2024年第7卷第3期

      研究论文

    • 基于特征迁移的道路损伤检测神经网络算法

      万计鹏, 郭晓秋, 应昆宇, 王龙辉, 许曦阳
      2024, 7(3): 1-4. DOI: 10.3969/j.issn.2096-6091.2024.03.001
      摘要：深层神经网络的最新进展，展示了其学习的大规模数据集的可视化模型的能力。目前国内暂时还没有可用于道路损伤检测的公开数据集。本文中实验所使用的数据来自行车记录仪的拍摄画面。图像分辨率受车辆间遮挡、光照变化、车辆抖动等的影响严重，且数据量巨大，人工挑选合格数据费时费力。故本文提出了一种新的检测方法，即使用特征迁移网络（Feature Transfer Network，FTN）重建道路损伤图像，在使用少量数据的同时锐化图像特征，然后使用Faster-RCNN（Faster-Regions with CNN features）网络进行损伤检测。试验结果表明，通过特征样式迁移重建后的图像进行损伤检测，不同道路损伤类别实例的平均准确率提升了2%，证明了该框架的有效性。  
      关键词：道路损伤;目标检测;特征样式迁移;Faster-RCNN   
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      更新时间：2025-04-08

    • 结合可解释信息的深度学习排序算法

      周明星
      2024, 7(3): 5-10. DOI: 10.3969/j.issn.2096-6091.2024.03.002
      摘要：在信息爆炸的时代，如何有效地管理和利用海量知识成为了一个关键问题。知识管理系统的核心任务之一是知识利用，搜索是知识利用的主要手段之一，搜索排序效果的好坏，直接影响着对知识的利用效率。现有的机器学习排序算法结合行为、语义及业务特征对排序已有很大的提升，但搜索给定结果排序的原因对于用户是黑盒，这对用户的使用体验影响较大。针对上述问题，本文新设计了一种结合可解释信息的深度学习排序方法（Explainable Information combined Deep Learning To Rank algorithm， EI-DLTR），该方法结合深度学习的强大学习能力，将知识相关的排序理由联合建模排序，在提供用户良好知识排序的同时，提供贴合事实的排序理由，同时也提升了知识排序效果和用户体验。本算法首次将深度学习排序与排序理由建模，并应用在知识搜索领域使用。在与没有考虑排序理由的各同类算法及线上A/B测试中获得了显著增长。  
      关键词：知识搜索;机器学习排序;排序可解释性;深度学习   
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      更新时间：2025-04-08

    • 基于深度特征挖掘的电力窃漏电用户自动识别算法

      王新云, 李媛
      2024, 7(3): 11-17. DOI: 10.3969/j.issn.2096-6091.2024.03.003
      摘要：本研究聚焦于电力窃漏电用户的自动识别，提出一种创新算法。通过深度特征挖掘技术，提取电力数据中的电量趋势、线损及告警类等关键特征，构建多维度特征体系。运用卷积神经网络（convolutional neural networks）对特征进行学习，建立窃漏电用户识别模型。针对表前窃电行为，采用非参数统计方法分析历史与监测数据特征值分布，动态确定预警阈值。经国家电网真实用户数据集验证，该算法准确率达90%以上，召回率超85%，具备高准确性与实用性，适用于各类电力数据监测系统，如无线抄表系统，能有效提升电力企业反窃电能力，维护供电秩序与电网安全。  
      关键词：卷积神经网络;窃漏电用户;自动识别;用电数据;模式识别   
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      更新时间：2025-04-08

    • 面向不平衡数据集的脑卒中风险预测研究

      于成龙, 孙悦, 郭金兴, 才莹, 陈广新, 冯莹
      2024, 7(3): 18-22. DOI: 10.3969/j.issn.2096-6091.2024.03.004
      摘要：为解决脑卒中风险预测中数据不平衡的问题，本文旨在通过数据扩充方法提高模型对少数类的识别能力。采用过采样技术（Synthetic Minority Over-sampling TEchnique，SMOTE）对训练数据进行扩充，并使用逻辑回归、支持向量机、决策树、K近邻、随机森林、梯度提升机、XGBoost等多种机器学习模型进行实验。通过比较在原始不平衡数据集和经过过采样技术处理的数据集上的模型性能，评估了SMOTE对模型预测能力的影响。实验结果显示，在原始不平衡数据集上，模型普遍难以识别少数类。而在经过SMOTE处理的数据集上，各模型的准确率、G-mean和F1值等性能指标均显著提高。特别是基于树的模型和集成方法在处理不平衡数据时表现出更高的有效性。  
      关键词：不平衡数据集;SMOTE;集成学习;非集成学习;疾病预防   
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      更新时间：2025-04-08

    • 基于大数据分析的DNS封堵域名分级管理研究

      郭晓辉, 车玲娟, 谢力娜·阿布都热合曼, 米尔夏提·买买提肉孜, 于紫薇, 李鹏
      2024, 7(3): 23-30. DOI: 10.3969/j.issn.2096-6091.2024.03.005
      摘要：本文提出了一种基于大数据分析的DNS（Domain Name System）封堵域名分级管理方法，该方法通过流量镜像技术进行日志收集，实现了对DNS日志数据的实时、高效收集和分析，避免了网络拥塞和分析效率低下的问题，为互联网生态系统的安全与稳定提供了有力保障。与传统的DNS封堵策略相比，该方法不仅降低了计算成本和解析时延，还提高了系统的稳定性和安全性。整体封堵域名的生效数量降低了97.5%，解析时延降低了98%，内存使用和CPU（Central Processing Unit） 利用率也分别降低了5%。本文创新点在于：采用流量镜像技术进行日志收集，实现了对DNS日志数据的实时、高效收集和分析；引入机器学习算法和实时数据分析技术，对恶意域名进行智能分类和热度评估分级，实现了对域名封堵的精准管理和优化；本文提出的分级管理策略，根据域名的分类结果和热度得分制定相应的删除规则，实现了对封堵域名的精细化管理。  
      关键词：DNS安全;封堵域名;大数据分析;精细化管理;热度管理;机器学习   
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      更新时间：2025-04-08

      科研通信

    • 企业IT整合中统一认证API网关的设计与实现

      孙丽菊
      2024, 7(3): 31-35. DOI: 10.3969/j.issn.2096-6091.2024.03.006
      摘要：微服务架构因其灵活性、可扩展性和独立性等优势，在企业并购后的IT资源整合中发挥着重要作用。这种架构通过将大型应用拆分为小型、独立的服务单元，不仅提升了系统的可维护性和可扩展性，还增强了系统的部署灵活性。在并购过程中，不同公司的IT系统往往存在差异，微服务架构能够通过服务发现、注册和配置管理等机制，实现快速部署和灵活管理，从而有效整合这些异构资源。本文研究了微服务架构中统一认证API（Application Program Interface）网关的作用，并使用Zuul和OAuth2结合实现了统一认证系统的设计。统一认证API（Application Program Interface）网关提供了集中化的认证管理，简化了客户端与微服务之间的交互，提高了系统的安全性和一致性，减少了IT整合成本，对整体上提高企业并购后的IT运行效率有重要意义。  
      关键词：IT资源整合;微服务架构;API网关;Zuul;统一认证;企业并购   
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      更新时间：2025-04-08

    • 一种应用于MEMS麦克风芯片的平面电容材料及其制备方法

      卢星华, 杨柳, 孔紫琪, 李峰
      2024, 7(3): 36-40. DOI: 10.3969/j.issn.2096-6091.2024.03.007
      摘要：为了解决MEMS(Micro-Electro-Mechanical System)麦克风芯片体积相对较大、EMC(ElectroMagnetic Com-patibility)较差等技术难点以及芯片连接、焊接点等引入的寄生电容、寄生电感等问题，围绕平面电容材料及其制备方法展开研究。本研究制备而成的平面电容材料FCM1121，与该领域平面电容材料市场主流产品对比，除赋能MEMS麦克风芯片具备同样优异的基础性能外，还具有更优的RF(Radio Frequency)抗干扰等性能优势，同时本研究成果也为其他领域的平面电容材料研发提供了较好的参考意见。  
      关键词：MEMS麦克风;芯片;RF抗干扰;平面电容材料   
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      更新时间：2025-04-08
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