自動化與儀器儀表

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自動化與儀器儀表 關注(): 期刊周期：月刊; 期刊級別：省級; 國內統一刊號：50-1066/TP; 國際標準刊號：1001-9227; 主辦單位：重慶工業自動化儀表研究所；重慶市自動化與儀器儀表學會; 主管單位：重慶工業自動化儀表研究所；重慶市自動化與儀器儀表學會; 上一本期雜志：程序員國家級電子技術期刊; 下一本期雜志：計算機科學技術學報英文版Ei期刊發表

　　《自動化與儀器儀表》Automation&Instrumentation(月刊)1981年創刊，由重慶市自動化與儀器儀表學會和重慶工業自動化儀表研究所主辦，其特點是學術水平較高、實用性強、信息量大、覆蓋面寬、廣告效果好、發行量大。據中國科技信息研究所館藏期刊借閱統計表明，她是最受讀者喜愛的刊物之一。主要報道控制理論、系統理論、自動化技術、工業自動化儀表、計算機及其應用技術等方面的研究成果、發展動態、經驗交流。適用于從事工業自動化、儀器儀表、計算機應用、機電儀一體化、自動控制等專業的科研、設計、應用、生產、銷售的科技工作者、大專院校師生、管理干部、技術工人閱讀。

　　《自動化與儀器儀表》設有產品廣告、生產廠家簡介及產品動態信息專欄，目的是：讓用戶更好地了解生產廠，讓產品更好地接近用戶。本刊刊登及時，收費低廉，愿為國內外廣告客戶服務，歡迎惠顧!旨在加強學術交流，促進中國自動化與儀器儀表的發展，為自動化和儀器儀表工作者服務。

　　自動化與儀器儀表欄目設置綜述、控制理論研究、控制系統設計、應用技術、儀器儀表與裝置、實踐與創新。

　　自動化與儀器儀表收錄國家新聞出版總署收錄　維普網、萬方數據庫、知網數據庫收錄

　　1、數據：MARC數據、DC數據

　　2、圖書館藏：國家圖書館館藏、上海圖書館館藏

　　3、影響因子：

　　截止2015年萬方：影響因子：0.325;總被引頻次：765

　　截止2015年知網：復合影響因子：0.310;綜合影響因子：0.189

　　4、自動化與儀器儀表雜志榮譽：

　　1983年獲中國儀器儀表學會優秀期刊

　　1987年獲四川省科協優秀期刊獎

　　1993年獲重慶市優秀期刊一等獎

　　閱讀推薦：電子科學學刊

　　《電子科學學刊》是電子科學高級綜合性學術刊物。它的任務是：反映我國電子科學的最新研究成果和技術進展。本刊發揚學術民主，提倡學術討論，促進國內外同行的學術交流，為我國四個現代化服務。《電子科學學刊》主要刊登有關電子科學方面的具有創新性的、高水平的、有重要意義的最新科技成果論文和階段性研究成果的研究簡報。本刊中文版還設有綜述評論和學術討論欄目。

　　自動化與儀器儀表最新期刊目錄

兩輪平衡配送車控制系統設計

摘要：為通過配送車來提升配送效率，降低運營成本，設計了兩輪平衡配送車控制系統。該配送車以電能驅動為主，加裝太陽能板以降低能源消耗、提高資源利用率，結合新型識別與規避系統，保障運送過程的安全性和準確性。設計和選擇了微控制器、傳感器、驅動系統、通信模塊及電池系統，對配送車的擺桿力和轉向力進行了受力分析，根據設計制作了硬件系統，實現了控制算法，實驗結果表明該配送車在平坦地面和坡道上均能穩定運行

基于注意力機制與改進粒子群算法的空調能耗優化研究

摘要：為提升系統能效比并滿足中央空調運行約束，研究提出一種結合加性注意力機制與改進的粒子群優化算法的改進長短期記憶神經網絡模型。在制冷量預測方面，研究提出算法的平均絕對誤差為1.8kW，在整個48小時跨度內的預測精度提升約47%；針對日使用總能耗，該算法全天預測總能耗和預期值的平均偏差僅為2.7%。研究所提算法為集中空調系統的智能能效管理提供了一種高精度、可自適應的解決方案，并為綠色建筑與可持續發展提供...

基于改進Transformer的心理健康自動診斷模型研究

摘要：心理健康問題的早期精準識別對干預效果至關重要，而傳統心理健康診斷方法難以精準捕捉心理狀態。因此研究基于多模態信息Transformer心理情感識別算法，提出一種心理健康自動診斷模型。該模型在構建時利用多粒度直覺模糊粗糙集及跨模態注意力機制，對文本、語音等多模態特征進行捕捉和判斷。實驗結果表明，多模態信息Transformer心理情感識別算法迭代200次～250次時，情緒分類損失值在0.16～0.2...

基于多傳感信息融合的智能AI康養系統設計及人居環境預測

摘要：為了提高老年人的生活質量，并實時監測其身體狀況，研究提出了基于多傳感信息融合的智能AI康養系統，并開發一個用于預測室內環境質量的Stacking集成學習模型。實驗結果表明，該系統在ISPC數據集上的心率預測準確率平均達到95.6%，優于其他方法。此外，研究還構建了一個基于Stacking集成學習的室內環境預測模型，該模型采用了隨機森林、梯度提升決策樹和極端梯度提升作為基學習器。實驗結果顯示，Sta...

面向早教平臺的多模態數據融合智能推薦算法研究

摘要：為了提高目前早間平臺早教課程的推薦準確率，此次研究將交叉引導自注意力多模態數據融合方法與循環神經網絡智能推薦算法進行結合，再基于結合后的算法對兒童早教課程進行個性化推薦。研究對融合算法的預測效果進行分析，結果顯示，該融合算法的預測準確率高于96%。并對基于該算法的推薦模型的實際效果進行分析，結果顯示，該模型推薦出的課程能夠將兒童對課程的點擊率提高到90.3%，單次學習時長提高到23.3min/次，...

基于VAP改進算法的天氣雷達風速監測與預報研究

摘要：為了提高風場反演精度，研究在速度方位處理算法基礎上，增加了回波閾值判定和迭代平滑約束。結果表明，原始算法的平均路徑誤差減少至34.4 km,而在改進算法平均路徑誤差進一步降低至25.8 km。對比之下改進算法的路徑誤差減少了8.6 km,更接近中國氣象局觀測到的最佳路徑。改進算法能夠有效地減少路徑誤差，提高風場反演的精度。同時風場反演結果與實際觀測數據更加一致，更能真實地反映臺風的運動狀況，這為臺...

公路施工區小客車跟馳風險預測

摘要：為實時預測公路施工區內小客車跟馳風險。基于無人機航拍和視頻處理軟件提取車輛行駛軌跡數據及動態交通流數據，融合沖突技術、極值理論、機器學習算法構建公路施工區小客車跟馳風險預測模型，選取性能最佳的預測模型結合機器學習可解釋性方法，深入分析各特征對小客車跟馳風險的影響機制。研究發現：基于XGBoost算法的預測模型性能最佳，預測準確率達到96.774%;車頭時距、速度差和小客車橫向偏移是影響小客車跟馳風...

大功率飛機起動電源車輸出電壓諧波含量分析

摘要：針對大功率儲能式飛機起動電源車在高功率輸出和復雜負載變化的工況下輸出電壓會產生諧波的問題，提出一種基于低通濾波+快速傅里葉(Fast Fourier Transform, FFT)算法的諧波含量分析方法。首先，對采集的電源車輸出電壓數據進行濾波及零均值化處理，其次通過仿真軟件分析諧波含量，最后通過航空電源車測試系統對輸出電壓諧波含量進行實測。實驗結果表明，仿真實驗總諧波含量為2.27%,實驗總諧波...

基于LoRa無線通信技術的智慧景觀照明設計研究

摘要：為了解決目前的智慧景觀照明設計方法中存在的照明設備控制不準確、設備響應時間長的問題，此次研究利用開關燈自適應算法對遠距離無線電通信技術進行優化，并基于優化后的遠距離無線電通信技術提出一種智慧景觀照明設計方法。研究先對優化后的遠距離無線電通信技術對照明設備的控制效果進行分析，結果顯示，該技術的控制準確率較高，并且設備響應耗時均低于0.98 s。再對提出的智慧景觀照明設計方法的性能進行分析，結果表明，...

基于用戶需求感知的智能家居自動調控交互系統研究

摘要：在智能家居應用日益普及的背景下，精準感知用戶需求，實現高效自動調控交互成為關鍵。研究利用多種傳感器全方位采集環境與用戶行為數據，再借助無監督學習聚類分析算法處理數據，構建貼合用戶實際需求的個性化模型，得到基于用戶需求感知的智能家居自動調控交互系統。實驗結果顯示，用戶舒適度提升，操作便捷性增強，能源消耗降低且系統穩定性提高。實驗組平均心率比對照組平穩了約14.5%,操作時間和錯誤率平均比對照組縮短了...

基于AGV智能調度算法的航空物流虛擬制造系統驅動研究

摘要：完善的物流控制系統是航空產品安全生產的前提，因此，研究提出改進非支配排序遺傳算法第二版和基于自動導引運輸車智能調度算法的航空物流虛擬制造系統，最后進行實驗驗證。實驗結果表明研究提出的算法在收斂前后的平均利用率分別為38.64%和95.27%,比傳統算法分別高出5.66%和7.34%。并且算法控制下的平均等待時間及絕對偏差分別為18.93 s和1.79 s,比傳統算法分別低7.31 s和0.96 s...

基于YOLOv5算法和紅外熱成像技術的施工安全預警方法

摘要：隨著建筑施工規模的擴大和工人人數的增加，施工現場的安全管理面臨挑戰。為了提高施工現場的安全監測精度，研究利用紅外線技術結合計算機視覺算法來進行施工現場的全天候監管。研究利用紅外熱成像技術實時捕捉溫度變化并識別異常區域，YOLOv5算法對紅外圖像進行目標檢測，自動識別出安全隱患并實時報警。結果顯示，研究方法的準確率、召回率和F1值分別為91.41%、90.97%和91.49%,分類損失、目標損失及G...

基于層次攻擊圖的網絡DDoS攻擊自適應感知方法

摘要：網絡DDoS攻擊路徑較為復雜，當前的輪式各個路徑循環檢測的模式很難保證路徑全部被檢測到，而由于檢測不準確，導致現有的DDoS攻擊感知方法的MR值高，因此，提出一種基于層次攻擊圖的網絡DDoS攻擊自適應感知方法。通過構建層次攻擊圖，將復雜的網絡DDoS攻擊場景清晰化，并基于該圖定義四種關鍵評估指標。并且引入DDoS攻擊各風險因素崩潰系數優化感知方法，實現網絡DDoS攻擊自適應感知。實驗結果表明：所提...

面向智慧雙創平臺的混合推薦算法設計

摘要：隨著人工智能時代的到來，傳統的大學生創新創業賽事管理技術已經不能滿足現實的需要。針對當前雙創競賽賽題和學習資源的推薦效率低、實用性差等問題，研究在群組學習生成網絡與圖卷積網絡的基礎上，基于門控循環單元網絡(Gated Recurrent Unit Network, GRU),設計了一種混合推薦算法，并以此為算法基礎搭建大學生智慧雙創項目學習平臺。結果發現，研究算法召回率與平均精度較基于知識的推薦算...

基于光流算法的大密度梯度背景紋影圖像位移估計研究

摘要：為了提高大密度梯度場的背景定向紋影(Background Oriented Schlieren,BOS)圖像位移估計的精度和魯棒性，提出了一種基于梯度恒定性假設的全局光流算法。首先，在傳統光流算法的數據項(亮度恒定假設)中加入了梯度恒定假設；然后，采用改進的一階div-curl正則化項作為空間平滑約束條件；最后，使用標準的“由粗到精”的多分辨率方案處理流場中的大位移。本方法對大密度梯度場的小波光學...

基于HRNet特征提取網絡算法的視頻系統運動姿態估計研究

摘要：針對田徑運動視頻中運動員的姿態估計，提出了一種視頻系統運動姿態估計方法，引入了高分辨率網絡作為特征提取網絡算法。同時分別引入了知識蒸餾、改進的注意力模塊以及自適應標準差算法對高分辨率網絡加以優化，以實現算法的輕量化與精度的提升。在跑步姿態估計視頻數據集中，研究所提的算法對各個關鍵點的平均檢測精度高達94.68%,平均召回率高達92.14%。同時，該算法對每個視頻幀的檢測時間僅為35.36 ms,明...

結合注意力和生成對抗網絡的小樣本缺失人臉圖像重建與識別方法研究

摘要：人臉圖像重建與識別技術在實際場景中常常面臨小樣本數據和圖像缺失的問題，人臉圖像處理難度增加。因此，研究提出了一種結合注意力機制與生成對抗網絡的小樣本缺失人臉圖像重建與識別方法。實驗結果表明，在隨機挑選的10次實驗中，改進生成對抗網絡的峰值信噪比在28 dB至30 dB之間，結構相似性指數達到0.87至0.90,均顯著高于原始生成對抗網絡和單一改進措施的對比模型。與主流重建方法相比重建準確性達到96...

基于YOLOv8-REM算法的柔性制造自動化車間零件識別研究

摘要：為了提高柔性制造自動化車間零件識別精度，研究對YOLOv8算法進行深入分析，并探討其在目標檢測中的優勢和適用性。針對柔性制造自動化車間的特點，研究設計并優化了YOLOv8算法參數，以適應不同尺寸和形狀的零件識別需求，并構建實驗平臺對算法進行測試和驗證，評估其在實際應用中的性能。結果表明，研究所提模型的平均召回率和mAP@0.5相較于基線模型有明顯提升。消融實驗結果表明相較于基線模型，研究所提模型在...

基于優化神經網絡模型的表面聲波傳感器物理參數測量優化研究

摘要：隨著納米技術和微機電系統技術的發展，精確測量物理參數成為科學研究和技術開發的基礎，傳統的表面聲波(Surface Acoustic Wave, SAW)傳感器仍存在測量精度低的問題。為此，研究提出一種基于優化神經網絡的物理參數測量模型。實驗結果表明，研究提出的模型測量物理參數的相關系數最高可達0.978 5,均方誤差最低為0.412 1,均優于傳統的測量模型。其次，研究提出的優化模型的誤差分布最為...

基于HPC時間序列的Docker容器內惡意加密挖礦檢測方法研究

摘要：為了實現Docker容器中惡意加密挖礦檢測，研究提出了基于硬件性能計數器時間序列的檢測方法，首先對容器運行進行分析，并與容器內惡意軟件識別；然后采集時間序列特征數據，通過隨機森林算法確定數據中的惡意加密挖礦行為特征，最后結合卷積神經網絡識別惡意加密挖礦行為。結果顯示，惡意檢測方法的應用對各個測試項目的評分均產生一定的影響，但影響程度各不相同，但整體影響較小。研究方法的內存以及CPU使用成本分別為0...

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