长春工业大学学报(自然科学版)

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长春工业大学学报(自然科学版) 关注(): 期刊周期：双月刊; 期刊级别：国家级; 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：河南教育学院学报(哲学社会科学版); 下一本期杂志：建筑知识国家级建筑科技期刊

　　《长春工业大学学报(自然科学版)》工业学报发表，1980年创刊，是由长春工业大学主办、吉林省教育厅主管的以工学为特色的综合性学术期刊。长春工业大学是吉林省属重点工科大学，是一所多学科性的工科高等院校，2002年3月由原吉林工学院更名为长春工业大学。设有机械工程及自动化、工业设计、金属材料工程、材料成型及控制工程、自动化、电气工程及其自动化、测控技术与仪器、计算机科学与技术、电子信息工程、工商管理、信息管理与信息系统、国际经济与贸易、电子商务、市场营销、会计学、化学工程与工艺、高分子材料与工程、制药工程、纺织工程、食品科学与工程、服装设计与工程、生物技术、艺术设计、信息与计算科学、法学、社会工作、公共事业管理、广告学、英语、日语、教育技术学、土木工程、交通运输、机电一体化、计算机及应用、证券投资与管理、会计电算化、外贸英语(经贸英语)、公共关系等专业。本刊主要刊登上述相关专业及基础学科在理论研究、应用技术研究方面的学术论文和科技成果，以及实验新技术、新方法，国内外先进科学技术的文献综述和评论文稿。

　　《长春工业大学学报(自然科学版)》荣获1995年全国高等学校自然科学学报系统优秀学报三等奖;1999年获光盘版执行编辑规范奖、2004年在全国高校科技期刊评比中获优秀编辑出版质量奖。

　　长春工业大学学报(自然科学版)杂志栏目设置

　　机电工程、材料科学、计算机科学、电气与电子、工商管理、化学工程、生物工程、艺术设计

　　长春工业大学学报(自然科学版)杂志荣誉

　　CA 化学文摘(美)Pж(AJ) 文摘杂志(俄)万方收录(中)上海图书馆馆藏国家图书馆馆藏文摘杂志知网收录(中)维普收录(中)Caj-cd规范获奖期刊

　　长春工业大学学报(自然科学版)杂志社征稿要求

　　(一)基本要求来稿要求题材新颖、内容真实、论点明确、层次清楚、数据可靠、文句通顺。文章一般不超过5000字。投稿请寄1份打印稿，同时推荐大家通过电子邮件形式投稿。

　　(二)文题文题要准确简明地反映文章内容，一般不宜超过20个字，作者姓名排在文题下。

　　(三)作者与单位文稿作者署名人数一般不超过5人，作者单位不超过3个。第一作者须附简介，包括工作单位、地址、邮编、年龄、性别、民族、学历、职称、职务;其它作者附作者单位、地址和邮编。

　　(四)摘要和关键词所有论文均要求有中文摘要和关键词，摘要用第三人称撰写，分目的、方法、结果及结论四部分，完整准确概括文章的实质性内容，以150字左右为宜，关键词一般3～6个。

　　(五)标题层次一级标题用“一、二、……”来标识，二级标题用“(一)、(二)、……”来标识，三级标题用“1.2.”来标识，四级标题用“(1)、(2)”来标识。一般不宜超过4层。标题行和每段正文首行均空二格。各级标题末尾均不加标点。

　　(六)计量单位、数字、符号文稿必须使用法定的计量单位符号。

　　(七)参考文献限为作者亲自阅读、公开发表过的文献，只选主要的列入，采用顺序编码制著录，按其文中出现的先后顺序用阿拉伯数字编号，列于文末，并依次将各编号外加方括号置于文中引用处的右上角。书写格式为：作者.文题.刊名年份;年(期)：起始页.网上参考材料序号.作者.文题网址(至子--栏目).上传年月。

　　阅读推荐：郑州工业大学学报

　　《郑州工业大学学报(社会科学版)》是由郑州工业大学主办的社会科学方面的综合性学术期刊，季刊，国内外公开发行。它以马列主义、毛泽东思想和邓小平理论为指导，坚持理论联系实际，贯彻“百花齐放，百家争鸣”的方针，以社会科学方面的科研和教学成果为主要内容，积极开展学术交流，为社会主义精神文明建设服务。

　　长春工业大学学报(自然科学版)最新期刊目录

基于双指数跳扩散模型的天然气定价研究

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

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...

基于多模态深度学习的源代码漏洞检测

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DeepLabV3+的轻量级多特征融合街景语义分割

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...

基于改进GAN生成器的虚拟视点空洞填充

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

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

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...

基于多特征交叉融合的语音情感识别方法

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DEMATEL-ISM-MICMAC的应急志愿者派遣协同影响因素分析

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...

车用新型水性聚氨酯涂料的性能研究

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...

高性能聚合物电介质薄膜研究进展

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

基于驾驶风格的车辆变道博弈决策模型

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BP神经网络的新能源汽车价值评估

摘要：提出一种基于BP神经网络的新能源汽车价值评估模型，利用因子分析对多维度的输入指标进行降维，对样本数据进行训练，实现对新能源汽车价值的准确评估。该评估模型能够有效拟合新能源汽车价值评估中涉及的复杂非线性关系，例如电池容量、电池质保等多种影响因素之间的关联。从实用性角度来看，相较于传统的评估方法，BP神经网络在新能源汽车价值评估中展现了更低的误差和更优异的适应性，能提供更为准确的结果

层次隐马尔可夫模型在金融时间序列中的应用

摘要：金融市场表现出价格上涨和下跌的交替周期，股票交易员要想做出有利可图的投资决策，就必须考虑到这些趋势。考虑到金融市场中股票数据经常表现为三种趋势：长期趋势、中期趋势和短期趋势，文中在隐马尔可夫模型的基础上提出了三层次隐马尔可夫模型(THHMM)对金融市场的情况进行刻画。并将所建立的模型运用到上证指数股票数据中，对不同时间尺度下的数据进行研究，描述了上证指数不同趋势下对数收益的状态分布情况。同时，通过...

一种无人机蔬菜植株小目标检测数据集及基准测试

摘要：结合计算机视觉与遥感影像特征，充分利用蔬菜作物生长模式繁杂以及深度学习对复杂问题的建模优势，利用无人机获取的影像对多个蔬菜品种和不同生长时期、种植密度的模型进行训练和测试，构建了一个针对农业场景的蔬菜植株无人机小目标检测数据集(UAV-VTD),UAV-VTD通过高分辨率无人机影像采集，包含2 147张尺寸为1 000*750的无人机图像，标注类型包含超过五万个目标锚框，涵盖多种细粒度蔬菜目标。为...

基于可逆神经网络的电气驱动系统故障检测

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

基于可变形3D卷积和Bert时序建模的人体行为识别算法

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

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

一种基于特征增强的联邦学习信用评估算法

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

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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