黑龍江電子技術

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黑龍江電子技術 關注(): 期刊周期：月刊; 期刊級別：省級; 國內統一刊號：23-1557/TN; 國際標準刊號：1009-2552; 主辦單位：黑龍江省信用信息中心; 主管單位：黑龍江省工業和信息化委員會; 上一本期雜志：測控自動化中文核心期刊; 下一本期雜志：安徽電子信息職業技術學院學報電子期刊發表

　　本刊主要面向全國各地區主管信息化建設領導干部，以及各行各業專家和所有從事信息業的人士。

　　黑龍江電子技術收錄情況/影響因子

　　國家新聞出版總署收錄　中國知網、維普中文期刊全文收錄

　　黑龍江電子技術欄目設置

　　主要欄目：研究報告、文獻綜述、簡報、專題研究。

　　黑龍江電子技術編輯部/雜志社投稿須知

　　1.文章標題：一般不超過20個漢字，必要時加副標題，并譯成英文。

　　2.作者姓名、工作單位：題目下面均應寫作者姓名，姓名下面寫單位名稱(一、二級單位)、所在城市(不是省會的城市前必須加省名)、郵編，不同單位的多位作者應以序號分別列出上述信息。

　　3.提要：用第三人稱寫法，不以“本文”、“作者”等作主語，應是一篇能客觀反映文章核心觀點和創新觀點的表意明確、實在的小短文，切忌寫成背景交代或“中心思想”，100-200字為宜。

　　4.關鍵詞：3-5個，以分號相隔，選擇與文章核心內容相關的具有獨立性的實在詞。

　　閱讀推薦：新電腦

　　《新電腦》是全球著名的權威IT雜志CHIP在中國的版權合作伙伴，是CHIP全球媒體鏈條中的重要一環。通過與CHIP分布在歐洲、亞洲的編輯資源與評測實驗室資源的密切合作，CHIP《新電腦》不僅將世界最先進的技術成果與應用經驗帶入中國，同時也將中國IT領域的快速發展介紹給世界。CHIP《新電腦》是這樣一本電腦與通信雜志，她將傳統的"以讀者為中心"的媒體理念與嚴謹的科學精神、時尚的設計思想有機地融合在一起，形成了獨特的新銳IT媒體風格，創造了一本IT雜志在發行市場上與時尚大眾媒體并駕齊驅的壯觀場面。

　　黑龍江電子技術最新期刊目錄

基于深度遷移學習的變電站設備狀態監測

摘要：變電站設備種類繁多、形態各異，且運行環境復雜多變，傳統圖像處理方法難以準確提取和標注設備狀態，導致設備特征的提取和匹配受到干擾，使得監測結果的準確性受到嚴重影響。因此，提出基于深度遷移學習的變電站設備狀態監測方法。在變電站關鍵位置安置熱像儀，采集實時圖像，利用風格遷移算法標注設備位置和類別。通過AKAZE算法組建非線性尺度空間，引入FREAK描述符描述特征點。在GMS上進行預匹配，結合RANSAC...

基于樸素貝葉斯算法的氣象衛星多通道監測

摘要：針對因氣象衛星多通道信息特征難提取導致的監測誤差較大問題，文中提出基于樸素貝葉斯算法的信息監測方法。對原始數據進行離散化處理，依據關鍵屬性特征劃分等級。利用樸素貝葉斯算法，基于特征條件獨立假設預測樣本所屬類別，并計算特征間的相關系數。建立多通道信息監測器，將不同區域的判定閾值輸入前饋模塊中，確定樣本所在大氣范圍。通過計算氣象衛星多通道的光譜和輻射數據，利用波長與散射角、折射角及反射率與亮溫的統計關...

基于LMS算法的數字孿生電網數據共享模型

摘要：數字孿生電網中使用的電力資源多樣化，不同設備的數據復雜，增加了數據共享耗時。為此，文中采用LMS算法構建數字孿生電網運行狀態數據實時共享模型。根據數據采集頻率，調整電網運行狀態數據參數，構建數據采集最短路徑目標函數。利用LMS算法消除數據濾波干擾，并填補缺失值。對電網運行狀態數據進行量化編碼，根據數據在相同時刻的共享概率對數據進行備份，構建實時共享模型。實驗結果表明，該模型能夠成功共享電網運行狀態...

基于小波神經網絡的充電樁供電電源故障檢測方法

摘要：電源故障往往具有時變性和不確定性，受噪聲和干擾信號影響，真實特征易被覆蓋或扭曲。為提高對充電樁供電電源故障的檢測質量，文中提出基于小波神經網絡的充電樁供電電源故障檢測方法。通過調整小波系數，消除噪聲和異常值，并進行歸一化處理。利用小波神經網絡具有的多分辨率分析特性，捕捉時域和頻域信息，提取非平穩和非線性特征，計算特征評估值。通過與預設閾值相比較，初步判定電源故障，并通過修正函數優化結果。根據實驗測...

啟發式算法下電力物流網絡多目標魯棒優化

摘要：電力供應鏈多目標優化面臨目標間沖突的挑戰，需平衡成本、時間等目標以實現全面優化。為此，文中提出啟發式算法下的電力物流網絡多目標魯棒優化方法。通過懲罰函數法將多目標轉化為單一優化目標，并考慮時間阻抗因素。定義適應度函數并求解約束違反度，獲取懲罰系數，有效處理約束條件，確保結果可行。采用差分鯨魚優化算法，結合變異與交叉策略，實現物資合理分配與優先級明確。實驗證明，該算法可降低物流成本與配送時效，提高電...

超高壓輸電線路桿塔組立施工安全監測系統設計

摘要：超高壓輸電線路桿塔組立現場較分散或復雜，監測系統涉及的傳感器與數據中心之間的通信距離存在限制。因此，設計超高壓輸電線路桿塔組立施工安全監測系統，解決長距離通信帶來的信號衰減和延遲問題。硬件部分，采用無線接收組件，降低數據傳輸失效概率。利用加速度傳感器實時采集桿塔振動數據，實現振動情況實時監測。軟件部分，設計超高壓輸電線路桿塔組立施工環境安全距離參數分析的功能，實現系統施工安全監測功能。測試結果表明...

基于優化BP神經網絡的充電樁異常狀態智能檢測

摘要：充電樁產生的振動信號可能受到多種因素的影響，導致信號具有復雜多變的特性。為更可靠地掌握充電樁的運行狀態，提出基于優化BP神經網絡的充電樁異常狀態智能檢測方法。采用希伯特變換處理充電樁振動信號，通過包絡值反映信號的強度變化，通過峭度值反映信號波形尖銳程度，將包絡值和峭度值結合生成異常特征量。采用麻雀搜索算法優化BP神經網絡的權重和閾值，將異常特征量輸入改進后的BP神經網絡，檢測充電樁異常狀態。測試結...

負功率故障斷路器速斷保護跳閘故障監測方法

摘要：負功率故障由多種原因引起，故障點診斷復雜，斷路器速斷保護裝置容易出現誤判而錯誤地進行跳閘操作，導致正常的電網被切斷。為此，文中提出基于三元圖譜的負功率故障斷路器速斷保護跳閘故障監測方法。該方法通過分析斷路器速斷保護動作原理，利用分合閘線圈回路運行狀態體現跳閘動作狀態，設計了六種典型狀態信息作為故障推理知識，并結合貝葉斯概率推理方法進行跳閘故障診斷。實驗結果表明：此方法對多種負功率故障斷路器速斷保護...

大電網停電故障監控及數據實時同步研究

摘要：在大電網監控過程中，通信鏈路丟失會引發數據不同步的問題，影響故障監控系統對停電故障數據的分析和識別，降低故障監控的可靠性和實時性。為此，文中開展大電網停電故障監控及數據實時同步研究。利用LOF算法對停電故障數據展開預處理后輸入CNN卷積神經網絡，完成對停電故障數據特征的學習訓練。結合GM(1,1)與FTA提取丟失鏈路通信節點的時間偏差序列，并對電網通信實施有效調節，確保電網數據的同步傳輸。實驗結果...

基于蟻群算法的電網大停電風險范圍精準研判技術

摘要：電網規模龐大、結構復雜，使得多源數據集成處理難度大，導致傳統方法對關鍵信息提取受限，難以精確識別故障影響范圍，影響風險研判的準確性。因此，文中提出基于蟻群算法的電網大停電風險范圍精準研判技術。基于電力系統的重要組成部分，建立簡易電網拓撲結構圖，將故障行波測距問題轉化為蟻群算法最優路徑求解。利用初始信息素濃度構建評估函數，更新信息素濃度以找到最優故障線區間。根據故障概率和故障損失建立電網故障風險評估...

多源氣象觀測數據快速捕獲方法

摘要：數據維度高和缺失是影響多源氣象觀測數據捕獲質量的兩個關鍵因素，為提高天氣預報的準確性和精細化程度，因此研究一種多源氣象觀測數據快速捕獲方法。利用流形學習對多源氣象觀測數據進行降維，簡化數據復雜性。采用時空插值技術，根據已知的氣象站點數據來估算和預測其他位置的氣象數據，解決未知或缺失數據的問題。結果表明：降維后，在減少數據量后，方差解釋比例仍保持在較高水平，證明其降維效果。插值結果與樣本實際值之間的...

基于最大決策熵的多維度空間數據可視化挖掘方法

摘要：針對高維數據映射到低維空間，存在數據內在結構和決策信息丟失問題，提出一種基于最大決策熵的多維度空間數據可視化挖掘方法。基于最大熵原理，采用最大決策熵理論對多維度空間數據進行特征選擇，在不改變原數據內部關聯結構及特征的前提下降低數據維度、提高挖掘效率。采用k-means算法構建分類模型挖掘多維空間數據，再通過建立多維數據空間低維參照坐標系的RPES算法，將挖掘的數據特征結果以可視化方式呈現。實驗表明...

《信息技術》投稿須知

摘要：<正>1、稿件要求論點鮮明、論據可靠、數據準確、觀點新、方法新，具有創新性、學術性、規范性、準確性和可讀性，文字精練。全文不得少于5000字，正文用宋體五號字，題目不超過20字（包括中英文數字及符號）；中文摘要為250字以內，用第三人稱書寫，包括研究目的、過程與方法、結果和結論4個方面；關鍵詞3-5個

基于深度數據挖掘與AI的醫療規劃數據預測技術

摘要：為實現對醫療機構各類數據的準確預測，為發展規劃提供依據，文中提出了一種基于深度數據挖掘與人工智能的數據預測模型。該模型主要以LSTM網絡架構為基礎，通過融入CNN網絡，實現對醫療數據深度特征和時序特征的提取。同時，加入了隨機失活(Dropout)層和Flatten層以解決模型過擬合問題。使用輪盤賭改進遺傳算法，實現對網絡參數尋優，提高了模型的預測性能。以醫療財務數據集為樣本進行的實驗結果表明，模型...

基于機器學習算法的高壓斷路器數據特征提取

摘要：高壓斷路器作為電力系統中重要的保護設備，其工作狀態受到多種因素影響，包括負載變化、電流波形、電壓波動等。不同的工作狀態會導致斷路器數據表現出復雜多變的特征，分類難度較大，導致高壓斷路器數據特征提取易出現偏差。為此，文中提出一種基于機器學習算法的高壓斷路器數據特征提取方法。利用機器學習中的支持向量機樹型多分類器，對高壓斷路器特征完成分類。基于此，采用LSTM長短記憶神經網絡模型提取高壓斷路器數據特征...

基于LCNN的短信智能審核方法研究

摘要：為了對違規短信進行快速精準地自動審核，提出一種結合預訓練語言模型和卷積神經網絡的違規短信過濾模型LCNN。該模型首先將短信文本輸入LERT-small,生成動態詞向量矩陣，再經過CNN卷積操作，獲取詞語間的n-gram信息，并使用最大池化保留最具影響力的分類特征，最后將不同特征進行融合送入softmax分類器實現違規短信的識別。實驗表明，LCNN模型相較于其他輕量型深度學習模型識別準確率提高了1....

基于邊緣計算算法的電力通信異常預警仿真

摘要：為了保障電力通信質量，文中提出基于邊緣計算算法的電力通信異常預警方法。建立邊緣計算模型，用于采集電力通信網絡中通信設備的數據；通過K-means算法對電力通信數據展開聚類分析，根據分析結果建立電力通信異常預警指標體系；劃分電力通信異常預警等級，建立可拓云模型計算電力通信異常的綜合評判分數，以此獲得電力通信異常預警等級，實現電力通信異常預警。實驗結果表明，所提方法具有較高的數據聚類與權重計算精度，表...

中國好人榜“我推薦我評議身邊好人”活動

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村民。2025年8月2日14時許,劉吉林在福建莆田湄洲島參加團建,突然聽到“有人落水”的呼救,只見一名男童在海浪中沉浮,已無意識,他的母親正在岸邊焦急呼救。劉吉林從百米外沖至事發點,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,救生員趕來協助,劉吉林拼...

基于TDOA的誤差抑制Chan-Taylor加權算法

摘要：針對超寬帶(UWB)定位技術在非視距(NLOS)環境下誤差較大，定位精度低的問題，文中提出了一種基于到達時間差(TDOA)的誤差抑制Chan-Taylor加權算法。首先，基于TDOA定位方法進行位置初估計；然后，設計了基于補償時延誤差值的NLOS誤差抑制機制；最后，使用Chan算法估計值作為Taylor算法的初始值進行迭代，設定加權系數獲取最終位置估計值。仿真結果表明，文中算法在NLOS環境下最小...

基于模糊測試的應用軟件漏洞自適應挖掘方法

摘要：現有方法缺乏對漏洞挖掘的自適應性，無法根據具體情況調整挖掘策略和參數，導致挖掘過程不夠靈活和高效。對此，提出模糊測試算法的應用軟件漏洞自適應挖掘方法。首先，構建應用軟件數據收集模型，獲取應用軟件漏洞數據信息。其次，利用采集到的應用軟件漏洞數據，通過核主成分分析法對數據的特征信息進行提取，得到應用軟件漏洞的特征集合。最后，基于模糊測試算法將應用軟件中的漏洞挖掘問題轉換成二乘規劃問題，實現自適應挖掘應...

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