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中山大学学报(自然科学版)(中英文) 2025年

作者：张小云范虹霞兰州交通大学数理学院

研究在Hilbert空间中具有阻尼和无穷时滞的随机弹性系统mild解的存在唯一性和指数稳定性，利用算子半群理论、公理化相空间的性质及随机分析，获得了所研究问题mild解的存在唯一性和均方指数稳定性，丰富和发展了阻尼弹性系统已有的结果.

关键词：随机弹性系统 mild解指数稳定性阻尼算子半群

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基于节点重要性排序的局部社区检测算法

山东大学学报(工学版) 2025年第01期 77-85页

作者：武凯丽陈京荣兰州交通大学数理学院

针对目前应用广泛的社区检测算法存在时间复杂性过高、精度低、结果不稳定等缺点，提出一种基于节点重要性排序的局部社区检测算法(local community detection algorithm based on the node importance ranking, LCDIR)。根据节点重要... 详细信息

针对目前应用广泛的社区检测算法存在时间复杂性过高、精度低、结果不稳定等缺点，提出一种基于节点重要性排序的局部社区检测算法(local community detection algorithm based on the node importance ranking, LCDIR)。根据节点重要性顺序选择核心节点，通过节点强度和网络拓扑结构特征对网络进行社区检测形成初步社区，利用内外边比例和模块化度量最大化合并弱小社区，形成最终的社区。在真实网络和人工合成网络上和7种社区检测算法进行对比试验，结果表明，该算法在这些网络上形成了较高质量的社区，解决现有局部社区检测算法存在核心节点选择不当的问题，具有较高模块化度量值和标准化互信息值，相较于其他社区检测算法更准确有效、性能更好、时间复杂度较低。

关键词：复杂网络社区检测节点重要性排序核心节点节点相似性

多无人机辅助的移动边缘计算任务卸载及路径优化方法

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电子科技大学学报 2025年第1期54卷 72-83页

作者：巨涛李林娟张文金张宇斐火久元兰州交通大学电子与信息工程学院兰州730070

针对多无人机辅助移动边缘计算中的任务卸载决策和路径优化问题,提出了一种基于多智能体深度强化学习的计算任务卸载与路径优化方法,以降低系统总能耗,提升计算性能。首先,设计了多无人机辅助移动边缘计算系统模型,通过软件定义网络技... 详细信息

针对多无人机辅助移动边缘计算中的任务卸载决策和路径优化问题,提出了一种基于多智能体深度强化学习的计算任务卸载与路径优化方法,以降低系统总能耗,提升计算性能。首先,设计了多无人机辅助移动边缘计算系统模型,通过软件定义网络技术对无人机网络进行集中管理;然后,在考虑无人机负载及用户设备关联服务公平性的基础上,以系统总能耗为优化目标,通过设计多智能体深度确定性策略梯度算法完成任务卸载与无人机路径管理优化,以实现负载均衡、降低整个系统总能耗。仿真实验结果表明,与其他基准算法相比,所提方法在充分利用无人机辅助移动边缘计算系统计算资源的基础上,可在一定程度上降低系统能耗和计算延迟,保证整个系统的高效、稳定和可靠性,较好地满足移动边缘用户的服务请求。

关键词：移动边缘计算多无人机网络任务卸载路径优化多智能体深度强化学习

具有媒体效应和年龄结构的SEIQR传染病模型

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应用数学 2025年第02期 435-445页

作者：史旭元高红亮兰州交通大学数理学院

讨论一类具有媒体效应和年龄结构的SEIQR传染病模型,得出基本再生数R0的表达式.证明了当R0 1时,无病平衡点不稳定,此时系统存在唯一的地方病平衡点,并且局部渐近稳定.通过数值模拟可以看出,适当的增加媒体广播强度不仅降低了疾病爆发的... 详细信息

讨论一类具有媒体效应和年龄结构的SEIQR传染病模型,得出基本再生数R0的表达式.证明了当R0 1时,无病平衡点不稳定,此时系统存在唯一的地方病平衡点,并且局部渐近稳定.通过数值模拟可以看出,适当的增加媒体广播强度不仅降低了疾病爆发的高峰,而且缩短了流行的持续时间.

关键词：年龄结构媒体效应基本再生数数值模拟

非局部扩散的时空时滞霍乱传染病系统的行波解

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数学物理学报(A辑) 2025年第1期45卷 110-135页

作者：杨咏丽杨赟瑞兰州交通大学数理学院兰州730070

该文研究了一类非局部扩散的时空时滞霍乱传染病系统行波解的存在性、不存在性和渐近行为.通过构造上下解,将行波解的存在性问题转化为闭凸锥上非线性算子存在不动点的问题,再借助Schauder不动点定理、极限理论和分析技术证明该系统行... 详细信息

该文研究了一类非局部扩散的时空时滞霍乱传染病系统行波解的存在性、不存在性和渐近行为.通过构造上下解,将行波解的存在性问题转化为闭凸锥上非线性算子存在不动点的问题,再借助Schauder不动点定理、极限理论和分析技术证明该系统行波解的存在性、有界性和负无穷远处的渐近行为.此外,基于双边Laplace变换和反证法建立该系统行波解的不存在性.

关键词：非局部扩散时空时滞行波解

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注意力机制与混合模型融合的短期交通流预测

重庆理工大学学报(自然科学) 2025年第1期39卷 213-218页

作者：周文学赵丽雅兰州交通大学数理学院兰州730000

为及时、准确地预测交通流,解决精度低、高维特征缺失等问题,建立CNN-GRU-ATT模型来对英国高速公路交通数据进行预测。模型中的卷积层用来提取特征,GRU层用于描述时间趋势,注意力层用于聚焦关键信息。输入多个路段的短期交通流信息,考... 详细信息

为及时、准确地预测交通流,解决精度低、高维特征缺失等问题,建立CNN-GRU-ATT模型来对英国高速公路交通数据进行预测。模型中的卷积层用来提取特征,GRU层用于描述时间趋势,注意力层用于聚焦关键信息。输入多个路段的短期交通流信息,考虑多路段之间的相互关联以及气象因素的影响。实验发现:该模型与支持向量回归(SVR)、长短期记忆网络(LSTM)、门控循环网络(GRU)、CNN-GRU、GRU-ATT模型相比,模型精度更高,拟合优度达到了96.89%,MAPE最高降低了21.55%;将多路段与单路段数据分别进行输入,发现前者能够更好地进行预测,MAPE降低了7.56%。添加气象因素后模型精度有所提高,拟合优度达到了97.06%。

关键词：注意力机制多路段输入卷积神经网络门控循环网络

基于多分类自适应聚焦损失与B-CNN的棉田昆虫细粒度图像分类研究

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现代电子技术 2025年第5期48卷 43-48页

作者：郝月华吕卫东张幽迪冯俊磊兰州交通大学数理学院甘肃兰州730070

针对复杂背景下棉田昆虫细粒度图像分类问题,提出一种基于多分类自适应聚焦损失函数与双线性卷积神经网络(B-CNN)的研究方法。为更有效地提取图像特征,选取B-CNN作为主干网络,预训练的Inception V3作为特征提取网络,并加入了注意力机制C... 详细信息

针对复杂背景下棉田昆虫细粒度图像分类问题,提出一种基于多分类自适应聚焦损失函数与双线性卷积神经网络(B-CNN)的研究方法。为更有效地提取图像特征,选取B-CNN作为主干网络,预训练的Inception V3作为特征提取网络,并加入了注意力机制CBAM模块。针对图像数据集类别不平衡的问题,设计了一种多分类自适应聚焦损失函数,提高模型对少数类别的识别能力。此外,在模型训练过程中加入L2正则化解决模型过拟合问题,使用Reduce LROn Plateau学习率调度器帮助模型达到最优解。实验结果显示,文中模型在验证集上的准确率达到97.52%,在测试集上的准确率达到97.14%,同时损失值、F1分数等评价指标也均优于其他对比模型。该研究不仅为棉田昆虫的图像分类提供了一种有效的技术手段,也为其他领域的细粒度图像分类问题提供了有益的参考。

关键词：棉田昆虫 B-CNN 多分类自适应聚焦损失 InceptionV3 CBAM 细粒度图像分类

具有时滞和非局部边界条件的分数阶Langevin方程解的存在性与稳定性

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应用数学 2025年第1期38卷 1-13页

作者：周文学张敏黎文博兰州交通大学数理学院甘肃兰州730070

本文研究一类具有时滞和非局部边界条件的分数阶Langevin方程解的存在性与稳定性.首先使用Burton-Kirk不动点定理和压缩映射原理证明解的存在性与唯一性,其次讨论了边值问题的Hyers-Ulam稳定性,最后举例说明所得结果的有效性.

关键词：分数阶Langevin方程时滞不动点定理 Hyers-Ulam稳定性

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带p-Laplacian算子的一致分数阶Langevin方程边值问题解的存在性

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云南大学学报(自然科学版) 2025年第1期47卷 1-9页

作者：唐兰英周文学秦锐珍曹美丽兰州交通大学数理学院甘肃兰州730070

运用Leray-Schauder非线性抉择、Schaefer不动点定理,研究了带p-Laplacian算子的一致分数阶Langevin方程边值问题解的存在性,在非线性项满足合理的假设条件下,得到了该边值问题解的存在性结果,并举例说明所得结果的适用性.

关键词：一致分数阶导数 Langevin方程 Leray-Schauder非线性抉择 Schaefer不动点定理 p-Laplacian算子

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噪声作用下ML神经元的分岔分析和能量调制

复杂系统与复杂性科学 2025年

作者：蒋玲凤安新磊李宏伟何伟军冷震北重庆对外经贸学院数学与计算机学院兰州交通大学数理学院

为了探究噪声对神经元的放电模式和神经元之间的同步稳定性的影响，考虑Morris-Lecar(ML)神经元模型，通过单参数及双参数分岔图、李亚普洛夫指数图、相图详细探究了其动力学行为，结果表明系统具有丰富的分岔行为，对初值敏感，并表现... 详细信息

为了探究噪声对神经元的放电模式和神经元之间的同步稳定性的影响，考虑Morris-Lecar(ML)神经元模型，通过单参数及双参数分岔图、李亚普洛夫指数图、相图详细探究了其动力学行为，结果表明系统具有丰富的分岔行为，对初值敏感，并表现出多稳态共存现象。其次，通过磁控忆阻器耦合ML神经元，对比了加入噪声前后耦合系统的能量平衡和同步模式，研究发现，无论是否加入噪声，耦合系统都可以达到能量平衡，实现完全同步。这些结果为识别突触自适应性提供新的指引。

关键词：高斯白噪声完全同步近似同步 Morris-Lecar神经元模型 Hamilton能量