期刊簡介

　　《計算技術與自動化》是由中國自動化學會、湖南省自動化學會、湖南省計算機學會和湖南大學聯合主辦的科技類期刊，創辦于1982年，季刊，大16開，郵發代號：42-277。國內統一刊號：cn 43-1138/TP，國際標準刊號：ISSN 1003-6199。

　　辦刊宗旨

　　該刊嚴格按照黨和國家各項方針政策和辦刊宗旨，堅持科學技術為經濟建設服務、為大眾服務的方針而創立的專業性很強的科技期刊。主要面向高等院校、科研院所、工業企業等部門的專家學者和科研技術人員發表學術論文。其內容涵蓋計算方法、工業控制及自動化應用、計算機軟硬件開發與應用的理論研究和科研成果等方面的文章。該刊堅持理論與實踐相結合的方針，跟蹤世界最新科技動態，報道國內外的新技術、新產品、新裝置、新工藝 、新方法等理論性、實用性強的技術成果和研究方法，以其前沿的報道和新穎實用的內容，迅速向社會各界傳遞技術信息，為企業和科研院所架起聯系的紐帶和橋梁。

　　期刊欄目

　　主要欄目有綜述與評論、算法設計與分析、自動控制理論與應用、過程控制與故障診斷、計算機網絡與通信、多媒體技術、分布式技術、數據庫技術、專家系統與人工智能、圖形圖像處理技術、CAD與CAM、計算機軟硬件應用實踐與經驗等。

　　期刊榮譽

　　本刊為湖南省一級期刊，2006年進入科技部中國科學技術信息研究所的中國科技論文統計源期刊，即中國科技核心期刊。

　　收錄情況

　　該刊先后入編中國學術期刊(光盤版)電子雜志、中國科學院計算機文獻數據庫、萬方數據庫、中國電子科技文摘數據庫檢索系統及中國科技期刊信息網等，是高新技術領域的廣大科研技術人員和專家學者不可多得的科學技術文庫。

　　影響因子

　　復合影響因子：0.486，綜合影響因子：0.213。

　　雜志優秀目錄參考：

　　低軌無拖曳衛星的自適應神經網絡控制器設計-李季;樊慧津1-6

　　基于移動機器人的主動嗅覺技術研究-張東;程磊;劉波;周明達7-10

　　基于特征提取的飛機結冰嚴重程度識別-鄭定富;周燦;葉林;葛俊鋒;鄒建紅;黃昌堯11-14

　　有源電力濾波器數字控制系統設計與數字鎖相算法實現-周衛平;孫東亮;師維;楊宣訪;吳正國15-18

　　理想電網條件下雙饋風力發電系統低電壓穿越技術的控制策略研究-劉頡;易靈芝;劉智磊;朱廣輝;羅百敏;周哲19-22

　　穿浪雙體船縱向運動滑模控制-宋立忠;阮苗鋒;鞏舒超23-26

　　變槳距風力發電系統模糊控制-王仁明;周峰;徐升27-30

　　逆變器并聯系統環流抑制方法研究-劉建寶;林樺;秦昕昕31-33

　　基于Xen的工業過程綜合監控平臺設計與實現-葉瑩;韓冰;陳鵬;王薇34-37

　　TCR+FC型無功補償技術在礦井提升系統中的應用-林振烈;唐朝暉;楊賽強;肖津;桂衛華38-45

　　基于三電平逆變的開關磁阻發電系統的研究-何浪;易靈芝;羅曉雪;朱廣輝;陳鴻蔚;李勝兵46-51

　　混合時鐘同步技術在船舶電力系統同步相量測量中的應用研究-王黎明;閆曉玲;卜樂平52-56

　　憶阻器模擬電路及其低通濾波電路研究-賀少斌;陸益民57-63

　　約束條件下的舵鰭聯合減搖控制研究-阮苗鋒;宋立忠;田英俊64-68

　　基于LabView高性能矢量變頻器的性能測試系統-唐文秀;康現偉;王國強69-72

　　計算機應用論文：網絡環境下計算機硬件安全保障策略探討

　　摘要：互聯網技術的發展促進了計算機的發展與運用，但同時也給計算機帶了風險，如何在網絡環境下確保計算機硬件的安全是限制計算機發展的一個主要問題。該文簡要的分析了網絡環境下計算機硬件所面臨的風險，介紹了計算機硬件安全維護的基本原則，并且根據網絡環境下計算機硬件經常會遇到的一些問題提出了采用安全處理器、隔離緩存區域、對數據總線進行加密和采用全加密鍵盤等方式，有效規避網絡環境下計算機硬件面臨的風險。

　　關鍵詞：網絡環境,計算機,硬件,安全保障,策略探討

　　任何事物都存在兩面性，互聯網技術也不例外，其也存在自己的弊端，網絡環境下計算機硬件面臨更多的風險，更容易遭到黑客的攻擊和病毒的入侵，更容易被別人竊取數據。如何在網絡環境下保障計算機硬件的安全一直以來都是一個人們的話題，也有很多研究人員致力于這方面的研究，并且取得了一定的成效，在今后的發展過程中還應該加大在這方面的投入力度。

　　計算技術與自動化最新期刊目錄

基于多源數據集成的輸變電全景信息遙控可視化監視方法

摘要：由于輸變電系統數據來源多樣，無法充分挖掘不同數據源之間的關聯性，導致電壓、電流負載量監測效果差。為此，引入多源數據集成技術，通過及時更新權值以適應數據變化，計算多源自適應集成權值，提升輸變電全景信息遙控可視化監視效果。構建輸變電全景信息的數據模式與本體關系，通過多源自適應集成權值充分挖掘不同數據源之間的關聯性；根據數據的變化情況自動調整權值，實現輸變電全景信息的多源數據集成處理；構建輸變電全景信息...

基于知識圖譜的電力設備故障診斷方法

摘要：現有的中文實體識別方法大多準確率較低，難以從中文技術文獻中提取知識來構建高質量的知識圖譜。因此提出了基于知識圖譜的電力設備故障診斷方法，通過BERT-BiLSTM-CRF模型，建立電力設備故障的知識圖譜。首先通過BERT模型對動態詞向量進行預訓練，然后引入BiLSTM-CRF模型，綜合考慮文本的全局和局部特征，考慮數據標簽的隱藏序列規則，提取實體之間的語義關系。最后，提取的知識以三元組的形式存儲在...

基于Routh法和最小二乘法的分布式風電機組變速恒頻控制

摘要：風電機組在運行時會受到風速的影響，難以保持最佳的運行狀態，導致控制性能不理想，輸出功率較低。對此，提出了基于Routh法和最小二乘法的分布式風電機組變速恒頻控制方法。計算風電機組的輸出功率，構建風電機組功率-轉速方程，分析其運行狀態，在Routh法的作用下，利用傳遞函數構建風電機組運行狀態的特征方程，再生成Routh判據，并建立Routh表，對風電機組的穩定性進行判斷。以風電機組穩定性和最大輸出功...

融合Transformer與SAC算法的無人車視覺導航模型

摘要：為應對真實環境中自主導航任務面臨的高感知力和安全性需求，提出了一種融合Transformer與SAC算法的無人車視覺導航模型。該模型利用Vision Transformer(ViT)網絡提取圖像特征，作為強化學習算法的狀態輸入，以此來提高無人車在動態環境中的感知能力。為應對視覺傳感器故障導致的安全性問題，預訓練雷達策略作為決策過程中的低計算成本應急備選方案。在Gazebo中進行仿真實驗，結果表明，...

面向老年人跌倒檢測的改進YOLOv7算法

摘要：隨著人口老齡化的問題日益凸顯，室內跌倒事件的發生率也隨之上升，老人跌倒成為家庭和社會關注的重點問題。針對目前的跌倒檢測模型往往需要大量的計算資源和參數配置，且在復雜環境中這些跌倒檢測算法的準確率仍然較低等問題，提出了一種改進型的YOLO-GDDH的跌倒檢測算法。首先，借鑒YOLOv9提出的廣義高效層聚合網絡（GELAN），在原始骨干網絡中加入RepNCSPELAN4模塊，保證網絡輕量級的基礎上提升...

基于改進YOLOv8的腦腫瘤圖像檢測算法

摘要：腦腫瘤是嚴重威脅人類健康的疾病，早期檢測對提高治療效果至關重要。針對現有腦腫瘤檢測算法在復雜背景或邊緣模糊的情況下檢測精度不足的問題，本文提出了一種基于改進YOLOv8的腦腫瘤檢測算法。該算法引入協調注意力機制，強化腫瘤區域的特征聚焦；在主干網絡中采用深度可分離卷積，降低計算復雜度并提升特征提取效率；結合Bottleneck Transformer模塊，增強了全局信息建模能力。實驗在Brain T...

基于AKF的UWB與IMU融合定位示教/再現導航算法研究

摘要：本文提出一種基于超寬帶（UWB）與慣性傳感器（IMU）融合的自適應卡爾曼濾波（AFK）定位的示教/再現導航算法，首先構建了自動導引車（AGV）運動學與UWB測量模型，然后設計了雙重自適應噪聲協方差調整策略，通過新息序列卡方檢驗動態優化測量噪聲協方差R，依據IMU感知的運動狀態及UWB信號丟失情況自適應調整過程噪聲協方差Q，解決傳統卡爾曼濾波參數固定的缺陷。基于以上濾波算法搭建軟硬件系統，設計了示教...

具有持續駐留時間的Markov跳變系統容錯估計

摘要：針對一類具有持續駐留時間切換轉移概率的連續Markov跳變時滯系統，提出了一種容錯估計方法。系統模態呈現的跳躍特性由Markov鏈描述，文中Markov鏈的轉移概率采用更靈活的持續駐留時間切換規則進行描述。通過協同設計容錯狀態估計器和故障估計器，融合潛在故障信息構建狀態估計誤差系統。基于Lyapunov-Krasovskii（L-K）泛函，積分不等式、改進逆凸矩陣不等式、自由權矩陣以及切換系統理論...

基于無人駕駛車輛軌跡跟蹤控制的模型預測

摘要：針對無人駕駛車輛軌跡跟蹤問題，設計了一種改進的模型預測控制（MPC）控制方法。在路徑跟蹤方面，結合車輛橫擺動力學模型，并根據路面附著系數以及行駛車速調節預測時域。在安全性方面，根據道路曲率系數動態調節車速并設計了車速調節控制器，基于MPC控制與最大安全車速設計車輛行駛速度，再由PI控制器作用于車輛，從而實現在行駛過程中動態調節參數，保證車輛各項性能。Simulink/CarSim聯合仿真表明使用該...

室內噴涂機器人運動學建模及誤差分析

摘要：為解決噴涂機器人建筑過程噴涂層厚度不一等噴涂質量問題，將影響噴涂質量的主要因素進行分析，以提高機器人定位精度。用MDH法建立運動學模型，確保模型準確，再分析造成精度問題的幾何誤差，尤其是理論上兩軸線應處于平行，實際上存在不平衡度的y軸方向誤差角，并在此基礎上建立誤差模型，通過控制變量法計算各個幾何誤差對末端位置誤差的影響，分析各個誤差和機器人精度之間的關系。結果表明連桿長度等常量誤差對末端位置影響...

基于多目標人工旅鼠算法的工業園區綜合能源優化調度方法研究

摘要：針對綜合能源系統低碳經濟調度的優化問題，本文提出了一種基于多目標人工旅鼠算法的工業園區綜合能源優化調度方法。首先，以系統綜合運行成本與碳排放為優化目標，構建含有碳捕集電廠以及氫能利用結構的綜合能源系統多目標優化調度模型；其次，針對復雜多能流綜合能源系統難以準確計算系統碳排放的問題，提出一種改進動態碳排放因子計算系統碳排放，以提高系統碳排放的準確度；然后，針對現有多目標優化算法易陷入局部最優、收斂速...

適用于繼電保護裝置的CAN控制器兼容性設計

摘要：首先對目前繼電保護裝置中使用CAN控制器的現狀進行了介紹，進而對現有的以FPGA芯片作為主控芯片的CAN控制器直接應用于繼電保護裝置的實際存在問題和風險進行了闡述，并提出一個優化的CAN控制器方案，其能夠適配高速通信接口，且兼容多種通信協議。對該方案的可行性進行了分析并闡述了兩級CAN控制器的設計思路，其優勢一是對CAN控制器總線裁決邏輯進行定制化后置，降低誤、拒動風險；二是通過分區控制和隔離通信...

基于多傳感器數據GM-PHD濾波算法的列車LED信號燈周期控制

摘要：隨著城市軌道交通的快速發展，列車LED信號燈周期控制的精確性和安全性問題日益凸顯。針對傳統單一傳感器數據控制方法的局限性，提出一種基于多傳感器數據GM-PHD濾波算法的列車LED信號燈周期控制方法。該方法首先基于噪聲加權機制，將多傳感器數據進行融合，以獲得列車狀態的準確感知；其次利用GM-PHD濾波算法實現列車運行狀態的實時更新和預測，以達到目標的精準跟蹤；最后將準確的列車運行狀態傳遞給燈控系統，...

改進YOLOv8的水面紅外目標識別方法研究

摘要：針對紅外船舶圖像目標識別任務中，因存在不同尺度大小的紅外圖像目標且噪聲干擾大導致特征信息丟失漏檢誤檢率高的挑戰，提出了一種基于YOLOv8的船舶目標識別算法CL＿YOLOv8。首先，針對輸入的船舶數據經過逐層的特征提取和空間變換后丟失大量信息的問題，設計可編程梯度信息結構CbPGI，使模型獲得可靠的梯度信息來更新網絡權重，提高檢測精度。其次，針對CbPGI模塊使模型計算復雜度、參數量增加的問題，引...

多智能體深度強化學習驅動的醫學影像病灶檢測方法

摘要：醫學影像病變檢測因訓練時間長、收斂慢及早期檢測中難以捕捉細微特征而具有挑戰性。為此，本文提出一種多智能體強化學習系統用于三維醫學影像標志點檢測。該系統融合優先經驗回放（PER）與Nash-A3C算法，以提升檢測精度與效率。通過PER優化經驗回放，并利用Nash-A3C引入智能體間競爭以穩定狀態。在832例成人MRI與72例胎兒超聲腦成像數據集上實驗表明，該框架使檢測精度較以往模型提升約1mm，各智...

基于改進YOLOv8的夜間車輛檢測研究

摘要：針對夜間光照不足、小目標易遮擋等導致檢測性能下降的問題，提出了改進模型DFFYOLOv8。該模型在YOLOv8基礎上引入Dysample動態采樣模塊，自適應調整特征采樣率以增強弱光小目標感知；融合ASFF特征融合機制，實現多尺度信息高效整合；并采用Focaler IoU損失函數動態優化回歸精度。基于BDD100K夜間數據集實驗結果顯示，DFF-YOLOv8在mAP@50、mAP@50:95、P、R...

基于Gabor小波-卷積神經網絡的在線考試場景模糊人臉識別方法

摘要：針對目前在線考試智能監考時因圖像運動模糊、噪聲等導致人臉識別準確率低的問題，提出了一種基于Gabor小波-卷積神經網絡-支持向量機的人臉識別模型。將原始圖像經GW濾波分解為包含了幅度和角度特征的協方差矩陣，從而提高模糊環境下人臉識別性能。還提出了一種改進的CNN網絡學習GW生成的協方差矩陣，從而提取出人臉特征。應用SVM對人臉特征表示進行分類，最終輸出人臉識別結果。通過實驗驗證，與PCANet、V...

基于反向差分進化算法優化的平行泊車路徑規劃

摘要：為了提高平行泊車的效率、平穩性及乘坐舒適性，提出了基于反向差分進化算法優化的平行泊車路徑規劃方法。首先，綜合考慮車輛位姿約束、邊界避障約束和車輛性能約束，采用五次多項式規劃了初始泊車路徑。其次，針對初始路徑無法兼顧曲率和長度的問題，以路徑最大曲率和泊車始末位置之間的距離的加權和為適應度函數，利用反向差分進化算法對泊車初始位置坐標進行優化。最后，通過仿真實驗對優化前后的路徑進行仿真分析，并與差分進化...

基于改進YOLOv5s算法的電動車頭盔佩戴檢測

摘要：為高效檢測出路上電動車騎行者不按規定佩戴頭盔的情況，提出了一種基于YOLOv5s模型的電動車頭盔佩戴檢測的改進算法。首先，該算法以YOLOv5s模型為基礎，以C3Ghost替代原有的C3模塊使得改進后的模型更加輕量化以減少參數量；其次通過嵌入Biformer注意力機制，并且將頸部網絡中的Conv模塊用GSconv代替；最后引入改進后的損失函數EIOU。通過消融實驗對比后發現，改進后的模型算法平均精...

基于改進殘差網絡和SHAP的糖尿病預測及可解釋性分析

摘要：針對糖尿病預測領域中可靠性與可解釋性不足問題，提出了基于改進深度殘差網絡的預測算法。該算法嵌入了根據數據集特性設計的特征自注意力機制，并輔以SHAP模型以增強可解釋性。SHAP能夠精準定位并可視化影響糖尿病預測的關鍵因素，提升預測邏輯的透明度與實用價值。實驗在Pima公開數據集及青島某三甲綜合醫院私有數據集上展開，RAC模型與樸素貝葉斯、邏輯回歸、支持向量機等模型進行了對比。結果顯示，RAC的分類...

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