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　　《信息技術(shù)》期刊簡(jiǎn)介：

　　《信息技術(shù)》1977年創(chuàng)刊，是由中國(guó)電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院、黑龍江省信用信息中心主辦;主管部門(mén)黑龍江省信息產(chǎn)業(yè)廳;由黑龍江移動(dòng)通信公司、黑龍江省誠(chéng)信建設(shè)促進(jìn)會(huì)、黑龍?jiān)摽癁橹袊?guó)科技核心期刊，國(guó)內(nèi)外公開(kāi)發(fā)行。

　　期刊宗旨：大力宣傳國(guó)家信息基礎(chǔ)建設(shè)和信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展形勢(shì)，深入報(bào)導(dǎo)國(guó)內(nèi)外信息技術(shù)發(fā)展趨勢(shì)，交流信息化經(jīng)驗(yàn)，推介信息產(chǎn)業(yè)界精英及其管理思想。刊載范圍：計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)與通信、軟件技術(shù)、控制技術(shù)、計(jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)等。設(shè)有基金項(xiàng)目、研究與探討、應(yīng)用技術(shù)、綜述與評(píng)論專(zhuān)欄。

　　期刊欄目： 基金項(xiàng)目、研究與探討、軟件與編程、應(yīng)用技術(shù)、綜述與評(píng)論、控制技術(shù)、網(wǎng)絡(luò)與通信、信息天地

　　期刊收錄：國(guó)家新聞出版總署收錄　萬(wàn)方數(shù)據(jù)—數(shù)字化期刊群、維普資訊科技期刊數(shù)據(jù)庫(kù)收錄期刊。

　　《信息技術(shù)》論文發(fā)表目錄：

　　(1)基于C++ Builder的共焦顯微鏡三維重建方法 楊召雷 張運(yùn)波 董洪波

　　(4)M—LINK在通信系統(tǒng)仿真中的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 姚云龍 周俊 劉強(qiáng) 劉志軍

　　(8)基于嵌入式的無(wú)線煤炭自燃預(yù)警系統(tǒng) 劉德文 杜宇人

　　(11)TTS語(yǔ)音單元的無(wú)損壓縮與按需解壓縮技術(shù) 卡斯木江·卡迪爾 古麗娜爾·艾力 艾斯卡爾·艾木都拉

　　基金項(xiàng)目

　　(15)低載荷工業(yè)機(jī)器人運(yùn)動(dòng)學(xué)分析與仿真 陳蓓玉 胡凱 楊樂(lè)

　　(19)基于ZigBee無(wú)線傳感網(wǎng)絡(luò)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn) 楊俊 阮超 陳睿瑤 付紅橋

　　(23)EndNote X5軟件在論文撰寫(xiě)過(guò)程中的應(yīng)用 程宏輝 程筱農(nóng) 奚和平 黃新

　　(26)一種近距離無(wú)線傳感器系統(tǒng)的設(shè)計(jì) 葉天鳳 胡長(zhǎng)暉 葉夢(mèng)君 萬(wàn)里光

　　(29)Sakai網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái)統(tǒng)一身份認(rèn)證中心的實(shí)現(xiàn) 柯水洲 馬雪梅 王新舸 鄒剛

　　(33)增益連續(xù)可調(diào)寬帶前置放大電路設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn) 汪俊杰 蓋建新 劉旭 程爽

　　(37)ActionScript3.0垃圾回收機(jī)制及優(yōu)化策略

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　　信息技術(shù)最新期刊目錄

基于深度遷移學(xué)習(xí)的變電站設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)

摘要：變電站設(shè)備種類(lèi)繁多、形態(tài)各異，且運(yùn)行環(huán)境復(fù)雜多變，傳統(tǒng)圖像處理方法難以準(zhǔn)確提取和標(biāo)注設(shè)備狀態(tài)，導(dǎo)致設(shè)備特征的提取和匹配受到干擾，使得監(jiān)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性受到嚴(yán)重影響。因此，提出基于深度遷移學(xué)習(xí)的變電站設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)方法。在變電站關(guān)鍵位置安置熱像儀，采集實(shí)時(shí)圖像，利用風(fēng)格遷移算法標(biāo)注設(shè)備位置和類(lèi)別。通過(guò)AKAZE算法組建非線性尺度空間，引入FREAK描述符描述特征點(diǎn)。在GMS上進(jìn)行預(yù)匹配，結(jié)合RANSAC...

基于樸素貝葉斯算法的氣象衛(wèi)星多通道監(jiān)測(cè)

摘要：針對(duì)因氣象衛(wèi)星多通道信息特征難提取導(dǎo)致的監(jiān)測(cè)誤差較大問(wèn)題，文中提出基于樸素貝葉斯算法的信息監(jiān)測(cè)方法。對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行離散化處理，依據(jù)關(guān)鍵屬性特征劃分等級(jí)。利用樸素貝葉斯算法，基于特征條件獨(dú)立假設(shè)預(yù)測(cè)樣本所屬類(lèi)別，并計(jì)算特征間的相關(guān)系數(shù)。建立多通道信息監(jiān)測(cè)器，將不同區(qū)域的判定閾值輸入前饋模塊中，確定樣本所在大氣范圍。通過(guò)計(jì)算氣象衛(wèi)星多通道的光譜和輻射數(shù)據(jù)，利用波長(zhǎng)與散射角、折射角及反射率與亮溫的統(tǒng)計(jì)關(guān)...

基于LMS算法的數(shù)字孿生電網(wǎng)數(shù)據(jù)共享模型

摘要：數(shù)字孿生電網(wǎng)中使用的電力資源多樣化，不同設(shè)備的數(shù)據(jù)復(fù)雜，增加了數(shù)據(jù)共享耗時(shí)。為此，文中采用LMS算法構(gòu)建數(shù)字孿生電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)共享模型。根據(jù)數(shù)據(jù)采集頻率，調(diào)整電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)參數(shù)，構(gòu)建數(shù)據(jù)采集最短路徑目標(biāo)函數(shù)。利用LMS算法消除數(shù)據(jù)濾波干擾，并填補(bǔ)缺失值。對(duì)電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行量化編碼，根據(jù)數(shù)據(jù)在相同時(shí)刻的共享概率對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行備份，構(gòu)建實(shí)時(shí)共享模型。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該模型能夠成功共享電網(wǎng)運(yùn)行狀態(tài)...

基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的充電樁供電電源故障檢測(cè)方法

摘要：電源故障往往具有時(shí)變性和不確定性，受噪聲和干擾信號(hào)影響，真實(shí)特征易被覆蓋或扭曲。為提高對(duì)充電樁供電電源故障的檢測(cè)質(zhì)量，文中提出基于小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的充電樁供電電源故障檢測(cè)方法。通過(guò)調(diào)整小波系數(shù)，消除噪聲和異常值，并進(jìn)行歸一化處理。利用小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有的多分辨率分析特性，捕捉時(shí)域和頻域信息，提取非平穩(wěn)和非線性特征，計(jì)算特征評(píng)估值。通過(guò)與預(yù)設(shè)閾值相比較，初步判定電源故障，并通過(guò)修正函數(shù)優(yōu)化結(jié)果。根據(jù)實(shí)驗(yàn)測(cè)...

啟發(fā)式算法下電力物流網(wǎng)絡(luò)多目標(biāo)魯棒優(yōu)化

摘要：電力供應(yīng)鏈多目標(biāo)優(yōu)化面臨目標(biāo)間沖突的挑戰(zhàn)，需平衡成本、時(shí)間等目標(biāo)以實(shí)現(xiàn)全面優(yōu)化。為此，文中提出啟發(fā)式算法下的電力物流網(wǎng)絡(luò)多目標(biāo)魯棒優(yōu)化方法。通過(guò)懲罰函數(shù)法將多目標(biāo)轉(zhuǎn)化為單一優(yōu)化目標(biāo)，并考慮時(shí)間阻抗因素。定義適應(yīng)度函數(shù)并求解約束違反度，獲取懲罰系數(shù)，有效處理約束條件，確保結(jié)果可行。采用差分鯨魚(yú)優(yōu)化算法，結(jié)合變異與交叉策略，實(shí)現(xiàn)物資合理分配與優(yōu)先級(jí)明確。實(shí)驗(yàn)證明，該算法可降低物流成本與配送時(shí)效，提高電...

超高壓輸電線路桿塔組立施工安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

摘要：超高壓輸電線路桿塔組立現(xiàn)場(chǎng)較分散或復(fù)雜，監(jiān)測(cè)系統(tǒng)涉及的傳感器與數(shù)據(jù)中心之間的通信距離存在限制。因此，設(shè)計(jì)超高壓輸電線路桿塔組立施工安全監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，解決長(zhǎng)距離通信帶來(lái)的信號(hào)衰減和延遲問(wèn)題。硬件部分，采用無(wú)線接收組件，降低數(shù)據(jù)傳輸失效概率。利用加速度傳感器實(shí)時(shí)采集桿塔振動(dòng)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)振動(dòng)情況實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)。軟件部分，設(shè)計(jì)超高壓輸電線路桿塔組立施工環(huán)境安全距離參數(shù)分析的功能，實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)施工安全監(jiān)測(cè)功能。測(cè)試結(jié)果表明...

基于優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的充電樁異常狀態(tài)智能檢測(cè)

摘要：充電樁產(chǎn)生的振動(dòng)信號(hào)可能受到多種因素的影響，導(dǎo)致信號(hào)具有復(fù)雜多變的特性。為更可靠地掌握充電樁的運(yùn)行狀態(tài)，提出基于優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的充電樁異常狀態(tài)智能檢測(cè)方法。采用希伯特變換處理充電樁振動(dòng)信號(hào)，通過(guò)包絡(luò)值反映信號(hào)的強(qiáng)度變化，通過(guò)峭度值反映信號(hào)波形尖銳程度，將包絡(luò)值和峭度值結(jié)合生成異常特征量。采用麻雀搜索算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重和閾值，將異常特征量輸入改進(jìn)后的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，檢測(cè)充電樁異常狀態(tài)。測(cè)試結(jié)...

負(fù)功率故障斷路器速斷保護(hù)跳閘故障監(jiān)測(cè)方法

摘要：負(fù)功率故障由多種原因引起，故障點(diǎn)診斷復(fù)雜，斷路器速斷保護(hù)裝置容易出現(xiàn)誤判而錯(cuò)誤地進(jìn)行跳閘操作，導(dǎo)致正常的電網(wǎng)被切斷。為此，文中提出基于三元圖譜的負(fù)功率故障斷路器速斷保護(hù)跳閘故障監(jiān)測(cè)方法。該方法通過(guò)分析斷路器速斷保護(hù)動(dòng)作原理，利用分合閘線圈回路運(yùn)行狀態(tài)體現(xiàn)跳閘動(dòng)作狀態(tài)，設(shè)計(jì)了六種典型狀態(tài)信息作為故障推理知識(shí)，并結(jié)合貝葉斯概率推理方法進(jìn)行跳閘故障診斷。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：此方法對(duì)多種負(fù)功率故障斷路器速斷保護(hù)...

大電網(wǎng)停電故障監(jiān)控及數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)同步研究

摘要：在大電網(wǎng)監(jiān)控過(guò)程中，通信鏈路丟失會(huì)引發(fā)數(shù)據(jù)不同步的問(wèn)題，影響故障監(jiān)控系統(tǒng)對(duì)停電故障數(shù)據(jù)的分析和識(shí)別，降低故障監(jiān)控的可靠性和實(shí)時(shí)性。為此，文中開(kāi)展大電網(wǎng)停電故障監(jiān)控及數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)同步研究。利用LOF算法對(duì)停電故障數(shù)據(jù)展開(kāi)預(yù)處理后輸入CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，完成對(duì)停電故障數(shù)據(jù)特征的學(xué)習(xí)訓(xùn)練。結(jié)合GM(1,1)與FTA提取丟失鏈路通信節(jié)點(diǎn)的時(shí)間偏差序列，并對(duì)電網(wǎng)通信實(shí)施有效調(diào)節(jié)，確保電網(wǎng)數(shù)據(jù)的同步傳輸。實(shí)驗(yàn)結(jié)果...

基于蟻群算法的電網(wǎng)大停電風(fēng)險(xiǎn)范圍精準(zhǔn)研判技術(shù)

摘要：電網(wǎng)規(guī)模龐大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜，使得多源數(shù)據(jù)集成處理難度大，導(dǎo)致傳統(tǒng)方法對(duì)關(guān)鍵信息提取受限，難以精確識(shí)別故障影響范圍，影響風(fēng)險(xiǎn)研判的準(zhǔn)確性。因此，文中提出基于蟻群算法的電網(wǎng)大停電風(fēng)險(xiǎn)范圍精準(zhǔn)研判技術(shù)。基于電力系統(tǒng)的重要組成部分，建立簡(jiǎn)易電網(wǎng)拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)圖，將故障行波測(cè)距問(wèn)題轉(zhuǎn)化為蟻群算法最優(yōu)路徑求解。利用初始信息素濃度構(gòu)建評(píng)估函數(shù)，更新信息素濃度以找到最優(yōu)故障線區(qū)間。根據(jù)故障概率和故障損失建立電網(wǎng)故障風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估...

多源氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)快速捕獲方法

摘要：數(shù)據(jù)維度高和缺失是影響多源氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)捕獲質(zhì)量的兩個(gè)關(guān)鍵因素，為提高天氣預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性和精細(xì)化程度，因此研究一種多源氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)快速捕獲方法。利用流形學(xué)習(xí)對(duì)多源氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維，簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)復(fù)雜性。采用時(shí)空插值技術(shù)，根據(jù)已知的氣象站點(diǎn)數(shù)據(jù)來(lái)估算和預(yù)測(cè)其他位置的氣象數(shù)據(jù)，解決未知或缺失數(shù)據(jù)的問(wèn)題。結(jié)果表明：降維后，在減少數(shù)據(jù)量后，方差解釋比例仍保持在較高水平，證明其降維效果。插值結(jié)果與樣本實(shí)際值之間的...

基于最大決策熵的多維度空間數(shù)據(jù)可視化挖掘方法

摘要：針對(duì)高維數(shù)據(jù)映射到低維空間，存在數(shù)據(jù)內(nèi)在結(jié)構(gòu)和決策信息丟失問(wèn)題，提出一種基于最大決策熵的多維度空間數(shù)據(jù)可視化挖掘方法。基于最大熵原理，采用最大決策熵理論對(duì)多維度空間數(shù)據(jù)進(jìn)行特征選擇，在不改變?cè)瓟?shù)據(jù)內(nèi)部關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)及特征的前提下降低數(shù)據(jù)維度、提高挖掘效率。采用k-means算法構(gòu)建分類(lèi)模型挖掘多維空間數(shù)據(jù)，再通過(guò)建立多維數(shù)據(jù)空間低維參照坐標(biāo)系的RPES算法，將挖掘的數(shù)據(jù)特征結(jié)果以可視化方式呈現(xiàn)。實(shí)驗(yàn)表明...

《信息技術(shù)》投稿須知

摘要：<正>1、稿件要求論點(diǎn)鮮明、論據(jù)可靠、數(shù)據(jù)準(zhǔn)確、觀點(diǎn)新、方法新，具有創(chuàng)新性、學(xué)術(shù)性、規(guī)范性、準(zhǔn)確性和可讀性，文字精練。全文不得少于5000字，正文用宋體五號(hào)字，題目不超過(guò)20字（包括中英文數(shù)字及符號(hào)）；中文摘要為250字以內(nèi)，用第三人稱書(shū)寫(xiě)，包括研究目的、過(guò)程與方法、結(jié)果和結(jié)論4個(gè)方面；關(guān)鍵詞3-5個(gè)

基于深度數(shù)據(jù)挖掘與AI的醫(yī)療規(guī)劃數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)技術(shù)

摘要：為實(shí)現(xiàn)對(duì)醫(yī)療機(jī)構(gòu)各類(lèi)數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)，為發(fā)展規(guī)劃提供依據(jù)，文中提出了一種基于深度數(shù)據(jù)挖掘與人工智能的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)模型。該模型主要以LSTM網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)為基礎(chǔ)，通過(guò)融入CNN網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)對(duì)醫(yī)療數(shù)據(jù)深度特征和時(shí)序特征的提取。同時(shí)，加入了隨機(jī)失活(Dropout)層和Flatten層以解決模型過(guò)擬合問(wèn)題。使用輪盤(pán)賭改進(jìn)遺傳算法，實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)尋優(yōu)，提高了模型的預(yù)測(cè)性能。以醫(yī)療財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)集為樣本進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，模型...

基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的高壓斷路器數(shù)據(jù)特征提取

摘要：高壓斷路器作為電力系統(tǒng)中重要的保護(hù)設(shè)備，其工作狀態(tài)受到多種因素影響，包括負(fù)載變化、電流波形、電壓波動(dòng)等。不同的工作狀態(tài)會(huì)導(dǎo)致斷路器數(shù)據(jù)表現(xiàn)出復(fù)雜多變的特征，分類(lèi)難度較大，導(dǎo)致高壓斷路器數(shù)據(jù)特征提取易出現(xiàn)偏差。為此，文中提出一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的高壓斷路器數(shù)據(jù)特征提取方法。利用機(jī)器學(xué)習(xí)中的支持向量機(jī)樹(shù)型多分類(lèi)器，對(duì)高壓斷路器特征完成分類(lèi)。基于此，采用LSTM長(zhǎng)短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型提取高壓斷路器數(shù)據(jù)特征...

基于LCNN的短信智能審核方法研究

摘要：為了對(duì)違規(guī)短信進(jìn)行快速精準(zhǔn)地自動(dòng)審核，提出一種結(jié)合預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的違規(guī)短信過(guò)濾模型LCNN。該模型首先將短信文本輸入LERT-small,生成動(dòng)態(tài)詞向量矩陣，再經(jīng)過(guò)CNN卷積操作，獲取詞語(yǔ)間的n-gram信息，并使用最大池化保留最具影響力的分類(lèi)特征，最后將不同特征進(jìn)行融合送入softmax分類(lèi)器實(shí)現(xiàn)違規(guī)短信的識(shí)別。實(shí)驗(yàn)表明，LCNN模型相較于其他輕量型深度學(xué)習(xí)模型識(shí)別準(zhǔn)確率提高了1....

基于邊緣計(jì)算算法的電力通信異常預(yù)警仿真

摘要：為了保障電力通信質(zhì)量，文中提出基于邊緣計(jì)算算法的電力通信異常預(yù)警方法。建立邊緣計(jì)算模型，用于采集電力通信網(wǎng)絡(luò)中通信設(shè)備的數(shù)據(jù)；通過(guò)K-means算法對(duì)電力通信數(shù)據(jù)展開(kāi)聚類(lèi)分析，根據(jù)分析結(jié)果建立電力通信異常預(yù)警指標(biāo)體系；劃分電力通信異常預(yù)警等級(jí)，建立可拓云模型計(jì)算電力通信異常的綜合評(píng)判分?jǐn)?shù)，以此獲得電力通信異常預(yù)警等級(jí)，實(shí)現(xiàn)電力通信異常預(yù)警。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提方法具有較高的數(shù)據(jù)聚類(lèi)與權(quán)重計(jì)算精度，表...

中國(guó)好人榜“我推薦我評(píng)議身邊好人”活動(dòng)

摘要：<正>人物故事:劉吉林,男,1996年4月生,江西省贛州市瑞金市拔英鄉(xiāng)村民。2025年8月2日14時(shí)許,劉吉林在福建莆田湄洲島參加團(tuán)建,突然聽(tīng)到“有人落水”的呼救,只見(jiàn)一名男童在海浪中沉浮,已無(wú)意識(shí),他的母親正在岸邊焦急呼救。劉吉林從百米外沖至事發(fā)點(diǎn),躍入海中救人。洶涌海浪三次將他與孩子沖散,巨浪沖擊讓他近乎暈厥,體力不斷透支,但他始終緊抓孩子不放。臨近岸邊時(shí),救生員趕來(lái)協(xié)助,劉吉林拼...

基于TDOA的誤差抑制Chan-Taylor加權(quán)算法

摘要：針對(duì)超寬帶(UWB)定位技術(shù)在非視距(NLOS)環(huán)境下誤差較大，定位精度低的問(wèn)題，文中提出了一種基于到達(dá)時(shí)間差(TDOA)的誤差抑制Chan-Taylor加權(quán)算法。首先，基于TDOA定位方法進(jìn)行位置初估計(jì)；然后，設(shè)計(jì)了基于補(bǔ)償時(shí)延誤差值的NLOS誤差抑制機(jī)制；最后，使用Chan算法估計(jì)值作為T(mén)aylor算法的初始值進(jìn)行迭代，設(shè)定加權(quán)系數(shù)獲取最終位置估計(jì)值。仿真結(jié)果表明，文中算法在NLOS環(huán)境下最小...

基于模糊測(cè)試的應(yīng)用軟件漏洞自適應(yīng)挖掘方法

摘要：現(xiàn)有方法缺乏對(duì)漏洞挖掘的自適應(yīng)性，無(wú)法根據(jù)具體情況調(diào)整挖掘策略和參數(shù)，導(dǎo)致挖掘過(guò)程不夠靈活和高效。對(duì)此，提出模糊測(cè)試算法的應(yīng)用軟件漏洞自適應(yīng)挖掘方法。首先，構(gòu)建應(yīng)用軟件數(shù)據(jù)收集模型，獲取應(yīng)用軟件漏洞數(shù)據(jù)信息。其次，利用采集到的應(yīng)用軟件漏洞數(shù)據(jù)，通過(guò)核主成分分析法對(duì)數(shù)據(jù)的特征信息進(jìn)行提取，得到應(yīng)用軟件漏洞的特征集合。最后，基于模糊測(cè)試算法將應(yīng)用軟件中的漏洞挖掘問(wèn)題轉(zhuǎn)換成二乘規(guī)劃問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)自適應(yīng)挖掘應(yīng)...

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