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太赫兹光谱在转基因菜籽油鉴别中的应用:基于改进蜉蝣算法的支持向量机模型

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物理学报 2024年第5期73卷 360-368页

作者：陈涛李欣桂林电子科技大学电子工程与自动化学院桂林541004

为实现对转基因和非转基因菜籽油的快速准确鉴别,结合太赫兹时域光谱技术,提出了一种基于改进蜉蝣优化算法的支持向量机模型.以两种转基因和两种非转基因菜籽油为研究对象,应用太赫兹时域光谱技术获取其光谱信息,发现相比于非转基因菜籽... 详细信息

为实现对转基因和非转基因菜籽油的快速准确鉴别,结合太赫兹时域光谱技术,提出了一种基于改进蜉蝣优化算法的支持向量机模型.以两种转基因和两种非转基因菜籽油为研究对象,应用太赫兹时域光谱技术获取其光谱信息,发现相比于非转基因菜籽油,转基因菜籽油在太赫兹波段具有更强的吸收特性,同时它们的吸收光谱极为相似,难以通过观察法进行准确区分.为此,提出一种基于改进蜉蝣优化算法的支持向量机模型,通过采用蜉蝣优化算法对支持向量机参数进行寻优,并引入自适应惯性权重和Lévy飞行两种策略改进蜉蝣优化算法在寻优过程容易陷入局部最优解的问题,增强蜉蝣优化算法的全局搜索能力和稳健性.实验结果表明:改进后的蜉蝣优化算法能够更有效地寻找到支持向量机的最优参数组合,提升鉴别模型的整体性能,该模型对4种菜籽油的识别精度为100%.因此,本研究为转基因菜籽油的类型鉴别提供了一种快速有效的新方法,也为其他转基因物质的鉴别提供了有价值的参考.

关键词：转基因菜籽油太赫兹光谱分类鉴别蜉蝣优化算法

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基于动态邻域采样的社交推荐模型

华南理工大学学报（自然科学版） 2024年第2期52卷 32-41页

作者：蔡晓东周青松叶青桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541004

基于图神经网络的社交推荐模型在提升推荐系统性能方面有不错的表现。但现有方法都忽略了被查询的目标用户和项目节点与其邻居节点间可能存在特征不匹配的问题,导致噪声的引入而降低了模型性能。为了解决该问题,文中提出一种社交推荐模... 详细信息

基于图神经网络的社交推荐模型在提升推荐系统性能方面有不错的表现。但现有方法都忽略了被查询的目标用户和项目节点与其邻居节点间可能存在特征不匹配的问题,导致噪声的引入而降低了模型性能。为了解决该问题,文中提出一种社交推荐模型DNSSR。首先构建一个包含用户和项目多元关系的关系图谱,图节点间信息关联更丰富;然后利用动态邻域采样机制获得与目标查询对的特征更一致的邻居节点,减少了噪声信息;另外,为了进一步提高模型预测性能,设计了一种增强型图神经网络对采样后得到的关系子图进行建模,它可以区分不同邻居节点的重要性并选择更可靠的信息源,获得更鲁棒的用户和项目嵌入向量用于评分预测。实验结果表明:相比其他先进模型,该模型预测误差明显降低,证明了文中所提各项方法的有效性;尤其是动态邻域采样机制,若将其弃用,DNSSR在Ciao数据集上的RMSE(均方根误差)和MAE(平均绝对误差)指标将分别上升6.05%和7.31%,在Epinions数据集上则分别上升3.49%和5.41%,充分验证了其能有效降低噪声干扰、提高社交推荐模型的性能。

关键词：社交推荐评分预测图神经网络动态邻域采样

基于BERT与密集复合网络的长文本语义匹配模型

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吉林大学学报（工学版） 2024年第1期54卷 232-239页

作者：陈岳林高铸成蔡晓东桂林电子科技大学机电工程学院广西桂林541000 桂林电子科技大学信息与通信学院广西桂林541000

针对长文本语义匹配中词向量前后之间联系不易捕获以及主题信息可能不唯一,通常使得语义匹配效果不佳的问题,提出了一种基于BERT与密集复合网络的长文本语义匹配方法,通过BERT嵌入与复合网络的密集连接,显著提高了长语义匹配的准确率。... 详细信息

针对长文本语义匹配中词向量前后之间联系不易捕获以及主题信息可能不唯一,通常使得语义匹配效果不佳的问题,提出了一种基于BERT与密集复合网络的长文本语义匹配方法,通过BERT嵌入与复合网络的密集连接,显著提高了长语义匹配的准确率。首先,将句子对输入BERT预训练模型,通过迭代反馈得到精准的词向量表示,进而得到高质量的句子对语义信息。其次,设计了一种密集复合网络,先由双向长短期记忆网络(Bi-LSTM)获得句子对的全局语义信息,然后由TextCNN提取并整合局部语义信息得到每个句子的关键特征和句子对间的对应关系,并将BERT与Bi-LSTM的隐藏输出与TextCNN的池化输出融合。最后,汇总训练过程中网络之间的关联状态,可以有效防止网络退化和增强模型判断能力。实验结果表明,在社区问题回答(CQA)长文本数据集上,本文方法平均提升幅度达到45%。

关键词：深度学习长文本语义匹配 BERT 密集复合网络 Bi-LSTM TextCNN

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融合LGBM和SHAP的企业负面事件下微博用户极端情感可解释模型

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数据分析与知识发现 2024年第7期8卷 103-117页

作者：蒋建洪李梦欣桂林电子科技大学商学院桂林541004

【目的】提取用户外部刺激和认知评价指标,构建企业负面事件下微博用户极端情感影响因素模型,利用SHAP解释各特征变量的影响。【方法】基于认知情感理论、社会影响理论、情感评价模型、LDA模型、扎根理论确定外部刺激和认知评价指标,并... 详细信息

【目的】提取用户外部刺激和认知评价指标,构建企业负面事件下微博用户极端情感影响因素模型,利用SHAP解释各特征变量的影响。【方法】基于认知情感理论、社会影响理论、情感评价模型、LDA模型、扎根理论确定外部刺激和认知评价指标,并将两类指标包含的特征变量作为输入,极端情感变量作为输出,构建极端情感影响因素模型。通过4个模型性能对比,将最优模型与SHAP模型融合进行可视化展示。【结果】认知评价维度提取出7个特征变量;LGBM模型的准确率、精确率、F1值分别达到0.88、0.90、0.93,优于其他对比模型;从特征变量对微博用户极端情感产生的影响程度来看,认知评价维度普遍高于外部刺激维度,且各特征变量的影响方式有所不同。【局限】需要探索更多影响因素及更广泛的企业负面事件类型,算法性能有待提高。【结论】本研究提出的模型优化了扎根编码过程,可视化各特征变量对极端情感的影响程度、影响方向、影响大小及影响方式,可以为企业解决网络口碑负面化的问题提供理论依据。

关键词：企业负面事件 LGBM SHAP 扎根理论认知情感理论

BaSrGa_(4)O_(8):Tb^(3+)力致发光材料的制备及性能

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无机材料学报 2024年第10期39卷 1107-1113页

作者：史瑞刘伟李林李欢张志军饶光辉赵景泰桂林电子科技大学材料科学与工程学院桂林541004 桂林电子科技大学信息材料广西重点实验室桂林541004 桂林电子科技大学机械工程学院桂林541004

力致发光材料独特的机械能-光能转换方式使其在应力传感领域具有广泛的应用前景,并有望成为新一代可视化应变传感材料。目前拓展力致发光材料体系和提高其性能仍然是研究的重点。本研究采用BaSrGa_(4)O_(8)基质(六方晶系,空间群为P6_(3)... 详细信息

力致发光材料独特的机械能-光能转换方式使其在应力传感领域具有广泛的应用前景,并有望成为新一代可视化应变传感材料。目前拓展力致发光材料体系和提高其性能仍然是研究的重点。本研究采用BaSrGa_(4)O_(8)基质(六方晶系,空间群为P6_(3),具有非中心对称结构),通过高温固相反应法合成了系列Tb^(3+)掺杂绿色力致发光荧光粉。材料在不同的力学激励(拉伸、压缩、扭曲)下都可以发出明亮的绿光。用玻璃棒在制备的力致发光弹性体上分别书写B、S、G、O、T、b,观察到清晰的笔记映射,通过分析力致发光图像的颜色映射值,可追溯材料在书写过程中的受力情况,这是首次在上述基质掺杂体系中观测到的力致发光现象。在254 nm紫外光激发下,BaSr_(1-x)Ga_(4)O_(8):xTb^(3+)荧光粉亦呈现发射波长为543 nm的明亮绿光,这归因于Tb^(3+)的^(5)D_(4)-^(7)F_(5)跃迁,具有和力致发光同样的发光中心,去除紫外照射后样品仍显示出强烈的余辉发光。通过力致发光、光致发光、长余辉发光结合热释光分析,进一步阐明了三者之间的内在联系。本研究拓宽了高性能力致发光材料体系的范围,其在可视化应力传感、信息安全防伪等领域展现出潜在的应用前景。

关键词：力致发光长余辉发光应力传感荧光粉

西洋参茎叶皂苷对力竭运动大鼠心肌损伤的改善作用

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家畜生态学报 2024年第6期45卷 29-36页

作者：蓝瑞高梁益军桂林电子科技大学体育部广西桂林540004

为了研究西洋参茎叶皂苷减轻力竭运动大鼠心肌损伤的作用及机制,为西洋参茎叶皂苷的综合利用提供参考,本试验分为正常对照组、力竭运动组及西洋参茎叶皂苷低、中、高剂量组(100、200、400 mg/kg),除正常对照组外均需进行力竭游泳训练,4... 详细信息

为了研究西洋参茎叶皂苷减轻力竭运动大鼠心肌损伤的作用及机制,为西洋参茎叶皂苷的综合利用提供参考,本试验分为正常对照组、力竭运动组及西洋参茎叶皂苷低、中、高剂量组(100、200、400 mg/kg),除正常对照组外均需进行力竭游泳训练,4周后检测相关指标变化。结果表明,(1)与力竭运动组相比,西洋参茎叶皂苷中、高剂量组大鼠LVIDs、LVIDd极显著减少(P<0.01),低、中、高剂量组LVEF、LVFS极显著增加(P<0.01),心肌组织cTnⅠ含量及血清CTNK、LDH、ALT、α-HBDH活性均极显著降低(P<0.01);中、高剂量组LVIDs、LVIDd同低剂量组比极显著减少(P<0.01),高剂量组LVEF极显著高于低、中剂量组(P<0.01),中、高剂量组LVFS极显著高于低剂量组(P<0.01),而CTNK、α-HBDH活性极显著低于低剂量组(P<0.01),高剂量组LDH活性极显著低于低、中剂量组(P<0.01),低、中、高剂量组ALT活性比较差异均有极显著性(P<0.01)。(2)与力竭运动组相比,西洋参茎叶皂苷低、中、高剂量组大鼠心肌组织及血清MDA含量极显著降低(P<0.01),除低剂量组大鼠血清GSH-Px活性显著增加(P<0.05)外,其余各组大鼠心肌组织及血清SOD、CAT及GSH-Px活性均极显著增加(P<0.01);高剂量组心肌组织及血清MDA含量极显著低于低、中剂量组(P<0.01),SOD、CAT活性则极显著高于低、中剂量组(P<0.01),中、高剂量组GSH-Px活性极显著高于低剂量组(P<0.01)。(3)与力竭运动组相比,西洋参茎叶皂苷低剂量组大鼠心肌组织细胞凋亡率显著降低(P<0.05),中、高剂量组细胞凋亡率及各剂量组Bax、cleaved caspase-3表达极显著降低(P<0.01),而Bcl-2表达极显著增加(P<0.01);中、高剂量组细胞凋亡率、Bax及cleaved caspase-3表达均极显著少于低剂量组(P<0.01),而Bcl-2表达极显著高于低剂量组(P<0.01)。本研究显示,西洋参茎叶皂苷具有减轻力竭运动大鼠心肌损伤及改善心功能作用,且该作用与抑制氧化应激及抗心肌细胞凋亡有关。

关键词：西洋参茎叶皂苷力竭运动氧化应激心肌损伤

基于EDAS和共识模型的动态概率语言多属性群决策方法

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控制与决策 2024年第4期39卷 1379-1386页

作者：张发明朱姝琪桂林电子科技大学商学院广西桂林541004

针对评价信息为概率语言术语且属性权重未知的多属性群决策问题,提出一种新的、基于离平均解距离(EDAS)和共识模型的概率语言多属性后悔理论群决策方法.首先,考虑到现实决策中决策者面对方案选择时会呈现“有限理性”的行为,将后悔理论... 详细信息

针对评价信息为概率语言术语且属性权重未知的多属性群决策问题,提出一种新的、基于离平均解距离(EDAS)和共识模型的概率语言多属性后悔理论群决策方法.首先,考虑到现实决策中决策者面对方案选择时会呈现“有限理性”的行为,将后悔理论融入群决策方法的研究中,通过计算决策者的后悔-欣喜值来度量其感知效用;其次,将EDAS方法与概率语言信息处理相结合用于方案排序,并基于最大化偏差法思想,给出一种概率语言多属性决策问题属性权重的确定方法,以得到初始解决方案;然后,对初始解决方案进行共识测度,进一步根据个人属性集得到个人方案集,通过共识模型的动态反馈调整,得到符合大多数决策者意愿的最终解决方案;最后,以共享自行车设计方案的选择为例对所提出方法进行验证,并通过对比分析说明方法的可行性和有效性.

关键词：共识模型后悔理论概率语言多属性群决策 EDAS方法属性权重

基于滤波技术和GAN的脉冲展宽分幅相机空间分辨性能提升

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光学学报 2024年第11期44卷 315-323页

作者：徐付涛白雁力钟思宋明诚桂林电子科技大学电子工程与自动化学院广西桂林541004 桂林电子科技大学机电工程学院广西桂林541004

为改善硬件提升的局限,将滤波技术和生成对抗网络(GAN)应用于脉冲展宽分幅相机空间分辨性能提升,并采用图像梯度和成像调制度量化提升效果。研究结果显示,高斯-拉普拉斯算子、同态滤波和GAN均能不同程度提升脉冲展宽分幅相机的空间分辨... 详细信息

为改善硬件提升的局限,将滤波技术和生成对抗网络(GAN)应用于脉冲展宽分幅相机空间分辨性能提升,并采用图像梯度和成像调制度量化提升效果。研究结果显示,高斯-拉普拉斯算子、同态滤波和GAN均能不同程度提升脉冲展宽分幅相机的空间分辨性能,而将同态滤波的图像增强和GAN的去模糊相结合,能更显著地提升分辨效果,并将图像整体平均梯度由初始的1.456提高到3.399;近轴5 lp/mm区域的局部平均梯度由7.638提高至23.901,平均调制度由7.84%提高至24.32%;远轴5 lp/mm区域的局部平均梯度由3.869提高至11.349,平均调制度由6.07%提高至19.60%。研究结论不仅为脉冲展宽分幅相机空间分辨性能的提升提供了参考方法,而且为滤波和去模糊技术融入超快诊断领域提供了新思路。

关键词：超快光学诊断技术脉冲展宽分幅相机生成对抗网络滤波技术空间分辨率性能

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认知相对论——通向强人工智能之路

电子与信息学报 2024年第2期46卷 408-427页

作者：李玉鑑桂林电子科技大学人工智能学院桂林541004

人工智能(AI)的发展如火如荼,大有超越人类之势,以致很多人认为奇点就要来临,强人工智能即将实现。这是一种对强人工智能的误解,因为强人工智能的核心并不在于其功能是否强大,而在于它是否具有意识。该文首先解释了强人工智能的内涵,讨... 详细信息

人工智能(AI)的发展如火如荼,大有超越人类之势,以致很多人认为奇点就要来临,强人工智能即将实现。这是一种对强人工智能的误解,因为强人工智能的核心并不在于其功能是否强大,而在于它是否具有意识。该文首先解释了强人工智能的内涵,讨论了与之相关的意识问题;然后,阐述了旨在揭开意识奥秘的认知相对论思想,包括:世界的相对性原理和符号的相对性原理,以及世界、语言和心灵的关系。接着,提出了另一条新原理,即意识的等效原理,用以说明意识从物质产生所需要的物理条件,解决主观体验或现象意识的困难问题,推导意识能力受限于感觉能力且以感觉容量为上界的认知基本定理,并分析意识在哪里和自我是什么的可能性。最后,在认知相对论的框架下,给出了研究意识问题的新纲领和实现机器意识的新思路,并展望了强人工智能的未来。

关键词：人工智能强人工智能意识机器意识认知相对论