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作者：宋志伟烟台大学

学位级别：硕士

近年来,基于大脑区域之间影像组学特征构建的脑网络（Radiomics-based Morphological Brain Network,rad MBN）已被证明是一种强大的脑网络分析方法,其可用于探索大脑运行和神经疾病发病的机制。相较于其他的脑网络构建方法,rad MBN基... 详细信息

近年来,基于大脑区域之间影像组学特征构建的脑网络（Radiomics-based Morphological Brain Network,rad MBN）已被证明是一种强大的脑网络分析方法,其可用于探索大脑运行和神经疾病发病的机制。相较于其他的脑网络构建方法,rad MBN基于临床最常见的结构T1加权成像（T1 Weighted Imaging,T1WI）进行构建,包含丰富的纹理和强度影像组学特征,具有广泛的临床应用潜力。然而,rad MBN在脑科学和深度学习领域的应用有待进一步深入。鉴于此,为了进一步推广rad MBN的应用,本文从阿尔茨海默病（Alzheimer’s Disease,AD）的欧式图像空间和rad MBN图空间的联合表达、动态rad MBN的构建以及基于rad MBN到功能脑网络的预测三个角度,开展以下研究:（1）sMRI-ADNet:基于影像组学脑网络的欧式-图空间联合表达AD诊断算法针对传统T1图像用于AD诊断时存在特征表达能力不足的问题,本研究提出了一个基于影像组学脑网络的欧式-图空间联合表达模型（称为sMRI-ADNet）用于T1加权成像的多维表征并进行AD诊断研究。具体而言,sMRI-ADNet由一个结合了卷积神经网络和Transformer的欧式空间特征学习通道以及一个结合了图神经网络和多层感知机的图空间特征学习通道组成,用于融合欧式空间中的灰质体积和图空间中的脑网络特征,并应用于AD的诊断研究。本研究在四个公开数据库共3377例受试者中进行实验。数据库内和数据库间的交叉验证实验表明,sMRI-ADNet分别取得了92.1%和91.6%的诊断准确率。此外,在模型可解释性实验中,sMRI-ADNet揭示了与AD相关的大脑区域,并在四个数据库中可重复实现。sMRI-ADNet的分类评分与临床测量的认知能力、脑脊液生物标志物、代谢和遗传风险等13个指标之间具有显著相关性,证明了模型在临床场景中的应用和推广潜力。（2）Task-rad MBNet:基于任务驱动的动态稀疏影像组学脑网络AD诊断算法针对传统的静态rad MBN在图神经网络模型中的特征表达能力有限的问题,本研究提出了一种基于任务驱动的动态稀疏影像组学脑网络及AD诊断模型（称为Task-rad MBNet）,以改善rad MBN在疾病诊断任务中的特征表达能力。具体而言,Task-rad MBNet通过设计两个图卷积网络（Graph Convolutional Network,GCN）通道来建立,分别是连通性GCN通道和影像组学GCN通道。这两个通道共享相同的动态rad MBN,但用于不同的目标。连通性GCN通道中的动态图更新模块根据目标任务动态地学习最适合的rad MBN稀疏拓扑结构,而影像组学GCN通道则将影像组学节点特征与rad MBN动态拓扑相结合以提高AD诊断的准确性。本研究在两个公开数据库共1273例受试者上的实验结果表明,相对于传统以静态rad MBN为基础的诊断模型,Task-rad MBNet在两个数据集的早期AD诊断实验中分别取得了更好的诊断准确率（87.8%和86.0%）,具有良好的临床应用前景。（3）U-GCNet:基于影像组学脑网络到功能脑网络的深度学习预测算法由于功能磁共振成像（Function Magnetic Resonance Imaging,fMRI）并不是大多数医院的常规序列,以此为基础而构建的功能脑网络（Functional MRI Brain Network,fMRI-BN）在临床的应用推广也受到了较大的制约。为此,本研究提出了一种基于常规T1WI图像构建的影像组学脑网络（rad MBN）到功能脑网络预测的深度学习模型（称为U-GCNet）。具体而言,U-GCNet包括用于生成深度特征的图卷积网络编码模块,更新深度特征为深度连接矩阵的深度特征连通性构建模块,以及输出目标fMRI-BN的图卷积网络解码模块组成。此外,本研究还提出一种多尺度网络相似损失函数（Multi-scale Network Similarity Loss Function,MSNS Loss）来计算预测fMRI-BN和目标fMRI-BN的相似度。本研究在三个公开数据库3169名受试者中进行实验。实验结果表明,U-GCNet在基于rad MBN预测fMRI-BN任务中预测了高相似度的fMRI-BN,预测误差（Mean Squared Error,MSE）在0.0004～0.0012之间,预测相关性（Pearson correlation coefficient,PCC）在0.967～0.991之间。此外,本研究在预测脑网络与目标脑网络的耦合一致性分析、网络属性分析以及脑网络连接矩阵可视化实验中,进一步证明U-GCNe

关键词：影像组学脑网络深度学习欧式-图空间联合表达动态稀疏影像组学脑网络功能脑网络预测

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基于SICAS模型的T酒庄公众号营销策略研究

基于SICAS模型的T酒庄公众号营销策略研究

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作者：宋志超北方工业大学

学位级别：硕士

随着科技和移动网络的进步,不仅推动以微信为代表的平台经济井喷式发展,也深刻改变了人们的生活和消费习惯。微信公众号营销凭借微信的社交属性优势,成为激烈市场竞争中迅速连接消费者,进行精准营销的有效手段。T酒庄是一家以酒庄酒为... 详细信息

随着科技和移动网络的进步,不仅推动以微信为代表的平台经济井喷式发展,也深刻改变了人们的生活和消费习惯。微信公众号营销凭借微信的社交属性优势,成为激烈市场竞争中迅速连接消费者,进行精准营销的有效手段。T酒庄是一家以酒庄酒为基础、致力于葡萄酒生态小镇综合体建设为目标的复合型企业。该企业经过十多年的发展,已经在传统高端葡萄酒领域建立成熟的商业运行模式。然而,面对日趋激烈的市场竞争与消费习惯的转变,T酒庄不仅需要在生态小镇综合体建设上继续深耕,更需要顺应形势,建立成熟的数字化营销、运营体系。利用公众号进行精准、深入营销成为当前T酒庄营销转型的重点问题,就整个行业而言同样是共性问题。鉴于上述社会背景以及企业发展需求,本研究以T酒庄公众号营销策略为研究对象,基于SICAS模型的感知、兴趣与互动、联系与沟通、行动和分享五个维度,分析总结出影响公众号营销策略实施的因素。接下来通过问卷调查对T酒庄的公众号营销策略展开上述维度的研究。本研究发放1000份问卷,最终获得914份有效问卷。通过对问卷数据的分析发现问题并展开原因的分析:第一,该酒庄在感知维度问题较多。其中情感化标题、封面、主题内容得分低,原因在于推文主体的内容以及推送对订阅者以及广告接收者的吸引力不足或者推文内驱力不够,在本身就不是很多的推文内容中无法形成内容优势,无法把握阅读者碎片化的阅读习惯;品牌影响力、品牌人设和IP,品牌个性、差异发展等方面得分不高,品牌建设于定位,IP化道路上发展不清晰,没有形成可长期执行的明确规划以及品牌发展体系,无法与消费者建立基于影响力以及IP的感性认同感;推文频率以及推文时间的得分偏低说明公众号没有在细节方面考虑消费的时间组成以及使用习惯;第二,兴趣与互动维度中,主页面布局、场景设置、有关文字、图片、动图、视频等内容的展示未能达到消费者满意程度,无法与消费者的兴趣形成同频共振;新主题设计、互动、推文频率、根据时事热点内容创新等做的不好,无法与消费者当前关注的内容形成互动;第三,T酒庄在联系与沟通维度存在较大问题。该酒庄在公众号运营团队初期从个人兼职到专业团队发展过程中,并没有把售前、后的咨询与反馈以及注重收集用户的反馈作为重点,只注重主体输出,忘记营销对象的意见以及该领域或者知名意见领袖同样在整个过程中发挥重要作用;该酒庄公众号缺乏能够及时回复、发声,能够系统将品牌理念与问题统筹的服务支持,消费者实际诉求未能得到满足,未能就运营过程中的实际问题行根本性的、战略性的重视;第四,T酒庄在行动这一维度上也存在一些问题。场景塑造、主持人的职业素养、自动回复、产品功能验证得分不高,包括封面设计以及整体场景、主持人、主题等搭配过程中并没有做的太好,没有发挥应有的作用,缺乏更高效的设计组合或者更贴近消费者;公众号联动得分不高说明该公众号没有在影响力强或者具有官方背景等信任度高、影响力强的公众号上做好推文推荐工作,以是现实利用其影响力引流的目的。购买便捷性得分低说明与微信平台、其它运营商之间的合作便捷性不高,无法在有购买冲动或者已形成消费情境时及时转化为消费行为;最后,T酒庄在分享维度得分不高。社群以及权威公众号的分享得分不高表明该品牌没有将其优势内容转化为营销资源,也没有将其综合体的定位予以细分,触及不到消费者或者细分群体的关注点;意见领袖推荐与线上线下的联动、爆款商品,得分低说明T酒庄在网络引流以及形成话题等方面资本投入力度或者投入时间不够,没有营造出良好的口碑以及网红爆款产品。针对以上五个维度的问题,T酒庄在感知方面,打造不同的公众号板块,向多种需求和喜好的目标客群传递品牌价值。另一方面推出爆款商品,打造流行、年轻化的大单品。兴趣与互动方面,T酒庄一方面将其市场化,引入优秀MCN团队为其打造符合潜在消费目标的营销内容,进行深度包装营销。另一方面,对公众号主题设置与热点话题相关联,激发不同需求的消费者在特定时间节点的兴趣,实现热点与品牌理念的契合。联系与沟通方面,要完善、健全专业的公众号运营团队,也满足公众号留言、评论需求。另一方面要对售后质量进行跟踪,建立反馈机制,形成服务数据闭环。行动方面,设置绩效考评机制,多方联动利用其影响力进行引流。分享方面,通过优惠券进群、群内定时优惠等方式建立活跃的社群,注重意见领袖的引导,打造性价比高的网红产品。在此基础上,T酒庄还需要在文化建设、组织保障、团队建设、技术支持、资金保障等方面做好落实。本文帮助T酒庄明确未来公众号营销的发展思路,并提出具体可执行的实施措施。本研究的研究结论也丰富和发展了公众号营销的相关理论,对同类型企业,尤其是对由传统营销企业如何在社交媒体平台进行网络营销、公众号营销具有一定的价值。

关键词： SICAS模型葡萄酒庄公众号营销营销策略

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2013—2021年我国西部地区布鲁氏菌病流行趋势及时空分布特征分析

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疾病监测 2024年

作者：朱燕宋志龙陈洁婷石河子大学医学院石河子中疆华源农业科技有限责任公司新疆师范大学

目的：系统分析我国西部地区2013—2021年布鲁氏菌病（布病）流行趋势及空间分布特征，为布病防控策略的科学制定与有效实施提供详实的数据支持和理论指导。方法：基于2013—2021年西部地区布病发病情况，采用Joinpoint回归分析法计算... 详细信息

目的：系统分析我国西部地区2013—2021年布鲁氏菌病（布病）流行趋势及空间分布特征，为布病防控策略的科学制定与有效实施提供详实的数据支持和理论指导。方法：基于2013—2021年西部地区布病发病情况，采用Joinpoint回归分析法计算年度变化百分比（APC），对布病发病率的长期变化趋势进行识别和检验，运用空间自相关模型评估布病发病率在西部地区的空间分布格局，并结合冷热点分析和标准差椭圆进一步揭示布病发病率的空间聚集特征和局部时空分布模式的演变，通过构建普通最小二乘法（OLS）回归模型对影响布病发病率的潜在因素进行探究。结果：观测期内，我国西部地区布病发病趋势经历三个阶段：2013—2014年上升阶段（APC=48.32%，P＜0.001），2015—2018年下降阶段（APC=-7.96%，P=0.029），2019—2021年快速上升阶段（APC=28.20%，P＜0.001），且年平均发病率为6.11/10万。空间分布特征显示，全局莫兰指数在0.38～0.53之间上下波动，H-H聚集区主要集中在宁夏和新疆等省份，L-L聚集区则主要分布在西藏、四川、重庆市等省市，L-H聚集区则主要位于青海省，未出现H-L聚集区域。空间内热点区域由1个扩增至3个省份，而四川、重庆、贵州等省市长期处于冷点或次冷点区域范围。标准差椭圆面积由2013年的2006832.90km2缩至2021年的1668352.98km2，长轴缩短了313.41km，而短轴则增加了47.94km，扁率降低了0.81，方位角减小了14.64°。OLS回归结果显示，人均绿地面积（B=0.47）、牲畜饲养量（B=0.38）、牲畜流动量（B=0.12）对西部地区布病发病率的影响显著为正，畜肉产量（B=-0.44）对西部地区布病发病率的影响显著为负。结论：我国西部地区布病疫情总体呈上升趋势，存在显著的空间聚集特征，且空间分布范围整体缩小，分布形态由纵向集中向横向扩展转变，应密切关注流行趋势变化情况，加强高发地区及热点地区病例监测。

关键词：布鲁氏菌病流行趋势空间集聚特征西部地区

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Black-Litterman模型下的行业ETF投资策略研究 ——基于PSO-LSTM神经网络

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作者：宋志强云南财经大学

学位级别：硕士

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基于特级初榨橄榄油两种不同特性的DSC掺假分析方法研究

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食品与发酵工业 2024年第1期50卷 183-188页

作者：魏燕宋志强武卫东上海理工大学能源与动力工程学院上海200093 上海理工大学能源动力工程国家级实验教学示范中心上海200093

该文基于油脂物理特性与氧化稳定性2种特性,利用差示扫描量热法(differential scanning calorimetry,DSC)对市面上常见的特级初榨橄榄油(extra virgin olive oil,EVOO)中大豆油掺假问题进行研究。在物理特性方面,采用DSC冷却曲线来分析E... 详细信息

该文基于油脂物理特性与氧化稳定性2种特性,利用差示扫描量热法(differential scanning calorimetry,DSC)对市面上常见的特级初榨橄榄油(extra virgin olive oil,EVOO)中大豆油掺假问题进行研究。在物理特性方面,采用DSC冷却曲线来分析EVOO掺假。随着大豆油掺假比例升高,油样在-40~-60℃结晶焓值ΔH由EVOO的29.78 J/g减小为40%掺假混合油的6.133 J/g,对EVOO质量比构建的一元回归方程Y=57.556X-28.44(R2=0.997)。在氧化稳定性方面,氧化温度160℃下,不同油样诱导氧化时间随大豆油掺假比例上升逐渐变短,由EVOO的25.8 min逐渐减小为40%掺假混合油的17.8 min,Y=-19.4X+25.64(R^(2)=0.996),掺假模型相关性较好。这2种DSC检验掺假分析方法都能有效鉴别EVOO中大豆油的掺假且各有特点,可根据实际情况选取合适的方法更好处理EVOO掺假问题。

关键词：特级初榨橄榄油大豆油物理特性氧化稳定性差示扫描量热法掺假鉴定

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基于深度图分割的室内动态环境定位与建图算法研究

基于深度图分割的室内动态环境定位与建图算法研究

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作者：宋志远哈尔滨工业大学

学位级别：硕士

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随机参数摄动下的高超声速飞行器姿态控制

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系统工程与电子技术 2024年第2期46卷 703-714页

作者：刘正洋周丽张瑞南京信息工程大学自动化学院江苏南京210044 江苏省大气环境与装备技术协同创新中心江苏南京210044

针对高超声速飞行器随机参数摄动的姿态控制问题,提出一种基于轨迹线性化和扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)的预测滑模控制方法。首先,针对随机参数摄动的高超声速飞行器非线性模型,采用轨迹线性化方法建立线性时变误差调... 详细信息

针对高超声速飞行器随机参数摄动的姿态控制问题,提出一种基于轨迹线性化和扩展卡尔曼滤波(extended Kalman filter,EKF)的预测滑模控制方法。首先,针对随机参数摄动的高超声速飞行器非线性模型,采用轨迹线性化方法建立线性时变误差调节模型。通过分析参数误差的统计特性,将统计信息以参数协方差矩阵的形式进行表示,并设计EKF对受扰误差状态进行滤波。然后,采用预测滑模控制方法设计误差稳定调节器,使系统快速趋于稳定。所提方法对随机参数摄动和非线性干扰都具有强鲁棒性。仿真验证了所提方法的有效性。

关键词：高超声速飞行器随机参数摄动轨迹线性化扩展卡尔曼滤波预测滑模

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平滑注意力与谱上采样细化的非等距三维点云模型对应关系计算

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电子与信息学报 2024年第8期46卷 3285-3294页

作者：杨军张思洋吴衍兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730070 兰州交通大学测绘与地理信息学院兰州730070 福建技术师范学院大数据与人工智能学院福清350300

为了解决非等距3维点云模型对应关系计算易受模型大尺度形变影响而导致对应失真、准确率低且平滑性差的问题,该文提出一种结合平滑注意力与谱上采样细化的非等距3维点云模型对应关系计算新方法。首先,利用点所在表面的几何特征信息设计... 详细信息

为了解决非等距3维点云模型对应关系计算易受模型大尺度形变影响而导致对应失真、准确率低且平滑性差的问题,该文提出一种结合平滑注意力与谱上采样细化的非等距3维点云模型对应关系计算新方法。首先,利用点所在表面的几何特征信息设计平滑注意力机制与平滑感知模块,提高特征对大尺度形变区域非刚性变换的感知能力;其次,将深度函数映射模块与平滑正则化约束相结合,提升函数映射计算结果的平滑性;最后,在谱上采样细化模块中,以多分辨率重建的方式得到最终的逐点映射结果。实验结果表明,与已有算法相比,本算法在FAUST、SCAPE和SMAL数据集上构建的对应关系测地误差最小,处理大尺度形变模型时,能够提升逐点映射的平滑性和全局准确率。

关键词：对应关系非等距3维模型平滑注意力函数映射谱上采样细化

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自监督非等距三维模型簇对应关系计算方法

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模式识别与人工智能 2024年第3期37卷 253-266页

作者：吴衍杨军张思洋兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730070 福建技术师范学院大数据与人工智能学院福清350300 兰州交通大学测绘与地理信息学院兰州730070

针对现有非等距三维模型簇对应关系计算方法准确率较低且泛化能力较差的问题,文中提出采用深度内外特征对齐算法的自监督非等距三维模型簇对应关系计算方法.首先,利用DiffusionNet直接学习原始的三维模型特征,获取具有鉴别力的特征描述... 详细信息

针对现有非等距三维模型簇对应关系计算方法准确率较低且泛化能力较差的问题,文中提出采用深度内外特征对齐算法的自监督非等距三维模型簇对应关系计算方法.首先,利用DiffusionNet直接学习原始的三维模型特征,获取具有鉴别力的特征描述符.然后,使用深度内外特征对齐算法计算非等距模型对之间的对应关系,采用局部流形调和基作为模型本征信息,并结合笛卡尔坐标等外部信息,实现内外部信息对齐一致,以无监督的方式自动生成对应结果.最后,构建非等距模型簇的加权无向图,根据相似几何模型存在内在相关性的原则,设计自监督多模型匹配算法,不断增强模型图最短路径的循环一致性,获得最优的非等距三维模型簇对应关系.实验表明,文中方法对应关系测地误差较小,结果较准确,能处理模型自身对称性影响对应关系计算的问题,具有良好的泛化能力.

关键词：对应关系非等距模型簇自监督深度学习内外特征对齐

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优化谱对齐的三维模型簇一致性对应关系计算

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哈尔滨工业大学学报 2024年第5期56卷 84-92页

作者：吴衍杨军张思洋兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730070 福建技术师范学院大数据与人工智能学院福建福清350300 兰州交通大学测绘与地理信息学院兰州730070

为了解决非刚性三维模型簇对应关系计算准确率低、一致性差,且难以实现双射的问题,提出了一种采用优化谱对齐算法和规范一致潜在基的非刚性三维模型簇对应关系计算新方法。首先,利用函数映射的伴随算子实现模型间谱域信息的对齐,计算模... 详细信息

为了解决非刚性三维模型簇对应关系计算准确率低、一致性差,且难以实现双射的问题,提出了一种采用优化谱对齐算法和规范一致潜在基的非刚性三维模型簇对应关系计算新方法。首先,利用函数映射的伴随算子实现模型间谱域信息的对齐,计算模型簇中每个模型对的函数映射矩阵,解决函数映射与逐点映射方向不一致的问题;其次,使用改进的模型映射集合算法为每个模型对的函数映射矩阵赋予相应权重,降低初始化参数的噪声对模型簇对应关系计算结果的影响;最后,在模型簇的对应关系计算过程中加入极限模型的规范一致潜在基,极限模型可以看成模型簇中所有模型的类型结构,是一个具有几何可变性的中间模型,提高算法的一致性和双射性。实验结果表明:与已有算法相比,本算法在FAUST、SCAPE、TOSCA和SHERC’16 Topology数据集上构建的对应关系测地误差最小,能够减少初始化参数的噪声,解决模型自身对称性影响对应关系计算的问题,更加精确地构建出具有一致性和双射性的非刚性三维模型簇对应关系。

关键词：对应关系非刚性三维模型簇优化谱对齐规范一致潜在基函数映射

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