• 2024年第41卷第4期文章目次
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    • >校庆特约稿
    • 多粒度认知智能计算研究综述

      2024, 41(4):1-12. DOI: 10.11721/cqnuj20240410

      摘要 (10) HTML (0) PDF 1.03 M (18) 评论 (0) 收藏

      摘要:认知计算与粒计算是从不同视角模拟人脑认知机制以构建智能计算模型的有效方法。多粒度认知智能计算融合了这2种计算模式的优势,旨在整合人脑认知与信息处理这2种看似矛盾的机制,从而构建出鲁棒、高效且可解释的智能计算模型。本文首先围绕解决不确定性问题的理论与方法,回顾了经典的多粒度认知计算模型,并介绍了最新的研究进展;接着,从粒化与认知的视角,阐述了当前多粒度认知智能计算理论及其应用的研究进展。最后,分析并展望了多粒度智能计算中亟待研究的重要问题。

    • 层状双金属氢氧化物在尿素氧化反应中的电催化性能研究

      2024, 41(4):13-24. DOI: 10.11721/cqnuj20240412

      摘要 (4) HTML (0) PDF 3.47 M (16) 评论 (0) 收藏

      摘要:为了实现高效率、低能耗、绿色产氢,通过溶剂热法在泡沫Ni基底上合成Ni、Fe层状双金属氢氧化物(NiFe-LDHs@NF)纳米片阵列作为自支撑电极。结构上,NiFe-LDHs纳米片阵列垂直生长在多孔泡沫Ni基底上,提供了定向电子传输通道,并避免了粘合剂加入对活性位点的掩蔽作用。同时,纳米片超薄的特性不仅提供了较大的比表面积,增强了表面原子的配位不饱和程度,产生更高的表面能和反应活性,而且还缩短了传质路径,有利于反应物的快速扩散和产物的及时脱附,提高催化反应的速率和效率。结果显示,NiFe-LDHs@NF表现出优异的尿素氧化反应(urea oxidation reaction,UOR)电催化性能,仅需1.46 V(vs. RHE)的电位,就可达到50 mA·cm-2的大电流密度,相较于析氧反应而言,电位下降了140 mV,并在24 h内表现出稳健的稳定性。理论计算表明,NiFe-LDHs中Ni位点的Bader电荷为-1.25 e,说明Ni位点容易失去电子,形成具有高价态Ni3+的NiOOH活性物种。Ni3+对尿素的吸附性强,是UOR的真正活性位点,有利于UOR的迅速开展以及后续去质子化的稳定进行。此外,中间体在Ni3+上发生*CONH2N向*CONHN的转化过程为整个UOR的速决步,能量仅为2.48 eV,可见,UOR在NiFe-LDHs@NF上极易发生且反应迅速。本研究为层状双金属氢氧化物在尿素电氧化耦合制氢领域中的应用提供了新的思路。

    • 通过传统量热和超快量热相结合研究As2S3玻璃形成液体的动力学行为

      2024, 41(4):25-34. DOI: 10.11721/cqnuj20240402

      摘要 (8) HTML (0) PDF 1.76 M (15) 评论 (0) 收藏

      摘要:玻璃形成液体动力学行为的研究对理解玻璃形成、玻璃转变和玻璃性能至关重要。通过整合传统量热、超快量热与温度调制方法的不同时间尺度特征和测量优势,系统地研究了As2S3玻璃在相对宽的深过冷温度区内的等效粘度-温度依赖关系,验证了该等效粘度-温度数据与真实粘度-温度数据的一致性,并通过相同参数的MYEGA方程对全温区粘度-温度关系和等效粘度-温度关系进行拟合。结果得到As2S3玻璃的液体动力学脆度为39,该数值略大于在玻璃转变温度附近相对窄温区的脆度拟合值。上述研究不仅证明了量热方法测量玻璃形成液体等效粘度的可行性,而且为测量玻璃形成液体在更宽深过冷区域的液体动力学行为提供新的方法和参考,更为研究异常的脆-强转变行为提供新思路。

    • 一类特殊向量集的偏序性质与最优性

      2024, 41(4):35-41. DOI: 10.11721/cqnuj20240405

      摘要 (4) HTML (0) PDF 604.07 K (13) 评论 (0) 收藏

      摘要:为研究一类具状态属性向量集的偏序性质和最优性,通过将大规模复杂电力系统抽象为具正常和故障状态属性的特殊向量集,考虑了一类加权和二元关系,证明了向量集中二元关系的一些偏序基本性质,进而获得了特殊向量集的一些最优性结果。针对一类具状态属性向量集,建立了其中二元关系的偏序性质、最优性等一系列定理。所得结果可对电力系统可靠性评估提供理论和方法支撑。

    • 基于银纳米片的形貌定向演化比色检测药物硫普罗宁

      2024, 41(4):42-49. DOI: 10.11721/cqnuj20240408

      摘要 (7) HTML (0) PDF 3.91 M (11) 评论 (0) 收藏

      摘要:为了更加准确、快速、简便地检测用于治疗肝脏疾病的药物硫普罗宁(tiopronin,MPG),建立了一种基于三角形银纳米片(AgNPRs)的形貌变化来调控它的局域表面等离子体共振吸收(LSPR)进而实现比色测定MPG含量的新方法。由于AgNPRs尖角部分表面能量较高且会被一定浓度的Cl-氧化蚀刻,因此它的微观形貌由三角片转化为尺寸更小的圆片,相应的LSPR吸收带发生明显蓝移;MPG与AgNPRs共存时,由于前者分子结构中的巯基与Ag之间存在特异性作用,故能发挥保护功能使后者不易被Cl-蚀刻,从而控制后者LSPR吸收带不发生位移。所建立的可视化检测MPG的比色分析新方法对MPG的检测范围为0.01~0.5 μmol·L-1;将该方法应用于MPG注射液和MPG肠溶片中MPG含量的测定,检测结果与标示量无明显差异,加标回收率为95.3%~102.5%。该方法未来有望应用于MPG相关药品的质量控制。

    • 基于颗粒流模型的灰岩材料宏、细观参数的试验研究——以重庆市南川区甑子岩危岩为例

      2024, 41(4):50-60. DOI: 10.11721/cqnuj20240403

      摘要 (6) HTML (0) PDF 3.06 M (15) 评论 (0) 收藏

      摘要:针对采用颗粒流模型离散单元法模拟陡高边坡压裂型塔柱状危岩失稳动态演绎过程中危岩体下部劣化区和中上部非劣化区灰岩的细观参数快速准确标定的难点问题,以平行黏结本构模型为颗粒流的接触模型,构建基于正交设计的三维离散元单轴压缩试验,结合重庆市南川区甑子岩第二级陡崖的茅口组灰岩室内试验,通过灰色关联度、多因素方差和回归分析的相互验证,以获得灰岩6个主要细观参数与3个宏观参数之间的定量表达式。研究结果显示:灰岩的弹性模量与颗粒接触模量呈正相关线性增长,泊松比与颗粒刚度比呈对数增长,单轴抗压强度随平行黏结切向强度呈正相关线性增长。进一步构建了宏、细观参数之间的多元函数表达式,并提出灰岩材料细观参数标定流程,算例验证结果显示数值模拟试验结果与室内试验结果破坏模式、应力-应变曲线变化规律一致。所提出的方法可用于灰岩细观参数的快速标定,减少了试错法在细观参数标定过程中的盲目性和繁琐性,为该类压裂座溃型危岩失稳解体的PFC3D数值演绎提供了重要支撑。

    • 最小化总完工时间且工件可拒绝的单机双代理多任务排序问题

      2024, 41(4):61-67. DOI: 10.11721/cqnuj20240411

      摘要 (5) HTML (0) PDF 765.66 K (10) 评论 (0) 收藏

      摘要:研究了工件可拒绝的双代理单机多任务排序问题。所谓多任务环境即是指当某个工件(主工件)在加工时,会被其余未完成加工的工件(这里称为等待工件)所打扰。而双代理之间不可互相打扰,它们共同使用单台机器来完成各自工件的加工,第1个代理目标函数为最小化总完工时间,第2个代理最大完工时间不超过某个上界。给定总拒绝费用的允许上界,每个工件有2个选择:接受或拒绝。排序目的是为了第2个代理最大完工时间不超过某个上界的条件下,要使得第1个代理目标函数最小化。由于该问题是NP难问题,为该问题给出最优性质刻画和复杂度分析,以及设计了伪多项式动态规划算法。并用算例实验来说明了算法的可行性。

    • >运筹学与控制论
    • 政府补贴对动力电池再生利用技术创新的激励效应

      2024, 41(4):68-83. DOI: 10.11721/cqnuj20240404

      摘要 (6) HTML (0) PDF 928.25 K (13) 评论 (0) 收藏

      摘要:加快动力电池再生利用技术的研发,是实现废旧动力电池规范化回收和资源化再生利用的重要路径,因此,探究激励动力电池再生利用技术创新的政府规制措施具有重要意义。基于生产者责任延伸制度,构建由第三方再制造商、动力电池生产商和政府组成的三方演化博弈模型,运用Matlab对三方主体在不同稳定性条件下的演化策略进行仿真,对比分析政府规制措施对第三方再制造商、动力电池生产商策略演化的影响。研究发现:1) 政府实施动力电池再利用技术研发补贴政策,能够有效促进第三方再制造商积极投入,动力电池生产商主动承担生产延伸责任;2) 相对于动力电池生产商,政府补贴第三方再制造商,能够显著提高积极投入研发的意愿;反之,政府对动力电池生产商采取适当的惩罚措施,更加能够激励其主动承担研发再生利用技术的责任。

    • 一个基于d阶张量奇异值分解的互联网流量数据恢复方法

      2024, 41(4):84-93. DOI: 10.11721/cqnuj20240406

      摘要 (6) HTML (0) PDF 1.70 M (12) 评论 (0) 收藏

      摘要:精准恢复互联网流量数据能降低不完全数据对网络任务过程的损害,因此,针对互联网流量数据的相似性和周期性这一时空特性,基于d阶张量奇异值分解(d阶T-SVD),结合时空正则化策略,对具有四阶张量结构性质的互联网流量数据构建了恢复模型。这一模型的核心在于能够深入挖掘数据的同时保留了内部复杂的结构特性,从而实现更高质量的数据恢复。采用交替极小化方法,设计了一种高效且稳定的算法,以实现对模型的精确求解。最后选取了2个真实的互联网流量数据集,模拟随机性缺失和结构性缺失的数据场景,对提出的方法进行了全面验证。实验结果表明,该方法在数据恢复性能上相较于现有方法,展现出明显的优势。

    • >三峡地区资源环境生态研究
    • 长江上游珍稀特有鱼类国家级自然保护区重庆段水域浮游生物多样性及群落结构特征

      2024, 41(4):94-109. DOI: 10.11721/cqnuj20240409

      摘要 (7) HTML (0) PDF 1.69 M (16) 评论 (0) 收藏

      摘要:为了解长江上游珍稀特有鱼类国家级自然保护区重庆段水域浮游生物群落的多样性及群落特征,于2021年3月在该江段设置6个采样断面进行样品采集,结合环境DNA宏条形码技术(后简称eDNA技术)和传统形态学鉴定方法(后简称传统方法)对该江段的浮游生物多样性及群落结构特征进行研究。研究结果显示:1) 在所有样品中共检测出真核浮游生物116属,其中真核浮游植物7门56属,以绿藻门(Chlorophyta)和硅藻门(Bacillariophyta)为主;浮游动物4类60属,以原生动物门(Protozoa)为主。2) 真核浮游植物平均密度为8.794 2万个·L-1,平均生物量为0.114 98 mg·L-1;浮游动物平均密度为0.014 33万个·L-1,平均生物量为0.896 43 mg·L-1。3) 基于传统方法计数结果计算得到各采样断面真核浮游植物的Shannon-Wiener多样性指数和Pielou均匀度指数平均值分别为2.869 0和0.876 2,浮游动物的这2个指数平均值分别为2.230 8和0.926 0;基于eDNA技术测序所得序列数计算得到各采样断面真核浮游植物的上述2个指数平均值分别为5.229 7和0.552 7,浮游动物的上述2个指数平均值分别为4.280 5和0.704 1;生物多样性指数评价结果初步揭示出该江段水质污染类型当前处于β中污染至轻污或无污染状态。研究结果提示在现阶段的淡水浮游生物资源监测和评价中,可尝试将eDNA技术与传统方法相结合来探讨浮游生物多样性和群落结构特征。

    • >理论与应用研究
    • 基于深度学习的视网膜血管分割方法综述

      2024, 41(4):110-125. DOI: 10.11721/cqnuj20240401

      摘要 (8) HTML (0) PDF 1.27 M (25) 评论 (0) 收藏

      摘要:通过检索2016年至2024年来基于深度学习的视网膜血管分割方法相关文献,总结基于深度学习的视网膜血管分割方法并梳理现有方法存在的问题,为视网膜血管分割任务的进一步研究提供参考。首先,介绍了视网膜血管分割的背景。其次,从相关文献中总结了视网膜血管分割方法的数据集及数据预处理、评价指标、分割方法等。在数据集及数据预处理部分,介绍了视网膜图像数据集,总结了常用的特征增强技术、数据增强技术;在评价指标部分,介绍了视网膜血管分割方法常用的评价指标;在分割方法部分,将现有方法归纳为以下3类:基于提高特征提取能力的方法、基于血管特性的方法及基于实际应用的方法,其中基于提高特征提取能力的方法可分为感受野受限的方法、感受野扩展的方法以及特征细化的方法,基于血管特性的方法常利用多标签、损失函数等来改善粗细血管差异或类别不平衡的问题,基于实际应用的方法则更关注网络的轻量化及泛化能力。最后,分析了现有视网膜血管分割方法存在的问题,提出未来可能的研究方向。在未来一段时间,基于深度学习的视网膜血管分割方法仍将是医学图像处理研究的重点和热点之一,本文对于了解视网膜血管分割任务的现状和解决实际应用问题均具有一定价值。

    • 一种多尺度残差注意力Unet-Like网络的医学图像融合方法

      2024, 41(4):126-138. DOI: 10.11721/cqnuj20240407

      摘要 (6) HTML (0) PDF 4.41 M (13) 评论 (0) 收藏

      摘要:针对目前医学图像融合任务中融合策略难以制定及模态重要信息挖掘不够的问题,提出了一种多尺度残差注意力Unet-Like网络(multiscale residual attention unet-like network,MRAUnet)框架用于医学图像融合。首先,传统的融合算法在处理多模态医学图像时存在特征学习能力不足的问题,无法更好地保留互补的多模信息。因此,为了增强模型的特征提取能力与稳定性,MRAUnet将残差注意力机制注入到特征提取过程中。其次,Unet架构在理解医学图像的语义上有着天然的优势,而且它的U型结构使得Unet对浅层简单特征与深层抽象特征有更强的感知能力和重用能力,所以MRAUnet采用了Unet架构来增强模型的语义感知能力和特征重用,同时整体网络采用多尺度的方式进行特征处理以强化Unet架构的特征抽取能力。另外,为了丰富在融合图像中的模态信息,还设计了一种基于结构信息与细节信息保留的损失函数用于训练MRAUnet。最后,MRAUnet是一个端到端的融合网络,无需人工制定融合策略,可以有效地利用多模态图像的浅层结构特征与深层抽象特征,以平衡融合图像中的解剖信息和功能信息,在保持较高清晰度的同时可以显示出元素放射量与血液流动性等功能特征。在哈佛医学院全脑图集上的实验结果表明,MRAUnet与近期较为先进的算法相比,在主观和客观评判2个方面都取得了较大进步,在基于人类视觉感知的保真度、基于特征保留的互信息等指标上均有较大优势。

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