《吉林大學(xué)學(xué)報：信息科學(xué)版》JournalofJilinUniversity(InformationScienceEdition)(雙月刊)曾用刊名：長春郵電學(xué)院學(xué)報，1983年創(chuàng)刊，主要刊登信息與通信工程、控制科學(xué)與工程，計算機(jī)科學(xué)與工程、儀器科學(xué)與工程，電子科學(xué)與技術(shù)、管理科學(xué)與工程，電器工程等方面的學(xué)術(shù)論文及研究報告。本刊既反映基礎(chǔ)理論研究又反映應(yīng)用技術(shù)研究，并注意報道技術(shù)開發(fā)工作的最新成果，在理論與實踐相結(jié)合，促進(jìn)科技成果轉(zhuǎn)化方面具有自己的特色。

　　吉林大學(xué)學(xué)報信息科學(xué)版欄目設(shè)置電子科學(xué)與技術(shù)、儀器科學(xué)與工程、信息與通信工程、控制科學(xué)與工程、計算機(jī)科學(xué)與工程。

　　吉林大學(xué)學(xué)報信息科學(xué)版收錄國家新聞出版總署收錄　維普網(wǎng)、萬方數(shù)據(jù)庫、知網(wǎng)數(shù)據(jù)庫、龍源期刊網(wǎng)、文摘雜志、哥白尼索引、劍橋科學(xué)文摘、劍橋科學(xué)文摘社ProQeust數(shù)據(jù)庫、物理學(xué)、電技術(shù)、計算機(jī)及控制信息數(shù)據(jù)庫收錄

　　1、中國科技論文統(tǒng)計源期刊(中國科技核心期刊)

　　2、數(shù)據(jù)：MARC數(shù)據(jù)、DC數(shù)據(jù)

　　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(wǎng)：復(fù)合影響因子：0.981;綜合影響因子：0.626

　　5、吉林大學(xué)學(xué)報：信息科學(xué)版榮譽(yù)：

　　全國優(yōu)秀高校自然科學(xué)學(xué)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(xué)學(xué)報

　　《電子科技大學(xué)學(xué)報》刊登的許多文章都處于人文社會科學(xué)研究的前沿領(lǐng)域，具有前導(dǎo)性、獨創(chuàng)性、特別是以信息科學(xué)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(nèi)各學(xué)科負(fù)責(zé)人和專家構(gòu)成，充分保證該刊的學(xué)術(shù)水準(zhǔn)。本刊稿源豐富，每期刊發(fā)的文章甄選比例達(dá)到5：1，稿件質(zhì)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(xué)位的作者達(dá)70%以上。獲獎情況：獲得第二屆全國社科類質(zhì)量進(jìn)步獎。

　　吉林大學(xué)學(xué)報信息科學(xué)版最新期刊目錄

基于并行聚類算法的區(qū)域經(jīng)濟(jì)大數(shù)據(jù)集成分類方法————作者：祁蔚茹;畢鵬;

摘要：區(qū)域經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)來源多樣,包括統(tǒng)計部門、企業(yè)報表和傳感器數(shù)據(jù)等,數(shù)據(jù)格式、結(jié)構(gòu)和語義存在顯著差異,難以統(tǒng)一處理,導(dǎo)致數(shù)據(jù)特征量的提取難以精準(zhǔn)實現(xiàn),進(jìn)而導(dǎo)致方法的數(shù)據(jù)分類結(jié)果不準(zhǔn)確。為解決這一問題,現(xiàn)提出基于并行聚類算法的區(qū)域經(jīng)濟(jì)大數(shù)據(jù)集成分類方法。基于區(qū)域經(jīng)濟(jì)大數(shù)據(jù)的特性,計算數(shù)據(jù)的純度和鄰域半徑,確定區(qū)域經(jīng)濟(jì)大數(shù)據(jù)的缺失值,并對其進(jìn)行修正填充。基于填充后的數(shù)據(jù),利用并行聚類算法,將其隨機(jī)劃分為多個數(shù)...

空地協(xié)同移動邊緣計算卸載策略優(yōu)化研究————作者：張光華;單蜜;萬恩晗;

摘要：針對傳統(tǒng)移動邊緣計算系統(tǒng)中的計算用戶存在由于密集障礙物遮擋、地形結(jié)構(gòu)等導(dǎo)致的通信信道中斷以及未充分利用系統(tǒng)空閑資源，難以完成低延遲和低功耗的密集型計算任務(wù)問題，建立了無人機(jī)輔助的終端直通協(xié)同移動邊緣計算系統(tǒng)。該系統(tǒng)中，計算用戶通過建立地面直連鏈路將部分任務(wù)卸載給空閑用戶，空閑用戶利用自身的計算資源輔助計算的同時將剩余計算任務(wù)卸載給配置移動邊緣計算服務(wù)器的無人機(jī)進(jìn)行計算。通過建立新系統(tǒng)的數(shù)學(xué)模型，提...

基于改進(jìn)GAN算法的文本匹配生成圖像模型————作者：徐熠瑋;陳剛;

摘要：為有效提升文本匹配生成圖像的視覺效果和匹配程度，提出一種基于改進(jìn)GAN(Generative Adversarial Network)算法的文本匹配生成圖像模型。通過混合索引樹對文本和圖像進(jìn)行初匹配；在生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)的基礎(chǔ)上對其改進(jìn)，形成基于交叉注意力機(jī)制編碼的對抗生成網(wǎng)絡(luò)，采用改進(jìn)的GAN建立文本匹配生成圖像模型。通過雙向長短期記憶(LSTM:Long Short-Term Memory...

基于混沌序列的供應(yīng)鏈隱私網(wǎng)絡(luò)信息加密算法————作者：鄧從香;

摘要：針對目前供應(yīng)鏈隱私網(wǎng)絡(luò)信息特征種類較多、數(shù)據(jù)密文難以被準(zhǔn)確判定，導(dǎo)致加密難度較高的問題，提出一種基于混沌序列的信息加密算法。考慮到隱私信息存在被泄露或篡改等風(fēng)險，將風(fēng)險變化作為加密算法的參考特征，通過三元聯(lián)和五元聯(lián)函數(shù)求解隱私信息的相同、相異以及相反風(fēng)險變化特性，獲得風(fēng)險指數(shù)。按照待加密信息的風(fēng)險指數(shù)建立混沌序列，通過混沌序列生成密鑰序列，計算不同種類信息對應(yīng)的維數(shù)，最后通過信息與密鑰序列的混沌映...

基于深度增強(qiáng)型生成對抗網(wǎng)絡(luò)的疊后地震數(shù)據(jù)超分辨率重建————作者：王瑞敏;楊文博;張文祥;鄧聰;魯統(tǒng)祥;謝濤;

摘要：針對由于地球物理勘探環(huán)境的復(fù)雜性日益增加，同時受采集和處理技術(shù)的限制，疊后地震數(shù)據(jù)的分辨率和信噪比較低的問題，為提升其分辨率的同時實現(xiàn)噪聲壓制，提出了一種深度增強(qiáng)型超分辨生成對抗網(wǎng)絡(luò)(DESRGAN:Depth-Enhanced Super-Resolution Generative Adversarial Network)。DESRGAN采用輕量化后的殘差密集塊(LRDB:Lightweight...

基于參考幀的數(shù)字媒體視頻圖像信息隱藏算法————作者：邱欣欣;溫強(qiáng);何婧;

摘要：由于置亂和提取過程的不可逆性，使數(shù)字媒體視頻圖像信息在提取過程中無法完全恢復(fù)隱藏信息，導(dǎo)致信息的丟失或錯誤，降低了隱藏算法的有效性。為此，提出基于參考幀的數(shù)字媒體視頻圖像信息隱藏算法。首先，采用基于限鄰域的經(jīng)驗?zāi)Ｊ椒纸?NLEMD:Neighborhood Limited Empirical Mode Decomposition)算法對數(shù)字媒體視頻圖像實施圖像增強(qiáng)處理，提高視頻圖像質(zhì)量；其次，采用...

基于5G網(wǎng)絡(luò)的設(shè)備大數(shù)據(jù)傳輸負(fù)載優(yōu)化算法————作者：李民;陳普建;陳秀云;賀佳彥;

摘要：為確保大數(shù)據(jù)穩(wěn)定傳輸，提出基于5G網(wǎng)絡(luò)的設(shè)備大數(shù)據(jù)傳輸負(fù)載優(yōu)化算法。分析大數(shù)據(jù)傳輸性能影響因素，包括數(shù)據(jù)時延、平均帶寬利用率和吞吐量。采用形態(tài)學(xué)濾波算法對大數(shù)據(jù)進(jìn)行低通濾波處理，消除數(shù)據(jù)中存在的噪聲，降低數(shù)據(jù)傳輸時延。動態(tài)選擇大數(shù)據(jù)傳輸信道，避免網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)數(shù)據(jù)擁塞現(xiàn)象，提高網(wǎng)絡(luò)吞吐量。在信息傳輸矩陣映射的基礎(chǔ)上提高數(shù)據(jù)傳輸精度，同時設(shè)計了容量擴(kuò)充機(jī)制，以此提高網(wǎng)絡(luò)帶寬利用率，完成負(fù)載優(yōu)化。實驗結(jié)果...

歡迎訂閱《吉林大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版)》

摘要：<正>《吉林大學(xué)學(xué)報(信息科學(xué)版)》是由中華人民共和國教育部主管、吉林大學(xué)主辦的信息科學(xué)技術(shù)類學(xué)術(shù)刊物。主要反映信息科學(xué)及相關(guān)領(lǐng)域最新研究成果,為促進(jìn)國內(nèi)外學(xué)術(shù)交流,促進(jìn)信息科學(xué)及相關(guān)領(lǐng)域新學(xué)科新技術(shù)的發(fā)展,促進(jìn)科研成果的轉(zhuǎn)化服務(wù)。主要刊登信息與通信工程,計算機(jī)科學(xué)與工程,儀器科學(xué)與工程,電子科學(xué)與技術(shù),電氣工程等方面的學(xué)術(shù)論文及研究報告。本刊既反映基礎(chǔ)理論研究又反映應(yīng)用技術(shù)研究,并注意報道技術(shù)開...

基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的圖書信息資源服務(wù)智能檢索————作者：王政凱;程生毅;張旭;沈靜萍;袁麗春;

摘要：為有效提升圖書信息資源服務(wù)智能檢索效率和性能，提出一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的圖書信息資源服務(wù)智能檢索方法。采用機(jī)器學(xué)習(xí)算法對圖書的關(guān)鍵詞詞頻分類，給出每個類對應(yīng)的指數(shù)，計算分類中每個文檔對應(yīng)的特征詞權(quán)重，經(jīng)反復(fù)迭代獲取特征詞的評分；建立語境特征矩陣，計算每個類的相應(yīng)得分，并對選擇得分最高的特征進(jìn)行分類處理。結(jié)合圖書信息資源分類結(jié)果，引入網(wǎng)格計算技術(shù)構(gòu)建圖書信息資源服務(wù)智能檢索模型，利用其實現(xiàn)圖書信息資...

管道泄漏檢測傳感器及應(yīng)用綜述————作者：王秀芳;崔琨雨;

摘要：目前管道泄漏檢測傳感器向小型化和智能化發(fā)展，并且測量管道泄漏引起的物理量變化的技術(shù)也日益成熟。為便于管道泄漏檢測技術(shù)的選擇與優(yōu)化，系統(tǒng)綜述了當(dāng)前管道泄漏檢測中廣泛應(yīng)用的壓電式、光纖式和激光式等典型傳感器，重點分析了其在材料、結(jié)構(gòu)及工作原理上的特點與差異。同時，探討了這些傳感器在實際應(yīng)用中的表現(xiàn)及國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，為管道泄漏檢測技術(shù)的選擇、優(yōu)化與未來發(fā)展提供理論支持和技術(shù)參考

基于殘差網(wǎng)絡(luò)的特征融合方法————作者：蒲巍;李文輝;

摘要：針對殘差網(wǎng)絡(luò)存在特征冗余、有效感受野不足等問題，提出了特征融合模塊。該模塊可以在模型通道擴(kuò)增過程中，實現(xiàn)不同尺度特征融合，從而構(gòu)建出信息更豐富的多尺度特征，提高通道利用率。并且該模塊還包含了少量大核卷積，其有助于擴(kuò)大模型的有效感受野，實現(xiàn)性能和計算效率的平衡。同時還提出了輕量化的下采樣和混排壓縮模塊，可充分降低模型的參數(shù)，使整個方法更高效。將特征融合、下采樣以及混排壓縮模塊引入殘差網(wǎng)絡(luò)可以構(gòu)建出特...

引入激活擴(kuò)散的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器————作者：董颯;劉杰;劉大有;李婷婷;徐海嘯;吳旗;歐陽若川;

摘要：針對網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分類的關(guān)系分類器都基于同質(zhì)性假設(shè)，而基于一階馬爾可夫假設(shè)的簡化處理存在一定局限性的問題，在貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器中，引入局部圖排序激活擴(kuò)散方法替代原始的直接鄰域獲取方法。通過設(shè)置初始能量值和最小能量閾值，適當(dāng)擴(kuò)大分類時待分類節(jié)點的鄰域范圍，從而提高了節(jié)點的同質(zhì)性。結(jié)合松弛標(biāo)注的協(xié)作推理方法，引入激活擴(kuò)散的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)分類器ASNBC(Activation Spreading Network B...

基于系統(tǒng)動力學(xué)的無人機(jī)集群空戰(zhàn)效能評估————作者：趙貝貝;王方博;馬紅俠;于鴻達(dá);劉立芳;齊小剛;

摘要：針對無人機(jī)集群空戰(zhàn)效能評估準(zhǔn)確性不高的問題，提出一種基于系統(tǒng)動力學(xué)(SD:System Dynamics)的空戰(zhàn)效能評估方法。以紅方編隊執(zhí)行偵察打擊任務(wù)為背景，分析無人機(jī)空戰(zhàn)系統(tǒng)內(nèi)部各因素之間的相互作用關(guān)系，建立因果關(guān)系模型和存量流量模型。基于作戰(zhàn)效果、戰(zhàn)斗效率和作戰(zhàn)代價3個方面構(gòu)建作戰(zhàn)效能評估指標(biāo)：任務(wù)完成度、戰(zhàn)斗效率和作戰(zhàn)損失率。同時對空戰(zhàn)系統(tǒng)的影響因素和不同裝備方案下的作戰(zhàn)效能進(jìn)行研究，最后...

改進(jìn)的混合布谷鳥算法及其應(yīng)用————作者：尚禹宏;胡茜;王玉冰;

摘要：針對在尋解高維度復(fù)雜方程時，布谷鳥算法(CS:Cuckoo Search)存在陷入局部最優(yōu)的問題，提出了一種改進(jìn)的混合布谷鳥算法。首先，利用混沌映射和反向?qū)W習(xí)機(jī)制初始化種群；然后交替并行教與學(xué)算法(TLBO:Teaching Learning Based Optimization)和布谷鳥算法的搜索機(jī)制；最后動態(tài)化自適應(yīng)發(fā)現(xiàn)概率并嵌入差分進(jìn)化機(jī)制(DE:Differential Evolution...

基于雙屬性并行融合網(wǎng)絡(luò)的斷層智能識別方法————作者：曾麗麗;牛藝曉;任偉建;劉小雙;代利民;魏志遠(yuǎn);

摘要：針對目前深度學(xué)習(xí)方法研究多依賴于從地震振幅等單一屬性中提取斷層特征，存在斷層連續(xù)性差、斷層漏檢等問題，提出了一種并行屬性輸入的斷層智能識別方法。該方法采用多層次融合策略構(gòu)建了雙屬性并行融合網(wǎng)絡(luò)(PE-Net:Parallel Elements Network)。首先，將螞蟻體和振幅屬性分別輸入螞蟻體和振幅特征提取網(wǎng)絡(luò)，利用屬性密集特征模塊AIFM(Attribute Intensive Featu...

多特征融合的油氣勘探領(lǐng)域命名實體識別與應(yīng)用————作者：袁滿;趙興雨;袁靖舒;馬茁然;

摘要：針對現(xiàn)有命名實體識別方法在識別油氣勘探文本中涉及多元素組合的實體以及嵌套實體時存在一定局限性的問題，提出了一種多特征融合的BERT-CNN-BiGRU-Attention-CRF(Bidirectional Encoder Representations from Transformers-Convolutional Neural Network-Bidirectional Gated Recur...

人工智能在分子診斷人才培養(yǎng)中的應(yīng)用及發(fā)展趨勢綜述————作者：何佳雪;胡欣彤;劉勇;周柏;陳立國;劉思文;姜艷芳;

摘要：為解決當(dāng)前分子診斷人才培養(yǎng)中存在的效率和質(zhì)量問題，探討了人工智能(AI:Artificial Intelligence)技術(shù)在分子診斷人才培養(yǎng)中的應(yīng)用現(xiàn)狀及未來發(fā)展趨勢。其涵蓋了AI技術(shù)在分子診斷中的應(yīng)用現(xiàn)狀、優(yōu)勢與挑戰(zhàn)，重點分析了AI如何通過自動化實驗流程、精準(zhǔn)數(shù)據(jù)分析和跨學(xué)科知識整合提升人才培養(yǎng)效率和質(zhì)量。同時，總結(jié)了國內(nèi)外高校在AI與分子診斷人才培養(yǎng)中的實踐經(jīng)驗，并展望了其未來發(fā)展趨勢，包括...

基于改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的大規(guī)模路網(wǎng)交通流短時預(yù)測————作者：張令濤;

摘要：針對大規(guī)模路網(wǎng)交通流在短時間內(nèi)具有高度復(fù)雜性以及非線性特征，對交通流短時預(yù)測精度有一定影響的問題，提出了基于改進(jìn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的大規(guī)模路網(wǎng)交通流短時預(yù)測方法。利用構(gòu)建大規(guī)模路網(wǎng)函數(shù)，通過將路段視為路網(wǎng)核心，將道路節(jié)點視為相應(yīng)的連接元素實現(xiàn)路網(wǎng)函數(shù)優(yōu)化。以優(yōu)化后的路網(wǎng)函數(shù)為基礎(chǔ)，通過K均值算法與EM(Expectation-Maximization)算法結(jié)合的方式提取交通流特征。通過遺傳算法與Elma...

基于改進(jìn)CEEMD算法與優(yōu)化LSTM的光伏功率預(yù)測————作者：許愛華;賈皓天;王智煜;袁文俊;

摘要：為了更好地利用太陽能，準(zhǔn)確預(yù)測光伏發(fā)電功率，提高光伏功率預(yù)測的精度，提出了一種基于因素相關(guān)互補(bǔ)集合經(jīng)驗?zāi)�態(tài)分解算法(CEEMD:Complementary Ensemble Empirical Mode Decomposition)與優(yōu)化長短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM:Long Short-Term Memory network)結(jié)合的光伏功率預(yù)測方法。首先，使用CEEMD算法分解光伏功率時序，建立分解...

基于Lidar-Iris描述子改進(jìn)的LOAM算法————作者：毛彥博;鄧榮榮;江錦藝;華子涵;陳慶華;玄玉波;

摘要：針對SLAM(Simultaneous Localization and Mapping)系統(tǒng)在長時間運行時存在運動畸變和誤差累積的問題，提出了一種基于Lidar-Iris構(gòu)建全局描述符進(jìn)行回環(huán)檢測的建圖方法IRIS-LOAM(Lidar-Iris Based Lidar Odometry and Mapping in Real-Time)。該算法在LOAM算法基礎(chǔ)上，在數(shù)據(jù)處理部分，將激光雷達(dá)數(shù)...

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