郑州大学学报(理学版)最新期刊目录
《郑州大学学报(理学版)》征稿简则
摘要：<正>《郑州大学学报(理学版)》(原刊名《郑州大学学报(自然科学版)》)是郑州大学主办的自然科学综合性学术刊物(双月刊,国内外公开发行),中文核心期刊,主要刊登信息与计算机科学、数学、物理学、化学、生物工程科学、材料科学、电气工程科学等自然科学的基础研究及应用研究方面的学术论文
甲基触发苯乙炔生成双环芳烃茚的动力学反应机理————作者：冯世豪;王昌洋;张丽娟;赵龙;蒋慧灵;边会婷;
摘要：为了揭示双环芳烃茚的生成机制,研究了甲基自由基和苯乙炔的反应势能面,并计算了动力学数据。首先,采用B3LYP/6-311+G（d,p）方法对苯乙炔与甲基自由基反应体系中的所有物种进行了几何构型优化和振动频率分析。其次,采用CCSD（T）/aug-cc-pVDZ方法获得各物种的高精度能量。最后,采用RRKM/ME主方程动力学方法,计算重要路径的反应速率常数和路径分支比。研究结果表明:甲基自由基通过加...
《郑州大学学报(理学版)》征稿简则
摘要：<正>《郑州大学学报(理学版)》(原刊名《郑州大学学报(自然科学版)》)是郑州大学主办的自然科学综合性学术刊物(双月刊,国内外公开发行),中文核心期刊,主要刊登信息与计算机科学、数学、物理学、化学、生物工程科学、材料科学、电气工程科学等自然科学的基础研究及应用研究方面的学术论文。1要求及注意事项1.1来稿应具有创新性、科学性、准确性和可读性。稿件必须包括(按顺序):题名、作者姓名、作者...
面向高光谱遥感图像的MMRI-Boruta特征选择算法————作者：张婧;孔霄;曹峰;张超;李德玉;
摘要：高光谱遥感图像特征选择旨在从高维光谱特征集中选择最优光谱特征子集,以消除冗余光谱特征,提升高光谱遥感图像分析的效率和精度。由此提出了一种混合型特征选择算法MMRI-Boruta,该算法首先对过滤式MRI特征选择算法进行改进,通过引入方差定义新的特征重要性评价指标,然后利用封装式的Boruta算法实现特征子集的进一步优化。所提特征选择算法结合了过滤式和封装式两种特征选择算法的优点,更易于获取最优特征...
脑启发的遮挡目标识别模型研究综述————作者：张利朋;李瑞琪;王宁;曹亮;孟振江;李翠霞;胡玉霞;
摘要：遮挡目标识别是计算机视觉领域的核心挑战之一。目标物体因遮挡导致的特征缺失和混淆,严重制约了当前目标识别模型的性能。研究表明人脑视觉系统具有出色的遮挡目标识别能力和对遮挡场景的强适应能力,为构建脑启发的遮挡目标识别模型提供了生物学依据与创新方向。系统梳理了脑启发遮挡目标识别模型的研究进展。首先,对当前主流的遮挡目标识别模型进行系统介绍;然后,聚焦脑启发模型的生物学基础,阐释了视觉皮层层级处理等神经机...
模糊技能多映射的变精度模型与构建知识结构的矩阵方法————作者：杨竞菁;李进金;王鸿伟;
摘要：基于变精度α-模型构建知识结构是当前研究的热点之一。根据阈值取值范围的不同拓展了三种基于模糊技能多映射的变精度能力模型,讨论了它们所构建的知识结构的性质,并证明了由它们构建的知识结构族是一致的。在此基础上,提出基于模糊技能多映射构建知识结构的矩阵方法,并通过实验验证了方法的可行性和有效性,分析了模糊技能多映射中问题数、技能数对算法执行时间和空间的影响
FGBK在医学断层图像重构仿真中的应用与改进————作者：时文雅;蔡盼煜;孙思超;郇战;
摘要：Kaczmarz算法是医学断层图像重构的经典方法之一,但存在计算复杂度高、耗时长等问题。为此,设计了一种基于最大残差原则的行索引集选择方法 FSGBK(Free Scale Greedy Block Kacmarz),有效提升了算法收敛速度,但由于其选择的索引集相关性较强,导致图像重构的内部结构误差增大。为解决该弊端,提出了KFGBK(K-means FGBK)算法,此算法以系数矩阵的若干线性无关...
基于深度抑郁特征编码网络的语音抑郁检测————作者：李奇;姬生文;赵迪;武岩;奚洋;孟天宇;
摘要：针对语音抑郁数据集存在的特征冗余问题,提出基于深度抑郁特征编码网络(deep depression feature encoding network,D-DFENet)的语音抑郁检测方法。首先,利用Wav2vec2.0预训练模型提取语音潜在表征;其次,设计一种卷积变分自编码器模块,该模块通过引入变分自编码器机制以实现特征空间的降维,并在其编码器的多层结构中逐层嵌入卷积神经网络,旨在有效滤除语音潜在...
大语言模型驱动下知识图谱的构建及应用综述————作者：张坤丽;王影;付文慧;朱永其;张艳莉;昝红英;
摘要：在大语言模型的助力下,知识图谱凭借结构化和语义丰富的特征,提升了数据关联与解释能力,为复杂知识推理和智能决策支持等领域提供了新的研究方向和应用潜力。因此,从知识图谱的角度出发,总结了大语言模型驱动下知识图谱的构建及应用的最新研究进展。首先,从知识建模、信息抽取、知识融合以及知识图谱补全等角度探讨了知识图谱构建的新方法。其次,阐述了知识图谱在增强大语言模型、提升检索能力以及与大语言模型协同增强三个方...
基于自适应禁忌搜索多目标鲸鱼算法的武器目标分配————作者：宰光军;徐旺旺;钟李红;田钊;佘维;
摘要：针对多目标鲸鱼优化算法在解决武器目标分配时存在参数设置经验化、种群多样性差以及空间搜索能力弱等问题,提出一种自适应禁忌搜索多目标鲸鱼优化算法。首先,通过自适应网格划分和外部存档调整策略,使网格和档案大小能够根据种群分布状态和多样性变化情况自动调整。其次,设计了动态轮盘赌选择方法来控制全局最优个体的生成,以提高种群分布的多样性和均匀性。此外,引入了禁忌搜索算法中的禁忌列表和邻域搜索策略,扩大种群对新...
基于几乎随机占优的语言值概念知识获取方法————作者：辛现伟;袁世婷;薛占熬;宋继华;
摘要：针对语言值形式概念分析中的主观偏好问题,提出以参考点的差异表达风险偏好信息的前景语言值概念格。首先,将模糊语言值形式背景与前景理论结合,提出一种融合风险厌恶和风险偏好态度的前景语言值概念格构造方法。其次,利用几乎随机占优对风险信息的敏感性,获取前景语言值概念之间的占优关系和有效概念知识。最后,引入国际中文教育数字化转型的实例,通过一系列实验与对比分析,验证了所提方法的有效性和可行性
融合多策略的哈里斯鹰优化算法求解Steiner树问题————作者：王晓峰;王军霞;彭庆媛;华盈盈;何飞;唐傲;
摘要：针对传统哈里斯鹰优化算法在解决图的Steiner树问题(Steiner tree problem of graph,GSTP)时存在种群分布不均匀、探索与开发阶段难以平衡以及易陷入局部最优的情况,提出一种融合多策略的哈里斯鹰优化算法。首先,通过S型函数对算法进行离散化处理,并引入Logistic-Sine混合混沌映射,以优化种群初始化过程。其次,设计了动态自适应权重策略,增强猎物逃逸能量的非线性表...
基于序列属性和结构特征的噬菌体-宿主多关系相互预测————作者：王文;许文俊;陈诚;夏迎春;王庆勇;辜丽川;
摘要：识别噬菌体-宿主相互作用(phage-host interactions, PHIs)可以深化对噬菌体杀菌机制的理解,并可以探索细菌疾病的潜在疗法。近年来,机器学习在PHIs预测中表现出色,但仍面临着数据稀疏和生物属性缺失(如DNA和蛋白质序列)的挑战。为了解决这一问题,提出了结合了生物序列属性与网络拓扑特征的噬菌体-宿主相互作用预测模型(multi-relationship interactio...
区间值(light)■-预-t-余模及其在构造区间值方向单调模糊蕴涵中的应用————作者：于鹏;肖萌;
摘要：在聚合函数的研究中,由于存在不满足单调性约束的聚合场景,弱了化聚合函数的单调性。生成具有方向单调的聚合函数成为聚合函数研究中的一个重要内容。首先将区间值(light)-t-余模的区间单调性扩展到区间值方向单调,给出了区间值(light)■-预-t-余模的概念。其次,研究了区间值(light)■-预-t-余模的性质,并给出了一些构造区间值(light)■-预-t-余模的方法。最后,基于区间值(lig...
基于贝叶斯优化WGAN-GP的fNIRS数据增强与情绪识别————作者：李修军;葛雄心;杨菁菁;
摘要：针对收集大量功能性近红外光谱（functional near-infrared spectroscopy, fNIRS）情绪数据的过程漫长且繁琐,导致数据量有限,影响了深度学习分类模型的训练和准确性这一问题,提出一种基于贝叶斯优化梯度惩罚的Wasserstein生成对抗网络（bayesian optimization with gradient penalty for wasserstein ge...
基于GCN的IOTA寄生链检测————作者：刘韦淇;侯永超;木又青;丁智颖;刘明灏;赵金东;
摘要：随着物联网技术的不断发展,确保物联网环境中的交易安全变得至关重要。Internet of Things application(IOTA)网络作为一种专为物联网设计的分布式账本技术,在处理海量设备间交易时尤为重要。寄生链攻击作为一种常见的攻击方式,通过在IOTA主缠结(Tangle)中认证非法交易,严重威胁了网络的安全性和性能。为应对这一问题,提出了一种基于图卷积神经网络(graph convol...
基于时序误差分布分析的光伏功率区间预测————作者：蒋建东;周才期;常轶哲;徐畅;韩文轩;
摘要：为了精准获取核密度估计中的最优带宽参数,并有效应对功率预测误差在日周期内不同时段所展现的分布差异性,提出了一种融合最优带宽核密度估计与时序误差分布分析的光伏发电功率区间预测模型。首先,利用贝叶斯优化算法,以K折交叉验证得到的负对数似然度为目标函数,对核密度估计中的带宽进行优化,以显著提升预测模型的拟合优度与泛化性能。然后,探索了时平均辐照度、时辐照度变化对误差分布的影响,采用K均值聚类算法,以时平...
0.618减法邻联系数及其应用————作者：李丽红;鱼绍轩;白斌;杨亚锋;
摘要：为克服减法全邻联系数中各联系度相减易导致趋势不稳定进而引发数值偏误的不足,结合0.618黄金分割法优化的思想,根据三元联系数的宏观演化趋势为正(a>c)或负(a<c)选择相应的邻联系数,通过缩小减法区间以降低误差;参考驱动系数思想,构建0.618减法全邻联系数,并在拉格朗日条件极值的基础上利用梯度上升法和拟牛顿法,探讨了0.618减法全邻联系数的取值范围并分析其发展态势。将该方法应用于...
面向特定决策类的结构化序贯三支约简————作者：牟琼;杨秀花;陈宇亮;丁艳椒;程云龙;
摘要：序贯三支决策(sequential three-way decision,S3WD)是一种处理不确定性问题的高效范式。然而,S3WD模型丢失了粒子的结构信息,从而增加了语义解释的难度,同时现有的S3WD模型面向所有决策类而非特定决策类。针对上述问题,提出了面向特定决策类的结构化序贯三支决策的基本框架。首先,将结构化粗糙集引入S3WD模型中,并提出了一种新的三分法,即两阶段三分法,在此基础上,建立了...
基于局部上下文引导特征深度融合的轻量级医学图像分割方法————作者：任向阳;赵梦媛;胡微;刘刚琼;毕莹;
摘要：现有的基于深度学习的医学图像分割方法,大多是利用大量的训练数据拟合检测网络,以获得优异的检测性能。这些方法往往具有较大的模型参数,导致了检测实时性较差。为此,提出了基于局部上下文引导特征深度融合轻量级医学分割网络(local context guided feature deep fusion lightweight medical segmentation network,LCGML-net)。...
郑州大学学报(理学版)来自网友的投稿评论：
