自动化与仪器仪表

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自动化与仪器仪表 关注(): 期刊周期：月刊; 期刊级别：省级; 国内统一刊号：50-1066/TP; 国际标准刊号：1001-9227; 主办单位：重庆工业自动化仪表研究所；重庆市自动化与仪器仪表学会; 主管单位：重庆工业自动化仪表研究所；重庆市自动化与仪器仪表学会; 上一本期杂志：程序员国家级电子技术期刊; 下一本期杂志：计算机科学技术学报英文版Ei期刊发表

　　《自动化与仪器仪表》Automation&Instrumentation(月刊)1981年创刊，由重庆市自动化与仪器仪表学会和重庆工业自动化仪表研究所主办，其特点是学术水平较高、实用性强、信息量大、覆盖面宽、广告效果好、发行量大。据中国科技信息研究所馆藏期刊借阅统计表明，她是最受读者喜爱的刊物之一。主要报道控制理论、系统理论、自动化技术、工业自动化仪表、计算机及其应用技术等方面的研究成果、发展动态、经验交流。适用于从事工业自动化、仪器仪表、计算机应用、机电仪一体化、自动控制等专业的科研、设计、应用、生产、销售的科技工作者、大专院校师生、管理干部、技术工人阅读。

　　《自动化与仪器仪表》设有产品广告、生产厂家简介及产品动态信息专栏，目的是：让用户更好地了解生产厂，让产品更好地接近用户。本刊刊登及时，收费低廉，愿为国内外广告客户服务，欢迎惠顾!旨在加强学术交流，促进中国自动化与仪器仪表的发展，为自动化和仪器仪表工作者服务。

　　自动化与仪器仪表栏目设置综述、控制理论研究、控制系统设计、应用技术、仪器仪表与装置、实践与创新。

　　自动化与仪器仪表收录国家新闻出版总署收录　维普网、万方数据库、知网数据库收录

　　1、数据：MARC数据、DC数据

　　2、图书馆藏：国家图书馆馆藏、上海图书馆馆藏

　　3、影响因子：

　　截止2015年万方：影响因子：0.325;总被引频次：765

　　截止2015年知网：复合影响因子：0.310;综合影响因子：0.189

　　4、自动化与仪器仪表杂志荣誉：

　　1983年获中国仪器仪表学会优秀期刊

　　1987年获四川省科协优秀期刊奖

　　1993年获重庆市优秀期刊一等奖

　　阅读推荐：电子科学学刊

　　《电子科学学刊》是电子科学高级综合性学术刊物。它的任务是：反映我国电子科学的最新研究成果和技术进展。本刊发扬学术民主，提倡学术讨论，促进国内外同行的学术交流，为我国四个现代化服务。《电子科学学刊》主要刊登有关电子科学方面的具有创新性的、高水平的、有重要意义的最新科技成果论文和阶段性研究成果的研究简报。本刊中文版还设有综述评论和学术讨论栏目。

　　自动化与仪器仪表最新期刊目录

两轮平衡配送车控制系统设计————作者：蒙宁佳;贾义昊;唐维平;蒙宁安;张圆圆;

摘要：为通过配送车来提升配送效率，降低运营成本，设计了两轮平衡配送车控制系统。该配送车以电能驱动为主，加装太阳能板以降低能源消耗、提高资源利用率，结合新型识别与规避系统，保障运送过程的安全性和准确性。设计和选择了微控制器、传感器、驱动系统、通信模块及电池系统，对配送车的摆杆力和转向力进行了受力分析，根据设计制作了硬件系统，实现了控制算法，实验结果表明该配送车在平坦地面和坡道上均能稳定运行

基于注意力机制与改进粒子群算法的空调能耗优化研究————作者：相贝;张肖敏;

摘要：为提升系统能效比并满足中央空调运行约束，研究提出一种结合加性注意力机制与改进的粒子群优化算法的改进长短期记忆神经网络模型。在制冷量预测方面，研究提出算法的平均绝对误差为1.8kW，在整个48小时跨度内的预测精度提升约47%；针对日使用总能耗，该算法全天预测总能耗和预期值的平均偏差仅为2.7%。研究所提算法为集中空调系统的智能能效管理提供了一种高精度、可自适应的解决方案，并为绿色建筑与可持续发展提供...

基于改进Transformer的心理健康自动诊断模型研究————作者：刘囡;

摘要：心理健康问题的早期精准识别对干预效果至关重要，而传统心理健康诊断方法难以精准捕捉心理状态。因此研究基于多模态信息Transformer心理情感识别算法，提出一种心理健康自动诊断模型。该模型在构建时利用多粒度直觉模糊粗糙集及跨模态注意力机制，对文本、语音等多模态特征进行捕捉和判断。实验结果表明，多模态信息Transformer心理情感识别算法迭代200次～250次时，情绪分类损失值在0.16～0.2...

基于多传感信息融合的智能AI康养系统设计及人居环境预测————作者：许欢;丁心安;

摘要：为了提高老年人的生活质量，并实时监测其身体状况，研究提出了基于多传感信息融合的智能AI康养系统，并开发一个用于预测室内环境质量的Stacking集成学习模型。实验结果表明，该系统在ISPC数据集上的心率预测准确率平均达到95.6%，优于其他方法。此外，研究还构建了一个基于Stacking集成学习的室内环境预测模型，该模型采用了随机森林、梯度提升决策树和极端梯度提升作为基学习器。实验结果显示，Sta...

面向早教平台的多模态数据融合智能推荐算法研究————作者：姚鑫;王祝惠子;谢娜;

摘要：为了提高目前早间平台早教课程的推荐准确率，此次研究将交叉引导自注意力多模态数据融合方法与循环神经网络智能推荐算法进行结合，再基于结合后的算法对儿童早教课程进行个性化推荐。研究对融合算法的预测效果进行分析，结果显示，该融合算法的预测准确率高于96%。并对基于该算法的推荐模型的实际效果进行分析，结果显示，该模型推荐出的课程能够将儿童对课程的点击率提高到90.3%，单次学习时长提高到23.3min/次，...

基于VAP改进算法的天气雷达风速监测与预报研究————作者：徐光耀;文锐;李鑫;

摘要：为了提高风场反演精度，研究在速度方位处理算法基础上，增加了回波阈值判定和迭代平滑约束。结果表明，原始算法的平均路径误差减少至34.4 km,而在改进算法平均路径误差进一步降低至25.8 km。对比之下改进算法的路径误差减少了8.6 km,更接近中国气象局观测到的最佳路径。改进算法能够有效地减少路径误差，提高风场反演的精度。同时风场反演结果与实际观测数据更加一致，更能真实地反映台风的运动状况，这为台...

公路施工区小客车跟驰风险预测————作者：瓦依提·力提甫;耿昭师;张广辉;王亚婕;李洋洋;

摘要：为实时预测公路施工区内小客车跟驰风险。基于无人机航拍和视频处理软件提取车辆行驶轨迹数据及动态交通流数据，融合冲突技术、极值理论、机器学习算法构建公路施工区小客车跟驰风险预测模型，选取性能最佳的预测模型结合机器学习可解释性方法，深入分析各特征对小客车跟驰风险的影响机制。研究发现：基于XGBoost算法的预测模型性能最佳，预测准确率达到96.774%;车头时距、速度差和小客车横向偏移是影响小客车跟驰风...

大功率飞机起动电源车输出电压谐波含量分析————作者：李鑫宇;孔屹刚;梁琦;李潮;王学良;朱胜豪;王玉龙;

摘要：针对大功率储能式飞机起动电源车在高功率输出和复杂负载变化的工况下输出电压会产生谐波的问题，提出一种基于低通滤波+快速傅里叶(Fast Fourier Transform, FFT)算法的谐波含量分析方法。首先，对采集的电源车输出电压数据进行滤波及零均值化处理，其次通过仿真软件分析谐波含量，最后通过航空电源车测试系统对输出电压谐波含量进行实测。实验结果表明，仿真实验总谐波含量为2.27%,实验总谐波...

基于LoRa无线通信技术的智慧景观照明设计研究————作者：包敏;

摘要：为了解决目前的智慧景观照明设计方法中存在的照明设备控制不准确、设备响应时间长的问题，此次研究利用开关灯自适应算法对远距离无线电通信技术进行优化，并基于优化后的远距离无线电通信技术提出一种智慧景观照明设计方法。研究先对优化后的远距离无线电通信技术对照明设备的控制效果进行分析，结果显示，该技术的控制准确率较高，并且设备响应耗时均低于0.98 s。再对提出的智慧景观照明设计方法的性能进行分析，结果表明，...

基于用户需求感知的智能家居自动调控交互系统研究————作者：李敏;叱馨阳;韩文涛;

摘要：在智能家居应用日益普及的背景下，精准感知用户需求，实现高效自动调控交互成为关键。研究利用多种传感器全方位采集环境与用户行为数据，再借助无监督学习聚类分析算法处理数据，构建贴合用户实际需求的个性化模型，得到基于用户需求感知的智能家居自动调控交互系统。实验结果显示，用户舒适度提升，操作便捷性增强，能源消耗降低且系统稳定性提高。实验组平均心率比对照组平稳了约14.5%,操作时间和错误率平均比对照组缩短了...

基于AGV智能调度算法的航空物流虚拟制造系统驱动研究————作者：王吉寅;

摘要：完善的物流控制系统是航空产品安全生产的前提，因此，研究提出改进非支配排序遗传算法第二版和基于自动导引运输车智能调度算法的航空物流虚拟制造系统，最后进行实验验证。实验结果表明研究提出的算法在收敛前后的平均利用率分别为38.64%和95.27%,比传统算法分别高出5.66%和7.34%。并且算法控制下的平均等待时间及绝对偏差分别为18.93 s和1.79 s,比传统算法分别低7.31 s和0.96 s...

基于YOLOv5算法和红外热成像技术的施工安全预警方法————作者：陈晨;陆晓妍;王中荔;钟成金;

摘要：随着建筑施工规模的扩大和工人人数的增加，施工现场的安全管理面临挑战。为了提高施工现场的安全监测精度，研究利用红外线技术结合计算机视觉算法来进行施工现场的全天候监管。研究利用红外热成像技术实时捕捉温度变化并识别异常区域，YOLOv5算法对红外图像进行目标检测，自动识别出安全隐患并实时报警。结果显示，研究方法的准确率、召回率和F1值分别为91.41%、90.97%和91.49%,分类损失、目标损失及G...

基于层次攻击图的网络DDoS攻击自适应感知方法————作者：肖祺;张权;王乐;郭栋;高天翔;

摘要：网络DDoS攻击路径较为复杂，当前的轮式各个路径循环检测的模式很难保证路径全部被检测到，而由于检测不准确，导致现有的DDoS攻击感知方法的MR值高，因此，提出一种基于层次攻击图的网络DDoS攻击自适应感知方法。通过构建层次攻击图，将复杂的网络DDoS攻击场景清晰化，并基于该图定义四种关键评估指标。并且引入DDoS攻击各风险因素崩溃系数优化感知方法，实现网络DDoS攻击自适应感知。实验结果表明：所提...

面向智慧双创平台的混合推荐算法设计————作者：黄博宇;徐政超;孟雅蕾;

摘要：随着人工智能时代的到来，传统的大学生创新创业赛事管理技术已经不能满足现实的需要。针对当前双创竞赛赛题和学习资源的推荐效率低、实用性差等问题，研究在群组学习生成网络与图卷积网络的基础上，基于门控循环单元网络(Gated Recurrent Unit Network, GRU),设计了一种混合推荐算法，并以此为算法基础搭建大学生智慧双创项目学习平台。结果发现，研究算法召回率与平均精度较基于知识的推荐算...

基于光流算法的大密度梯度背景纹影图像位移估计研究————作者：李虎;闫冠宇;朱海东;

摘要：为了提高大密度梯度场的背景定向纹影(Background Oriented Schlieren,BOS)图像位移估计的精度和鲁棒性，提出了一种基于梯度恒定性假设的全局光流算法。首先，在传统光流算法的数据项(亮度恒定假设)中加入了梯度恒定假设；然后，采用改进的一阶div-curl正则化项作为空间平滑约束条件；最后，使用标准的“由粗到精”的多分辨率方案处理流场中的大位移。本方法对大密度梯度场的小波光学...

基于HRNet特征提取网络算法的视频系统运动姿态估计研究————作者：严麦雄;李丹;

摘要：针对田径运动视频中运动员的姿态估计，提出了一种视频系统运动姿态估计方法，引入了高分辨率网络作为特征提取网络算法。同时分别引入了知识蒸馏、改进的注意力模块以及自适应标准差算法对高分辨率网络加以优化，以实现算法的轻量化与精度的提升。在跑步姿态估计视频数据集中，研究所提的算法对各个关键点的平均检测精度高达94.68%,平均召回率高达92.14%。同时，该算法对每个视频帧的检测时间仅为35.36 ms,明...

结合注意力和生成对抗网络的小样本缺失人脸图像重建与识别方法研究————作者：李广伟;邓哲鹏;冉兴程;

摘要：人脸图像重建与识别技术在实际场景中常常面临小样本数据和图像缺失的问题，人脸图像处理难度增加。因此，研究提出了一种结合注意力机制与生成对抗网络的小样本缺失人脸图像重建与识别方法。实验结果表明，在随机挑选的10次实验中，改进生成对抗网络的峰值信噪比在28 dB至30 dB之间，结构相似性指数达到0.87至0.90,均显著高于原始生成对抗网络和单一改进措施的对比模型。与主流重建方法相比重建准确性达到96...

基于YOLOv8-REM算法的柔性制造自动化车间零件识别研究————作者：曹强;董敏;

摘要：为了提高柔性制造自动化车间零件识别精度，研究对YOLOv8算法进行深入分析，并探讨其在目标检测中的优势和适用性。针对柔性制造自动化车间的特点，研究设计并优化了YOLOv8算法参数，以适应不同尺寸和形状的零件识别需求，并构建实验平台对算法进行测试和验证，评估其在实际应用中的性能。结果表明，研究所提模型的平均召回率和mAP@0.5相较于基线模型有明显提升。消融实验结果表明相较于基线模型，研究所提模型在...

基于优化神经网络模型的表面声波传感器物理参数测量优化研究————作者：牟国忠;

摘要：随着纳米技术和微机电系统技术的发展，精确测量物理参数成为科学研究和技术开发的基础，传统的表面声波(Surface Acoustic Wave, SAW)传感器仍存在测量精度低的问题。为此，研究提出一种基于优化神经网络的物理参数测量模型。实验结果表明，研究提出的模型测量物理参数的相关系数最高可达0.978 5,均方误差最低为0.412 1,均优于传统的测量模型。其次，研究提出的优化模型的误差分布最为...

基于HPC时间序列的Docker容器内恶意加密挖矿检测方法研究————作者：宋志伟;

摘要：为了实现Docker容器中恶意加密挖矿检测，研究提出了基于硬件性能计数器时间序列的检测方法，首先对容器运行进行分析，并与容器内恶意软件识别；然后采集时间序列特征数据，通过随机森林算法确定数据中的恶意加密挖矿行为特征，最后结合卷积神经网络识别恶意加密挖矿行为。结果显示，恶意检测方法的应用对各个测试项目的评分均产生一定的影响，但影响程度各不相同，但整体影响较小。研究方法的内存以及CPU使用成本分别为0...

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