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强还原处理对不同农田土壤生物复合污染的消减效果

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土壤学报 2025年

作者：于文豪杨知逸张晶清刘亮亮黄新琦张金波蔡祖聪赵军南京师范大学地理科学学院江苏省土壤利用与农业可持续发展工程研究中心江苏省地理信息资源开发与利用协同创新中心

近年来，因土传病原菌和抗生素抗性基因（Antibiotic resistance genes， ARGs）富集导致的土壤生物复合污染已严重威胁农产品安全和人类健康。为探究强还原处理（Reductive soil disinfestation， RSD）对土壤生物复合污染的协同修复... 详细信息

近年来，因土传病原菌和抗生素抗性基因（Antibiotic resistance genes， ARGs）富集导致的土壤生物复合污染已严重威胁农产品安全和人类健康。为探究强还原处理（Reductive soil disinfestation， RSD）对土壤生物复合污染的协同修复效果，以具有青枯菌（Ralstonia solanacearum）、ARGs和可移动遗传元件（Mobile genetic elements， MGEs）复合污染的集约化农田土壤（黑土、红壤和潮土）为研究对象，分别设置以1%的乙醇（ET）、苜蓿粉（AL，碳氮比：21.2）和糖蜜（MO，碳氮比：12.6）为有机物料的RSD处理，同时设置最大持水量（FCK）和不处理对照（CK），采用荧光定量PCR技术分析处理前后土壤青枯菌与主要ARGs和MGEs的变化，并通过相对丰度的消减率来衡量RSD处理对土壤生物复合污染的消减效果。结果表明，RSD处理能有效消减多种ARGs和MGEs，其中AL和MO处理能显著降低黑土中aadA7、aadA21、tet36、sul1、IS6100基因的相对丰度，消减率为28.4%～49.9%；而ET处理后，潮土中aadA7、msrE、tetG、tetM、tet36、intl1、IS6100和IS26基因的相对丰度显著下降，消减率达到56.2%～81.6%。同时，RSD处理能有效降低土壤中青枯菌的相对丰度，其中红壤和潮土中的下降幅度分别为88.0%～92.3%和76.1%～94.2%。相关性分析显示，土壤中青枯菌的相对丰度与ARGs、MGEs的相对丰度存在一定的偶联关系，其中潮土中青枯菌的相对丰度与大部分ARGs（aadA7、msrE、tetG、tetM和tet36）和MGEs（intl1、IS6100和IS26）基因的相对丰度呈显著正相关，表明RSD处理对潮土中的生物复合污染具有较好的协同消减作用。此外，不同土壤类型中青枯菌、ARGs和MGEs的相对丰度与土壤理化性质的相关性存在较大差异，表明RSD处理对土壤生物复合污染的修复效果差异与土壤理化性质高度相关。综上所述，RSD处理能够协同消减土壤青枯菌与ARGs和MGEs叠加形成的生物复合污染，但其协同消减作用受土壤类型和有机物料类型所影响。

关键词：土壤类型生物复合污染青枯菌抗生素抗性基因强还原处理相对丰度

动态环境下基于多人工鱼群算法和避碰规则库的机器人路径规划

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电子学报 2012年第8期40卷 1694-1700页

作者：徐晓晴朱庆保南京师范大学计算机科学与技术学院江苏省信息安全保密技术工程研究中心

为了提高机器人路径规划的速度、环境适应能力和高效动态避碰问题,提出了一种基于多人工鱼群的机器人路径规划算法和基于避碰规则库的动态避障算法.该算法中,人工鱼以其与目标点的距离为食物浓度,两个邻近栅格的距离为步长,其觅食行作... 详细信息

为了提高机器人路径规划的速度、环境适应能力和高效动态避碰问题,提出了一种基于多人工鱼群的机器人路径规划算法和基于避碰规则库的动态避障算法.该算法中,人工鱼以其与目标点的距离为食物浓度,两个邻近栅格的距离为步长,其觅食行作为默认行为,在一定条件下执行聚群或追尾动作,并采用两鱼群双向搜索机制在静态环境下规划出较优路径.在此基础上,机器人查询动态避障规则库获得避碰方法,从而实现与动态障碍的避碰.大量仿真实验结果表明,该方法具有较高的收敛速度和较强的搜索能力,能在非常复杂的动静态障碍环境中,迅速规划出一条安全避碰的优化路径.

关键词：动态环境机器人路径规划多人工鱼群避障规则库

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一种基于局部随机子空间的分类集成算法

模式识别与人工智能 2012年第4期25卷 595-603页

作者：杨明王飞南京师范大学计算机科学与技术学院南京210046 江苏省信息安全保密技术工程研究中心南京210046

分类器集成学习是当前机器学习研究领域的热点之一.然而,经典的采用完全随机的方法,对高维数据而言,难以保证子分类器的性能.为此,文中提出一种基于局部随机子空间的分类集成算法,该算法首先采用特征选择方法得到一个有效的特征序列,进... 详细信息

分类器集成学习是当前机器学习研究领域的热点之一.然而,经典的采用完全随机的方法,对高维数据而言,难以保证子分类器的性能.为此,文中提出一种基于局部随机子空间的分类集成算法,该算法首先采用特征选择方法得到一个有效的特征序列,进而将特征序列划分为几个区段并依据在各区段的采样比例进行随机采样,以此来改进子分类器性能和子分类器的多样性.在5个UCI数据集和5个基因数据集上进行实验,实验结果表明,文中方法优于单个分类器的分类性能,且在多数情况下优于经典的分类集成方法.

关键词：子分类器分类集成特征选择局部随机子空间

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一种基于一致性准则的属性约简算法

计算机学报 2010年第2期33卷 231-239页

作者：杨明南京师范大学计算机科学与技术学院南京210097 江苏省信息安全保密技术工程研究中心南京210097

粗糙集方法提供了一种新的处理不精确、不完全与不相容知识的数学工具.属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一,已有的大多数属性约简算法主要针对离散值属性的约简,面向连续值属性的约简报道较少.为此,在引入新的对象一致性定义后,提... 详细信息

粗糙集方法提供了一种新的处理不精确、不完全与不相容知识的数学工具.属性约简是粗糙集理论的重要研究内容之一,已有的大多数属性约简算法主要针对离散值属性的约简,面向连续值属性的约简报道较少.为此,在引入新的对象一致性定义后,提出一种新的基于一致性准则的属性约简模型,该模型可针对离散或连续值属性进行有效的约简,是经典粗糙集属性约简模型的有效推广.依据新模型,提出了一种基于一致性准则的属性约简算法,该算法可有效进行连续值属性的约简,且通过错分对象数的控制可有效增强属性约简的有效性.理论分析和实验表明提出的算法是有效可行的.

关键词：粗糙集属性约简一致性准则

一种面向不平衡数据集的核Fisher线性判别分析方法

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模式识别与人工智能 2010年第3期23卷 414-420页

作者：尹军梅杨明万建武南京师范大学计算机科学与技术学院南京210097 江苏省信息安全保密技术工程研究中心南京210097

实际应用中,很多分类问题是面向不平衡数据的分类,而不平衡数据集会导致许多分类器的性能下降.文中介绍核Fisher线性判别分析的分类机制,分析不平衡数据导致核Fisher线性判别分析失效的原因,进而提出一种加权核Fisher线性判别分析方法.... 详细信息

实际应用中,很多分类问题是面向不平衡数据的分类,而不平衡数据集会导致许多分类器的性能下降.文中介绍核Fisher线性判别分析的分类机制,分析不平衡数据导致核Fisher线性判别分析失效的原因,进而提出一种加权核Fisher线性判别分析方法.该方法通过调整两类样本的核协方差矩阵对核类内离散度矩阵的贡献,可克服不平衡数据对分类性能的影响.为进一步测试该方法,对UCI数据集进行实验测试,实验结果表明该方法可有效改进分类器的分类性能.

关键词：不平衡数据集核Fisher线性判别分析(KFDA) 过抽样欠抽样

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一种新的求解动态连续优化的分层粒子群算法

控制与决策 2013年第10期28卷 1573-1577页

作者：朱庆保徐晓晴朱世娟南京师范大学计算机科学与技术学院南京210097 南京师范大学江苏省信息安全保密技术工程中心南京210097 安庆师范学院计算机信息学院安徽安庆246001

为了高效求解动态连续优化问题,提出一种分层粒子群优化算法.该算法将动态函数定义域分成个子空间,每个空间用一个粒子群作为第一层进行独立搜索,个子空间的最优粒子再组成一个全局粒子群进行全局搜索,以达到全局牵引的作用,同时提出探... 详细信息

为了高效求解动态连续优化问题,提出一种分层粒子群优化算法.该算法将动态函数定义域分成个子空间,每个空间用一个粒子群作为第一层进行独立搜索,个子空间的最优粒子再组成一个全局粒子群进行全局搜索,以达到全局牵引的作用,同时提出探测环境和响应环境的策略.利用经典的动态函数对算法进行测试,结果表明所提出算法能够迅速适应环境变化和跟踪最优解的变化,效果令人满意.

关键词：粒子群算法动态优化连续优化分层

未知环境下基于有先验知识的滚动Q学习机器人路径规划

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控制与决策 2010年第9期25卷 1364-1368页

作者：胡俊朱庆保南京师范大学计算机科学与技术学院南京210097 江苏省信息安全保密技术工程研究中心南京210097

提出一种未知环境下基于有先验知识的滚动Q学习机器人路径规划算法.该算法在对Q值初始化时加入对环境的先验知识作为搜索启发信息,以避免学习初期的盲目性,可以提高收敛速度.同时,以滚动学习的方法解决大规模环境下机器人视野域范围有... 详细信息

提出一种未知环境下基于有先验知识的滚动Q学习机器人路径规划算法.该算法在对Q值初始化时加入对环境的先验知识作为搜索启发信息,以避免学习初期的盲目性,可以提高收敛速度.同时,以滚动学习的方法解决大规模环境下机器人视野域范围有限以及因Q学习的状态空间增大而产生的维数灾难等问题.仿真实验结果表明,应用该算法,机器人可在复杂的未知环境中快速地规划出一条从起点到终点的优化避障路径,效果令人满意.

关键词：滚动路径规划移动机器人先验知识 Q学习未知环境

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基于自编码器及对比损失的图聚类方法

南京师大学报(自然科学版) 2025年第1期48卷 75-84页

作者：王静红王慧袁绰河北师范大学计算机与网络空间安全学院河北石家庄050024 河北省网络与信息安全重点实验室河北石家庄050024 供应链大数据分析与数据安全河北省工程研究中心河北石家庄050024 河北工程技术学院河北石家庄050020

图聚类根据图数据的内在关系找到组或社区,是数据分析中一项重要的研究问题.近年来,基于自编码器的方法能够获得有效节点属性表示,但未融合结构信息.由于图神经网络的广泛应用,基于半监督图卷积网络和图自编码器的模型能够融合结构信息... 详细信息

图聚类根据图数据的内在关系找到组或社区,是数据分析中一项重要的研究问题.近年来,基于自编码器的方法能够获得有效节点属性表示,但未融合结构信息.由于图神经网络的广泛应用,基于半监督图卷积网络和图自编码器的模型能够融合结构信息,与传统聚类方法相比取得了较好的效果,但标记数据和卷积操作代价昂贵.因此,本文提出了一种基于自编码器及对比损失的图聚类方法.首先该方法使用简单的多层感知器设计自编码器,预训练自编码器学习节点属性表示.其次结合影响对比损失学习图嵌入表示,融合丰富的图结构信息,然后同时迭代优化嵌入表示和自监督聚类任务.最后,使用多个引文网络数据集与基准模型进行对比实验.实验表明,聚类性能得到有效提升,并且参数敏感性分析和变体实验验证了影响对比损失和自监督聚类的有效性.

关键词：图聚类自编码器影响对比损失图嵌入自监督聚类

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基于动态预测目标轨迹和围捕点的多机器人围捕算法

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电子学报 2011年第11期39卷 2480-2485页

作者：胡俊朱庆保南京师范大学数学科学学院江苏南京210000 江苏省信息安全保密技术工程研究中心江苏南京210000 南京师范大学计算机科学学院江苏南京210000

为使围捕机器人快速地围捕移动目标,提出了一种基于动态预测目标轨迹和围捕点的多机器人围捕算法.随着目标的移动,动态更新采样点,用多项式拟合预测短期内目标可能到达的位置,并建立目标的安全域以禁止围捕机器人进入,从而避免目标主动... 详细信息

为使围捕机器人快速地围捕移动目标,提出了一种基于动态预测目标轨迹和围捕点的多机器人围捕算法.随着目标的移动,动态更新采样点,用多项式拟合预测短期内目标可能到达的位置,并建立目标的安全域以禁止围捕机器人进入,从而避免目标主动逃逸.采用协商法为各机器人分配合适的期望围捕点,各机器人采用多侦查蚁协作算法迅速前往期望围捕点从而最终实施围捕.仿真实验结果表明:多机器人应用本算法可在复杂的障碍物环境中快速准确的围捕轨迹未知的移动目标,效果令人满意.

关键词：多机器人围捕动态预测多侦查蚁协作安全域期望围捕点