常旺;徐周波;孫澳;

摘要：時序圖作為表示時序數(shù)據(jù)的一種主流圖結(jié)構(gòu)，在社交網(wǎng)絡(luò)、道路交通網(wǎng)絡(luò)等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。現(xiàn)有時序圖表示方法為緩解大規(guī)模時序圖數(shù)據(jù)與有限的計算機內(nèi)存之間的矛盾，以犧牲查詢性能為代價提升數(shù)據(jù)壓縮率，從而致使查詢性能低下。為解決這一問題，結(jié)合日志與快照模型提出一種新的時序圖表示方法CNST。首先，CNST通過逐時刻記錄發(fā)生過事件的邊及其發(fā)生事件個數(shù)來避免查詢過程中對事件日志的完全掃描，進而提升查詢性能。然...

基于枚舉搜索優(yōu)化方法的物流車橫縱向控制模型及仿真————作者：王健;孫博;孫永厚;劉夫云;

摘要：針對改善物流車MPC算法在橫縱向硬實時控制中的控制穩(wěn)定性問題，以企業(yè)某車型為研究對象，利用車輛動力學(xué)仿真軟件Trucksim，建立基于枚舉搜索優(yōu)化方法的橫縱向控制仿真模型；以車道中心線的橫向偏差和縱向安全距離偏差為主要優(yōu)化目標(biāo)，利用枚舉搜索優(yōu)化方法得到離散化的目標(biāo)方向盤轉(zhuǎn)角和縱向目標(biāo)時間；通過橫縱向代價函數(shù)進行分析評價，選出最優(yōu)目標(biāo)轉(zhuǎn)角和縱向加速度；針對緊急工況場景對物流車進行LKA與ACC仿真實...

一種面向SPN分組密碼的差分分析自動化密鑰恢復(fù)方法————作者：陸永燦;劉文芬;郭影;陳文;余彬;

摘要：差分分析的密鑰恢復(fù)長期以來面臨繁瑣且易錯的挑戰(zhàn)。為提升密鑰恢復(fù)效率，提出了一種面向SPN分組密碼改進的差分分析自動化密鑰恢復(fù)方法。該方法基于擴展輪中活躍S盒的差分約束和依賴關(guān)系，構(gòu)建有向圖模型，將密鑰恢復(fù)問題轉(zhuǎn)化為節(jié)點分區(qū)及其優(yōu)化處理順序問題，利用篩選機制和子圖的動態(tài)合并策略降低密鑰恢復(fù)復(fù)雜度，直接生成最優(yōu)的密鑰恢復(fù)順序。針對密鑰關(guān)系式生成復(fù)雜問題，提出了通用的最高恢復(fù)輪次密鑰關(guān)系式自動化生成算法...

基于高維特征映射的環(huán)狀RNA結(jié)合蛋白位點識別方法————作者：黃小帝;張艷菊;

摘要：環(huán)狀RNA是一種具有封閉環(huán)形結(jié)構(gòu)的RNA，深入分析環(huán)狀RNA與結(jié)合蛋白的相互作用機制，對疾病的預(yù)防與治療具有重要意義。然而，在環(huán)狀RNA結(jié)合蛋白相互作用位點識別任務(wù)中，現(xiàn)有方法難以充分捕獲復(fù)雜數(shù)據(jù)中的非線性關(guān)系，且缺乏高效的特征提取機制，為此提出一個新的特征提取模型HiMap-Circ，通過高維特征映射，從而提取出更加豐富和全面的特征，進而提升序列特征的表達效果和模型的整體性能。在HiMap-Ci...

基于符號ADD的時序圖最短路徑算法————作者：孫澳;徐周波;陳常旺;

摘要：時序圖上的最短路徑查詢在在線社交網(wǎng)絡(luò)分析、城市交通路徑規(guī)劃和通信網(wǎng)絡(luò)分析等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。然而，現(xiàn)有的時序圖最短路徑算法因采用逐點或逐邊擴展的求解方式，導(dǎo)致其計算效率較低。針對該問題，提出了一種基于ADD的時序圖最短路徑查詢方法。首先將時序圖轉(zhuǎn)化為ADD結(jié)構(gòu)，然后基于ADD結(jié)構(gòu)信息，設(shè)計了4種不同路徑定義下的時序最短路徑查詢算法TP-DD，通過集合運算并行處理時序圖中的邊來加速查詢過程。在4個...

基于軌跡數(shù)據(jù)的空間環(huán)同位模式挖掘算法————作者：耿澤政;包旭光;

摘要：空間同位模式挖掘旨在從空間數(shù)據(jù)集中提取具有潛在應(yīng)用價值的特征組合。傳統(tǒng)方法因依賴嚴(yán)格的團關(guān)系約束，導(dǎo)致大量弱關(guān)聯(lián)但有實際意義的模式被忽略。為突破這一限制，研究提出基于軌跡數(shù)據(jù)的環(huán)形關(guān)系模型，通過增強實例間的時空關(guān)聯(lián)性，拓展模式挖掘的適用場景。針對環(huán)形關(guān)系特征提取問題，開發(fā)了2種高效挖掘算法：基于Apriori的環(huán)挖掘算法（ABCA）和基于圖結(jié)構(gòu)挖掘算法（GBA）。前者采用逐層搜索策略實現(xiàn)模式擴展，...

基于聽覺指紋分析的頭相關(guān)傳輸函數(shù)個性化————作者：焦順;王玫;

摘要：頭相關(guān)傳輸函數(shù)(HRTF)在沉浸式空間音頻重放中扮演著重要的角色。然而為每個人測量或計算HRTF需要消耗大量的時間和人力成本，這極大地限制了HRTF個性化的普及與應(yīng)用。針對這一問題，提出了一種基于聽覺指紋分析的HRTF個性化方法，聽覺指紋是指通過個體的頭部、軀干測量參數(shù)以及耳朵圖像等信息提取的個性化特征集合，通過使用耳朵圖像來代替耳廓測量參數(shù)，從而避免了繁瑣的人工測量過程，且耳朵圖像中包含的幾何信...

雙足機器人平地行走的周期步態(tài)————作者：劉春梅;龍騰飛;江波;蔣貴榮;

摘要：為實現(xiàn)雙足機器人在水平地面上穩(wěn)定行走，考慮在支撐腿腳后跟施加非線性脈沖推力，在髖關(guān)節(jié)和踝關(guān)節(jié)施加驅(qū)動力矩，建立行走動力學(xué)模型，研究雙足機器人的周期步態(tài)。使用泰勒級數(shù)將連續(xù)階段的非線性微分方程線性化，運用龐加萊映射法，得出雙足機器人行走過程中周期-1步態(tài)的存在性和穩(wěn)定性條件，并使用分岔理論討論了周期步態(tài)的倍周期（Flip）分岔現(xiàn)象。數(shù)值結(jié)果表明，通過調(diào)節(jié)脈沖推力雙足機器人可在水平地面上穩(wěn)定行走

基于知識圖譜終身嵌入學(xué)習(xí)的基數(shù)估計————作者：鄭晉斌;李優(yōu);周婭;

摘要：動態(tài)知識圖譜中的基數(shù)估計對于優(yōu)化圖數(shù)據(jù)庫中的查詢至關(guān)重要，任務(wù)目標(biāo)是針對輸入的查詢語句，獲取動態(tài)圖中準(zhǔn)確的查詢基數(shù)，通過代價分析，進而選擇高效的執(zhí)行計劃以優(yōu)化查詢過程。現(xiàn)有的解決方案主要側(cè)重于靜態(tài)圖，且無法解決不斷增長后的大型知識圖譜上估計準(zhǔn)確性問題。提出的基于知識圖譜終身嵌入學(xué)習(xí)的基數(shù)估計模型，采用增量式的方式獲取變化的查詢圖，利用終身嵌入學(xué)習(xí)為知識圖譜中動態(tài)實體關(guān)系創(chuàng)建有意義的嵌入，捕獲不同類...

融合二維頻域與改進型ResNet的故障診斷模型————作者：王琳;賈飛;胡曉麗;

摘要：因為數(shù)據(jù)形態(tài)的制約，故障數(shù)據(jù)經(jīng)快速傅立葉變換后直接使用深度學(xué)習(xí)模型，往往不能獲得足夠的數(shù)據(jù)特征，使得很難進一步提高變工況下故障診斷的準(zhǔn)確性和泛化程度。為此，提出一種融合二維頻域與改進殘差網(wǎng)絡(luò)的輕量級故障診斷模型。在獲取和學(xué)習(xí)更多特征之前，截取FFT方法轉(zhuǎn)換所得對稱頻譜的前半段，并在二維面上以行優(yōu)先方式展開，得到以矩陣表示的頻域數(shù)據(jù)特征信息；然后以ReLU6作為殘差網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)來學(xué)習(xí)矩陣特征；最后...

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