长春工业大学学报

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《长春工业大学学报》 关注(): 期刊周期：双月刊; 期刊级别：省级; 国内统一刊号：22-1382/T; 国际标准刊号：1674-1374; 主办单位：长春工业大学; 主管单位：吉林省教育厅; 上一本期杂志：《内蒙古公路与运输》公路科技论文发表; 下一本期杂志：《电子元件与材料》科技期刊论文发表

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　　期刊简介：

　　《长春工业大学学报》是全国高校中仅有的几家具有全国统一刊号的高等教育研究类刊物之一。现已被列为《CJFD中国期刊全文数据库》收录期刊和《中国学术期刊(光盘版)》全文收录期刊。《长春工业大学学报(高教研究版)》创刊于1980年，创刊二十余年来，办刊特色鲜明，注重刊物的理论与学术品性，以其选材面广、针对性强、观点新颖而深受高教领域专家及广大读者的喜爱。共编辑出版100余期，发表学术论文3000余篇。《高等学校文科学术文摘》、中国人大报刊复印资料、《教育文摘周报》等都转载、索引了本刊发表的部分优秀论文。《长春工业大学学报(高教研究版)》拥有一支综合素质高、业务能力强的研究型编辑队伍。长春工业大学副校长、博士生导师韩立强教授任主编，长春工业大学高等教育研究所常务副所长、学报编辑部主任孙伟副研究员任副主编。编辑队伍中副高级以上职称2 人，中级职称2人，其中博士1人，硕士2人。

　　期刊栏目：

　　本刊设有高教论坛、教育理论研究、比较教育研究、教育史研究、教学研究与改革、学位与研究生教育、创新与创业教育研究等栏目。

　　期刊收录：

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　　长春工业大学学报最新期刊目录

高性能聚合物电介质薄膜研究进展————作者：董丽杰;潘萌;冯锐;王泽鸿;姜明;

摘要：从电容器聚合物电介质薄膜的发展现状入手，对高性能电介质薄膜研制过程中的树脂原材料高性能化、高储能密度电介质薄膜发展、极端环境电介质薄膜性能调控和高性能电介质薄膜成型工艺等几个核心问题进行综述，概要叙述高性能聚合物电介质薄膜的主要研究进展

基于DeepLabV3+的轻量级多特征融合街景语义分割————作者：宋宇;刘伟达;郭杨;梁超;

摘要：针对基于深度学习的语义分割网络中参数大，难以在移动平台上实施；网络中感受野较小，没有充分利用低层语义信息等问题。提出基于DeepLabV3+改进的神经网络算法。网络编码器在主干网络使用轻量级MobilenetV2替换原网络并增加通道注意力机制模块，大幅降低网络的计算时间；将原ASPP部分替换为密集连接的ASPP结构，扩张率设置为1～8倍，增大感受野的同时控制了计算量，同时针对密集连接ASPP加入了...

车用新型水性聚氨酯涂料的性能研究————作者：宋晓微;

摘要：通过向传统聚酯基水性聚氨酯（WPU）分子结构中引入交联剂1,1,1-三（羟甲基）丙烷（TMP）和扩链剂2,6-二羟基苯甲酸甲酯制备了新型车用水性聚氨酯涂料（DWPU）。DWPU分子链中的苯π-π键，以及化学交联和氢键之间的协同效应使其显示出优异的耐热性、力学性能和黏附性。结果显示，随着扩链剂和交联剂含量的上升，DWPU涂料耐热性提高，T_max从416.5℃升至460.1℃。D...

基于多特征交叉融合的语音情感识别方法————作者：韩梅;胡黄水;王出航;

摘要：语音情感识别是人机交互领域中一项重要的研究课题。提取有判别力的情感特征是语音情感识别的关键。然而，使用单一类型的特征无法全面表征语音信号中的情感信息，简单融合的方式忽略了特征间的交互信息。因此，提出一种基于多特征交叉融合的语音情感识别方法，使用不同的网络结构来提取原始语音信号、梅尔频率倒谱系数以及语谱图的深层情感特征，通过交叉注意力机制建立不同特征之间的信息交互，有效地整合不同特征中的情感信息，并...

基于改进GAN生成器的虚拟视点空洞填充————作者：武伟;韩明昊;

摘要：提出一种基于改进GAN生成器的虚拟视点空洞填充算法。算法数据集为预处理的虚拟视图集合，该数据集采用3D-Warping技术生成填补前的图像和虚拟视点图的空洞掩膜。通过改进的GAN生成器将虚拟视图的多维特征进行提取，采用结构相似度损失优化网络来处理生成的空洞区域。利用结果模型对空洞图进行填充。实验结果表明，该算法在虚拟视点图填充后能够保持原空洞区域的锐利边缘，视觉感知效果较好，填充后图像质量提升。与...

基于多特征融合的语音情感识别研究————作者：梁媛;郑虹;

摘要：针对仅使用单一的语音情感特征进行语音情感识别，会造成对原始语音信号利用率低以及语音中包含的情感信息分布不均匀的问题，通过常用的声学特征和标准声学副语言特征集中进行选择和优化，构建出一个与情感相关性更强的特征集。同时，为使特征集的情感表征更加完善，以及进一步提升语音情感识别效果，文中建立了一个基于深度学习的多特征融合语音情感识别模型，其中残差网络和双向长短期记忆网络分别用于对特征进行深度提取，Tra...

基于改进Faster R-CNN的脑肿瘤检测算法————作者：霍宏雯;刘芳;秦钰;

摘要：针对脑肿瘤图像目标检测存在的困难提出一种改进的Faster R-CNN算法。为了克服背景复杂和目标较小的问题，设计一个结合VGG16和ResNet18的特征提取网络，以捕捉不同尺度下的肿瘤特征。对数据集进行了数据增强，调整了锚框尺寸，以增强模型对肿瘤大小变化的检测能力。通过在公开的脑肿瘤MRI数据集上与原始的Faster R-CNN模型进行对比，结果显示，该算法在检测平均精度方面有明显提升，表明改...

基于驾驶风格的车辆变道博弈决策模型————作者：王嵩;郭昕刚;程超;

摘要：针对自动驾驶车辆(AV)与人驾车(HV)的混合交通场景，提出一种车辆变道决策模型。利用主成分分析法与K-means++聚类算法将车辆的驾驶风格分类，结合博弈论思想构建多重博弈框架，通过风险因子调整博弈收益，使车辆的变道决策更精确。实验结果表明，与最大效用决策和Stackelberg算法相比，在固定AV渗透率下，车辆的平均通过时间均得到降低，平均通过数量提高，且未发生事故；在不同AV渗透率下，随着渗...

基于多模态深度学习的源代码漏洞检测————作者：刘冰;张顺;

摘要：针对传统漏洞检测方法依赖人工规则、特征融合不足等问题，提出一种深度融合代码文本、抽象语法树与程序依赖图的多模态检测框架（MSC-VD）。通过跨模态交叉注意力机制实现语法结构与语义上下文的动态对齐，结合层次化窗口注意力降低计算复杂度。实验表明，该方法在缓冲区溢出、SQL注入等漏洞检测中F₁值达0.87,较主流基线提升5.2%～17.6%,误报率降低至0.11,为代码漏洞检测提供...

基于双指数跳扩散模型的天然气定价研究————作者：丁文武;陈之宁;汪亭;

摘要：天然气是一种清洁、环保的优质能源，对环境保护意义重大。有效的天然气定价可以引导价值投资，帮助资产保值，从而优化资源配置。不过，天然气价格往往会随季节变化，并可能受到政治、政策和天气等多种因素的影响，导致价格波动。通过LM跳跃检测方法证明了天然气价格跳跃行为的存在，并构建了一个基于双指数跳扩散的天然气定价模型。实证结果表明，考虑了跳跃行为的天然气定价模型具有更优的特性。该模型还可解释突发事件对天然气...

HMM-AGARCH模型及其在国债市场中的应用————作者：乔若冰;李贺宇;

摘要：AGARCH模型在描述金融时间序列波动的非对称性方面已经得到广泛应用，但是单一的AGARCH模型并没有考虑到金融市场潜在的状态转变过程，从而导致对波动性的预测不够准确。为解决该问题，文中将AGARCH模型和HMM相结合，给出HMM-AGARCH模型的数学定义。随后对模型的待估参数进行后验分布推导，利用MCMC算法对模型进行数值模拟，并通过Bias、MSE等评价指标对模拟结果进行评估。最后应用该模型...

基于DEMATEL-ISM-MICMAC的应急志愿者派遣协同影响因素分析————作者：林丽金;陈莉婷;陈凤钦;

摘要：为了提升灾害事故中志愿者派遣的效率，研究志愿者派遣协同影响因素之间的相互关系、层级关系以及各因素对派遣系统的影响。文中基于文献和笔者前期研究提出六个应急志愿者派遣协同影响因素一级指标，并通过德尔菲法构建影响因素二级指标。通过25位志愿者和5位应急专家对二级指标打分，取分数均值较高的前15个影响因素进入系统分析。文中采用决策实验室法(DEMATEL)分析影响因素的影响度、被影响度、原因度和中心度，采...

基于可变形3D卷积和Bert时序建模的人体行为识别算法————作者：战楚卿;王宏志;胡黄水;

摘要：提出了基于可变形3D卷积和Bert时序建模的人体行为识别算法。在3D卷积神经网络上引入了可变形卷积，将其与Bert时序建模相融合进行人体行为识别研究，融合DCNv4和Bert后在HMDB51数据集中模型测试准确率有明显提升，模型的损失函数值显著下降。实验结果显示，基于可变形3D卷积和Bert时序建模的人体行为识别算法在提升模型性能方面取得了显著成效

基于深度非对称可分离卷积的人脸表情识别————作者：戚星烁;胡黄水;唐志振;王玲;

摘要：提出深度非对称可分离卷积在网络结构不变的情况下，有效地降低了网络的参数。为了提高人脸表情的识别准确率，提出了改进通道注意力机制，通过指数函数增大不同通道特征图之间的差异，更突出关键特征。在Fer2013数据集上的实验表明，验证了文中提出的深度非对称可分离卷积和改进通道注意力机制的有效性

基于集成成像的共轴光学虚实融合3D显示————作者：武伟;王鹏;

摘要：提出了一种基于集成成像的共轴光学虚实融合3D显示系统，系统由集成成像3D显示器、半透半反镜和自由曲面镜组成。得益于集成成像3D显示系统的完美成像，将虚拟图像发出的光线经过半透半反镜反射到自由曲面镜上，且半透半反镜与自由曲面镜在同一光轴上，利用半透半反镜的透射效应可观察到反射在自由曲面镜上的虚拟图像与自由曲面镜前方真实物体的像叠加在一起的效果，从而达到虚实融合立体显示的目的。实验结果证实了该共轴光学...

新型板式换热器板片设计与性能分析————作者：母德强;刘凯;褚笛柯;苍鹏;王震;司苏美;

摘要：提出一种新型六孔式板式换热器板片结构，综合流体动力学、传热学理论和有限元分析技术等，对新型六孔式板片与传统四孔式板片的流场均匀程度、流阻系数以及换热效果进行对比分析，结果表明，六孔式板片换热区内部沿长度和宽度方向速度分布都比对四孔式板片对角流和单边流的均匀，流阻系数小于传统板片，热交换效果也好于传统板片

基于可逆神经网络的电气驱动系统故障检测————作者：陈雨;韩伯恺;程超;

摘要：提出了一种小波包结合可逆神经网络和典型相关分析的故障检测方法。首先使用小波包对数据进行处理，获取数据的时频域特征。随后使用可逆神经网络辅助典型相关分析方法提取数据之间的非线性关系，并用于故障检测，该方法能够充分提取出数据之间的相关性，从而降低故障检测的漏检率。最后通过电气驱动系统验证了所提方法的有效性

结合图像配准网络的CycleGAN 及MRI跨序列生成————作者：朱江;李亚洲;李阳;

摘要：采用一种结合注意力机制和图像配准的CycleGAN （Registration and Attention CycleGAN, RAGAN）,以解决MRI模态间生成问题。在CycleGAN中引入自注意力机制，帮助生成器更好地捕捉输入模态数据中的语义信息，增强判别器的判别能力，改善CycleGAN的生成效果和训练稳定性。在模型中加入了配准网络，通过学习序列之间的变换关系实现生成序列图像与原始序列图像...

一种基于特征增强的联邦学习信用评估算法————作者：陈虹;陈志雨;

摘要：提出了一种基于特征增强的联邦学习算法(FedFAC),旨在解决类别极度不平衡的信用评估分类问题。首先采用深度神经网络模型作为联邦学习训练的全局模型，然后通过FedFAC算法对数据进行特征增强，并进行分布式训练。为了全面考察正负类样本的识别效果，文中选择了多个评价指标，在三个公共数据集上，将FedFAC与FedAvg、FedBN、FedProx等算法进行了对比分析。实验证明，FedFAC算法在信用评...

基于ROS仿真系统的DQN算法改进————作者：逄焕利;刘增福;赵景辉;

摘要：针对DQN算法收敛速度慢的问题进行优化，提出了DP-DQN算法，并将其应用于移动无人车，以学习最佳的决策。首先在Dueling DQN的基础上改进其网络结构，将网络结构分解为价值函数和优势函数，从而实现了动作选择和动作评价的解耦，加快了收敛速度，使其具有更好的泛化性能，能够更快地学习最优决策。其次，加入优先经验回放机制，提高样本利用率。最后针对训练阶段的不稳定性和环境状态空间的稀疏性，在DQN的即...

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