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民航运价搜索服务平台云化改造研究
1
作者 张宏海 杨光亮 +3 位作者 贾永强 田丰 崔斌豪 刘中一 信息技术与信息化 2025年第3期135-138,共4页
在各类航空业务中,运价搜索业务逻辑复杂度较高,对高可用性、可靠性、大数据并发处理性能要求也较高。从业务角度分析,随着民航业的快速发展,业务量随之快速增长,业务需求也在快速变化发展,对整个系统的云化改造诉求也随之产生。从技术... 在各类航空业务中,运价搜索业务逻辑复杂度较高,对高可用性、可靠性、大数据并发处理性能要求也较高。从业务角度分析,随着民航业的快速发展,业务量随之快速增长,业务需求也在快速变化发展,对整个系统的云化改造诉求也随之产生。从技术角度分析,国产化技术的快速发展,业务数据量级的快速增长,多技术融合的架构升级,符合系统云化改造升级的趋势。然而,系统架构云化改造并非简单地将系统从传统机房“搬到”云环境,将非国产化技术替换为国产化技术即可,需要解决整个系统架构的改造与设计,兼容性、可用性、扩展性、安全性以及故障可恢复性等一系列问题。面对上述问题,文章提出了一种运价搜索服务平台云化改造研究的设计方法,从本地环境切换到本地+云平台双环境,再到完全云平台环境的整个改造设计,通过平台兼容改造、应用迁移、混合环境数据同步、集群规模水平弹性扩展技术,实现高可用性、高安全性、高扩展性、高性能的诉求,并得到大规模、长期运行的真实系统验证。 展开更多
关键词 信创 民航 机票搜索 云平台
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基于深度学习的道路交通风险因素知识图谱构建研究
2
作者 张丽岩 顾欣怡 马健 信息技术与信息化 2025年第2期143-146,共4页
深度学习技术的进步带来了知识图谱新的发展,使知识图谱能够在智能搜索、智能问答、个性化推荐等多个领域得到认可。BGA-CRF模型以道路交通事故数据为基础,通过知识抽取和构建技术等步骤,提取出关键信息并确保数据的一致性,得到影响道... 深度学习技术的进步带来了知识图谱新的发展,使知识图谱能够在智能搜索、智能问答、个性化推荐等多个领域得到认可。BGA-CRF模型以道路交通事故数据为基础,通过知识抽取和构建技术等步骤,提取出关键信息并确保数据的一致性,得到影响道路交通事故的主要风险因素11种,借助Neo4j图数据库技术构建融合道路交通事故数据风险因素的知识图谱,从而实现数据的存储与可视化,并开发问答系统以便于更好地理解和分析相关数据,提升检索信息的效率,从而扩展了知识图谱的应用范围。 展开更多
关键词 知识图谱 问答系统 交通事故 深度学习 Neo4j 可视化
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基于改进YOLOv8的苹果质量检测模型研究
3
作者 王亮 肖小玲 向琪琪 信息技术与信息化 2025年第1期159-162,共4页
为实现复杂场景下苹果质量检测的高准确性与自动化,包括自然生长环境、餐盘摆放、果篮盛载,以及混于其他果群等情况,文章提出一种基于改进YOLOv8的苹果质量检测模型。该模型引入三重注意力机制(triplet attention),通过交互计算减少空... 为实现复杂场景下苹果质量检测的高准确性与自动化,包括自然生长环境、餐盘摆放、果篮盛载,以及混于其他果群等情况,文章提出一种基于改进YOLOv8的苹果质量检测模型。该模型引入三重注意力机制(triplet attention),通过交互计算减少空间和通道信息丢失,提升模型在识别和区分不同苹果质量方面的准确性;使用DBB重参数化模块替换原始的C2f模块,增强多尺度特征融合能力,解决损坏苹果表面特征差异大的问题。在苹果检测数据集上进行验证,实验结果表明,改进后的模型在苹果质量检测任务中检测精度为71.3%,召回率为77.5%,mAP0.5为79.7%,较YOLOv8原算法分别提高了2.3%、1.4%、3.3%,提高了模型的检测效果。 展开更多
关键词 苹果质量检测 YOLOv8 三重注意力机制 多尺度特征融合 重参数化模块
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基于YOLOv8轻量化的农作物病害检测算法
4
作者 彭和平 高一峰 信息技术与信息化 2025年第4期18-23,30,共7页
针对农作物病害识别存在算法参数量大、计算速度慢和现有公开数据集少等问题,文章提出了一种基于改进YOLOv8的目标检测算法。首先,创建了Mydataset农作物病害数据集,填补了算法模型在数据集方面的不足。其次,引入了快速神经网络(faster ... 针对农作物病害识别存在算法参数量大、计算速度慢和现有公开数据集少等问题,文章提出了一种基于改进YOLOv8的目标检测算法。首先,创建了Mydataset农作物病害数据集,填补了算法模型在数据集方面的不足。其次,引入了快速神经网络(faster neural networks,FasterNet)轻量化网络模块,大幅减少了模型的参数量和计算量,使得算法更适应低计算能力的环境。同时,采用双向特征金字塔网络(bi-directional feature pyramid network,BiFPN)的特征融合结构,不仅提高了模型的特征融合效率,还进一步降低了参数量,进而显著提升了模型的检测精度和性能。此外,通过引入可变形大内核注意力机制(deformable large kernel attention,D-LKA Attention),扩大了模型的感受野,加强了全局特征的捕捉和局部特征的细化提取,实现了在降低参数量和FLOPs(floating point operations)的同时提高检测效果的目标。实验结果表明,在Mydataset、VOC-2007和Vehicles三组数据集上,与原始YOLOv8模型相比,YOLOv8-self在Mydataset数据集上,参数量下降了约20.3%,精准度提升0.04%,平均精度均值(mean average precision IOU=0.5~0.95,mAP@0.5:0.95)提升了3.7%,模型的处理帧速(frames per second,FPS)提升了4%。在VOC-2007和Vehicles数据集上的检测精度也有类似的提升。同时,实验结果也证明在对于文章提出常见的12种农业病害(豆角叶斑、大豆锈病、草莓角斑病、草莓果肉腐烂、草莓粉状叶霉病、草莓花枯萎病、草莓灰霉病、草莓叶斑、草莓白粉果、番茄病、番茄蜘蛛螨、番茄叶霉病)识别任务中,优化后的算法具有更简约、更精准以及更强的泛化性能,能够适应硬件设备条件较差的环境,更适用于农作物病害的检测任务。 展开更多
关键词 YOLOv8 算法 智慧农业 目标检测 轻量化网络 农作物病害
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基于图数据库的用户目标信息个性化推荐方法
5
作者 林楠 信息技术与信息化 2025年第2期157-160,共4页
用户目标信息个性化推荐系统在用户和商品交互数据稀少或新用户与商品缺乏历史数据时,会出现数据稀疏性和冷启动问题。这使传统方法通过简单的矩阵形式难以描述用户与商品关系,无法有效挖掘能够反映用户偏好的深层次特征,最终导致推荐... 用户目标信息个性化推荐系统在用户和商品交互数据稀少或新用户与商品缺乏历史数据时,会出现数据稀疏性和冷启动问题。这使传统方法通过简单的矩阵形式难以描述用户与商品关系,无法有效挖掘能够反映用户偏好的深层次特征,最终导致推荐信息与用户需求适配度低。为此,提出一种基于图数据库的用户目标信息个性化推荐方法。该方法利用图数据库的结构化特点,深入捕捉和分析用户与商品间的关联,提取并标注用户目标信息。从用户历史行为数据中提取出能够反映用户偏好的深层次特征,引入协同过滤模型,基于目标信息中挖掘出的用户偏好模式构建用户偏好模型。运用自然语言处理和机器学习技术,从信息资源中提取标签,并结合之前构建的用户偏好模型,设计个性化的目标信息资源推荐。实验结果表明:该方法不仅能显著提升推荐信息与用户需求的适配程度,还能增加个性化信息的推荐量,从而更好地满足用户的个性化需求。 展开更多
关键词 图数据库 用户目标信息 个性化推荐 协同过滤 用户偏好模型
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基于改进人工免疫的计算机网络异常数据流入侵检测方法
6
作者 刘彧 信息技术与信息化 2025年第1期37-40,共4页
在应对当前计算机网络中大规模、动态、时变的实时数据流时,传统入侵检测方法由于采用固定时间间隔的检测方式,无法实时捕捉数据流中的动态变化,导致当异常行为发生时,检测模型仍在处理旧数据,不能及时响应,从而造成检测结果滞后、命中... 在应对当前计算机网络中大规模、动态、时变的实时数据流时,传统入侵检测方法由于采用固定时间间隔的检测方式,无法实时捕捉数据流中的动态变化,导致当异常行为发生时,检测模型仍在处理旧数据,不能及时响应,从而造成检测结果滞后、命中率低等问题。为此,文章提出一种基于改进人工免疫的计算机网络异常数据流入侵检测方法。该方法对计算机网络中的数据流进行预处理,以消除噪声并增强数据的可分析性。从预处理后的数据流中精准提取出能够表征异常行为的特征。基于这些特征,建立一种在改进人工免疫算法框架下的异常数据流入侵检测模型。该模型通过引入改进的免疫机制,增强算法对复杂网络环境的适应性和鲁棒性。同时,模型采用滑动时间窗口技术对实时数据流进行连续的增量更新,确保检测模型始终基于最新的数据流信息进行异常检测,以此提高检测的时效性和准确性。实验结果表明,该方法检测命中率超过92%,显著优于其他方法,充分证明了该方法在提升检测敏感度和特异性方面的有效性。此外,该方法还有效降低了误报和漏报,为无线网络安全提供了坚实的技术保障。 展开更多
关键词 改进人工免疫 计算机网络 异常数据流 异常数据流入侵 入侵检测
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基于流形学习的红外图像去噪算法研究
7
作者 王丹 信息技术与信息化 2025年第4期147-150,共4页
红外图像在医学诊断、安防监控和工业检测等领域具有广泛应用,但容易受到脉冲噪声等干扰,导致图像质量下降,影响后续分析与决策。基于此,文章提出了一种基于流形学习的红外图像去噪方法,通过构建低维流形表示,利用局部建模与全局优化分... 红外图像在医学诊断、安防监控和工业检测等领域具有广泛应用,但容易受到脉冲噪声等干扰,导致图像质量下降,影响后续分析与决策。基于此,文章提出了一种基于流形学习的红外图像去噪方法,通过构建低维流形表示,利用局部建模与全局优化分解相结合的方式实现对脉冲噪声的有效抑制,同时最大程度保留图像细节和结构信息。在FLIR-ADAS和HIT-UAV红外图像数据集上的实验结果表明,这一算法在10%和15%脉冲噪声强度下,PSNR和SSIM均优于BM3D和NLM等传统算法,验证了其在噪声抑制和细节保留方面的显著优势,适用于复杂红外图像的处理场景。 展开更多
关键词 流形学习 红外图像 脉冲噪声 图像去噪 低维流形
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基于计算机视觉红外热波板材内部孔洞检测方法
8
作者 李铁军 葛新强 信息技术与信息化 2025年第3期34-37,共4页
针对板材内部缺陷无损检测精度不足,检测模型计算量大问题,文章提出了一种基于红外热波和深度学习相结合的检测方法。首先将YOLOv5s模型作为基础网络结构,引入轻量化网络GhostNetv2替换原CSPDarknet主干网络,减少模型参数量和计算资源... 针对板材内部缺陷无损检测精度不足,检测模型计算量大问题,文章提出了一种基于红外热波和深度学习相结合的检测方法。首先将YOLOv5s模型作为基础网络结构,引入轻量化网络GhostNetv2替换原CSPDarknet主干网络,减少模型参数量和计算资源需求让网络更加轻量化。其次,引入ECA高效通道注意力机制,在保持网络轻量化的同时增强网络对孔洞缺陷区域的关注力,以便更加充分地提取孔洞缺陷特征。最后,将CIoU损失函数替换成Focal-EIoU损失函数,通过优化边界框的位置和大小,从而提高孔洞缺陷识别的鲁棒性和收敛速度。经验证,改进后的YOLOv5s模型,在红外条件下识别孔洞缺陷相比于原始模型,平均精度均值(mAP)提升2.1%,模型参数量降低28.5%,检测速度达到51.42帧/s,可以满足日常板材生产线的缺陷检测需求。 展开更多
关键词 红外无损检测 深度学习 YOLOV5 缺陷识别 盲孔检测
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基于规则的多层次组块合并研究
9
作者 余小鹏 黄雨菲 +1 位作者 徐健儿 姚小桐 信息技术与信息化 2025年第1期83-86,共4页
针对句法分析组块研究中存在的组块识别粒度难衡量问题,为解决组块识别后语法易丢失等问题,提出一种基于规则的多层次组块合并模型。先定义词和组块的二元或三元合并规则,然后考虑组块合并粒度和规则的优先顺序,相比于目前的一次合并,... 针对句法分析组块研究中存在的组块识别粒度难衡量问题,为解决组块识别后语法易丢失等问题,提出一种基于规则的多层次组块合并模型。先定义词和组块的二元或三元合并规则,然后考虑组块合并粒度和规则的优先顺序,相比于目前的一次合并,引入多层层级关系,设置组块合并的层次顺序,通过在不同层级中设置对应的合并规则形成优先顺序来合并组块。该模型通过层级关系和合并规则对组块合并进行约束,解决了组块粒度难以衡量和语法易丢失等问题,可以帮助计算机更好地抽取文本信息、理解语义,提高自然语言理解的准确性和效率。 展开更多
关键词 组块 句法分析 规则 层次结构
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基于Bi-RNN模型的工业控制系统网络入侵检测研究
10
作者 黎斌 信息技术与信息化 2025年第4期47-51,共5页
因工业控制系统网络环境复杂且网络流量呈现动态变化,使得时间序列特征难以被精确捕捉,数据包大小分布的离散程度不明显,导致实时特征向量的提取过程受到影响,难以准确区分正常流量与异常流量,降低了入侵检测的准确性和效率。为此,文章... 因工业控制系统网络环境复杂且网络流量呈现动态变化,使得时间序列特征难以被精确捕捉,数据包大小分布的离散程度不明显,导致实时特征向量的提取过程受到影响,难以准确区分正常流量与异常流量,降低了入侵检测的准确性和效率。为此,文章提出一种基于Bi-RNN(bidirectional recurrent neural networks)模型的工业控制系统网络入侵检测研究。采用滑动平均法预处理工业控制系统网络数据,结合时间序列数据构建网络入侵检测Bi-RNN模型。通过计算数据包大小的变异系数体现数据包大小分布的离散程度,定向提取异常流量特征,并将其作为实时特征向量,输入至Bi-RNN模型中,实现工业控制系统网络入侵检测。实验结果表明,利用Bi-RNN模型对工业控制系统网络入侵进行检测后,戴维森堡丁指数可稳定保持在0.15以下水平,最小MAPE仅为0.13,检测准确性较高,说明该方法对工业控制系统网络入侵检测准确性较好,可准确地检测出入侵行为。 展开更多
关键词 Bi-RNN模型 工业控制系统 网络入侵 检测方法 异常流量特征
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基于区块链与机器学习结合的洪水预测模型研究
11
作者 赵鹏 柴荣沐 +2 位作者 袁富江 马宇群 高嘉 信息技术与信息化 2025年第4期60-65,共6页
近年来,人类活动愈发频繁,深刻改变自然生态,致使极端天气与自然灾害呈高发态势,其中,洪涝灾害影响尤为突出。洪水直接威胁群众生命安全,造成溺水悲剧;洪灾过后,卫生环境恶化,又极易引发疾病传播,严重损害群众健康。这些灾害不仅给人民... 近年来,人类活动愈发频繁,深刻改变自然生态,致使极端天气与自然灾害呈高发态势,其中,洪涝灾害影响尤为突出。洪水直接威胁群众生命安全,造成溺水悲剧;洪灾过后,卫生环境恶化,又极易引发疾病传播,严重损害群众健康。这些灾害不仅给人民生命财产带来难以估量的损失,还对我国的可持续发展构成严峻挑战。文章提出一种基于MLP多层感知机与区块链技术结合的洪水预测模型,首先使用皮尔逊相关系数法对数据进行关联性分析,选取关联性强的指标,然后,基于MLP模型对洪水数据中关联性强的指标进行预测,并将数据和预测结果上传至区块链的智能合约,触发合约可靠且不可篡改的预警信息发布,及时通知相关部门和公众,同时利用区块链记录的数据对模型进行优化和更新。实验结果表明,MLP的预测精度达到82.47%,并且MLP模型输出的MAE、MSE和F1-score指标也较为可靠,模型性能稳定。 展开更多
关键词 MLP 区块链技术 洪水预测 皮尔逊相关系数
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一种改进YOLOv5s的立井罐道缺陷检测方法
12
作者 杨根 信息技术与信息化 2025年第4期115-118,共4页
针对当前立井罐道缺陷检测模型存在参数大、准确性低等问题,文章提出一种轻量化检测模型SCB-YOLOv5s。首先,在骨干网络融入ShuffleNetV2网络模型保证准确率的同时降低模型的参数量。其次,嵌入了CA(coordinate attention)轻量级注意力机... 针对当前立井罐道缺陷检测模型存在参数大、准确性低等问题,文章提出一种轻量化检测模型SCB-YOLOv5s。首先,在骨干网络融入ShuffleNetV2网络模型保证准确率的同时降低模型的参数量。其次,嵌入了CA(coordinate attention)轻量级注意力机制,来实现方向感知和位置敏感的注意力增强。最后,在特征融合部分引入双向特征金字塔网络BiFPN(bidirectional feature pyramid network)对不同输入特征进行加权融合,有效利用不同层次的特征信息,从而进一步提升模型精度。实验结果表明:改进后的方法模型的参数量降低了51.9%,计算量降低了40.5%。且MAP@0.5达到了87.8%,证明所提算法可以满足对罐道缺陷的实时检测需求。 展开更多
关键词 罐道缺陷检测 ShuffleNetV2 SCB-YOLOv5s 双向特征金字塔网络
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基于改进U-Net的牙齿图像分割和抑噪研究
13
作者 张磊 滕开良 信息技术与信息化 2025年第3期146-149,共4页
牙齿X光医学图像具有低对比度和高噪声特性,牙齿的形态和排列复杂性也增加了图像识别与分割的难度。基于此,文章提出了一种改进的U-Net模型,设计了动态注意力融合模块(dynamic attention fusion module,DAFM)增强特征提取能力。该模块... 牙齿X光医学图像具有低对比度和高噪声特性,牙齿的形态和排列复杂性也增加了图像识别与分割的难度。基于此,文章提出了一种改进的U-Net模型,设计了动态注意力融合模块(dynamic attention fusion module,DAFM)增强特征提取能力。该模块对通道和空间两个维度的注意力特征进行自适应加权,降低冗余信息影响,并增强对关键特征的捕捉,提升模型对边界特征的识别能力。实验结果表明,改进后的模型在分割精度、边界一致性及细节还原方面优于原始U-Net模型,同时在乘性噪声、椒盐噪声和高斯噪声环境条件下仍保持稳定的分割性能。 展开更多
关键词 牙齿分割 U-Net 注意力 特征融合
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融合GRU和改进蚁群算法的火灾逃生路径规划方法
14
作者 赵峰 姜孝文 信息技术与信息化 2025年第1期65-69,共5页
高温环境下,传感器节点可能会出现工作状态异常的情况,由此引发误报、漏报等一系列问题,文章提出了融合门控循环单元神经网络(gated recurrent unit,GRU)和改进蚁群算法的室内建筑火灾逃生路径规划研究方法。根据火灾态势信息,建立GRU... 高温环境下,传感器节点可能会出现工作状态异常的情况,由此引发误报、漏报等一系列问题,文章提出了融合门控循环单元神经网络(gated recurrent unit,GRU)和改进蚁群算法的室内建筑火灾逃生路径规划研究方法。根据火灾态势信息,建立GRU时序预测模型,实现对节点异常情况下火场内温度、CO浓度等态势信息的预测,并基于预测结果,利用改进的蚁群算法动态规划逃生路径,得到传感器工作异常情况下的火灾最佳安全逃生路径。研究结果表明,该方法在不同火灾时期都能有效规划出最佳疏散路径,具有实际应用价值。 展开更多
关键词 GRU神经网络模型 火灾疏散路径动态规划 蚁群算法
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基于贝叶斯攻击图的校园局域网入侵路径预测研究
15
作者 王慧 信息技术与信息化 2025年第2期95-98,共4页
当前,校园局域网遭受入侵攻击呈现出多阶段且可持续的特性,这种动态性导致网络中的节点关系不再局限于静态的低阶成对关联。传统的预测方法仅关注于低阶成对关联,难以适应这种动态变化。在多阶段入侵过程中,难以挖掘节点之间的高阶联系... 当前,校园局域网遭受入侵攻击呈现出多阶段且可持续的特性,这种动态性导致网络中的节点关系不再局限于静态的低阶成对关联。传统的预测方法仅关注于低阶成对关联,难以适应这种动态变化。在多阶段入侵过程中,难以挖掘节点之间的高阶联系,从而限制了入侵路径预测的准确性。为此,文章提出了一种新的基于贝叶斯攻击图的校园局域网入侵路径预测方法。该方法构建了校园局域网入侵贝叶斯攻击图,该图能够明确局域网入侵的因果关系以及节点间高阶联系。通过利用节点间的高阶关联性预测各个局域网节点被入侵的概率。在此基础上,结合贝叶斯攻击图进一步构建校园局域网入侵路径预测模型。该模型将各个节点被入侵的概率作为模型的输入,通过量化这些概率来识别校园局域网中存在的脆弱点,再将这些脆弱点连接起来形成潜在的入侵路径,输出校园局域网入侵路径的预测结果。实验结果表明,该方法在预测校园局域网入侵路径方面具有更高的准确性,实际应用效果也更加显著。这一研究成果为提升校园局域网的安全防护能力提供了有力的技术支撑。 展开更多
关键词 贝叶斯攻击图 校园局域网 入侵路径 预测方法
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民航机票搜索系统国产化适配研究
16
作者 王炜东 张宏海 +3 位作者 刘硕 武学成 田丰 贾永强 信息技术与信息化 2025年第1期52-55,共4页
当下,信息技术领域创新成果层出不穷,国产化信创事业蓬勃发展,民航业作为国家基础设施的关键组成部分,其系统的国产化适配能力显得尤为重要。尤其是对于民航机票搜索系统这类关键基础业务,其系统复杂程度高,性能要求高,对可用性和可靠... 当下,信息技术领域创新成果层出不穷,国产化信创事业蓬勃发展,民航业作为国家基础设施的关键组成部分,其系统的国产化适配能力显得尤为重要。尤其是对于民航机票搜索系统这类关键基础业务,其系统复杂程度高,性能要求高,对可用性和可靠性有极高要求,必须采取有效措施确保其在国产环境中高效稳定运行。面对上述挑战,文章通过在代码及应用迁移,性能优化等诸多方面进行研究,并在实际国产化环境进行验证,成功解决了民航机票搜索系统国产化适配问题,结果表明,结合业务特点,经过针对性优化,当前系统在国产环境中的性能可以与非国产环境持平,国产环境满足民航机票搜索系统的高可用要求。 展开更多
关键词 信创 民航 机票搜索 ARM 代码迁移
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雷达软件测试知识图谱构建技术研究与应用
17
作者 王杰 郝明 +1 位作者 柳溪 秦剑 信息技术与信息化 2025年第2期15-19,共5页
为充分利用雷达软件测试用例与其他测试知识的关系,进一步优化雷达软件测试用例推荐效果,文章提出了一种基于知识图谱的雷达软件测试智能推荐方法。依据雷达测试本体关系模型,从现有的雷达软件测试管理系统中抽取测试知识构建雷达软件... 为充分利用雷达软件测试用例与其他测试知识的关系,进一步优化雷达软件测试用例推荐效果,文章提出了一种基于知识图谱的雷达软件测试智能推荐方法。依据雷达测试本体关系模型,从现有的雷达软件测试管理系统中抽取测试知识构建雷达软件测试知识图谱,以实体特征属性文本的语义相似度匹配为基础,结合知识推荐和协同过滤推荐技术建立雷达软件测试用例推荐模型,并使用该模型开展测试用例推荐设计和测试会话生成。相较于传统基于语义相似度匹配推荐方法,文章将图谱关系信息及用户推荐用例的交互图融合到一个图空间,融合协同过滤算法优势和知识图谱信息,同时发现高阶的关系信息,克服了经典传统的协同过滤算法需要大量的用户行为数据,即需要大量的冷启动数据缺点,同时提高推荐算法的预测召回率和归一化折损累计增益指标。 展开更多
关键词 知识图谱 实体抽取 关系抽取 软件测试 雷达软件 KGAT算法
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基于语义增强的单阶段文本生成图像方法
18
作者 兰才俊 姚剑敏 +2 位作者 胡海龙 陈恩果 严群 信息技术与信息化 2025年第1期5-9,共5页
文本到图像生成是一项极具挑战性的跨模态任务,目标是根据给定文本描述生成对应的图像。尽管现阶段相关研究在视觉呈现方面效果优异,但仍存在细节表达不够精细、语义一致性欠佳等问题。基于此,文章提出了一种基于语义增强的生成对抗模型... 文本到图像生成是一项极具挑战性的跨模态任务,目标是根据给定文本描述生成对应的图像。尽管现阶段相关研究在视觉呈现方面效果优异,但仍存在细节表达不够精细、语义一致性欠佳等问题。基于此,文章提出了一种基于语义增强的生成对抗模型,将文本进行编码后送入条件增强模块进行处理,丰富文本语义特征。在生成网络中,添加一个自适应块,在仿射变换前将上一层的输出和文本语义信息输入自适应块进行进一步的信息增强。并通过引入对比损失,提高文本与生成图像之间的语义一致性。将这一方法在MSCOCO和CUB birds 200 两个数据集上进行训练测试,实验结果表明,与其他模型相比,性能得到了较高提升。 展开更多
关键词 语义增强 文本生成图像 生成对抗网络 对比损失
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结合CZT与差分线性拟合的FMCW雷达高精度测距方法
19
作者 张晓龙 谭超 +4 位作者 施保华 刘伟 朱成昂 谭文瑞 孙梦浩 信息技术与信息化 2025年第2期20-25,共6页
在连续调频波(FMCW)雷达系统中,差拍信号频率估计的精度对于测距至关重要。针对传统的离散傅里叶变换(DFT)和Chirp-Z变换(CZT)在频谱分析时出现的栅栏效应,文章结合CZT和差分线性拟合提出一种改进的CZT算法。首先通过DFT对雷达差拍信号... 在连续调频波(FMCW)雷达系统中,差拍信号频率估计的精度对于测距至关重要。针对传统的离散傅里叶变换(DFT)和Chirp-Z变换(CZT)在频谱分析时出现的栅栏效应,文章结合CZT和差分线性拟合提出一种改进的CZT算法。首先通过DFT对雷达差拍信号进行频谱分析,得到最大谱线对应的频率;接着利用CZT算法在该频率附近细化频谱。最后对细化之后的频谱作差分,将差分绝对值最小的M/2个特征点拟合成一条特征直线并求解差分值为零的特征点,该点横坐标即修正后的频率。仿真表明,所提出的改进CZT算法有效减小栅栏效应的影响,提高了雷达测距的精度,其均方根误差(RMSE)更加接近克拉美罗边界(CRLB)。在实际搭建的测试系统中,其改进的CZT算法相比于传统的CZT算法平均误差降低了10.2%,可应用在实际测距系统中。 展开更多
关键词 频率估计 CHIRP-Z变换 差分线性拟合 栅栏效应 均方根误差 雷达测距
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无线网络通信链路实时反馈自愈方法
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作者 周霞 陈芳 信息技术与信息化 2025年第1期44-47,共4页
常规的无线网络通信链路实时反馈自愈方法主要使用Q-learning强化动力学机制标记节点优先级,易受收敛约束条件影响,导致自愈指标不佳,因此提出了一种无线网络通信链路实时反馈自愈方法。即构建无线网络通信链路节点反馈自愈状态转换模型... 常规的无线网络通信链路实时反馈自愈方法主要使用Q-learning强化动力学机制标记节点优先级,易受收敛约束条件影响,导致自愈指标不佳,因此提出了一种无线网络通信链路实时反馈自愈方法。即构建无线网络通信链路节点反馈自愈状态转换模型,设计分布式通信链路实时反馈自愈算法,从而完成无线网络通信链路实时反馈自愈。实验结果表明,设计的通信链路实时反馈自愈方法的各项反馈自愈指标均良好,具有可靠性,有一定的应用价值,为提高无线网络通信质量、降低通信链路综合风险作出了一定的贡献。 展开更多
关键词 无线网络 通信 链路 实时 反馈自愈
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