当期目录

2024年 第37卷 第1期 刊出日期：2024-01-15

  

基于麻雀搜索优化SVR模型的房地产价格研究

兰瑞杰,孟维高,耿进强

2024, 37(1):  1-8.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.01.001

摘要 ( 82 )   HTML ( 5 )   PDF (1302KB) ( 28 )  

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为解决传统经济指标作为房价影响因素的数据获取滞后性问题以及机器学习模型在预测房价时存在的参数选取不确定性问题,文中以网络搜索数据作为房价指数解释变量,采用麻雀搜索算法(Sparrow Search Algorithm, SSA)建立SSA-SVR(Support Vector Regression)模型对SVR的惩罚因子C和RBF(Radical Basic Function)核函数的参数g进行优化。将SSA-SVR模型与PSO(Particle Swarm Optimization)-SVR、GA(Genetic Algorithm)-SVR、WOA(Whale Optimization Algorithm)-SVR、GS(Grid Search)-SVR以及基准SVR进行对比,SSA-SVR的相关系数(0.99)、均方根误差(6.71)、平均绝对误差(5.24)、均方误差(45.13)以及平均绝对百分比误差(0.26%)均优于其他5种模型。结果表明,麻雀搜索算法优化的SVR模型在房价预测方面具有更好的全局寻优能力,可以提高模型的预测准确度和预测能力。

多级谐振充电的Marx脉冲源研究

傅一钊,李孜

2024, 37(1):  9-16.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.01.002

摘要 ( 83 )   HTML ( 4 )   PDF (4930KB) ( 22 )  

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Marx发生器是一种经典的脉冲功率发生装置。为了更好地满足高电压、双极性高效率等实际使用需求,文中提出了多级谐振充电的Marx脉冲源,即利用串联谐振充电源与串心磁环变压器对Marx脉冲发生器分组充电。搭建两类对称结构多级谐振充电的Marx脉冲发生器并验证其性能,包括可变极性的单极性发生器和双极性脉冲发生器。电路由一组正极性的3路8级Marx和一组负极性的3路8级Marx组成,共48级。实验结果表明,可变极性的单极性Marx发生器可产生正极性或负极性电压幅值为30 kV的脉冲,双极性发生器可向空载和50 kΩ的阻性负载输出±10 kV的电压脉冲。通过FPGA(Field Program Gate Array)的信号控制可以将重复频率控制在1 Hz~1 kHz范围内调节,脉宽可在1~200 ms范围内调节,脉冲前后沿为50 ns以内。正、负脉冲之间的弛豫时间为0.2~200.0 μs。

基于元学习和神经架构搜索的半监督医学图像分割方法

于智洪,李菲菲

2024, 37(1):  17-23.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.01.003

摘要 ( 130 )   HTML ( 6 )   PDF (1999KB) ( 53 )  

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多数医学图像分割方法主要在相同或者相似医疗数据领域进行训练和评估,意味其需要大量像素级别的标注。但这些模型在领域分布外的数据集上面临挑战,被称为“域偏移”问题。通常使用固定的U形分割架构解决该问题,导致其无法更好地适应特定分割任务。文中提出了一种基于梯度的元学习与神经架构搜索方法,可以根据特定任务调整分割网络以实现良好的性能并且拥有良好的泛化能力。该方法主要使用特定任务进行架构搜索模块来进一步提升分割效果,再使用基于梯度的元学习训练算法提升泛化能力。在公共数据集M&Ms上,在5%标签数据下,其Dice和Hausdorff distance分别为79.62%、15.38%。在2%标签数据下,其Dice和Hausdorff distance分别为74.03%、17.05%。与其他主流方法相比,文中所提方法拥有更好的泛化能力。

异构多平台信号处理任务调度研究

李宇东,马金全,谢宗甫,沈小龙

2024, 37(1):  24-32.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.01.004

摘要 ( 76 )   HTML ( 3 )   PDF (1068KB) ( 22 )  

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简单的并行计算或单一异构平台已经无法满足计算量大、复杂度高的信号处理和任务调度需求,异构多平台系统已经成为信号处理和任务调度的发展趋势。针对提高平台的吞吐量、处理器的利用率以及任务的感知等问题,文中对异构多平台信号处理模型进行了研究,并利用有向无环图对调度任务和软硬件资源建模。基于已提出的调度算法,对任务调度进行了归纳总结、对比分析,发现基于任务感知的混合调度算法能够较好地满足平台调度需求。利用基于任务感知的混合调度算法解决信号处理中的任务调度将是未来研究发展的趋势。

面向异构处理平台任务调度的麻雀优化算法

沈小龙,马金全,冀亚玮,谢宗甫,李宜亭,李宇东

2024, 37(1):  33-40.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.01.005

摘要 ( 37 )   HTML ( 4 )   PDF (3115KB) ( 16 )  

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针对当前异构信号处理平台中各处理器任务数量分配不均衡、处理器性能发挥不完全以及系统运行效率低的问题,文中提出一种面向异构处理平台的麻雀优化算法。该算法利用了麻雀算法较强的全局寻优能力和麻雀种群内部的高效工作机制。在经典麻雀算法基础上,文中提出了符合任务调度的二进制异或编解码规则,将离散的任务分配方案映射为连续的麻雀位置信息。将处理器负载均衡指数作为适应度函数,选取每次迭代中的最优解;在麻雀遍历任务时,采用任务优先级分流排序策略。对通信密集型任务和计算密集型任务采取不同的计算式得到更符合任务特点的遍历顺序,生成随机任务图,并将所提算法同ICPA(Improved Critical Path Algortthm)算法进行对比。仿真结果表明,相比于ICPA算法,所提算法的负载均衡指数平均优化率为60%,各处理器负载情况更加均衡,能更好地发挥异构处理平台的整体效能。

基于LiDAR扫描角度修正的障碍目标定位方法

张铭坤,蔡文郁,张帅

2024, 37(1):  41-47.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.01.006

摘要 ( 36 )   HTML ( 6 )   PDF (3491KB) ( 14 )  

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在二维激光雷达(LiDAR)用于障碍物检测时,移动机器人自身姿态变化导致LiDAR基准位置变化,对障碍目标进行定位计算时会产生较大误差。文中提出了一种基于LiDAR扫描角度修正的障碍目标定位方法,用K-means聚类算法对激光雷达点云数据进行聚类划分,然后对聚类后数据进行角度修正处理,使处理后的数据信息更符合真实值。最后包络每个聚类数据,从而提高LiDAR扫描数据的准确性。测试结果表明,文中所提方法能够提高定位精度,满足障碍物精准定位的需求。

基于FPGA的千兆以太网端口通信设计

兰唯,韩延喆,扈啸

2024, 37(1):  48-54.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.01.007

摘要 ( 166 )   HTML ( 8 )   PDF (1331KB) ( 60 )  

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针对嵌入式领域中以太网传输速率以及实时性问题,文中提出了一种基于FPGA(Field Programmable Gate Array)的千兆以太网端口通信的设计方案。设计了千兆以太网交换机的转发功能,基于标签转发实现了端对端数据通信。CPU(Central Processing Unit)发出带有标签的数据报文,通过千兆网口输出数据报文,经过RGMII(Reduced Gigabit Media Independent Interface)接口将带标签的数据报文发送给FPGA,FPGA通过内部逻辑判断标签中的输出端口号域并去除标签,从相应千兆网口向连接设备输出数据报文。外设通过千兆网端口输入数据报文,通过SGMII(Serial Gigabit Media Independent Interface)协议将数据报文发送给FPGA,FPGA通过内部逻辑添加标签并轮询输出给CPU,从而实现多个千兆网口连接设备互通。实验结果验证了FPGA逻辑的可行性和有效性,传输速率达到1 Gbit·s^-1,报文转发延时小于100 μs,报文丢包率为0%,数据传输稳定性较高,满足现有项目的实际需求。

基于空-频域联合滤波的列车轴承轨旁声学诊断

张彦喆,胡定玉,师蔚,廖爱华

2024, 37(1):  55-60.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.01.008

摘要 ( 36 )   HTML ( 3 )   PDF (2579KB) ( 15 )  

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现有的列车轴承轨旁声学诊断方法多集中在多普勒效应去除、空间滤波器优化等方面,忽视了轨旁环境中存在的大量冲击性噪声及循环平稳性噪声的影响。针对此问题,文中提出了一种波束形成和目标频带选择结合的列车轴箱轴承轨旁声学诊断方法。该方法采用传声器阵列采集列车轴承阵列声信号,通过时域插值重采样方法校正信号畸变,使用波束形成空间域滤波器提取目标轴承方向信号,利用ICS2gram选取最优解调频带并提取带通信号,对带通信号进行包络分析实现轴承诊断。实验结果表明,该方法能够在轨旁声场环境下有效避免冲击性噪声和循环平稳性噪声带来的影响,准确提取目标轴承信号并诊断出轴承故障,相较于现有方法表现出了更好的效果。

5G通信中Polar码的编译码研究和应用

高洁

2024, 37(1):  61-65.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.01.009

摘要 ( 275 )   HTML ( 13 )   PDF (580KB) ( 67 )  

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为了优化第五代通信技术的实现复杂度和信息传输速度,基于信道极化现象的Polar码逐渐受到了关注与研究,并产生了诸多行业标准以及研究成果。近年来,Polar码编译码技术的发展与优化促进了第五代通信技术的普及,而新一代通信技术的快速应用也推动了底层编译码技术的进一步更新。文中通过回顾Polar码编译码技术的研究历史,总结了第五代通信中相关技术的研究现状与脉络,在此基础上深入分析和讨论了当前编译码理论的问题与需求,提出了未来通信技术中底层编译码理论的研究趋势。

基于随机森林模型的城市非法营运车辆识别

黄子璇,李桥兴

2024, 37(1):  66-71.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.01.010

摘要 ( 49 )   HTML ( 7 )   PDF (841KB) ( 42 )  

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区域经济社会的快速发展与交通出行的需求发展不匹配,在一定程度上为非法营运车辆提供了市场契机。城市高速公路的ETC(Electronic Toll Collection)数据可有效稽查高速公路的非法营运车辆,从而优化运行秩序并提升管理水平。文中提取ETC数据的有效字段,采用随机森林算法建立非法营运车辆识别分类器,加入CART(Classification and Regression Tree)分类树模型分类器和二元逻辑回归模型分类器与之对比,并以西南某市高速公路自2022年2月6日~2022年3月8日的ETC指标数据进行实证分析。结果表明,随机森林模型分类器比CART分类树模型分类器和二元逻辑回归模型分类器预测效果更好,其准确性高达98.75%。

基于深度学习的医学图像分割方法研究进展

李增辉,王伟

2024, 37(1):  72-80.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.01.011

摘要 ( 926 )   HTML ( 55 )   PDF (2075KB) ( 189 )  

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医学图像处理技术随着深度学习的兴起而飞速发展。基于深度学习的医学图像分割技术成为了分割领域的主流方法,弥补了传统分割方法分割精度不足的缺点,已被应用到一些病理图像的分割任务中。文中对近年来出现的基于深度学习的分割方法进行了介绍和对比,重点综述了U-Net及其改进模型在分割领域的贡献,归纳了常见的医学图像模态、分割算法的评价指标和常用分割数据集,并对医学图像分割技术的未来发展进行了展望。

基于深度学习的文本分类研究综述

汪家伟,余晓

2024, 37(1):  81-86.  doi:10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2024.01.012

摘要 ( 375 )   HTML ( 28 )   PDF (769KB) ( 95 )  

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与传统的机器学习模型相比,深度学习模型试图模仿人的学习思路,通过计算机自动进行海量数据的特征提取工作。文本分类是自然语言处理中的一个重要应用,在文本信息处理过程中具有关键作用。过去几年,使用深度学习方法进行文本分类的研究激增并取得了较好效果。文中简要介绍了基于传统模型的文本分类方法和基于深度学习的文本分类方法,回顾了先进文本分类方法并重点关注了其中基于深度学习的模型,对近年来用于文本分类的深度学习模型的研究进展以及成果进行介绍和总结,并对深度学习在文本分类领域的发展趋势和研究的难点进行了总结和展望。