- 李泽铖;武志峰;
点击率预测作为推荐系统中连接用户行为建模与内容分发的核心环节，直接影响个性化推荐效果以及平台资源分配效率。为解决前期研究融合LightGBM和通道注意力机制的点击率预测模型（LSNN）中挤压激励网络（SENet）因压缩操作导致的信息丢失问题，提出一种融合高效通道注意力网络（ECANet）与多头自注意力机制的LSNN改进模型（LENN）。LENN在LSNN的基础上，将SENet模块替换为ECANet模块，采用一维卷积操作代替压缩操作来保留有效信息。同时，加入多头自注意力机制，进一步增强模型捕捉数据复杂关系和模式的能力。在Criteo和MovieLens＿20M数据集上的实验结果表明，LENN在AUC和Logloss两个指标上均优于LSNN，验证了LENN具有更优的点击率预测性能。
2025年03期 v.35;No.124 1-8页 [查看摘要][在线阅读][下载 368K] [下载次数：26 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：0 ] - 翟宝英;王志强;刘璐;任文佳;杨千慧;
针对传统的时间序列预测方法在对现实场景的时间进行预测时精确度不高及效率低下等问题，提出一种改进的基于Mamba的时间序列预测算法。该算法以新型的具有线性时间复杂度的状态空间模型（SSM）为基础，在简单Mamba(S-Mamba)上进行改进。通过增加通道注意力与特征融合的方式建立CA-FF-Mamba模型。该模型在3个现实场景的公共数据集上进行验证，展现出良好的性能，均方误差（MSE）和平均绝对误差（MAE）均有显著提升。结果表明：采用通道加权与特征融合的方法，能够为时间序列预测研究提供更为高效的解决方案。
2025年03期 v.35;No.124 9-14页 [查看摘要][在线阅读][下载 229K] [下载次数：75 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：0 ] - 杜浩洋;董建设;
信息瓶颈原理指出，数据在特征提取和空间变换的过程中会不可避免地出现丢失，导致模型难以捕捉到数据的关键特征，影响模型的泛化能力和预测性能。针对此问题，提出可逆列Transformer(RCT)模型，该模型结合了可逆列神经网络（RevCol）的重复输入策略、卷积的局部特征提取能力和Transformer的自注意力机制，保留了丰富的原始输入信息，利用全局注意力机制动态调整通道权重，强化关键特征并抑制噪声，从而在不增加过多计算负担的情况下，提高模型的泛化能力和预测准确性。通过在图像分类任务上进行实验，RCT模型在Tiny ImageNet数据集上的表现优于目前的主流模型，分类准确率达到了72.35%，训练速度和泛化能力较RevCol模型显著提高。
2025年03期 v.35;No.124 15-21页 [查看摘要][在线阅读][下载 261K] [下载次数：12 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：0 ] - 孙永;张瑞雪;高东杰;张书鑫;张成超;王旭龙;
针对骑行者在复杂交通环境中的安全防护问题，设计了一种多姿态感知智能防护头盔。该头盔采用STM32F407ZGT6单片机为主控核心，集多传感器融合与KNN算法处理技术，全面提升了个人防护装备的智能化水平；通过对头部姿态、加速度及旋转角度等关键参数的实时监测与分析，实现了对使用者头部姿态的精准识别。实验结果表明，该头盔能够在事故发生时迅速响应，及时启动远程求救机制，使得安全防护更高效，识别准确率更高。
2025年03期 v.35;No.124 22-27页 [查看摘要][在线阅读][下载 255K] [下载次数：86 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：0 ] - 聂文虎;路光达;秦转萍;李政;王达斌;
针对现有穴位识别方法存在目标兼容性弱、定位精度不佳以及部署成本高的问题，提出一种基于YOLOv8npose的改进模型—YOLOv8n-AP。该模型在YOLOv8n-pose基础上引入轻量化ADown下采样模块，减少计算量的同时保留了关键特征信息；结合MLLA（类曼巴线性注意力）机制与Faster Block神经网络结构，构建了C2f-Faster-MLLA模块，在保留C2f特征转换与分支处理优势的同时，提高了特征提取精度与效率。实验结果表明：YOLOv8n-AP在穴位识别任务中的平均精度均值（mAP50-95）为86.3%，穴位预测的绝对误差与欧氏距离误差均小于30像素；相较于基线模型YOLOv8n-pose，参数量与浮点运算量分别减少了16%与14%。
2025年03期 v.35;No.124 28-34页 [查看摘要][在线阅读][下载 368K] [下载次数：36 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：0 ] - 李瑛;张靖宇;兰青迪;魏宝宏;李金辉;
针对长期瘫痪患者难以自主翻身的问题，设计了一款助力床。助力床系统包括卧姿数据采集、翻身意图模型预测和助力床翻身动作控制3部分。系统通过人体卧姿分析选取适宜的分布式压力传感器以获取卧姿体压分布数据：基于卷积神经网络-长短期记忆网络（CNN-LSTM）建立翻身意图识别模型。为提升模型对人体翻身意图的识别精度与稳定性，引入鲸鱼优化算法（WOA）；基于STM32系统、电机驱动器和九轴数字倾角仪搭建闭环控制系统，实现助力床对使用者精准翻身辅助。邀请被试进行助力翻身实验，对翻身过程中体压时序数据进行模型识别。实验结果表明：翻身意图识别模型预测准确率达到98.94%；以卧姿分类后体压时序累积数据为依据进行助力床翻身控制，可及时更换卧姿以减轻局部压力，改善长期瘫痪患者血液循环，防止压疮。
2025年03期 v.35;No.124 35-41页 [查看摘要][在线阅读][下载 384K] [下载次数：11 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：0 ] - 王瑜瑾;杨彬;
针对现有超声波流量计整流器因尺寸受限导致整流效果不佳的问题，提出并设计了一种管道插入式整流器。该整流器结合起旋器与蜂窝整直器模块，通过控制流体旋转与整直过程，有效改善了管道内的流场分布。采用计算流体动力学（CFD）方法，在直管和单弯管两种典型工况下，对整流器性能进行了仿真分析与评估，验证了整流器在不同流动扰动条件下均能显著改善流场均匀性。基于相对标准误差与均匀性指数等指标，优化了起旋器扇叶偏转角、扇叶数量及蜂窝整直器长度，确定了最优设计组合。现场测试结果表明：针对DN50口径单声道超声波流量计，在最大流量点条件下，相对误差绝对值由未加装整流器时的1.057%降低至加装后的0.055%，测量重复性显著改善，整体稳定性增强；整流器在不同压力及温度条件下均展现出良好的稳定性和可靠性。本研究为超声波流量计在复杂工业环境中的高精度测量提供了新的技术路径。
2025年03期 v.35;No.124 42-47页 [查看摘要][在线阅读][下载 305K] [下载次数：24 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：0 ] - 刘新宇;杨耿煌;胡江洪;耿丽清;胡俊泽;
针对汽车加工车间内人工语音信号中噪声难以有效去除的问题，提出一种基于冠豪猪优化（CPO）算法的变分模态分解（VMD）与小波阈值（WT）相结合的CPO-VMD-WT去噪方法。该方法使用CPO对VMD模态分解数K与惩罚因子α进行优化，实现了带噪语音信号的最优分解；利用Pearson相关系数筛选法，保留本征模态函数（IMF）分量中的有效分量；对IMF有效分量进行WT去噪处理，去除部分噪声后重构得到最终去噪信号。实验结果表明，与WT、经验模态分解（EMD）结合WT(EMD-WT)以及VMD结合WT(VMD-WT)去噪方法相比，经CPO-VMD-WT去噪后的信号信噪比（8.950 0 dB）最高，均方根误差（0.0344）最低，与原始信号的相关系数（0.9400）最高，CPO-VMD-WT去噪效果最优。
2025年03期 v.35;No.124 48-53+61页 [查看摘要][在线阅读][下载 394K] [下载次数：16 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：0 ] - 张圆;丁学文;蒋晓凯;王少赛;
针对陶瓷表面缺陷检测中微小缺陷识别困难的问题，提出了一种改进YOLOv8的陶瓷表面缺陷检测算法。该算法采用重参数化结构（RepVGG）替代传统卷积层，增强对微小缺陷特征的提取能力。结合BiFPN双向特征金字塔网络结构，实现多尺度特征的高效融合，进一步强化算法的特征表达能力。引入基于二维高斯分布的WDLoss损失函数，以精确捕捉微小缺陷细节并优化目标定位精度，从而显著提高了检测性能。研究结果表明，与原始YOLOv8n算法相比，改进算法在平均精度和准确率上分别提高了5.8%和18.2%。
2025年03期 v.35;No.124 54-61页 [查看摘要][在线阅读][下载 395K] [下载次数：51 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：0 ] - 李祥龙;刘芬;
针对在环境（如温度、湿度、土壤含水量和降雨量）复杂多变的情况下如何有效地判断灌溉需求，提出了一种创新的智能灌溉管理方案。该方案结合了实时监测与分析环境数据的能力，引入机器学习算法来优化灌溉决策。对比了朴素贝叶斯算法和KNN算法（K近邻分类算法）在灌溉状况分类任务中的表现，KNN算法在准确率和F1分数上更具优势；实验验证了KNN算法在智能灌溉系统中的适用性，特别是在需高精度灌溉决策的场景下，KNN算法在整体性能上表现更佳。实验结果表明：在选择算法时需要根据具体应用场景和数据特点进行权衡；KNN算法在特征复杂且需要高分类精度的情况下表现优异，特别适合非线性数据的分类任务,但其预测速度在大数据集上可能变慢；朴素贝叶斯算法实现简单、训练速度快，在特征独立性假设满足时表现良好，但其性能容易受到特征关联性的影响。
2025年03期 v.35;No.124 62-67页 [查看摘要][在线阅读][下载 160K] [下载次数：45 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：0 ] - 胡锦良;王旭龙;徐征;梅添富;李春亮;
分布式驱动技术在电动汽车、自动驾驶汽车和特种车辆领域具有很大的应用潜力。分析分布式驱动车辆领域的研究热点与发展趋势，为该领域的后续研究和创新提供参考。选取2004—2024年中国知网（CNKI）和Web of Science(WOS)数据库中的相关文献为数据来源，运用CiteSpace软件，从年度发文量、国际合作与分布、研究机构合作与分布、作者及其合作关系、研究热点等多个维度，对该领域研究现状进行可视化分析。结果表明：我国学者已成为分布式驱动车辆研究领域学术群体的核心力量；在研究机构中，以同济大学、北京理工大学、吉林大学、清华大学等为代表的国内高校占据重要科研地位；人工智能、深度学习等技术与分布式驱动技术的深度融合，以及针对更复杂工况的控制策略研究，将成为分布式驱动车辆未来的研究趋势。
2025年03期 v.35;No.124 68-74页 [查看摘要][在线阅读][下载 390K] [下载次数：20 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：0 ] - 骆李静;胡志冉;李慧;兑佳桐;彭仪;
为探索减污降碳强度与产业结构升级之间的关系，调取了京津冀及周边地区2003至2021年的数据，计算产业合理化与高级化指数；基于双系统耦合模型，分析了减污降碳强度与产业结构升级的耦合协调度；采用Tobit模型对影响耦合协调度的6个因素进行了分析。研究结果表明：城镇化水平对减污降碳与产业合理化之间的协调程度有正向促进作用，而人力资本、外商投资、政府干预和研发强度对协调度有削弱效果；人力资本水平对减污降碳与产业高级化协调度有促进作用，而外商投资和政府干预对该协调度产生负向作用。
2025年03期 v.35;No.124 75-80页 [查看摘要][在线阅读][下载 144K] [下载次数：34 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：0 ] -
<正>《天津职业技术师范大学学报》是天津职业技术师范大学主办的面向国内外公开发行的综合性学术期刊，刊号CN 12-1423/Z,ISSN 2095-0926。本刊主要刊登机械工程、自动化工程、电子工程、计算机科学与技术、工程教育科学及基础学科的论文，包括理论与应用研究论文、综述报告等。欢迎校内外师生及科研人员踊跃投稿和订阅。本刊为季刊，每册定价5.00元，全年4期，共计20.00元，邮局订阅，邮发代号6-193。
2025年03期 v.35;No.124 80页 [查看摘要][在线阅读][下载 23K] [下载次数：1 ] |[网刊下载次数：0 ] |[引用频次：0 ] |[阅读次数：0 ] 下载本期数据