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《电子技术与软件工程》

 

      ISSN:2095-5650

      CN:10-1108/TP

      创刊日期：创刊于2012年

　   主办单位：中国电子学会

　   通讯地址：北京165信箱

                    《电子技术与软件工程》编辑部收

　     邮政编码： 100036

 
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  • 研究论文

    基于ECharts框架的前端海量数据渲染优化设计

    赵剑锋, 王国林, 孙岩, 李海军, 宫慧明

    当前状态：二校优先
    摘要：传统前端渲染模式在百万甚至千万级数据量场景下存在显著性能缺陷，主要表现为主线程阻塞、内存激增及交互延迟，进而引发网页首屏加载过慢、浏览器进程崩溃等问题，严重影响用户体验。本文针对海量数据场景下前端可视化面临的性能瓶颈，利用ECharts框架优秀的数据渲染性能及其对多平台良好的兼容性等优势，结合WebGL加速、Web Worker分线程处理、高效数据存储与渐进式渲染等技术，提出了一套以ECharts框架为核心的前端海量数据渲染优化方案。该方案优化了前端海量数据的渲染过程，综合性能提升超90%，不仅为海量数据场景可视化提供了高可用性解决方案，亦为前端性能优化研究提供了理论参考与实践范例。  
    关键词：前端可视化;ECharts;WebGL;分线程处理;渐进式渲染  
    <HTML>
    <网络PDF><WORD><Meta-XML>

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    更新时间：2026-09-22

  • 研究论文

    基于改进模糊DBSCAN的战役威胁评估

    申杰亮, 朱允帅, 吴澄冉, 赵法明, 朱根甲

    当前状态：二校优先
    摘要：现代战场环境复杂多变，传统基于硬聚类的威胁评估方法难以准确刻画敌方编队的动态性与隶属模糊性。本文提出一种基于动态模糊聚类的战役威胁评估方法，综合考虑敌方编队的多维特征，构建动态威胁评估模型。首先，提出并采用改进的模糊DBSCAN（Improved Fuzzy-Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise，IF-DBSCAN）算法，引入时间滑动窗口对敌方作战单元进行动态模糊聚类，生成包含综合隶属度的编队划分。其次，设计了多维度编队威胁计算方法，综合考虑了能力强度、威胁意图、时间紧迫性等多维度要素，量化各编队的威胁值。通过隶属度加权的方式，评估出作战单元可能隶属于不同编队所带来的潜在威胁，并按照威胁等级对编队进行排序，实现整体性、区域性的战役威胁评估。最后，设计典型的军事仿真场景，验证战役威胁评估方法的有效性。仿真试验结果表明，相对于传统的DBSCAN类算法，IF-DBSCAN编队聚合的准确性提高了约12%，提升了威胁评估的灵活性与合理性，为战役指挥决策提供态势研判支撑。  
    关键词：战役威胁评估;改进模糊DBSCAN聚类;滑动时间窗口;综合隶属度;多维度编队威胁计算  
    <HTML>
    <网络PDF><WORD><Meta-XML>

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    更新时间：2026-09-14

  • 研究论文

    基于HMM-LSTM混合模型的股票趋势预测研究以沪深300成分股为例

    贾洪岩, 李明宇

    当前状态：二校优先
    摘要：针对股票市场的趋势预测存在非线性和状态切换以及噪声大的问题，提出一个由长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）、隐马尔可夫模型（Hidden Markov Models，HMM）构成的级联式的混合模型。首先使用LSTM从原始的价格序列和技术指标多个方面得到128维的隐含特征并作为HMM的观测输入，在此基础上引入一种基于历史波动率的自适应状态划分算法（Adaptive State Partitioning ，ASP），用来动态地确定隐含的状态个数；再设计一个基于Baum-Welch算法的滚动训练方法对状态数、正则化系数等超参数进行联合寻优，解决了传统的期望最大化（Expectation-Maximization，EM）算法对于初始值比较敏感且容易陷入局部最优的问题；最后构造一个“状态-策略”规则引擎，把解码的市场状态与预先设定的仓位策略对应起来。以沪深300成分股2010年1月至2024年12月的日频数据为例进行了实证研究，结果表明：所提出的模型相对于ARIMA、Prophet、单个LSTM和传统HMM的方向预测准确率分别提高了5.8、 4.6、 2.1及3.4个百分点，夏普比率是1.42，最大回撤也只有9.8%远远大于其他几个模型。通过消融实验证明LSTM特征提取、自适应状态划分和滚动训练三个部分对于模型性能提高的边际作用，并且证明所提基于HMM-LSTM混合框架可以有效地识别出股票市场中的隐含状态，是进行量化投资以及风险预警的可行技术手段。  
    关键词：隐马尔可夫模型;长短期记忆网络;股票趋势预测;贝叶斯优化  
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    <网络PDF><WORD><Meta-XML>

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    更新时间：2026-09-14

  • 研究论文

    基于SN8200的双电池管理软件系统设计与实现

    邹家蒙, 夏晶, 程智

    当前状态：二校优先
    摘要：便携式设备所采用的单电池方案一般有供电时间短、不支持热插拔、安全控制欠完善等问题。文中将SN8200芯片作为主控元件，提出对嵌入式Linux来说可行的双电池驱动方法。从硬件角度看，I2C总线、Power Supply架构以及HWMON子系统都可用于与底板通信，能按需准确地得到双电池电压、电流、温度、电量诸项指标的实时信息。软件上把功能划为控制核心、数据采集模块、策略计算、安全机制、接口部分五类，通过SysFS、IOCTL等标准化接口对外开放管控能力。测试结果表明，数据采集精度误差控制在1%以内，中断处理延迟不超过100 ms，经72 h连续运行验证系统可靠性良好，由此可认为该方案软件上是可靠的、可行的双电源管理软件实现方案。  
    关键词：SN8200;双电池管理;Linux驱动;电源管理;嵌入式系统  
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    <网络PDF><WORD><Meta-XML>

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    更新时间：2026-09-14
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