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　　期刊簡介：

　　《長春工業大學學報》是全國高校中僅有的幾家具有全國統一刊號的高等教育研究類刊物之一。現已被列為《CJFD中國期刊全文數據庫》收錄期刊和《中國學術期刊(光盤版)》全文收錄期刊。 《長春工業大學學報(高教研究版)》創刊于1980年，創刊二十余年來，辦刊特色鮮明，注重刊物的理論與學術品性，以其選材面廣、針對性強、觀點新穎而深受高教領域專家及廣大讀者的喜愛。共編輯出版100余期，發表學術論文3000余篇。《高等學校文科學術文摘》、中國人大報刊復印資料、《教育文摘周報》等都轉載、索引了本刊發表的部分優秀論文。 《長春工業大學學報(高教研究版)》擁有一支綜合素質高、業務能力強的研究型編輯隊伍。長春工業大學副校長、博士生導師韓立強教授任主編，長春工業大學高等教育研究所常務副所長、學報編輯部主任孫偉副研究員任副主編。編輯隊伍中副高級以上職稱2 人，中級職稱2人，其中博士1人，碩士2人。

　　期刊欄目：

　　本刊設有高教論壇、教育理論研究、比較教育研究、教育史研究、教學研究與改革、學位與研究生教育、創新與創業教育研究等欄目。

　　期刊收錄：

　　國家新聞出版總署收錄　獲獎情況

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　　長春工業大學學報最新期刊目錄

新基建對經濟高質量發展影響路徑研究————作者：嚴自葳;胡茜;

摘要：從全要素生產率測度理論出發，基于中國30個省市2003-2020的面板數據，采用隨機前沿模型與中介變量法結合探究新型基礎設施對經濟高質量發展的影響及影響機制。探究結果顯示，新基建投資對經濟高質量發展有促進作用，其主要作用來自信息基建。目前我國高質量發展效率整體呈穩定上升趨勢，新型基礎設施投資可以間接通過技術進步、消費升級兩個渠道促進經濟高質量發展

吉林省大學生旅游意愿及行為激勵————作者：羅琳燕;王淑影;

摘要：通過對吉林省文化旅游的發展現狀和省內大學生文化旅游意向調查研究，對吉林省文化旅游發展模式和當前發展存在的不足進行了解。根據調查問卷結果，運用結構方程方法對旅游意愿影響因素進行分析，發現資源滿意度、設施滿意度、價格滿意度對大學生再次旅游和推薦他人旅游有決定性影響，并基于隨機森林方法對優先旅游意愿進行預測。基于研究結果提出了相應建議，為更好地推動吉林省文化旅游產業發展，拓寬大學生文化旅游消費市場提供參...

基于D-GoogLeNet深度學習的呼氣丙酮檢測方法————作者：李磊;趙彥喆;米玉澤;朱宏殷;

摘要：針對呼氣丙酮檢測提出了基于GoogLeNet深度學習框架結合電子鼻(E-nose)傳感器陣列的非侵入式呼氣檢測方法。該方法不僅克服了傳統電子鼻呼氣檢測在數據處理過程中需要手動提取特征的不足，還創新性將氣體傳感器時間序列響應數據通過可視化方法轉換為響應圖像，從而實現了混合氣體中目標氣體的準確識別；同時對現有的GoogLeNet架構進行了修改，改進后的模型(D-GoogLeNet)減少了過擬合現象的出...

基于YOLOv5s改進的鐵道異物侵限檢測算法研究————作者：劉越;王亞飛;王遠;劉士淼;徐林珺;張佳樂;

摘要：提出一種基于YOLOv5s改進的鐵道異物侵限檢測算法NH-YOLOv5。先通過列車頭裝載的視頻檢測設備實時采集相關圖像，建立鐵路異物入侵數據集RD。使用已建立的數據集RD對NH-YOLOv5模型進行仿真實驗和在線評估。實驗結果表明，所提出的NH-YOLOv5算法的精準率和召回率分別為92.6%、 78.3%,均值平均精度[email protected]和[email protected]:0.95分別為85.3%、61.5%,相比YO...

基于四桿張拉整體結構二自由度并聯調整平臺————作者：孫建偉;文琦;許天闊;

摘要：針對并聯機構在智能制造和機器人領域應用中對高精度、強承載和高動態性能的需求，提出一種創新的四桿張拉整體結構二自由度并聯調整平臺機構。首先基于張拉整體結構，通過建立節點矩陣和軌跡規律確定機構構型，并利用移動副限制實現二自由度翻轉，充分發揮其自平衡和自穩定優勢；隨后通過運動學求解和奇異性分析研究輸入輸出參數關系，避免奇異點引發的不穩定問題；再通過工作空間求解和仿真分析驗證了機構的運動性能和合理性；最后...

基于無人機動態中繼的無線傳感器網絡多節點傳輸策略————作者：李紅雨;宋紹仟;

摘要：提出一種利用無人機(Unmanned Aerial Vehicle, UAV)的動態中繼傳輸策略來輔助WSN的多節點傳輸，傳感器節點通過UAV將感知到的環境信息回傳給遠程基站。本研究旨在最大化回程鏈路接收端的總可實現速率，并構建了優化問題。通過塊坐標下降算法和連續凸近似算法對該問題進行求解。仿真結果表明，該策略能有效提升回程鏈路的可實現速率，從而改善網絡的整體性能

融合視覺與運動學的車輛綜合定位研究————作者：許男;楊帆;吳曉雙;周健鋒;

摘要：針對在城市峽谷、隧道等衛星定位系統失效的情況下，采用單目相機、消費級慣性測量單元和車輛底盤數據作為定位系統輸入，為智能車提供定位信息。首先提出動態的輪胎周長模型，并通過對相關參數建立非線性最小二乘問題，求解出待標定的參數優化值，對基于運動學的車輛里程計進行了改進。將改進后里程計的數據融入到定位系統前端的尺度因子初始化過程中，減少車輛啟動階段慣性測量單元噪聲產生的不利影響，提高了系統初始化的穩定性。...

基于ResNet的改進多車型車門分類算法————作者：王立君;王玉龍;許奇珮;周麗娟;

摘要：針對柔性焊裝生產線中多車型車門分類算法的低精度問題，設計了一種基于改進ResNet18模型的多車型車門分類算法。為提升模型的特征提取和表達能力，算法模型引入了通道增強注意力模塊和密集殘差模塊。通道增強注意力模塊通過自適應強化重要特征通道，提升了模型對關鍵信息的關注能力；密集殘差模塊通過連接多個層的特征，有效減緩了梯度消失問題，促進了信息流動和再利用，進而增強了模型訓練效果和準確性。結合這兩個模塊，...

磁場中載流導體系統的解析逼近解————作者：趙旭奇;鄭炎;劉偉佳;

摘要：采用二階牛頓-諧波平衡方法構造磁場中載流導體系統的解析逼近解，系統是一個具有非對稱恢復力函數的保守振動系統，其恢復力形式導致系統具有強非線性。為提高方法的收斂速度，在對恢復力冪級數展開過程中保留二次項，借助線性化方程分兩步求得系統的解析逼近周期與周期解。通過與數值方法構造的精確解對比，驗證所得逼近解無論在小振幅還是大振幅情況下都具有較高精度

項目無響應情況下MIRT模型潛變量選擇的EMS算法————作者：劉芙蓉;徐平峰;

摘要：考慮在教育評估和心理測試中，項目無響應情況下潛變量選擇的問題。針對缺失數據過程建立一個項目反應理論(IRT)模型，應用期望模型選擇(EMS)算法對其進行潛變量選擇。模擬顯示，此方法參數估計和潛變量選擇結果均較為準確。并用其分析2018國際學生評估計劃(PISA)針對學生進行的問卷調查數據

基于一維滲流方程的格子Boltzmann模型————作者：王鑫月;張建影;

摘要：針對分數階滲流方程的數值求解問題，提出了格子Boltzmann方法(LBM)的D1Q3模型。首先對分數階微積分算子進行處理，以便于構造格子Boltzmann模型；然后通過Taylor展開和Chapman-Enskog多尺度展開技術恢復出宏觀方程；最后推導出各個方向上的平衡態分布函數的表達式。根據兩個數值例子的計算結果以及誤差分析，驗證了理論分析的有效性

部分信息下時滯平均場隨機微分方程的最大值原理————作者：趙婧帆;邢蕾;趙明明;

摘要：研究部分信息下時滯平均場隨機微分方程的最大值原理。將平均場理論與時滯系統引入隨機微分方程，構造時滯平均場型隨機微分方程與平均場型效用函數。滿足Lipschitz的條件下，得到時滯平均場隨機微分方程解的存在唯一性定理。在控制集為凸集的假設條件下，利用變分法給出部分信息下時滯平均場隨機微分方程的最大值原理及證明

一類非線性常微分方程參數估計————作者：孫瑩瑩;王珺;

摘要：針對帶有交叉項的非線性常微分方程參數估計問題，利用兩階段方法，首先將最小二乘法和樣條展開相結合得到基函數展開的估計，為了提高估計效率，文中提出的方法中采用了積分估計，得到了估計基函數展開的積分；其次將積分結果代入Group LASSO模型，得到參數估計值；最后進行數值模擬。結果表明，文中提出的方法在處理非線性常微分方程參數估計問題時效果良好

長春工業大學學報第45卷(2024)目次

摘要：<正>~

基于EWT和ESN模型的股價預測研究————作者：邢蕾;姚佳紅;

摘要：為了提高股票價格的預測精度，提出一種基于經驗小波變換(EWT)、粒子群優化算法(PSO)和回聲狀態網絡模型(ESN)的組合預測方法。首先使用信號分解算法將股價數據分解至不同的本征模態分量中；然后將本征模態分量進行相空間重構，利用粒子群算法優化回聲狀態網絡分別對每個模態分量提取深度特征并進行預測；最后將各分量的預測值融合相加，得到最終預測結果。為了更好地衡量提出方法的可行性和效率，使用中證500、貴...

基于生成對抗網絡的自適應歸一化數據增強算法————作者：趙彬;高永樂;王清璇;王澤;張鈞溟;

摘要：提出一種基于深度卷積生成對抗網絡的自適應歸一化數據增強算法，通過深度卷積神經網絡強大的特征提取能力提升了生成圖像的真實度，進一步采用自適應實例歸一化解決因梯度爆炸導致的網絡過擬合問題，最后在CIFAR10數據集上進行模型訓練，并對輸入的原始樣本圖像進行1 000輪對抗得到生成圖片，實驗結果顯示，文中提出的自適應歸一化方法生成圖像真實度提升1.2%

面向電機伺服的自適應超螺旋滑模輔助干擾觀測器————作者：田大鵬;李妍;王昱棠;

摘要：提出一種自適應超螺旋滑模輔助干擾觀測器，這種新型滑模輔助干擾觀測器由自適應超螺旋滑模補償器和干擾觀測器組成，結合兩者優勢以增強電機伺服系統的抗干擾能力。干擾觀測器負責估計補償低頻干擾，自適應超螺旋滑模補償器對干擾觀測器未補償的高頻干擾，以及由于模型不確定性造成的干擾估計誤差進一步補償。文中構造了兩個Lyapunov函數分別證明了滑模函數和自適應律的穩定性與收斂性。與干擾觀測器和自適應滑模輔助干擾觀...

基于改進Transformer的電力負載預測————作者：秦喜文;唐英杰;董小剛;朱妍霏;

摘要：針對電力負載預測任務，提出了一種改進的Transformer模型。使用全連接層替換原來的解碼器結構，在降低模型復雜度的同時使模型更加契合電力負載數據，使用AdamW方法優化了深度學習中普遍存在的權重衰減處理上的缺陷。實驗結果表明，在洛杉磯、紐約和薩克拉門托三個城市的真實電力負載數據集上，相較于ELM、RNN、LSTM和傳統的Transformer模型，改進的Transformer模型可以更準確地進...

改進SSA-SVM及在人臉識別中的應用————作者：趙明明;胡茜;趙婧帆;

摘要：支持向量機一直被用于人臉識別，為了提高其分類識別的精度，文中提出一種改進的麻雀搜索算法優化支持向量機參數的分類模型。首先，利用Tent混沌映射有效地改善了由于初始種群缺乏遍歷性和多樣性差而導致的收斂速度慢的問題；其次，借鑒粒子群算法的學習策略和云模型引入自適應動態權重因子、平衡全局和局部搜索能力，擴大算法的搜索范圍；最后，引入Levy飛行，提高算法尋優能力和跳出局部極值的能力。從基準測試函數結果不...

基于改進BiSeNet的實時道路場景分割算法————作者：宋宇;張麗影;梁超;

摘要：無人駕駛場景中的圖像信息具有目標種類多、場景變化多樣的特點，使得分割任務更加困難。針對空間信息和語義信息直接進行特征融合效果較差，面對復雜交通場景時分割結果較為粗糙，對雙分支網絡BiSeNet進行優化改進。采用輕量級骨干網絡以及引入混合深度卷積，降低運算成本的同時提升分割精度；對復雜道路場景圖像分割時存在結果邊緣模糊、小目標分割效果不佳等問題，在上下文路徑引入坐標注意力機制獲取更多的上下文信息，提...

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