Abstract:

对不确定多目标优化问题的（近似）鲁棒弱有效解和（近似）鲁棒有效解的性质进行研究。通过对带松弛和剩余变量的鲁棒标量化问题（近似）最优解的研究，建立了（近似）鲁棒弱有效解和（近似）鲁棒有效解的一些充分条件和必要条件。将确定性多目标优化问题提出的带松弛和剩余变量标量化模型推广到鲁棒情形，提出了一类新的鲁棒标量化问题。所得结果是对最近一些研究工作的改进与推广。

Abstract:

为随机方差缩减梯度(stochastic variance reduced gradient，SVRG)算法引入自适应步长,并在此基础上进一步提高算法数值性能。首先利用具有二维二次终止性的BB类步长自适应计算SVRG算法的步长。然后在SVRG算法的内循环中引入停止准则和负动量来加速算法的收敛速度。利用Matlab对提出的新算法进行数值实验，观察算法的数值性能。通过分析算法的数值实验结果，得出算法性能与在最佳步长调整下的SVRG算法相当，此外新算法对于初始步长的选取不敏感，且具有自动生成最优步长的能力。

Abstract:

迁移操作是生物地理学优化（biogeography-based optimization，BBO）算法中的核心部分，通过改进迁移率模型可以更好地实现信息交换，从而提升算法的全局搜索能力。针对传统BBO算法采用线性迁移率模型搜索能力弱的问题，提出了一种迁入（迁出）率函数曲线随物种数量变化呈先平缓递减（或递增）再快速递减（或递增）的圆弧曲线迁移率模型，能更好地在全局范围内寻优。介绍了BBO算法的原理及过程，建立了该算法核心的迁移率模型，并将该模型下的BBO算法与线性、余弦和双曲正切变型迁移率模型下的BBO算法进行对比。数值实验部分对12个典型的测试函数进行优化性能测试及对比分析，结果显示：相较于线性、余弦和双曲正切变型迁移率模型，圆弧曲线迁移率模型下的BBO算法在寻优最小值、平均最小值和方差性能等指标上均有一定的提升。

Abstract:

为探究不同温度短期暴露对雄性斑马鱼(Danio rerio)焦虑及恐惧行为的影响，将实验用雄性斑马鱼分为空白组、对照组、低温组和高温组，驯养水温分别为27、27、20和34 ℃，连续处理7 d后对各组实验鱼进行新缸潜游试验；在焦虑行为测试结束后对对照组、低温组和高温组的实验鱼施以警戒素刺激，并对实验鱼的恐惧行为进行测试。焦虑行为测试结果显示：与对照组实验鱼相比，低温组实验鱼首次上浮时间、底层停留时间及冻结时间均有明显增加，而高温组实验鱼首次上浮时间和冻结时间均明显减少。恐惧行为测试结果显示：与空白组实验鱼相比，内源警戒素能明显增加其他3组实验鱼首次上浮时间、底层停留时间及冻结时间；与对照组实验鱼相比，低温组实验鱼首次上浮时间、底层停留时间及冻结时间有明显增加而高温组实验鱼首次上浮时间和底层停留时间有明显减少。研究结果提示低温暴露和高温暴露分别明显增强和减弱了雄性斑马鱼的焦虑反应和恐惧反应。

Abstract:

为考察代谢范围(aerobic scope，AS)对中华倒刺鲃(Spinibarbus sinensis)空间位置和群体行为的影响，在(25.4±0.2) ℃条件下，测定该鱼种的代谢率，并计算AS。结果显示：随着摄食量的增加，中华倒刺鲃耗氧率明显增加，预测剩余AS与摄食量呈统计学意义上的负相关关系(p<0.001)；摄食时间段对鱼群中个体的平均空间位置和1号位占比无统计学意义上的影响，但AS对鱼群中个体的这2个参数有统计学意义上的影响(p<0.001)；与摄食前相比，摄食一段时间后群体的个体间距离有统计学意义上的增加(p<0.05)而群体极性有统计学意义上的降低(p<0.05)。上述结果提示AS对中华倒刺鲃个体的空间位置有明显影响，低AS个体占据群体领先地位的时间更长，摄食后群体中个体成员的凝聚力和群体协调性均有所降低。

Abstract:

为考察池塘模型下鱼类的环境DNA(environmental DNA，eDNA)序列相对丰度与个体数量的关系，于2022年9月在长、宽、深分别为200、100、2 m的池塘中按比例暂养100尾胭脂鱼(Myxocyprinus asiaticus)、800尾长吻鮠(Leiocassis longirostris)、1 000尾厚颌鲂(Megalobrama pellegrini)和2 500尾中华倒刺鲃(Spinibarbus sinensis)10 d后，于该养殖池塘中设置15个采样点，以鱼类线粒体12S rRNA基因为标记，通过水样采集、过滤、eDNA提取、PCR扩增、高通量测序、生物信息学分析等一系列标准化分析流程来探究上述4种鱼类个体数量和eDNA序列相对丰度的关系。结果显示：1) 在池塘模型下检测到胭脂鱼的eDNA序列相对丰度最低，为3 970条；中华倒刺鲃的eDNA序列相对丰度最高，为687 895条。2) 4种鱼类的eDNA序列相对丰度和个体数量呈正向趋势。上述研究结果可为后续将eDNA技术应用于自然河流系统中鱼类种群丰度的评估工作提供科学依据。

Abstract:

为探究成渝城市群城市韧性格局时空演变特征和探测有关影响因子，以该城市群内的重庆市及四川省15个地级市为研究对象，选取2010—2019年有关数据，基于适应性循环理论构建城市韧性评价指标体系并采用熵权-TOPSIS法、核密度估计法、空间自相关分析、地理探测器和障碍度模型进行了分析。结果显示：1) 在时序演化维度上成渝城市群城市综合韧性水平处于长期波动状态，“双核心”城市韧性变化具有同步性，次级城市长期处于低水平波动上升状态；2) 在空间演化维度上成渝城市群城市韧性具有明显空间异质性并存在较弱空间关联性，“双核心”突出、中部与西南部地区凹陷，城市韧性演化类型以上升型和稳定型为主；3) 经济发展因子、社会保障因子、生态与资源因子和人口发展因子为影响成渝城市群城市韧性的主要因子，资金投入、科技创新水平、劳动力条件、社会治理能力和信息传播能力为成渝城市群城市韧性提升的主要障碍因子。研究结果为成渝城市群城市安全与可持续发展提供了科学参考。

Abstract:

探究重庆市城口县强降雨情景下径流空间分布，为当地防灾减灾提供参考；通过改进的SCS模型，耦合土壤类型、土地利用等数据，模拟计算24 h降雨量（P24 h）为50、75、100、150、200和250 mm共6种降雨情景下的径流量，对比分析2010、2020年城口县土地利用变化下各乡(镇、街道)径流量分布，选取4场次代表性强降雨进行径流量空间模拟。结果显示：城口县降雨径流增加倍数(以P24 h=50 mm为基准)与对应的降雨量呈正比；随着模拟降雨量增加，径流量呈非线性阶梯增加，径流曲线数值较大区域，径流量增加较快，洪涝灾害风险增加；在相同降雨强度下，径流量较高区域主要分布在城口县西南部乡镇；降雨径流变化与土地利用变化密切相关，土地利用变化通过改变径流曲线数值大小影响降雨径流量；4场次实际降雨模拟结果表明城口县双河、周溪、明通、葛城、修齐、河鱼、东安等乡(镇、街道)是暴雨洪灾重点防范区。上述研究成果可为城口县暴雨洪水灾害预报预警提供支撑。

Abstract:

为考察乡村振兴背景下武陵山区典型县域乡村路网建设状况，以重庆市秀山县为研究区，运用GIS中的网络分析、CRITIC(criteria importance though intercriteria correlation)法、空间自相关检验等方法，分别计算分项评价与综合评价结果，考察乡村路网通达性，并进行空间自相关检验。结果表明：秀山县路网通达性水平呈“中间高、边缘低”“东南高、西南低”且由秀山县城中心向边缘递减的“圈层式”空间分布格局；高通达性区是秀山县的政治经济文化中心，面积为202.01 km2，有关行政村个数占比为17.91%，区域内地势平缓、内外交通便利并能够辐射带动外围邻近区域的经济发展；低通达性区位于西南部，总面积达259.58 km2，有关行政村个数占比为8.21%，区域内地形复杂，经济发展相对落后；路网通达性水平具有很强的空间集聚性，热、冷点区分别有5、2个。研究结果为进一步改善偏远山区路网建设提供了科学依据与数据支撑，路网建设水平的提升将有效推动偏远山区经济发展并助力乡村振兴。

Abstract:

针对一类双层弹性膜单侧接触问题，提出了基于自适应罚参数的交替方向乘子法。利用辅助变量构造增广Lagrange函数，通过引入鞍点问题处理不等式约束。用交替方向乘子法对该问题进行数值求解，每次迭代包括2个线性椭圆问题，显式求解辅助变量和Lagrange乘子。基于迭代函数的自适应法则自动调整罚参数，展示了算法收敛性和自适应罚参数近似方法。最后用有限元离散化数值结果验证了算法的有效性。

Abstract:

为进一步提高现有的混沌系统的复杂度，提出了累加正弦化混沌系统的增强型模型(additive sinusoidal chaotic system model，ASCSM)。该模型通过将3个一维正弦化的传统混沌映射(Logistic、Sine和Fraction映射)两两结合来增强混沌系统的复杂程度。首先，通过理论分析证明了ASCSM的性能，并根据复杂度指标(Lyaponuv指数、谱熵和C0复杂度)仿真分析了增强后的混沌映射的动态特性，结果表明增强后的混沌映射较种子混沌映射性能更好。其次，基于数字信号处理器平台，利用ASCSM产生随机序列验证了该模型在硬件系统上实现的可行性。最后，为了与传统混沌映射在图像加密中的应用能力相比较，将这些模型作为加密算法的异或序列生成器，通过各种加密评估指标证明了新模型在加密应用中具有更高的保密性。

Abstract:

针对具有部分不可测量状态的非线性系统自适应跟踪控制问题，提出了由相互耦合的2个子系统即可测量状态子系统与不可测量状态子系统组合而成的新非线性系统的数学模型；然后针对系统中存在的未知非线性函数与不确定参数进行估计处理后得到未知量的估计状态信息；最后仅利用系统的可测量状态及其它已知有界信息量和估计状态信息合成自适应控制器，由Lyapunov稳定性理论证得，在所提的自适应控制器作用下可测量状态与不可测量状态均能渐近跟踪各自的参考目标。给出1个仿真实例验证所提出的控制方法的有效性。结果显示，在未引入状态观测器估计不可测量状态的条件下，仅利用可测量状态信息合成系统自适应控制器与基于状态观测器设计的控制器相比，新提出的控制器控制性能更优。

Abstract:

针对现有小样本学习中农作物病害识别参数量高、网络易出现梯度消失等问题，提出一种多分支分组卷积的特征级联农作物病害识别模型。首先，该模型将分组卷积应用于残差块，利用残差块缓解网络的梯度消失问题。其次，将网络的输入拆分成同构多分支的嵌入，通过不同分支间的特征补充，获取更加丰富的特征并降低网络参数量。最后，设计了一种多层特征级联的骨干网络，用于挖掘图像中不同层次的信息，将浅层特征中更多位置、细节信息和深层特征中更强的语义信息级联输出，提升网络的泛化能力。在PlantVillage数据集上，该模型在5-way 1-shot与5-way 5-shot任务上的识别准确率分别达到了(79.68±0.35)%和(93.25±0.21)%，比原型网络分别提升了3.74%和4.32%。实验结果表明，本文模型能较好地识别农作物病害，并且在加深网络深度的同时降低了网络参数量、缓解了梯度消失以及挖掘出了不同层次的语义信息，有效解决了农作物病害小样本学习问题。

Abstract:

为探究徐长卿(Cynanchum paniculatum)根提取物对类风湿性关节炎(rheumatoid arthritis，RA)的治疗作用并揭示其中潜在的分子机制，采用完全弗氏佐剂构建抗原诱导性类风湿性关节炎(adjuvant induced arthritis，AIA)大鼠(Rattus norvegicus)模型，然后分别以不给药的正常大鼠和AIA大鼠作为对照组和模型组，并分别以口服100、250、500 mg·kg-1的徐长卿根提取物和0.51 mg·kg-1甲氨蝶呤的AIA大鼠作为低、中、高剂量组和阳性药物组；对各组大鼠的爪肿程度、体质量、器官指数进行了测量，同时利用酶联免疫吸附试验检测血清中促炎性细胞因子的水平，测定趾部组织中髓过氧化物酶(MPO)活力，并通过实时定量PCR检测核因子-κB(NF-κB)通路中关键基因的mRNA表达水平，采用气相色谱-质谱法对徐长卿根提取物的活性成分进行了分析鉴定。结果显示：1) 与模型组相比，低、中、高剂量组爪肿程度均有明显减轻，且血清中的肿瘤坏死因子-α(TNF-α)和白介素6(IL-6)水平以及脚踝组织中的MPO活力明显降低，并且呈现明显的剂量效应；同时这3组大鼠的体质量和免疫器官的生长发育并没有明显受到徐长卿根提取物的影响。2) 与模型组相比，阳性药物组和中、高剂量组NF-κB、TNF-α、IL-6和白介素1β等因子的基因mRNA表达水平明显降低，且呈现明显的剂量效应。3) 徐长卿根提取物主要活性成分为丹皮酚、棕榈酸、亚油酸、5-羟甲基糠醛等。从上述结果可知，徐长卿根提取物表现出良好的RA治疗效果，它可能主要通过丹皮酚和亚油酸发挥治疗作用，具体治疗分子机制涉及对NF-κB通路的调节。