桂林電子科技大學學報

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桂林電子科技大學學報 關注(): 期刊周期：雙月刊; 期刊級別：省級; 國內統一刊號：45-1351/TN; 國際標準刊號：1673-808X; 主辦單位：桂林電子科技大學; 主管單位：桂林電子科技大學; 上一本期雜志：數字化用戶電子信息期刊; 下一本期雜志：電子元器件應用省級電子期刊

　　《桂林電子科技大學學報》電子技術期刊，是桂林電子科技大學主管主辦的以反映自然科學研究成果為主的綜合性學術期刊。主要刊載信息與通信工程、信號與信息處理、計算機應用技術、儀器科學與技術、控制理論與控制工程、機械設計制造及其自動化、管理科學與工程、電磁場與微波技術、機械電子工程、工業藝術設計、材料加工工程、信息與計算科學、應用數學、工商管理等方面的學術論文。讀者對象為相關專業的科研人員、工程技術人員及高等院校師生。繼承：《桂林電子工業學院學報榮獲全國高等學校自然科學學報優秀編輯質量獎;廣西優秀自然科學期刊;廣西高校優秀自然科學學報。

　　期刊欄目：

　　學術論文、技術報告、科研簡報、綜合評論、綜述、教學研究

　　期刊收錄：

　　萬方收錄(中)上海圖書館館藏劍橋科學文摘國家圖書館館藏物理學、電技術、計算機及控制信息數據庫知網收錄(中)維普收錄(中)Caj-cd規范獲獎期刊中國科技期刊核心期刊

　　桂林電子科技大學學報雜志社征稿要求：

　　1文稿要求論點明確、數據可靠、文字簡練、圖文表清晰。整篇論文書寫(按順序)包括：題名(20字以內)，作者姓名，作者單位(含地區名稱和郵編)，中文摘要和關鍵詞(3-8個)，中圖分類號，正文，參考文獻(一般10條以內，綜述性文章30條以內)，英文摘要(與中文摘要基本一致，包含題名、作者姓名、作者單位、摘要、關鍵詞)，并在文稿首頁地腳處寫明第一作者簡介(包括姓名(出生年)、性別(民族-漢族可省)、出生地、職稱、學位、研究方向)及論文屬何項目、基金資助來源，注明基金項目名稱，并在圓括號內注明其項目合同編號。

　　2本刊刊登的學術論文限7000字以內(含圖表)，即在學報刊出時不超過4個頁碼;技術報告限5000字(3頁);科技簡訊限3000字(2頁)。超出頁碼部分按上述1.2規定征收超版費。

　　3論文摘要盡量寫成報道性摘要，包括目的、方法、結果和結論(不少于250字)，摘要應具有獨立性和自含性，采用第三人稱的寫法，不必使用"本文"、"作者"等作為主語。英文摘要應與中文摘要一致，必要時可適當加長英文摘要的篇幅，也采用第三稱表述。

　　4關鍵詞選詞要規范，應盡量從漢語主題表中選取，未被詞表收錄的詞如果確有必要也可作為關鍵詞選取。中英文關鍵詞應一一對應。

　　5文中圖、表要符合國家規范，應有自明性，且隨文出現。插圖限8幅以內，照片應選清晰的黑白照片，圖中文字、符號、縱橫坐標中的標值、標值線必須寫清楚，標目應使用標準的物理量和單位符號(一般不用中文表示)。文中表格一律采用"三線表"(不劃豎線。附表限4個以內)，表中的內容切忌與圖和文字內容重復。

　　6文章字體使用：標題三號字(黑體)，小標題四號字(黑體)，正文五號字(宋體)。正文(含圖表)中所有物理量(用斜體)和計量單位(用正體)應符合國家標準或國際標準，外文字母、單位、符號的大小寫、正斜體、上下角標及易混字母應用鉛筆標注清楚。

　　閱讀推薦：電子學報

　　《電子學報》設有：學術論文，科研通信，綜述評論等欄目。凡以電子與信息科學為主體(交叉學科論文必須側重電子與信息領域)，在理論與應用實踐上具有創新的，代表我國研究水平的學術論文，有科學依據和可靠數據的技術報告，階段性成果報告，以及屬于前沿學科，并對學科發展有指導意義的展望評論性文稿，均可向本刊投稿。

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　　桂林電子科技大學學報最新期刊目錄

基于補丁通道交換和雙分支特征差異模塊的變化檢測方法————作者：張搏濤;王鑫;

摘要：針對現有遙感圖像變化檢測方法在特征提取和差異建模方面的不足，研究如何提高雙時相圖像特征的交互質量和變化區域的檢測精度。提出了一種基于雙分支特征交互的變化檢測方法。該方法包含兩個核心模塊：其一為補丁通道交換（PCE）模塊，通過在補丁級別進行通道維度的特征交換，實現雙時相圖像特征的細粒度交互；其二為雙分支特征差異（DBFD）模塊，采用雙分支解碼架構和顯式差異建模策略，增強對變化區域的感知能力。在SYS...

商用載貨汽車駕駛室半主動懸置控制策略————作者：胡添;孫博;孫永厚;劉夫云;嚴格;

摘要：為提高商用載貨汽車的平順性，以企業某商用載貨汽車為研究對象，根據商用載貨汽車1/4車輛模型及運動微分方程，對駕駛室振動傳遞特性進行分析，確定振動傳遞率的計算方法；通過傳遞率與減振器阻尼對應關系分析，給出一種基于振動傳遞率的半主動懸置阻尼控制方法，并在1/4車輛模型中進行了仿真驗證，證明其有效性；基于模糊控制算法，以振動傳遞率與加速度均方根值為輸入，半主動懸置減振器電流為輸出，設計整車半主動懸置模糊...

基于啟發式RRT的泊車路徑規劃————作者：陸超洋;劉夫云;

摘要：為解決自動駕駛中短距離自動泊車場景下傳統RRT路徑規劃方法路徑冗余度高、收斂速度慢等問題，提出了一種啟發式RRT泊車路徑規劃算法；利用綜合考慮起點、終點、曲線平滑、避障的啟發函數，賦予隨機節點優劣性；設計節點生長控制器，通過二分法對生長控制器內的節點按啟發函數值大小排序，使新節點插入合適位置，推出舊節點，維護有限的生長資格，實現優勢節點優先生長機制，減少了無效節點擴展與冗余路徑；通過篩選拼接RS曲...

深度學習驅動的DNA自適應動態分組隱寫術————作者：申如意;張艷菊;

摘要：DNA隱寫術是保障信息安全與通信隱私的重要技術之一。然而，隨著技術的發展，傳統DNA隱寫術在隱寫效果和不可檢測性方面逐漸顯現出局限性。這些方法普遍忽略了DNA序列的統計特征，而且未建立完善的評估機制，限制了隱寫數據的質量與安全性。針對這些問題，提出了一種深度學習驅動的DNA自適應動態分組隱寫術（DAGS）。該方法結合深度學習、自適應動態分組策略和多維動態評估機制，通過卷積神經網絡和雙向LSTM網絡...

基于IPSO-BP算法的電池荷電狀態預測方法————作者：李朝琳;鐘艷如;

摘要：為了提高動力電池荷電狀態（SOC）預測的穩定性，提出一種結合改進的粒子群優化算法（IPSO）和反向傳播神經網絡（BP-NN）的方法。首先，使用pandas庫對電池在長時間充放電過程中的電流、電壓、功率以及充放電效率等數據進行預處理，包括數據清洗和min-max標準化；其次，對粒子群算法進行改進，以增強算法的全局搜索能力，通過這些改進，利用IPSO算法優化BP神經網絡的關鍵參數，如連接權重、偏置項及...

基于多模態醫學圖像融合的癌癥生存預測方法————作者：吳任舒;梁永杰;韋必忠;曹俊月;

摘要：近年來深度學習在醫學圖像分析領域被廣泛應用。然而，現有方法未能充分挖掘多模態特征間的交互，無法實現更深層次的模態內表示與模態間整合。在融合全幻燈片圖像（WSI）和放射學圖像（CT）時，主要面臨兩個挑戰：一是WSI的千兆像素特性，二是WSI與CT圖像在空間尺度上的顯著差異。為了解決這些問題，提出了一種基于狀態空間模型的多模態融合模型——crozmamba，旨在通過整合組織學圖像和放射學圖像中的多層次...

模糊度解算方法的發展及展望————作者：紀曉宇;劉牧天;賈茜子;高玲;

摘要：高精度GNSS定位技術在導航、測繪及科學研究等領域具有重要應用，依賴于模糊度的快速可靠解算，模糊度解算性能是影響定位精度與穩定性的核心因素。為系統梳理模糊度解算技術的發展現狀，從基本概念入手分析了基于坐標域、測量域以及模糊度域的三類典型解算方法，重點闡述有關理論基礎、適用場景及優勢不足，對單點定位法、模糊度函數法、CIR方法、LSAST技術及LAMBDA算法等解算策略進行了探討，并結合多頻GNSS...

SLIM密碼神經差分區分器的設計————作者：韋丹妮;王慧嬌;

摘要：針對現有神經區分器在區分SLIM密文與隨機數時，存在訓練參數量大、數據復雜度高及性能較低的問題，設計一種基于擴張卷積、Inception結構和自注意力機制的復合殘差網絡區分器。在初始卷積層中融合不同大小卷積核和擴張率，捕捉輸入數據不同范圍的特征信息。再集成多組合并行的Inception結構和改進的自注意力機制，提升模型的表征能力。同時，用深度可分離卷積替代殘差網絡中的常規卷積，減少參數量并提高計算...

面向混合儲能系統的配電網雙層能源管理優化算法————作者：李朝琳;鐘艷如;

摘要：配電網能源管理問題是智能電網運營的核心問題之一，針對在能源管理過程中存在的不穩定性問題，提出一種基于LSTM和OPF（最優潮流計算）的雙層能源管理優化算法。首先對電池以及超級電容器的儲能數據進行數據清洗，同時使用歸一化方法將數據轉化為所需要的統一數據格式，采用非線性優化算法對數據進行分析，得到負荷分布，可再生資源處理和電價等關鍵數據；其次使用LSTM對數據進行第一次處理，使整個系統的運營成本降到最...

基于協同注意力機制的多模態情感分析模型————作者：歐陽寧;張恩澤;林樂平;

摘要：隨著社交媒體的普及和數據來源的多樣化，基于文本、語音和圖像等多模態數據的情感分析逐漸興起。相比單一模態，利用多模態信息可以更全面地感知和分析情感狀態。然而，在多模態情感分析中，圖像特征的空間分布蘊含著多層次的語義信息，如何有效利用這些多尺度特征是當前的一個關鍵挑戰。針對圖像信息的空間分布和語義細節常被忽視的問題，提出了一種基于協同注意力機制的多模態情感分析模型。該模型設計了一種多維特征協同注意力模...

基于鄰接表的時序圖表示方法————作者：陳常旺;徐周波;孫澳;

摘要：時序圖作為表示時序數據的一種主流圖結構，在社交網絡、道路交通網絡等領域有著廣泛的應用。現有時序圖表示方法為緩解大規模時序圖數據與有限的計算機內存之間的矛盾，以犧牲查詢性能為代價提升數據壓縮率，從而致使查詢性能低下。為解決這一問題，結合日志與快照模型提出一種新的時序圖表示方法CNST。首先，CNST通過逐時刻記錄發生過事件的邊及其發生事件個數來避免查詢過程中對事件日志的完全掃描，進而提升查詢性能。然...

基于枚舉搜索優化方法的物流車橫縱向控制模型及仿真————作者：王健;孫博;孫永厚;劉夫云;

摘要：針對改善物流車MPC算法在橫縱向硬實時控制中的控制穩定性問題，以企業某車型為研究對象，利用車輛動力學仿真軟件Trucksim，建立基于枚舉搜索優化方法的橫縱向控制仿真模型；以車道中心線的橫向偏差和縱向安全距離偏差為主要優化目標，利用枚舉搜索優化方法得到離散化的目標方向盤轉角和縱向目標時間；通過橫縱向代價函數進行分析評價，選出最優目標轉角和縱向加速度；針對緊急工況場景對物流車進行LKA與ACC仿真實...

一種面向SPN分組密碼的差分分析自動化密鑰恢復方法————作者：陸永燦;劉文芬;郭影;陳文;余彬;

摘要：差分分析的密鑰恢復長期以來面臨繁瑣且易錯的挑戰。為提升密鑰恢復效率，提出了一種面向SPN分組密碼改進的差分分析自動化密鑰恢復方法。該方法基于擴展輪中活躍S盒的差分約束和依賴關系，構建有向圖模型，將密鑰恢復問題轉化為節點分區及其優化處理順序問題，利用篩選機制和子圖的動態合并策略降低密鑰恢復復雜度，直接生成最優的密鑰恢復順序。針對密鑰關系式生成復雜問題，提出了通用的最高恢復輪次密鑰關系式自動化生成算法...

基于高維特征映射的環狀RNA結合蛋白位點識別方法————作者：黃小帝;張艷菊;

摘要：環狀RNA是一種具有封閉環形結構的RNA，深入分析環狀RNA與結合蛋白的相互作用機制，對疾病的預防與治療具有重要意義。然而，在環狀RNA結合蛋白相互作用位點識別任務中，現有方法難以充分捕獲復雜數據中的非線性關系，且缺乏高效的特征提取機制，為此提出一個新的特征提取模型HiMap-Circ，通過高維特征映射，從而提取出更加豐富和全面的特征，進而提升序列特征的表達效果和模型的整體性能。在HiMap-Ci...

基于符號ADD的時序圖最短路徑算法————作者：孫澳;徐周波;陳常旺;

摘要：時序圖上的最短路徑查詢在在線社交網絡分析、城市交通路徑規劃和通信網絡分析等領域有著廣泛的應用。然而，現有的時序圖最短路徑算法因采用逐點或逐邊擴展的求解方式，導致其計算效率較低。針對該問題，提出了一種基于ADD的時序圖最短路徑查詢方法。首先將時序圖轉化為ADD結構，然后基于ADD結構信息，設計了4種不同路徑定義下的時序最短路徑查詢算法TP-DD，通過集合運算并行處理時序圖中的邊來加速查詢過程。在4個...

基于軌跡數據的空間環同位模式挖掘算法————作者：耿澤政;包旭光;

摘要：空間同位模式挖掘旨在從空間數據集中提取具有潛在應用價值的特征組合。傳統方法因依賴嚴格的團關系約束，導致大量弱關聯但有實際意義的模式被忽略。為突破這一限制，研究提出基于軌跡數據的環形關系模型，通過增強實例間的時空關聯性，拓展模式挖掘的適用場景。針對環形關系特征提取問題，開發了2種高效挖掘算法：基于Apriori的環挖掘算法（ABCA）和基于圖結構挖掘算法（GBA）。前者采用逐層搜索策略實現模式擴展，...

基于聽覺指紋分析的頭相關傳輸函數個性化————作者：焦順;王玫;

摘要：頭相關傳輸函數(HRTF)在沉浸式空間音頻重放中扮演著重要的角色。然而為每個人測量或計算HRTF需要消耗大量的時間和人力成本，這極大地限制了HRTF個性化的普及與應用。針對這一問題，提出了一種基于聽覺指紋分析的HRTF個性化方法，聽覺指紋是指通過個體的頭部、軀干測量參數以及耳朵圖像等信息提取的個性化特征集合，通過使用耳朵圖像來代替耳廓測量參數，從而避免了繁瑣的人工測量過程，且耳朵圖像中包含的幾何信...

雙足機器人平地行走的周期步態————作者：劉春梅;龍騰飛;江波;蔣貴榮;

摘要：為實現雙足機器人在水平地面上穩定行走，考慮在支撐腿腳后跟施加非線性脈沖推力，在髖關節和踝關節施加驅動力矩，建立行走動力學模型，研究雙足機器人的周期步態。使用泰勒級數將連續階段的非線性微分方程線性化，運用龐加萊映射法，得出雙足機器人行走過程中周期-1步態的存在性和穩定性條件，并使用分岔理論討論了周期步態的倍周期（Flip）分岔現象。數值結果表明，通過調節脈沖推力雙足機器人可在水平地面上穩定行走

基于知識圖譜終身嵌入學習的基數估計————作者：鄭晉斌;李優;周婭;

摘要：動態知識圖譜中的基數估計對于優化圖數據庫中的查詢至關重要，任務目標是針對輸入的查詢語句，獲取動態圖中準確的查詢基數，通過代價分析，進而選擇高效的執行計劃以優化查詢過程。現有的解決方案主要側重于靜態圖，且無法解決不斷增長后的大型知識圖譜上估計準確性問題。提出的基于知識圖譜終身嵌入學習的基數估計模型，采用增量式的方式獲取變化的查詢圖，利用終身嵌入學習為知識圖譜中動態實體關系創建有意義的嵌入，捕獲不同類...

融合二維頻域與改進型ResNet的故障診斷模型————作者：王琳;賈飛;胡曉麗;

摘要：因為數據形態的制約，故障數據經快速傅立葉變換后直接使用深度學習模型，往往不能獲得足夠的數據特征，使得很難進一步提高變工況下故障診斷的準確性和泛化程度。為此，提出一種融合二維頻域與改進殘差網絡的輕量級故障診斷模型。在獲取和學習更多特征之前，截取FFT方法轉換所得對稱頻譜的前半段，并在二維面上以行優先方式展開，得到以矩陣表示的頻域數據特征信息；然后以ReLU6作為殘差網絡的激活函數來學習矩陣特征；最后...

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